
- •Шкала оцінювання
- •Економетрика Зміст дисципліни за темами Тема 1. Концептуальні аспекти економетричного моделювання економіки
- •Тема 2. Принципи побудови економетричних моделей. Парна та множинна лінійна регресія
- •Тема 3: Нелінійні економетричні моделі
- •Тема 4. Фіктивні змінні в економетричних моделях
- •Тема 5. Мультиколінеарність
- •Тема 6. Автокореляція залишків
- •Тема 7. Гетероскедастичність залишків
- •Приклади типових завдань
- •Тема: Соціально – економічні системи, методи дослідження та моделювання
- •2. Математична модель економічного об’єкту
- •Критерії вибору „хорошої моделі”:
- •3. Класифікація економіко-математичних моделей
- •4. Основні етапи економіко – математичного моделювання
- •Економетрика
- •2. Об'єкт, предмет, мета і завдання економетрії
- •3. Основні етапи економетричного аналізу
- •4. Економічні задачі, які розв'язують за допомогою економетричних методів
- •5. Основні етапи зародження та розвитку економетрії
- •Тема: Регресійні моделі
- •1. Поняття регресії
- •2. Парна лінійна регресія
- •3. Метод найменших квадратiв (мнк)
- •4. Дисперсійний аналіз моделі
- •Лабораторна робота №1 «Економетрична модель простої регресії»
- •1. Постановка задачі.
- •3. Розрахунок моделей
- •Знаходження оцінок параметрів моделі методом найменших квадратів
- •5. Графік моделі у „хмарі” розсіювання
- •6. Дисперсійний аналіз лінійної моделі:
- •7. Значущість оцінок параметрів і моделі:
- •8. Прогноз:
- •9. Аналіз лінійної моделі:
- •Лабораторна робота № 2 « Модель множинної лінійної регресії»
- •Тема: Нелінійні моделі
- •1. Нелінійні регресії
- •2. Нелінійні регресії 1-го класу
- •2.1. Поліноміальна модель
- •2.2. Гіперболічна модель
- •3. Нелінійні регресії 2-го класу
- •3.1. Показникова моделі
- •3.2. Степенева модель
- •3.3. Напівлогарифмічні моделі
- •Лінійно – логарифмічна модель
- •3.4. Виробнича функція Кобба – Дугласа
- •4. Врахування випадкового відхилення
- •Лабораторна робота №1 “Методи прогнозування цінової динаміки”
- •1. Лінійна регресія
- •2. Нелінійна регресія
- •2. Порядок визначення оптимальної прогностичної моделі
- •Іншим показником якості моделі є вибірковий коефіцієнт детермінації. Для будь якої моделі показник розраховується так:
- •Лабораторна робота № 3 «Оцінювання параметрів нелінійної моделі»
- •Мета роботи:
- •Завдання:
- •Дослідження наявнoстi мультиколінеарності у масиві змінних
- •Розв’язання
- •Розв’язання
- •Приклад дослідження на наявність гетероскедастичності
- •Параметричний тест Гольфельда – Квандта
- •Тест Глейсера
- •- Критерій
- •Тест Спірмена
- •Тема*: Фіктивні змінні в регресійних моделях
- •1. Необхідність використання фіктивних змінних
- •2. Моделі ancova
- •2.1. Ancova - модель за наявності у фіктивної змінної двох альтернатив
- •2.2. Моделі ancova за наявності у якісних змінних більше двох альтернатив
- •2.3. Регресія з однією кількісною і двома якісними змінними
- •3. Використання фіктивних змінних у сезонному аналізі
Шкала оцінювання
вид заняття |
тема |
контроль |
бали |
робота на заняттях |
бали |
сума балів |
ЛР 1 |
Парна лінійна регресія |
- |
- |
1. Побудова ПЛР
2. Аналіз ПЛР |
0 - 2
0 - 3 |
0 - 5 |
ЛР 2 |
Множинна лінійна регресія |
Тест «ПЛР» |
0 - 2 |
Побудова і аналіз МЛР на підставі функції «ЛІНЕЙН» |
0 - 4 |
0 - 6 |
ПЗ |
Фіктивні змінні |
Модуль «МЛР» |
0 - 3 |
Побудова і аналіз моделей із фіктивними змінними |
0 - 1 |
0 - 4 |
ЛР 3 |
Нелінійні регресії |
СР «ФЗ» |
0 - 2 |
1. Побудова ПНЛР
2. Побудова МНЛР |
0 - 3
0 - 2 |
0 - 7 |
ЛР 4 |
Мультиколінеарність Автокореляція |
СР «НлР» |
0 - 2 |
Дослідження МЛР на наявність мультиколінеарності й автокореляції |
0 - 5
|
0 - 7 |
ЛР 5 Гетероскедастичність
|
Тест «Мультиколінеарість, Автокореляція» |
0 - 1 |
Оцінка наявності гетероскедастичності |
0 - 5
|
0 - 6 |
|
|
|
|
|
|
||
ПЗ |
Модуль
|
|
|
ПМК «Економетрика» |
0 – 10 |
0 -10 |
СР |
Розрахунок і аналіз моделей множинної регресії із фіктивними змінними |
|
0 - 5 |
|
|
0 - 5 |
Всього |
|
|
0 -15 |
|
35 |
0 - 50 |
Економетрика Зміст дисципліни за темами Тема 1. Концептуальні аспекти економетричного моделювання економіки
Соціально – економічні системи, методи дослідження та моделювання
Особливості та принципи економетричного моделювання економічних систем і процесів.
Етапи побудови економетричної моделі.
Приклади побудови економетричних моделей: модель споживання, модель пропозиції та попиту, модель Кейнса та інші.
Прогнозування: суть, методи, класифікаційні ознаки.
Використання економетричних моделей для прийняття управлінських рішень та прогнозування.
Тема 2. Принципи побудови економетричних моделей. Парна та множинна лінійна регресія
Метод найменших квадратів (МНК) та передумови його використання для лінійних економетричних моделей. Оператор оцінювання МНК. Властивості оцінок параметрів.
Парна лінійна регресія.
Множинна лінійна регресія.
Перевірка достовірності моделі та оцінок її параметрів:
розрахунок та аналіз значень коефіцієнтів детермінації та кореляції;
перевірка загальної якості моделі;
перевірка статистичної значущості оцінок параметрів моделі та побудова довірчих інтервалів для оцінок параметрів моделі;
Економічний аналіз побудованої моделі: середня ефективність впливу чинників, гранична ефективність та коефіцієнти еластичності.
Прогнозування на основі економетричних моделей: точковий та інтервальний прогноз.