- •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
3. Використання фіктивних змінних у сезонному аналізі
Багато економічних показників прямо пов'язані із сезонними коливаннями. Наприклад, попит на туристичні путівки, охолоджену воду й морозиво істотно вище влітку, чим узимку, а попит на обігрівачі, шуби вище взимку. Деякі показники мають істотні квартальні коливання тощо.
Звичайно сезонні коливання характерні для тимчасових рядів. Усунення або нейтралізація сезонного фактору в таких моделях дозволяє сконцентруватися на інших важливих кількісних і якісних характеристиках моделі, зокрема на загальному напрямку розвитку моделі, так званому тренді. Таке усунення сезонного фактору називається сезонним корегуванням. Існує кілька методів сезонного корегування, одним із яких є метод фіктивних змінних.
Нехай змінна Y визначається кількісною змінною X, причому ця залежність істотно відрізняється по кварталах. Тоді загальну модель у цій ситуації можна представити у вигляді Yt = β0 + β1 Xt + γ1 D1t + γ2 D2t + γ3 D3t + и t (8)
1, якщо
розглядається II квартал,
D1t = 0, у протилежному випадку.
1, якщо розглядається III квартал,
D2t = 0, у протилежному випадку.
1,
якщо розглядається IV квартал,
D3t = 0, у протилежному випадку.
Число кварталів дорівнює чотирьом, а отже, число фіктивних змінних повинне бути дорівнює трьом. У прикладі в якості бази розрахунків обраний I квартал. Якщо значення Y істотно різняться по кварталах (сезонам), то в рівнянні (10) коефіцієнти при фіктивних змінних виявляться статистично значущими. Тоді очікуване значення Y по кварталах визначається наступними співвідношеннями:
M (Y | D1t = 0, D2 t = 0, D3 t = 0) = β0 + β1Xt – для I кварталу,
M (Y | D1t = 1, D2 t = 0, D3 t = 0) = (β0 + γ1) + β1Xt – для П кварталу,
M (Y | D1t = 0, D2 t = 1, D3 t = 0) = ( β0 + γ2) + β1Xt – для ІІІ кварталу,
M (Y | D1t = 0, D2 t = 0, D3 t =1) = (β0 + γ3) + β1Xt – для IV кварталу
Приклад 2. Розглянемо квартальну динаміку прибутків деяких приватних фірм України. Необхідні умовні дані містяться в наведеній нижче таблиці.
Динаміка прибутків приватних фірм України
-
Рік, квартал
Прибуток, млн.грн.
Продаж,
млн.грн.
D1
D2
D3
1992 - І
10.53
114.9
0
0
0
- II
12.09
124.0
1
0
0
- III
10.84
121.46
0
1
0
- IV
12.20
131.92
0
0
1
1993 - І
12.25
129.91
0
0
0
- II
14.00
140.98
1
0
0
- III
12.21
137.83
0
1
0
- IV
12.82
145.47
0
0
1
1994 - І
11.34
136.99
0
0
0
- II
12.61
145.13
1
0
0
- III
11.01
141.54
0
1
0
- IV
12.73
151.78
0
0
1
1995 - І
12.54
148.86
0
0
0
- II
14.85
158.91
1
0
0
- III
13.20
155.72
0
1
0
- IV
14.95
168.41
0
0
1
1996 - І
14.15
162.78
0
0
0
- II
15.95
176.06
1
0
0
- III
14.02
172.42
0
1
0
- IV
14.31
183.32
0
0
1
Змінна “сезон” має чотири класи (чотири квартали). Отже, необхідно використовувати три фіктивні змінні. Використовуючи дані, побудуємо модель:
Y t = α0 + α1D1t + α2 D2t + α3D3t + βxt + иt,
де D1 = 1 для другого кварталу, D1 = 0 - в усіх інших випадках;
D2 = 1 для третього кварталу, D2 = 0 - в усіх інших випадках;
D3 = l для четвертого кварталу, D3 = 0 - в усіх інших випадках.
Отримаємо такі результати (млн. грн.):
Y t = 6688.3789 + 1322.8938D1t - 217.8037D2t + 183.8597D3t + 0.038Хt + и (**)
t (3.9082) (2.0720) (0.3445) (0.2810) (3.3313)
R2 = 0.5255.
Результати свідчать:
що лише коефіцієнт продаж і диференційний перетин другого кварталу є статистично значущі з рівнем помилки 5%, звідси випливає, що сезонний фактор присутній у другому кварталі щороку;
коефіцієнт продажу 0.0383 показує, що після врахування впливу сезонних коливань збільшення продаж на 1 млн. грн. призведе до підвищення прибутків на 0.04 млн. грн.;
середній рівень прибутків у базовому першому кварталі становив 6688 млн. грн., а в другому підвищився на 1323 млн. грн., тобто дорівнював 8011 млн. грн.
Оскільки тільки оцінки другого кварталу є статистично значущими, то можна модифікувати (**), використовуючи лише одну фіктивну змінну:
Y t = 6515.6 + 1331.4DІ + 0.0393Х + и
t = (4.0143) (2.7004) (3.7173) R2 =0.5155,
де D1 = 1 для спостережень у другому кварталі.
