Модель құру принциптері.
Эконометрияның негізгі мақсаты – экономикалық процестегі (признак) белгілер мен айнымалылар арасындағы сандық байланыстарды зерттеп шешім қабылдау болғандықтан, регрессивтік және корреляциялық әдістердің маңызы зор.
Егер
бір факторлы регрессиялық байланыс
десек,
-
қорытынды признак болады да,
-
факторлық айқындаушы регрессивтік
признак болады.
Сәйкесінше,
,
-
қорытынды;
-
айқындаушы признактар болады. Модель
құру үшін экономикалық құбылыстың
1) ең негізгі факторларын айқындайды;
2)
түсіндірме
(объясняющий) факторға байланысты
экономикалық теорияның басты
заңдылықтарымен салыстыру жасап,
байланыс түріне жоба жасалынады. Мысалы,
сұраныстың бағаға байланыстылығы
сызықтық байланыс болса
-
түрінде алынады. Мұндағы
қорытынды тәжірибелік мәндер
-дің
(теориялық) эмпириалық сәйкес мәндерінен
ауытқуын көрсетеді;
3)
егер
- экономикалық
өсу қисығы,
-
модификацияланған экспонента,
-
Гомперс қисығы немесе өмір деңгейі ж.б.
аналитикалық өрнектер тәжірибелік
белгілердің графигіне де экономикалық
теорияның жобалауына да қайшы келмесе,
өрнектеу мәндері алғашқы анализден
өткізіледі. Осылайша, модельдің
сәйкестігіне анализ жасалынады. Таңдап
алған модельдің экономикалық заңдылыққа
сәйкес болуы үшін (1-4) шарттар:
1)
мен
ауытқуы К.Ш.
болуы қажет
2)
3)
4)
орындалуы қажет.
Әсіресе,
3), 4) шарттар мен
орындалса модель эффективті және дұрыс
құрылған болады.
Модельдік
белгісіз параметрлерді статистикалық
бағалау деп – теориялық
үлестірімдегі
пен тәжірибелік кездейсоқ шама
функциясының ауытқуын зерттеуді айтады.
немесе
Ең кіші квадрат әдісімен сызықтық регрессия теңдеуін құрып, зерттеу (е.К.К.).
Эконометриялық
анализдің алғашқы пункті – экономикалық
айнымалылардың сызықтық байланысын
зерттеу
-
неғұрлым өте аз болуына анализ жасап,
белгісіз параметрлерін анықтау – Ең
Кіші Квадрат (Е.К.К.) әдісі деп аталады.
-
К.Ш.
және
арқылы минимумға келтірлуі керек.
қажетті
(1)
шартының орындалуынан шығады.
(3)
Басқаша
белгілеулері
(4)
Сызықтық корреляциялық модельдер.
Алдынғы
тақырыбында біз экономикалық құбылыстың
өзара байланыссыз екі признақтері
бойынша сызықтық регрессиялық модельдер
құрғанбыз. Бірақ, өмірде сырттай қарағанда
бір-бірімен байланыссыз көрінгенмен
біріне бірінің әсері болуы әбден мүмкін.
Мысалы, тұқым өнімінің тек қана тыңайтқышқа байланыстылығы, қызыл балықтың айлық аулануы ж.б. көптеген, есепке алуға келмейтін факторларға байланысты өзгеруі мүмкін. Студенттің қорытынды емтихандағы сапалық көрсеткіші де білім көлемі мен сапасынан басқа да факторлар арқылы өзгеріске ұшырауы мүмкін.
Бірақ Ықтималдықтар теориясы кездейсоқ жағдайлардың заңдылығын зерттей алатын болса, корреляциялық анализ деп аталатын математикалық статистика бөлімі көзбен көріп, қолмен ұстатпайтын факторларды зерттей алады. және - К.Ш. қаншалықты тығыз байланыста екенін корреляциялық момент арқылы корреляциялық тығыздығы – корреляциялық коэффициенті арқылы анықтай алады.
Корреляциялық момент:
Корреляциялық
коэффициент 
Регрессиялық коэффициенттерді де момент арқылы өрнектесек:
немесе
,
және
пен
- кері пропорционалды,
түзу
сызықты байланысты,
байланыстылық тығыз емес, керісінше
кеми береді.Егер
,
бұрыштық коэффициент
болса, сызықтық регрессия теңдеуі
-
ті былай жазуға болады
- регрессор,
- регрессор болса
Ескертулер.Е.К.К.
тек
таңдамалы жиыны үшін ғана ауытқуын
минимальды етеді. Басқа ауытқулардың
бәрі таңдамалы жиынның дұрыс таңдалуына
байланысты. Мысалы,
- жанұяның кірісі,
- тағамға жұмсайтын шығыны болса, онда
модельдің сәйкестігіне әсерін тигізетін
факторлар, мысалы, жанұя мүшелері жоғарғы
білімді ме, стажы, жынысы, фирманың
немесе жұмыс орнының табыстылығы
(рентабельділігі) ж.б. есептелініп,
болуын
табыс пен шығысты дұрыс таңдадық па,
әлде жоқ па? Осылайша таңдамалы жиынды
жүйеге келтіріп таңдаған жөн.