
- •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
Тema 2. Побудова загальної лінійної економетричної моделі
2.1. Основні положення
Для того щоб кількісно описати зв’язок між кількома або багатьма змінними, одна з яких є залежною, інші — незалежними змінними, необхідно розглянути лінійну економетричну модель, яка базується на регресійному аналізі.
У загальному вигляді цю модель можна записати так:
де
— залежна змінна;
— незалежні змінні.
Увага!
число незалежних змінних.
Залежна змінна
називається також пояснюваною, ендогенною
змінною, незалежні змінні
— пояснюючими, екзогенними змінними.
Аналітична форма загальної лінійної економетричної моделі:
,
де
— параметри моделі.
Нехай
— вектор оцінок параметрів моделі.
Оператор оцінювання параметрів моделі на основі 1МНК:
Тут застосовані такі позначення:
матриця, що має
рядків (
число спостережень) та
стовпчик. Перший стовпчик цієї матриці
складається з одиниць, решта
стовпчиків – емпіричні значення
незалежних змінних.
Тобто:
.
транспонована матриця.
Вектор-стовпчик:
- елементами цього вектора є
емпіричні значення незалежної змінної.
2.2. Загальна економетрична модель: побудова й аналіз
Приклад 2. Побудувати економетричну модель, яка характеризує залежність між витратами на харчування, загальними затратами та складом сім’ї на основі даних, наведених у табл. 2.1. Проаналізувати зв’язок, визначений на основі побудованої моделі.
Таблиця 2.1
Вихідні дані
№ п / п |
Витрати на харчування |
Загальні затрати |
Склад сім’ї |
1 |
20 |
45 |
1,5 |
2 |
32 |
75 |
1,6 |
3 |
48 |
125 |
1,9 |
4 |
65 |
223 |
1,8 |
5 |
45 |
92 |
3,4 |
6 |
64 |
146 |
3,6 |
7 |
79 |
227 |
3,5 |
8 |
104 |
358 |
5,5 |
9 |
68 |
135 |
5,4 |
10 |
93 |
218 |
5,4 |
11 |
117 |
331 |
5,3 |
12 |
145 |
490 |
8,5 |
13 |
91 |
175 |
8,3 |
14 |
131 |
205 |
8,1 |
15 |
167 |
468 |
7,3 |
16 |
195 |
749 |
8,4 |
Розв’язання:
1. Ідентифікуємо змінні моделі:
— витрати на харчування (залежна змінна);
— загальні витрати
(незалежна змінна);
— розмір сім’ї (незалежна
змінна).
Загальний вигляд моделі:
.
2. Специфікуємо модель, тобто в даному випадку визначимо її аналітичну форму:
.
3. Оцінимо параметри моделі на основі методу 1МНК, попередньо висунувши гіпотезу, що всі чотири передумови для його застосування дотримані.
Оператор оцінювання на основі 1МНК:
;
;
Множимо матрицю помилок
на добуток матриць
і визначаємо оцінки параметрів моделі:
;
Таким чином,
Економетрична модель має вигляд:
.
Визначимо теоретичні значення залежної змінної на основі побудованої моделі, підставивши в неї значення незалежних змінних та . Потім віднімемо розраховані теоретичні значення від фактичних , в результаті отримаємо залишки:
. Всі ці розрахунки наведені в табл. 2.2.
Таблиця 2.2
Допоміжні розрахунки
№ п / п |
|
|
|
|
1 |
20 |
28,14932 |
66,41143 |
5112,25 |
2 |
32 |
33,99274 |
3,970996 |
3540,25 |
3 |
48 |
44,82179 |
10,10099 |
1892,25 |
Таблиця 2.2 (продовження)
4 |
65 |
60,42217 |
20,9565 |
702,25 |
5 |
45 |
51,5562 |
42,98381 |
2162,25 |
6 |
64 |
62,23786 |
3,105151 |
756,25 |
7 |
79 |
74,99023 |
16,07825 |
156,25 |
8 |
104 |
113,2871 |
86,25077 |
156,25 |
9 |
68 |
75,11049 |
50,55913 |
552,25 |
10 |
93 |
89,01545 |
15,8766 |
2,25 |
11 |
117 |
107,1288 |
97,44104 |
650,25 |
12 |
145 |
159,9268 |
222,8098 |
2862,25 |
13 |
91 |
105,5199 |
210,8283 |
0,25 |
14 |
131 |
108,9108 |
487,9343 |
1560,25 |
15 |
167 |
146,4309 |
423,0898 |
5700,25 |
16 |
195 |
202,4995 |
56,24198 |
10712,25 |
Сума |
1464 |
1464 |
1814,639 |
36518,000 |
5. Розрахуємо незміщені
дисперсії залишків та залежної змінної
:
6. Визначимо матрицю коваріацій оцінок параметрів моделі (коваріаційну матрицю):
Діагональні елементи цієї матриці характеризують дисперсії оцінок параметрів моделі:
7. Знайдемо стандартні помилки оцінок параметрів:
Порівняємо стандартні помилки оцінок параметрів моделі з величиною оцінки:
Співвідношення стандартної
помилки й абсолютного значення параметра
становить 78,6%
, параметра
— 13,3%,
параметра
— 19,6%. Перше
співвідношення (воно більше 30%) свідчить
про те, що оцінка параметра моделі
може мати зміщення, а друге та третє
співвідношення підтверджує незміщеність
оцінок параметрів
та
.
8. Дамо змістовне тлумачення параметрів моделі
.
Оцінка параметра
характеризує граничну зміну величини
витрат на харчування залежно від зміни
загальних затрат на одиницю. Тобто, якщо
загальні затрати сім’ї зростуть на 1
тис. грн., то витрати на харчування в них
збільшаться на 0,16753 тис. грн. при незмінному
складі сім’ї.
Оцінка параметра
характеризує граничне зростання витрат
на харчування при збільшенні сім’ї на
одного члена. Так, якщо склад сім’ї
збагатиться ще одним членом, то витрати
на харчування зростуть на 8,17526 тис. грн.
при незмінній величині доходу.