- •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
Тест Спірмена
Для змінної X1 проводимо тест Спірмена |
|
|
|
|
|||
rx |
Х1 |
Y |
Ỷ |
и = Ỷ-Y |
IиI |
rи |
d =(rx- rи)2 |
1,00 |
5,50 |
31,70 |
29,23 |
-2,47 |
2,47 |
7,00 |
36,00 |
4,00 |
6,00 |
31,80 |
35,22 |
3,42 |
3,42 |
11,00 |
49,00 |
4,00 |
6,00 |
31,90 |
35,22 |
3,32 |
3,32 |
10,00 |
36,00 |
5,00 |
6,10 |
32,00 |
36,41 |
4,41 |
4,41 |
13,00 |
64,00 |
5,00 |
6,10 |
32,50 |
36,41 |
3,91 |
3,91 |
12,00 |
49,00 |
4,00 |
6,00 |
32,70 |
35,22 |
2,52 |
2,52 |
8,00 |
16,00 |
2,00 |
5,60 |
33,00 |
30,43 |
-2,57 |
2,57 |
9,00 |
49,00 |
3,00 |
5,80 |
41,70 |
32,82 |
-8,88 |
8,88 |
15,00 |
144,00 |
7,00 |
6,70 |
41,90 |
43,59 |
1,69 |
1,69 |
6,00 |
1,00 |
6,00 |
6,60 |
42,00 |
42,39 |
0,39 |
0,39 |
3,00 |
9,00 |
6,00 |
6,60 |
42,10 |
42,39 |
0,29 |
0,29 |
2,00 |
16,00 |
8,00 |
7,00 |
52,50 |
47,18 |
-5,32 |
5,32 |
14,00 |
36,00 |
9,00 |
7,60 |
53,60 |
54,36 |
0,76 |
0,76 |
4,00 |
25,00 |
9,00 |
7,60 |
54,60 |
54,36 |
-0,24 |
0,24 |
1,00 |
64,00 |
9,00 |
7,60 |
55,60 |
54,36 |
-1,24 |
1,24 |
5,00 |
16,00 |
|
|
|
|
|
|
|
610,00 |
"ЛIНIЙН": Ym = a^0 + a^1·X1 + и |
|
|
|
|
|||
11,97 |
-36,58 |
|
|
|
|
|
|
1,41 |
9,17 |
|
|
|
|
|
|
0,85 |
3,81 |
|
|
|
|
|
|
71,73 |
13,00 |
|
|
|
|
|
|
1041,94 |
188,83 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Rx,и = |
- 0,09 |
t = |
0,327, tкр =2,16 – гетероскедастичність відсутня |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|