
- •Визначення економетрії як науки, її природа. Приклади використання економетричних моделей для розв’язування економічних задач.
- •Роль економетричних досліджень в економіці.
- •3. Предмет, цілі, задачі курсу — Економетрика.
- •4.Взаємозв’язки курсу із суміжними дисциплінами.
- •Основні типи економетричних моделей. Змінні та рівняння в економетричних моделях.
- •6. Етапи економетричного моделювання економічних процесів та явищ.
- •7. Загальний вигляд лінійної економетричної моделі та етапи її побудови
- •8. Специфікація економетричної моделі
- •12. Поняття адекватності і точності економетричної моделі
- •13. Перевірка значущості оцінок параметрів економетр моделі, статистичні критерії.
- •14. Перевірка статистичної значущості економ моделі в цілому, статистичні критерії.
- •15. Дисперсійний аналіз лінійної регресії.
- •16. Інтервальний прогноз залежної змінної на основі економетричної моделі. Стандартні помилки та надійність прогнозу
- •17. Проста лінійна регресія. Структура моделі та основні припущення при її побудові
- •18. Коефіцієнт детермінації.
- •26. Моделі, які зводяться до моделі простої (множинної мне кажется тут опечатка) лінійної регресії. Приклади застосування простої лінійної регресії.
- •27. Множинна лінійна регресія. Структура моделі та основні припущення при її побудові. Оцінка моделі.
- •28. Моделі, які зводяться до моделі множинної лінійної регресії.
- •29. Виділення сезонних коливань
- •30. Економетрична лінійна модель на основі нормалізованих даних
- •31. Регресійні залежності довільного типу
- •32.Модель Коба-Дугласа та її оцінка
- •33. Інтерпретація коефіцієнтів регресії. Порівняння факторів за ступенем їх впливу. Економічний зміст коефіцієнтів регресії.
- •34. Поняття мультиколінеарності, її природа.
- •35. Методи визначення мультиколінеатності та способи її усунення.
- •Засоби усунення мультиколінеарності. Метод головних компонентів
- •36. Поняття гомо- й гетероскедастичності, природа гетероскедастичності.
- •37. Метод перевірки гетероскедастичності на основі тесту Голдфелда-Квондта
- •3. Незалежність збурень:
- •4. Незалежність збурень та регресорів:
- •42. Методи визначення автокореляції
- •43. Критерій Дарбіна Уотсона
- •44. Метод Дарбіна
- •45. Узагальнений метод найменших квадратів у випадку відомої кореляційної матриці збурень.
- •46. Авторегресія першого порядку
- •47.Оцінювання моделі з автокорельованими збуреннями у випадку невідомої кореляційної матриці збурень.
- •48. Системи одночасних структурних рівнянь. Перехід до зведеної форми, їх взаємозв’язок.
- •49.Приклади систем одночасних рівнянь на макрорівні.
- •50. Поняття ідентифікації. Строго ідентифікована, неідентифікована і надідентифікована системи рівнянь
- •51. Проблеми оцінювання параметрів системи, загальна характеристика методів.
- •52.Непрямий метод найменших квадратів оцінювання параметрів строго ідентифікованих рівнянь системи.
- •53. Розрахунок параметрів системи економетричних рівнянь попиту і пропозиції непрямим мнк.
- •Для систем таких рівнянь потрібно застосовувати спеціальні методи оцінювання, оскільки в них регрес ори корельовано зі збуреннями.
- •54. Двоетапний мнк. Алгоритм.
- •55. Порядок аналізу часових рядів. Адитивна та мультиплікативна моделі
- •56. Лаговий оператор.
- •57. Міри точності прогнозів
- •58. Стаціонарність часових рядів
- •59. Метод усереднення
- •60. Метод експоненціального згладжування: звичайне, подвійне, потрійне
Основні типи економетричних моделей. Змінні та рівняння в економетричних моделях.
Економетрична модель (econometric model) - це статистична модель, що є засобом прогнозування значень визначених перемінних, які називаються ендогенними перемінними (endogenous variables). Для того щоб зробити такі прогнози, у якості вихідних даних використовуються значення інших перемінних, які називаються екзогенними перемінними (exogenous variables).
Припущення про значення таких перемінних робляться користувачем моделі. Наприклад, у економетричній моделі рівень продажів автомашин у наступному році може бути прив'язаний до рівня валового внутрішнього продукту і процентних ставок. Щоб зробити прогноз щодо обсягу продажів автомобілів у наступному році (це ендогенна перемінна), варто одержати дані про величину валового внутрішнього продукту і процентних ставок для майбутнього року, що відносяться до екзогенним перемінним.
Виды эконометрических моделей
Модели временных рядов (Такие модели объясняют поведение переменной, меняющейся с течением времени, исходя только из ее предыдущих значений. К этому классу относятся модели тренда, сезонности, тренда и сезонности (аддитивная и мультипликативная формы) и др.
Регрессионные модели с одним уравнением (В таких моделях зависимая (объясняемая) переменная представляется в виде функции от независимых (объясняющих) переменных и параметров. В зависимости от вида функции модели бывают линейными и нелинейными.)
Системы одновременных уравнений (Ситуация экономическая, поведение экономического объекта описывается системой уравнений. Системы состоят из уравнений и тождеств, которые могут содержать в себе объясняемые переменные из других уравнений (поэтому вводят понятия экзогенных и эндогенных переменных).
К наиболее распространённым эконометрическим моделям относятся:
1) модели потребительского и сберегательного потребления;
2) модели взаимосвязи риска и доходности ценных бумаг;
3) модели предложения труда;
4) макроэкономические модели (модель роста);
5) модели инвестиций;
6) маркетинговые модели;
7) модели валютных курсов и валютных кризисов и др.
6. Етапи економетричного моделювання економічних процесів та явищ.
Выделяют семь основных этапов эконометрического моделирования:
1) постановочный этап, в процессе осуществления которого определяются конечные цели и задачи исследования, а также совокупность включённых в модель факторных и результативных экономических переменных. При этом включение в эконометрическую модель той или иной переменной должно быть теоретически обоснованно и не должно быть слишком большим. Между факторными переменными не должно быть функциональной или тесной корреляционной связи, потому что это приводит к наличию в модели мультиколлинеарности и негативно сказывается на результатах всего процесса моделирования;
2) априорный этап, в процессе осуществления которого проводится теоретический анализ сущности исследуемого процесса, а также формирование и формализация известной до начала моделирования (априорной) информации и исходных допущений, касающихся в частности природы исходных статистических данных и случайных остаточных составляющих в виде ряда гипотез;
3) этап параметризации (моделирования), в процессе осуществления которого выбирается общий вид модели и определяется состав и формы входящих в неё связей, т. е. происходит непосредственно моделирование.
4) информационный этап, в процессе осуществления которого происходит сбор необходимых статистических данных, а также анализируется качество собранной информации;
5) этап идентификации модели, в ходе осуществления которого происходит статистический анализ модели и оцененивание неизвестных параметров. Данный этап непосредственно связан с проблемой идентифицируемостимодели, т. е. ответа на вопрос «Возможно ли восстановить значения неизвестных параметров модели по имеющимся исходным данным в соответствии с решением, принятым на этапе параметризацииβ». После положительного ответа на этот вопрос решается проблема идентификации модели, т. е. реализуется математически корректная процедура оценивания неизвестных параметров модели по имеющимся исходным данным;
6) этап оценки качества модели, в ходе осуществления которого проверяется достоверность и адекватность модели, т. е. определяется, насколько успешно решены задачи спецификации и идентификации модели, какова точность расчётов, полученных на её основе. Построенная модель должна быть адекватна реальному экономическому процессу. Если качество модели является неудовлетворительным, то происходит возврат ко второму этапу моделирования;
7) этап интерпретации результатов моделирования.