
- •Передмова
- •Конспект лекцій вступ до економетрії
- •Основні етапи економетричного аналізу
- •Економічні задачі, які розв’язують за допомогою економетричних методів
- •Математична модель
- •Рівняння лінійної регресії. Метод найменших квадратів
- •Використання нелінійних функцій у економетрії
- •Квадратична вирівнювальна функція
- •Лінеаризація
- •Тема 1. Однофакторна економетрична модель
- •1.1. Основні положення
- •1.2. Побудова та аналіз однофакторної економетричної моделі
- •Тema 2. Побудова загальної лінійної економетричної моделі
- •2.1. Основні положення
- •2.2. Загальна економетрична модель: побудова й аналіз
- •Економічні характеристики моделі
- •Тема 3. Дослідження загальної лінійної економетричної моделі
- •3.1. Багатофакторні економетричні моделі та їх специфікація
- •3.2. Метод найменших квадратів
- •3.3. Верифікація моделі
- •3.4. Прогнозування за лінійною моделлю
- •3.5. Методи побудови багатофакторної регресійної моделі
- •3.6. Етапи дослідження загальної лінійної моделі множинної регресії
- •Приклад параметризації та дослідження багатофакторної регресійної моделі
- •Контрольні запитання
- •Тема 4. Мультиколінеарність
- •4.1. Поняття про мультиколінеарність та її вплив на оцінку параметрів моделі
- •4.2. Тестування наявності мультиколінеарності
- •4.3. Алгоритм Фаррара–Глобера
- •4.4. Приклад дослідження наявності мультиколінеарності на основі алгоритму Фаррара–Глобера
- •4.5. Засоби усунення мультиколінеарності. Метод головних компонентів
- •Контрольні запитання
- •Тема 5. Гетероскедастичність
- •5.1. Виявлення гетероскедастичності та її природа
- •5.2. Тестування наявності гетероскедастичності
- •5.2.1. Параметричний тест Гольдфельда–Квандта
- •5.2.2. Непараметричний тест Гольдфельда–Квандта
- •5.2.3. Тест Глейсера
- •Дані до задачі
- •Дані до задачі
- •Перша сукупність спостережень:
- •Друга сукупність спостережень:
- •5.3. Усунення гетероскедастичності
- •5.4. Узагальнений метод найменших квадратів
- •Контрольні запитання
- •Тема 6. Автокореляція
- •6.1. Природа автокореляції та її наслідки
- •6.2. Тестування наявності автокореляції
- •6.2.1. Критерій Дарбіна – Уотсона
- •6.2.2. Критерій фон Неймана
- •6.2.3. Коефіцієнти автокореляції та їх застосування
- •6.3. Параметризація моделі з автокорельованими залишками
- •6.4. Приклад
- •Контрольні запитання
- •Тема 7. Моделі розподіленого лага
- •7.1. Поняття лага та лагових моделей в економіці
- •7.2. Оцінювання параметрів дистрибутивно-лагових моделей
- •7.3. Оцінювання параметрів авторегресійних моделей
- •Контрольні запитання
- •Тема 8. Системи одночасних рівнянь
- •8.1. Поняття про системи одночасних рівнянь
- •8.2. Приклади систем одночасних рівнянь
- •1. Модель «попит — пропозиція»
- •2. Модель рівноваги на ринку товарів (модель is)
- •3. Модель рівноваги на ринку грошей (модель lм)
- •8.3. Структурна та зведена (прогнозна) форми системи рівнянь
- •1. Структурна форма економетричної моделі.
- •2. Повна економетрична модель
- •3. Зведена форма економетричної моделі
- •8.4. Поняття ідентифікації (ототожнення) системи рівнянь
- •Необхідні й достатні умови ідентифікованості
- •Необхідна і достатня умова ідентифікованості
- •8.5. Методи оцінювання параметрів систем рівнянь
- •Контрольні запитання
- •Комплект лабораторних робіт
- •Лабораторна робота (вступна)
- •Тема: Вивчення можливостей Майстра функцій ms excel
- •Мета: набути навички використання Майстра функцій ms excel при розв’язуванні економетричних задач
- •Завдання для самостійного виконання
- •Лабораторна робота 1 Тема: Побудова однофакторної економетричної моделі Мета: набути навички побудови однофакторної економетричної моделі та її дослідження засобами ms excel
- •Завдання для самостійної роботи
- •Завдання для самостійної роботи
- •Лабораторна робота 2 Тема: побудова загальної лінійної економетричної моделі Мета: набути навички побудови загальної лінійної економетричної моделі та її дослідження засобами ms excel
- •Завдання для самостійної роботи
- •Завдання для самостійної роботи
- •Лабораторна робота 4 Тема: дослідження наявності мультиколінеарності за алгоритмом Фаррара–Глобера Мета: набути навички дослідження наявності мультиколінеарності засобами ms excel
- •Завдання для самостійної роботи
- •Завдання для самостійної роботи
- •Завдання для самостійної роботи
- •Лабораторна робота 7 Тема: дослідження лагових моделей Мета: набути навички дослідження лагових моделей засобами ms excel
- •Завдання для самостійної роботи
- •Дані до задачі
- •Рекомендована література
- •Додатки
Завдання для самостійної роботи
На основі двох взаємопов'язаних часових рядів про рівень інфляції та рівень безробіття побудувати модель, що характеризує залежність рівня безробіття від рівня інфляції, перевірити автокореляцію залишків за допомогою критеріїв Дарбіна-Уотсона та фон Неймана .
Вихідні дані наведено в таблиці 6.1. (N – номер варіанту)
Таблиця 6.2
Дані до задачі
Місяць |
Рівень інфляції, % |
Рівень безробіття, % |
Місяць |
Рівень інфляції, % |
Рівень безробіття, % |
1 |
0,25 |
2,31 |
13 |
0,41 |
2,50 |
2 |
0,24+N/100 |
2,35 |
14 |
0,42+N/100 |
2,51+N/100 |
3 |
0,26 |
2,36 |
15 |
0,44 |
2,52 |
4 |
0,27 |
2,37 |
16 |
0,46 |
2,53 |
5 |
0,27 |
2,38 |
17 |
0,58 |
2,55+N/100 |
6 |
0,26+N/100 |
2,39 |
18 |
0,55+N/100 |
2,59 |
7 |
0,28 |
2,44 |
19 |
0,57+N/100 |
2,61 |
8 |
0,25+N/100 |
2,51 |
20 |
0,61 |
2,62 |
9 |
0,29 |
2,52 |
21 |
0,63 |
2,64 |
10 |
0,35 |
2,53 |
22 |
0,69 |
2,84+N/100 |
11 |
0,36 |
2,48+N/100 |
23 |
0,71 |
2,88 |
12 |
0,38 |
2,49 |
24 |
0,75 |
2,91 |
Лабораторна робота 7 Тема: дослідження лагових моделей Мета: набути навички дослідження лагових моделей засобами ms excel
Завдання. На основі взаємопов'язаних часових рядів, які характеризують чисту продукцію та капітальні вкладення регіону за 20 років, побудувати взаємну кореляційну функцію, використавши дані табл. 7.1.
Таблиця 7.1
Дані до задачі
Рік |
Капітальні вкладення, млн. грн. |
Чиста продукція, млн. грн. |
Рік |
Капітальні вкладення, млн. грн. |
Чиста продукція, млн. грн. |
1 |
3857 |
24334 |
11 |
17006 |
72165 |
2 |
4686 |
28678 |
12 |
17352 |
78743 |
3 |
5515 |
33021 |
13 |
17838 |
80381 |
4 |
5209 |
32432 |
14 |
18878 |
82204 |
5 |
7522 |
40325 |
15 |
19090 |
77833 |
6 |
10390 |
49334 |
16 |
20016 |
81413 |
7 |
13678 |
54717 |
17 |
17736 |
77484 |
8 |
15976 |
53818 |
18 |
11951 |
75443 |
9 |
13880 |
55968 |
19 |
11469 |
85038 |
10 |
13949 |
61517 |
20 |
9068 |
75809 |
Виконання завдання:
Ідентифікуємо змінні моделі: залежна змінна чиста продукція, млн.. грн., незалежна змінна капітальні вкладення, млн.. грн.
Завантажуємо
MS EXCEL. Дані таблиці 7.1 заносимо у комірки
В2:С21 (рис. 7.1). У комірки D3:D20
заносимо значення
,
у комірки Е4:Е21 заносимо значення
,….,
у комірки М12:М21 заносимо значення
.
У рядку 22 обчислюємо коефіцієнти кореляції (значення взаємної кореляційної функції). Для цього у комірці С22 набираємо команду «=КОРРЕЛ($B2:$B21;C2:C21)». У комірках D22:М22 обчислення виконуємо АВТОЗАПОВНЕННЯМ.
Рисунок 7.1 – Розрахунок коефіцієнтів кореляції
За
допомогою Майстра діаграм будуємо
графік взаємної кореляційної функції
у формі стовпчикової діаграми. Аргументом
є величина лагу
,
значенням функції – величина відповідного
коефіцієнта кореляції.
Рисунок 7.1 – Графік взаємної кореляційної функції
Максимального значення коефіцієнт кореляції набуває при . Отже, дистрибутивно-лагова модель матиме вигляд:
,
де чиста продукція в період ; вагові коефіцієнти лагових змінних; — капітальні вкладення в період .
Висновок:
У ході виконання лабораторної роботи побудована взаємна кореляційна функція. Встановлено, що величина лагу рівна при . Отже, дистрибутивно-лагова модель матиме вигляд: , де чиста продукція в період ; вагові коефіцієнти лагових змінних; — капітальні вкладення в період .