- •Лекція 1.Предмет, методи і завдання дисципліни
- •1.1 Природа економетрії. Роль економетричних досліджень в економіці
- •1.2 Предмет, цілі, завдання та структура курсу. Місце і значення курсу серед дисциплін фундаментальної підготовки фахівців з економіки. Взаємозв’язки курсу із суміжними дисциплінами
- •1.3 Особливості економетричних моделей
- •1.4 Вибір змінних і структура зв’язків.
- •1.5 Роль і місце економетричних моделей в математичному моделюванні
- •Лекція 2.Методи побудови загальної лінійної моделі
- •2.1 Загальний вигляд лінійної економетричної моделі, її структура та етапи побудови. Лінійна модель з двома змінними.
- •2.2 Передумови застосування методу найменших квадратів (1мнк)
- •2.3 Оператор оцінювання 1мнк
- •2.4 Верифікація моделі
- •2.5 Перевірка значущості та довірчі інтервали
- •2.6 Прогнозування за лінійною моделлю
- •2.7 Методи побудови багатофакторної регресійної моделі
- •2.8 Етапи дослідження загальної лінійної моделі множинної регресії. Визначення параметрів рівняння регресії.
- •2.9 Розрахунок коефіцієнтів множинної лінійної регресії
- •Лекція 3.Мультиколінеарність та її вплив на оцінки параметрів моделі
- •3.1 Поняття мультиколінеарності. Її вплив на оцінки параметрів моделі
- •3.2 Ознаки мультиколінеарності
- •3.3 Алгоритм Фаррара-Глобера
- •3.4 Методи усунення мультиколінеарності
- •Лекція 4.Емпіричні методи кількісного аналізу на основі статистичних рівнянь
- •4.1 Виміри і нечислові ознаки
- •4.2 Непараметричні (емпіричні) методи та доцільність їх застосування
- •4.3 Критерії відмінності між групами (незалежні вибірки)
- •4.4 Критерії відмінності між групами (залежні вибірки)
- •4.5 Критерії залежності між змінними
- •Лекція 5.Узагальнений метод найменших квадратів
- •4.1 Поняття гомо- і гетероскедастичності. Вплив гетероскедастичності на властивості оцінок параметрів
- •4.2 Методи визначення гетероскедастичності
- •5.3 Усунення гетероскедастичності трансформуванням початкової моделі
- •4.4 Узагальнений метод найменших квадратів (метод Ейткена) оцінок параметрів лінійної економетричної моделі з гетероскедастичними залишками. Прогноз за моделлю.
- •Лекція 6.Побудова економетричної моделі з автокорельованими залишками Анотація
- •6.1 Природа і наслідки автокореляції
- •6.2 Методи визначення автокореляції. Критерій Дарбіна-Уотсона. Критерій фон Неймана
- •6.3 Коефіцієнти автокореляції та їх застосування
- •6.4 Моделі з автокорельованими залишками
- •Лекція 7.Економетричні моделі на основі системи структурних рівнянь
- •7.1 Системи одночасних структурних рівнянь
- •7.2 Структурна і зведена форми моделі
- •7.3 Проблеми ідентифікації. Строго ідентифікована, неідентифікована і надідентифікована системи рівнянь
- •7.4 Проблема оцінювання параметрів системи, загальна характеристика методів. Непрямий метод оцінювання параметрів строго ідентифікованої системи рівнянь
- •7.5 Двокроковий метод найменших квадратів оцінювання параметрів надідентифікованих систем одночасних рівнянь (2мнк-оцінка)
- •7.6 Трикроковий метод найменших квадратів
- •7.7 Рекурсивні системи одночасних рівнянь, їх характеристика, можливість застосування мнк-оцінки для розрахунку параметрів рекурсивних систем
- •7.8 Прогноз і загальні довірчі інтервали
- •Лекція 8.Методи ІнструментальнИх зміннИх
- •8.1 Сутність методу інструментальних змінних
- •8.2 Оператор оцінювання Вальда
- •8.3 Особливості оцінювання методом Бартлета
- •8.4 Оператор оцінювання Дарбіна
- •8.5 Помилки вимірювання змінних
- •Лекція 9.Економетричні моделі динаміки
- •9.1 Методи моделювання часових рядів
- •9.2 Перевірка гіпотези про існування тренда
- •9.3 Моделювання тенденції часового ряду: згладжування та аналітичне вирівнювання
- •9.4 Моделювання сезонних та циклічних коливань
- •Лекція 10.Моделі розподіленого лагу
- •10.1 Поняття лагу і лагових змінних
- •10.2 Моделі розподіленого лагу
- •10.3 Оцінка параметрів моделей з лагами в незалежних змінних: метод послідовного збільшення кількості лагів, перетворення Койка (метод геометричної прогресії)
- •10.4 Оцінювання параметрів авторегресійних моделей
- •10.5 Виявлення автокореляції залишків в авторегресійних моделях
- •10.6 Авторегресійне перетворення
- •У всіх цих перетвореннях поточне значення yt змінної y виражається тільки через її попередні значення і випадкову складову (білий шум) ut.
- •10.7 Перетворення методом ковзного середнього
- •10.8 Перетворення arma і arima
4.4 Критерії відмінності між групами (залежні вибірки)
Для вирішення завдань, в яких здійснюється порівняння двох рядів чисел може використовуватись парний критерій Т – Вілкоксона. Цей критерій застосовується для оцінки відмінностей експериментальних даних, отриманих в двох різних умовах на одній і тій же вибірці. Він дозволяє виявити не тільки спрямованість змін, а й їх вираженість, тобто він дозволяє встановити, наскільки зрушення показників в якомусь одному напрямку є більш інтенсивним, ніж в іншому.
Критерій Т заснований на ранжуванні абсолютних величин різниці між двома рядами вибіркових значень в першому і другому експерименті (наприклад, до і після якого-небудь впливу). Ранжування абсолютних величин означає, що знаки різниць не враховуються, проте надалі поряд із загальною сумою рангів знаходиться окремо сума рангів, як для позитивних, так і для негативних зрушень. Якщо інтенсивність зсуву в одному напрямку виявляється більшою, то і відповідна сума рангів також виявляється більше. Цей зсув називається типовим, а протилежний, менший за сумою рангів зрушення – нетиповим. Ці два зсуву виявляються доповнюючими один одного. Критерій Т – Вілкоксона базується на величині зсуву нетипового, який називається ТЕМП.
Приклад 4.2: Психолог проводить з молодшими школярами корекційну роботу з формування навичок уваги, використовуючи для оцінки результати коректурну пробу. Завдання полягає в тому, щоб визначити, чи буде зменшуватися кількість помилок уваги у молодших школярів після спеціальних корекційних вправ.
Для вирішення цього завдання психолог у 19 дітей визначає кількість помилок при виконанні коректурної проби до і після корекційних вправ. У таблиці 4.2 наведено відповідні експериментальні дані та додаткові стовпці, необхідні для роботи з парним критерієм Т – Вілкоксона.
Таблиця 4.2
№ п/п |
До корекційної роботи |
Після корекційної роботи |
Зрушення (значення різниці з урахуванням знаку) |
Ранги абсолютних величин зрушень |
Нетипові зрушення |
1 |
24 |
22 |
-2 |
10,5 |
|
2 |
12 |
12 |
0 |
2 |
|
3 |
42 |
41 |
-1 |
6,5 |
|
4 |
30 |
31 |
+1 |
6,5 |
* |
5 |
40 |
32 |
-8 |
15 |
|
6 |
55 |
44 |
-11 |
16 |
|
7 |
50 |
50 |
0 |
2 |
|
8 |
52 |
32 |
-20 |
18 |
|
9 |
50 |
32 |
-18 |
17 |
|
10 |
22 |
21 |
-1 |
6,5 |
|
11 |
33 |
34 |
+1 |
6,5 |
* |
12 |
78 |
56 |
-22 |
19 |
|
13 |
79 |
78 |
-1 |
6,5 |
|
14 |
25 |
23 |
-2 |
10,5 |
|
15 |
28 |
22 |
-6 |
13,5 |
|
16 |
16 |
12 |
-4 |
12 |
|
17 |
17 |
16 |
-1 |
6,5 |
|
18 |
12 |
18 |
+6 |
13,5 |
* |
19 |
25 |
25 |
0 |
2 |
|
Сума |
|
|
|
190 |
ТЕМП = 26,5 |
Обробка даних по критерію Т-Вілкоксона здійснюється наступним чином:
В четвертий стовпець таблиці вносяться величини зрушень з урахуванням знаку. Їх обчислюють шляхом віднімання із чисел третього стовпця відповідних чисел другого стовпця.
В
п’ятому стовпці ранжують абсолютні
величини здвигів, що представлені в
четвертому стовпці. За формулою
підраховують суму рангів. Для нашого
прикладу вона складає:
12,5+6,6+6,5+15+16+2+18+17+6,5+6,5+19+6,5+10,5+13,5+12+6,5+13,5+2 = 190
Перевіряють правильність ранжування на основі співпадіння сум рангів двома способами. В нашому випадку обидві величини співпали, 190 = 190, тобто ранжування проведено правильно.
Любим символом відмічають всі наявні в таблиці нетипові зрушення. В нашому випадку це три позитивні зрушення. Сумуються ранги нетипових зрушень. Це і буде шукана величина ТЕМП. В нашому випадку сума рівна:
ТЕМП = 6,5+13,5+6,5 = 26,5.
Визначаємо за таблицею критичне значення для Ткр для n = 19.
53 для ,
38 для .
Оскільки в нашому випадку основне, типічне зрушення, то додатковий, «нетипове» зрушення буде позитивним і на рівні значимості в 5% сума рангів таких здвигів не має перевищувати числа 53, а при рівні значимості в 1% не має перевищувати число 38. Вісь значимості для даного випадку:
Аналіз «осі значимості» показує, що отримана величина ТЕМП попадає в зону значимості. Можна стверджувати, що зафіксовані в експерименті зміни не випадкові й значимі на 1% рівні. Таким чином, психолог може говорити про те, що застосування коректурних вправ сприяє підвищенню точності виконання коректурної проби, тобто здійснює позитивний вплив на розвиток уваги школярів.
Для застосування критерію Т-Вілкоксона необхідно дотримуватися настпуних умов:
вимірювання може бути проведено в усіх шкалах окрім номінальної.
вибірка має бути зв’язною.
число елементів в порівнюваних вибірках має бути рівним.
критерій Т-Вілкоксона може використовуватися при розмірі вибірки від 5 до 50.
