
- •Орієнтовний перелік питань для підсумкового контролю знань
- •Тема 1. Математичне моделювання як метод наукового пізнання економічних явищ і процесів
- •1.1 Економетрика як наука, об’єкт, предмет, мета та задачі. Основні характеристики економічної системи як об’єкта моделювання
- •1.2 Поняття моделі. Математична модель, основні етапи процесу моделювання, класифікація моделей
- •Етапи проведення економетричних досліджень
- •Тема 2. Моделі парної регресії та їх дослідження
- •2.1 Приклади парних зв’язків в економіці
- •Модель споживання
- •Модель пропозиції та попиту
- •Найпростіша кон'юнктурна модель (модель Кейнса)
- •Виробнича функція Кобба-Дугласа
- •2.2 Парна регресія
- •2.2.1 Специфікація моделі
- •2.2.2 Визначення параметрів рівняння регресії за допомогою методу найменших квадратів
- •Тема 3. Загальна лінійна економетрична модель
- •3.1 Загальний вид лінійної економетричної моделі, її структура та етапи побудови
- •3.2 Деяка інформація про випадкові збудники
- •3.3 Умови Гауса-Маркова. Гомоскедастичні та гетероскедастичні моделі
- •Тема 4. Лінійна парна регресія
- •4.1 Загальний вид лінійної парної моделі
- •4.2 Визначення оцінок параметрів парної лінійної регресії за допомогою мнк
- •4.3 Властивості оцінок, а також залишків мнк, їх характеристика
- •4.4 Аналіз рівнянь лінійної регресії і властивості вибіркового коефіцієнту кореляції
- •4.5 Дисперсійний аналіз та поняття коефіцієнта детермінації, його властивості
- •Властивості коефіцієнта детермінації
- •4.6 Перевірка лінійної моделі на адекватність. Поняття -критерію Фішера
- •4.7 Перевірка значимості параметрів регресійної моделі та коефіцієнту кореляції
- •4.8 Побудова інтервалів довіри для параметрів регресійної моделі
- •4.9 Зона довіри для лінії регресії
- •4.10 Прогноз і інтервал довіри для прогнозу
- •4.11 Коефіцієнт еластичності
- •Тема 5. Нелінійна парна регресія
- •5.1 Загальні відомості
- •5.2 Метод лінеаризації
- •5.3 Методи обчислення невідомих параметрів нелінійних моделей
- •5.4 Перевірка адекватності квадратичного рівняння регресії
- •5.5 Довірчий інтервал і прогноз для нелінійної моделі
- •5.6 Коефіцієнти еластичності для нелінійних моделей
- •5.7 Аналіз монопольного ринку
- •Коефіцієнт еластичності попиту
- •Тема 6. Множинна регресія
- •6.1 Загальні відомості
- •6.2 Вибір та аналіз усіх можливих факторів, які впливають на процес або показник, що досліджується
- •6.2.1 Поняття про мультиколінеарність та її вплив на оцінки параметрів моделі
- •6.2.2 Порядок виявлення та усунення мультиколінеарності
- •6.2.3 Виявлення мультиколінеарності в масиві факторів за допомогою алгоритму Фаррара-Глобера
- •6.2.4 Алгоритм усунення мультиколінеарності
- •6.3 Вибір виду рівняння регресії
- •6.4 Загальна модель множинної лінійної регресії
- •6.5 Емпірична модель множинної лінійної регресії
- •6.6 Визначення коефіцієнтів рівняння множинної лінійної регресії
- •6.7 Перевірка адекватності множинної регресійної моделі
- •6.8 Прогноз і довірчий інтервал для прогнозу множинної регресії
- •Тема 7. Економетричні моделі динаміки
- •7.1 Методи моделювання часових рядів
- •7.2 Автокореляція часового ряду
- •Властивості коефіцієнта автокореляції
- •7.3 Моделювання тенденції часового ряду: згладжування та аналітичне вирівнювання
- •7.4 Автокореляція залишків в множинній регресії
- •7.4.1 Поняття про автокореляцію залишків, її природа, причини виникнення і наслідки
- •7.4.2 Визначення наявності автокореляції залишків
- •Алгоритм тесту Дарбіна-Уотсона
- •Обмеження на застосування критерія Дарбіна-Уотсона
- •Словник
- •Рекомендована література Основна:
- •Додаткова:
5.5 Довірчий інтервал і прогноз для нелінійної моделі
Для лінеаризованої моделі будується довірчий інтервал по тим же формулам, що і для лінійної моделі, а потім використовуються формули зворотнього переходу.
При такому переході довірчі інтервали нелінійної регресії будуть несиметричними відносно лінії регресії.
Аналогічна ситуація і при визначенні довірчого інтервалу для прогнозного значення.
5.6 Коефіцієнти еластичності для нелінійних моделей
1. Квадратична залежність: .
|
(5.10) |
2. Кубічна залежність: .
|
(5.11) |
3. Гіперболічна залежність: .
|
(5.12) |
4. Логарифмічна залежність: .
|
(5.13) |
5. Залежність виду:
.
|
(5.14) |
6. Залежність виду:
.
|
(5.15) |
7. Показникова залежність: .
|
(5.16) |
8. Степенна залежність: .
|
(5.17) |
5.7 Аналіз монопольного ринку
Розглянемо застосування квадратичної регресії для створення і використання економетричної моделі.
Нехай монополіст виробляє певний товар і диктує ціну на ринку. На зміну цін ринок реагує зміною попиту. Нехай відомі статистичні дані про те, як зі зміною цін змінювався попит на товар:
ціна Р |
попит D |
P1 |
D1 |
P2 |
D2 |
P3 |
D3 |
..... |
..... |
Pn |
Dn |
Нанесені на графік (рис. 5.1) дані підтверджують відомий економічний закон: із зростанням ціни попит на товар знижується.
Якщо побудувати
для описання цієї залежності рівняння
регресії
,
то за допомогою цієї теоретичної
залежності можна буде досліджувати
залежність доходу
і прибутку
від ціни
.
Мета дослідження: необхідно розрахувати оптимальні ціни, при яких будуть максимальними дохід або прибуток.
Дані нанесені на кореляційне поле свідчать про те, що залежність явно відрізняється від лінійної. Приймемо квадратичну залежність виду:
|
(5.18) |
Рисунок 5.1 – Залежність попиту від ціни
Тоді величина доходу дорівнює добутку ціни на обсяг реалізованого попиту:
|
(5.19) |
Прибуток
від реалізації товару дорівнює різниці
доходу
і витрат
:
|
(5.20) |
У свою чергу,
витрати
складаються з постійних (
)
і змінних витрат (
),
які пропорційні обсягу виробленої
продукції (
– витрати на одиницю продукції):
|
(5.21) |
Таким чином, для прибутку отримуємо формулу:
|
(5.22) |
Залежність доходу, витрат і прибутку від ціни товару буде мати вид, зображений на рис. 5.2.
Графіки відображають відомий факт: підвищення цін на товар приводить до зростання доходів (та прибутку) лише до певного рівня. Після того, як ціни перевищать цей рівень доходи починають знижуватися, тому що занадто різко падає попит і зниження обсягів продажів вже не компенсується зростанням ціни.
Щоб знайти оптимальну величину ціни, при якій максимальні дохід або прибуток (5.19), потрібно взяти аналітичні вирази для залежності цих величин від ціни (5.22), похідну від них за ціною та прирівняти її нулю:
Рисунок 5.2 – Залежність доходу, витрат і прибутку від ціни
– оптимальна ціна по доходу:
|
(5.23) |
– оптимальна ціна по прибутку:
|
(5.24) |
Вирішуючи ці квадратні рівняння і вибираючи з двох коренів те значення, яке відповідає максимуму (орієнтуючись на графіки відповідних функцій), знаходимо значення ціни, при якій максимальні дохід або прибуток.