- •1.Основні припущення класичного кореляційно-регресійного аналізу та висновки з них.
- •2.Поняття симультативно модел . Скорочена форма симульт моделі та способи запису.
- •3. Поняття застосування симультативних моделей. Модель попиту на товар.
- •4. Поняття застосування симультативних моделей. Модель грошової пропозиції.
- •5. Поняття застосування симультативних моделей. Модель рівноваги на ринку товарів.
- •6. Поняття застосування симультативних моделей. Модель рівноваги на ринку грошей.
- •7. Проблема ототожнення в см. Умова порядку та рангова умова ототожнення
- •8. Недоліки застосування класичного методу найменших квадратів до побудови см. Загальний огляд методів оцінювання параметрів см.
- •Метод непрямих найменших квадратів;
- •Двокроковий метод найменших квадратів;
- •9. Рекурсивні симультативні моделі та методи їх оцінювання.
- •10. Поняття дистрибутивно-лагової моделі . Причини і види лагів.
- •11. Поняття авторегресійної моделі та методи оцінювання параметрів
- •12. Суть, причини та наслідки автокореляції
- •13. Тестування автокореляції. Графічний метод.
- •14.Визначення на основі статистики Дарбіна-Уотсона
- •15.Метод Хілдрета-Лу
- •17. Суть та наслідки гетероскедастичності
- •18. Тестування гетероскедастичності. Графічний аналіз випадкових відхилень.
- •19. Суть та наслідки мультиколінеарності
- •20. Тестування наявності мультиколінеарності
- •21. Визначення рівня мультиколінеарності
- •22. Методи усунення мультиколінеарності
- •23. Метод непрямих найменших квадратів
- •24. Двокроковий метод найменших квадратів
- •25. Послідовне оцінювання параметрів дистрибутивно-лагових моделей
- •26. Модель Койка
- •27. Модель адаптивних очікувань (перша модель модифікації Койка)
- •28. Модель часткових пристусувань(друга модифікації моделі Койка)
- •29. Підхід Альмона до оцінювання параметрів дистрибутивно-лагових моделей
- •30. Тестування автокореляції. Метод рядів
- •31. Методи усунення автокореляції
- •32. Тестування автокореляції. Критерій Дарбіна-Уотсона (dw-критерій)
- •33. Тестування автокореляції. H-критерій Дарбіна-Уотсона
- •34. Метод Кохрана-Оркатта
- •35. Аналітичні методи тестування гетероскедастичності. Критерій Бартлетта
- •36. Аналітичні методи тестування гетероскедастичності. Тест рангової кореляції Спірмена
- •37.Аналітичні методи тестування гетероскедастичності. Тест Голдфельда-Квандта
- •38.Аналітичні методи тестування гетероскедастичності. Тест Парка
- •39.Аналітичні методи тестування гетероскедастичності. Тест Глейзера
- •40. Аналітичні методи тестування гетероскедастичності. Тест Годфрея
- •41. Метод зважених найменших квадратів (дисперсії випадкових величин відомі)
- •42.Метод зважених найменших квадратів (дисперсії відхилень невідомі)
- •43. Алгоритм Феррара — Глобера.
- •44. Узагальнений метод найменших квадратів (матричний підхід)
3. Поняття застосування симультативних моделей. Модель попиту на товар.
В економічній теорії оперують кількома видами попиту: макроекономіка- сукупний попит, мікроекономіка- ринковий попит. Індивідуальний попит, попит на продукт окремої фірми. Припустимо, що нам треба оцінити ринкову величину попиту на деякий товар. З економічної теорії відомо, що попит на будь-який товар залежить від цінових та нецінових чинників (детермінантів). Ціновий чинник- це власне ціна товару P. До найважливіших нецінови детермінантів належить:
Ціни споріднених товарів - P0;
Доходи споживачів - y;
Смаки та вподобання споживачів - W;
Чисельність населення та його структура – N;
Очікування споживач. Стосовно майбутніх доходів та цін – М;
Специфічні чинники – S.
Таким чином обся попиту на товар можна представити у вигляді багатофакторної регресійної моделі:
Q=f(P, P0, y, W, M, N, S, Z ), де Z – інші чинники.
Припустимо,
що математико-статистичний аналіз
факторів, що впливають на обсяг попиту
на певний товар, показує, що найбільш
статистично значними є такі фактори:
власна ціна товару, ціни споріднених
товарів, доходи споживачів. Припустимо
також, що залежність між обсягом попиту
на товар і цими факторами є лінійною.
Тоді функцію попиту на товар можна
записати у вигляді:
(1)
,
де
- невідомі параметри багатофакторної
регресійної моделі, а
-
випадкова величина.
Проте
в моделі (1) існує двосторонній зв'язок,
внаслідок чого порушується 4 припущення
регресійного аналізу і використання
МНК дасть зміщені оцінки параметрів
зв’язку. Саме тому рівняння (1) не можна
розглядати як повну модель попиту на
това. До цього рівняння треба приєднати
принаймні ще одне рівняння, яке описує
зв'язок між P та Q , наприклад,
(2) , де
- невідомі параметри рівняння;
V - випадкова величина, а S – специфічний чинник. Рівняння (1),(2) утворюють систему симультативних рівнянь, яка є економетричною моделлю попиту.
Покажемо що у рівнянні (1) змінна Р залежить від випадкової величини.підставивши в р-ня (2) вираз для Q (1)отримаємо:
рівняння
(3) показує, що змінна Р залежить від
випадкової величини
,
а , отже , P не є екзогенною змінною у
функції попиту:
4. Поняття застосування симультативних моделей. Модель грошової пропозиції.
Пропозиція грошей – це кількість грошей, яка наявна в національній економіці на деякий момент часу. Пропозиція грошей є одним із знарядь проведення макроекономічної політики, регулювання пропозиції грошей називають монетарною політикою. Її суть полягую в контролюванні Національним банком пропозиції грошей, відсоткових ставок, ринків капіталу.
Припустимо,
що нам треба оцінити пропозицію грошей.
Одним з основних детермінантів монетарної
політики є національний дохід. У зв’язку
з цим функцію грошової пропозиції можна
записати як парну лінійну
кореляційно-регресійну модель
(1) , де М – грошова пропозиція; у –
національний дохід;
- невідомі параметри моделі; а
-
випадкова величина. Національний дохід
– це сума всіх факторних доходів
резидентів - зарплати, ренти, відсотка,
прибутку. Отож, національний дохід
залежить від гр.. пропозиції та інших
факторів, напр..соціальної політики,
інвестиційних рішень, продуктивності
праці, тощо. Внаслідок цього модель гр..
пропозиції не можна розглядати як модель
з одного рівняння (1). До цього р-ня треба
долучити ще р-ня, яке описує зв'язок між
у та М:
(2)
де І – інвестиційні видатки.
Підставивши (1) в (2), отримаємо:
тобто
ендогенна змінна у р-ння (1) залежить від
вип.. величини Е:
.
