- •1. Методы исследования зависимостей экономических явлений.
- •2. Характеристика количественных методов исследования зависимостей.
- •4. Назначение и свойства эконометрических моделей.
- •5. Предпосылки применения классической эконометрической модели
- •6. Последовательность эконометрического моделирования.
- •7. Проблемы спецификации эконометрической модели.
- •8. Идентификация и верификация эконометрической модели.
- •9. Значение и место классификации и типологизации в экономической науке.
- •10. Постановка задачи классификации. Систематизация задач классификации в экономических исследованиях.
- •11. Классификация по обучающей выборке, дискриминантный анализ.
- •13. Научное знание и его особенности
- •14. Понятие методологии исследования
- •15. Анализ как общенаучный метод познания
- •16. Виды научных работ
- •17. Проблемная ситуация в исследовании.
- •18. Классификация наук
- •19. Понятие метода исследования
- •20. Синтез как общенаучный метод познания.
- •21. Сущность и задачи научного исследования
- •22. Формулировка проблемы исследования
- •23. Критерии научного знания
- •24. Методологические элементы исследования
- •25. Индукция как общенаучный метод познания.
- •26. Последовательность научного исследования.
- •27. Формулировка темы исследования
- •29.Приемы и инструментарий исследования
- •30. Дедукция как общенаучный метод познания
- •31. Методологическая схема научного исследования
- •33. Виды научных объяснений
- •34. Концепция исследования
- •36. Сущность оценивания в исследованиях
- •37. Формулировка предмета исследования
- •38. Функции науки.
- •39. Программа исследования. (Кожухар)
- •40. Аналогия как общенаучный метод познания.
- •41. Виды классификаций в исследованиях. (Кожухар)
- •42. Формулировка цели исследования.
- •45. Системный подход как общенаучный метод познания.
- •46. Принципы корректной классификации. (Кожухар)
- •48. Функции науки.
- •49. Научная парадигма исследования
- •51. Фазы доказательства и его виды.
- •53. Экономическая наука.
- •54. Подходы к объекту исследования
- •65. Моделирование как общенаучный метод познания.
- •69. Анализ и дедукция как общенаучные методы познания.
- •73. Сущность и принципы метода анализа иерархий (маи)
- •74. Последовательность маи
- •75. Методика оценивания матриц парных сравнений
- •76. Методика вычисления вектора относительных предпочтений
- •77. Оценка согласованности локальных приоритетов в маи
4. Назначение и свойства эконометрических моделей.
Эконометрическая модель, как правило, основана на теоретическом предположении о круге взаимосвязанных переменных и характере связи между ними. При всем стремлении к «наилучшему» описанию связей приоритет отдается качественному анализу.
Наиболее распространены три основных класса эконометрических моделей: регрессионные модели с одним уравнением, системы одновременных уравнений и модели временных рядов.
Регрессионная модель – это уравнение, в котором объясняемая переменная представляется в виде функции от объясняющих переменных (например, модель спроса на некоторый товар в зависимости от его цены и дохода покупателей). По виду функции различают линейные и нелинейные регрессионные модели. Наиболее детально изучены и потому наиболее часто встречается в эконометрическом анализе методы оценки и анализа линейных регрессионных моделей.
Системы одновременных уравнений представляют собой системы уравнений, состоящие из регрессионных уравнений и тождеств, в каждом из которых помимо объясняющих – независимых – переменных содержатся объясняемые переменные из других уравнений системы. Пример: система, включающая уравнение спроса, уравнение предложения и тождество – уравнение равенства спроса и предложения, характеризующее рыночное равновесие.
К простейшим моделям временных рядов относятся модели тренда и модели сезонности. Тренд представляет собой устойчивое изменение уровня показателя в течение длительного времени. Сезонность характеризует устойчивые внутригодовые колебания уровня показателя. К более сложным моделям временных рядов относятся, например, модель адаптивного прогноза и авторегрессионая модель. Основная особенность моделей этого класса состоит в том, что они объясняют поведение временного ряда исходя из его предыдущих значений.
5. Предпосылки применения классической эконометрической модели
Основные предположения регрессионного анализа относятся к случайной компоненте и имеют решающее значение для правильного и обоснованного применения регрессионного анализа в эконометрических исследованиях.
В классической модели регрессионного анализа предполагаются выполненными следующие предпосылки (условия Гаусса-Маркова):
Условие Величины являются случайными.
Условие 1.5.2. Математическое ожидание возмущений равно нулю: .
Условие 1.5.3. Возмущения и некоррелированы: , .
Условие 1.5.4. Дисперсия возмущения одна и та же для каждого наблюдения : . Это условие одинаковости дисперсий возмущений называется условием гомоскедастичности. Нарушение этого условия называется гетероскедастичностью.
Условие 1.5.5. Величины взаимно независимы со всеми значениями объясняющих переменных . Обычно считают, что объясняющие переменные являются неслучайными величинами.
Здесь, во всех условиях .
Эти предпосылки образуют первую группу предпосылок, необходимых для проведения регрессионного анализа в рамках классической модели.
Вторая группа предпосылок дает достаточные условия для обоснованного проведения проверки статистической значимости эмпирических регрессий:
Условие 1.5.6. Совместное распределение случайных величин является нормальным.
При выполнении предпосылок первой и второй групп случайные величины оказываются взаимно независимыми, одинаково распределенными случайными величинами, подчиняющимися нормальному распределению с нулевым математическим ожиданием и дисперсией . Модель (9), удовлетворяющая приведенным выше условиям 1.5.1–1.5.6, называется классической нормальной линейной моделью парной регрессии.