- •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
Тема: Соціально – економічні системи, методи дослідження та моделювання
1. Соціально-економічні системи – це складні ймовірнісні динамічні системи, що охоплюють процеси виробництва, обміну, розподілу й споживання.
Основним методом дослідження систем є метод моделювання – спосіб теоретичних і практичних дій, спрямованих на створення та використання моделей. Моделювання - це метод наукового пізнання , який полягає в тому, що досліджуваний об’єкт або процес відтворюється за допомогою його найістотніших властивостей. Найбільш ефективними для вивчення економіки є економіко-математичні моделі-інструмент, дослідження закономірностей, математичне описання економічного процесу чи об’єкту. Цей метод ґрунтується на принципі аналогії – можливостях вивчення реального об’єкта не безпосередньо, а шляхом дослідження подібного йому й більш доступного дослідженню об’єкта – його моделі:
Модель – це уявний або реальний об’єкт, який у процесі свого вивчення замінює об’єкт – оригінал. Вона може повністю або частково відтворювати структуру модельованої системи та її функції.
Математична модель – це абстракція реальної дійсності, в якій відношення між реальними елементами замінюються відношеннями між математичними категоріями. Зазвичай ці відношення подаються у формі рівнянь або (і) нерівностей, логічних співвідношень, які характеризують функціонування реальної системи, що моделюється.
Економіко – математична модель включає в себе систему математичних та логічних співвідношень опису економічних процесів і явищ.
Особливістю нинішнього етапу розвитку української економіки в умовах переходу до ринкових відносин є збільшення інтересу фахівців до наукового вирішення проблем з використанням економіко – математичних методів і побудованих на їх основі моделей. Ці методи і моделі вимагають ретельного врахування всіх можливих ситуацій та альтернативних варіантів розв’язання проблем, що робить управлінські рішення науково – обґрунтованими, динамічними для забезпечення збалансованого та стійкого господарського механізму. Використання сучасних методів дослідження економічних процесів і явищ дозволяє повніше і глибше обґрунтовувати темпи і пропорції на макро – і мікрорівні, вибір оптимального серед альтернативних рішень.
Взагалі для наукового пізнання якогось процесу чи явища можна використовувати теоретичний аналіз, спостереження, наукові експерименти та моделювання. Економічні процеси, на відміну від фізичних, є достатньо тривалими (для теоретичного аналізу статистичного матеріалу часто необхідні десятки років), що ускладнює вияв діючих закономірностей та вплив багаточисельних факторів. А для достовірності та надійності економічний експеримент має бути тривалим і масштабним.
2. Математична модель економічного об’єкту
Математична модель економічного об’єкту - це є спрощений образ реальної економічної системи поданий у вигляді математичних співвідношень за допомогою символів, математичних знаків, формул, логічних умов, які відображають властивості цього об’єкту.
Для побудови моделі потрібно виділити:
об’єкт моделювання або дослідження (об’єктом буде все коло явищ, які треба вивчити);
предмет моделювання або дослідження - це зв’язки і залежності між всіма явищами;
мета дослідження – це кінцевий результат функціонування досліджуваної системи.
