- •Понятие модели. Этапы процесса моделирования.
- •2. Управление как деятельность по принятию решений. Алгоритм процесса принятия решений: основные стадии и их характеристика.
- •4. Классификация методов построения моделей (в частности, экономических) Понятие модели. Адекватность модели.
- •5. Процесс создания модели. Схема цикла моделирования. Взаимосвязь этапов процесса моделирования
- •По целям исследований
- •8. Процесс построения эконометрической модели. (6 вопрос из статистики)
- •9. Построение системы показателей. Принципы отбора факторов модели. Построение многофакторных моделей. Отбор факторов.
- •10. Методы отбора факторов: метод включения и исключения.
- •Мультиколлинеарность факторов (взаимозависимость). Механизм отбора факторов.
- •12. Сравнение и взаимосвязь эконометрических и аналитических моделей.
- •Цели регрессионного анализа
- •Интерпретация параметров регрессии
- •Параметры уравнения регрессии и их оценки, необходимые свойства оценок
- •Аналитическое выравнивание временного ряда с помощью линейной функции как частный случай парной линейной регрессии (уравнение тренда)
- •Определение параметров уравнения связи двух переменных Корреляционные параметрические методы изучения связи
- •Применение матричной алгебры при нахождении параметров уравнения. Выбор степени уравнения, аппроксимирующего связь.
- •Понятие множественной линейной регрессии. Нахождение параметров модели множественной линейной регрессии. ( 6 из статистики )
- •Модели множественной регрессии
- •21. Допущения применения метода наименьших квадратов (5 вопрос)
- •22. Проверка оценок параметров линейной регрессии.
- •23. Проверка истинности моделей множественной регрессии. Стандартные ошибки корреляции, стандартные ошибки параметров линейной регрессии
- •Проверка истинности моделей множественной регрессии:
- •Проверка истинности параметров уравнения парной линейной регрессии. Определение стандартных отклонений и t-статистики коэффициентов парной линейной регрессии.
- •25. Определение доверительных интервалов коэффициентов регрессии с заданной доверительной вероятностью
- •26. Проверка истинности параметров уравнения множественной линейной регрессии. Определение стандартных отклонений и t-статистики коэффициентов.
- •Определение доверительных интервалов параметров множественной линейной регрессии.
- •Коэффициент детерминации r2 линейной регрессионной модели. Скорректированный r2. Значимость коэффициента детерминации.
- •Парные коэффициенты корреляции. Коэффициент множественной корреляции. Расчет частных коэффициентов детерминации модели.
- •30.Эластичность в социально-экономических моделях. Частные коэффициенты эластичности.
- •Математическая модель межотраслевого баланса моб. Понятие межотраслевого анализа. Модель «затраты-выпуск» (модель Леонтьева).
- •32. Пример построения альтернатив развития региона с помощью межотраслевой модели
- •Основные понятия теории оптимизации.
- •Понятие методов оптимизации и оптимального программирования.
- •Задача оптимизации. Допустимое множество и целевая функция.
- •Понятие оптимального решения задачи.
- •Понятие оптимального решения задачи.
- •Модель развития региона. Понятие комплексного моделирования экономических систем.
- •Сочетание различных видов моделей в процессе управления экономическим развитием: модель моб, тренды экзогенных параметров модели, оптимизационная линейная межотраслевая модель.
Определение доверительных интервалов параметров множественной линейной регрессии.
Вопрос о доверительном интервале связан с выбором измерителя колеблемости. Обычно таковым является среднее квадратическое отклонение фактических наблюдений от расчетных, полученных при аналитическом выравнивании ряда. Среднее квадратическое отклонение от тренда равно: ' (4-12) где yt,% - фактическое и расчетное значения члена ряда; к - число степеней свободы, к = п-т, где п - число наблюдений, т - число параметров. Если тренд представляет линейную зависимость Д = a + bt, то использование метода наименьших квадратов приводит к упрощенным формулам расчета параметров. Сумма квадратов отклонений приводится к виду: t=i t=i = ? [>(2 - + 60 + (я + 602] = (4-13) n л = ^у] ~ 2Л " 2bytt + а2п + 2ab^t + b2^t2 t=1 i=l i=l i=l Выражение (4.13) можно упростить, приняв начало п отсчета в середине ряда, тогда ^ t = 0 . Параметры а и b t=i для линейного тренда равны: - п^-ф)2 ' п При Yjt = 0 a = = (4.14) n Yf После упрощений выражение (4.13) имеет вид: (I»2 (I»2 Е (yt-M)2 = Zy?- Z*2 Разность первых двух членов выражения справа равна сумме квадратов отклонений от средней арифмети ческой, т.е Е (yt - jzt)2. Тогда t=i (4.15) t=1 Zu Выражение (4.14) показывает, что сумма квадратов отклонений от линейного тренда меньше, чем от средней арифметической. Этим выражением можно воспользоваться от определении характеристик колебаний вокруг тренда до определения самого тренда.
Сумма квадратов отклонений от линий тренда, т.е ^(У(~Ю2-> и среднее квадратическое отклонение от тренда оу (4.12) являются основой при определении средней квадратической ошибки отдельных параметров уравнения тренда и их доверительных интервалов, а также ошибки и доверительных интервалов тренда и прогноза. Определение доверительных интервалов требует учета отличия выборочных данных от уровней временного ряда. Предположение регрессионного анализа о нормальности распределения отклонений вокруг линии регрессии не может безоговорочно утверждаться при анализе временных рядов. Это осталось проблемой после дискуссий в статистической науке в середине прошлого века. Получаемые параметры не свободны от погрешности, связанной с тем, что объем информации, на основе которой производится оценивание, ограничен и в некотором смысле представляет выборку. Смещение периода наблюдения всего на единицу времени приводит к изменению численных оценок параметров. Доверительный интервал в общем виде для тренда находится как где о^- средняя квадратическая ошибка тренда; Д- расчетное значение у t; ta - значение ^-статистики Стьюдента. Экстраполяция на период (t+L) (L=l,2,... является периодом упреждения) представляет расчет fit+L =а + b{t + L) . Доверительный интервал для прогноза должен учитывать не только неопределенность, связанную со спецификацией тренда, но и вероятность отклонений от тренда. Если обозначить соответствующую среднюю квад- ратическую ошибку прогноза ар, то доверительный интервал прогноза составит Д+L ±taCrp- Доверительные интервалы для линейного тренда у = a + bt + s определяются, исходя из того, что параметры а, b являются выборочными оценками, для которых можно найти средние квадратические ошибки. В общем виде для регрессии у = а + bx + s
T' = T>ff^07- <416> где х'р = xt+L - х , где xt+L - расчетное , а х - среднее значение независимой переменной, г - средний квадрат отклонений эмпирических yt от расчетных, а " сумма квадратов отклонений фактических значений переменной от их средней. Поскольку независимой переменной в тренде является время t, то произведя замены, получим: w + 1 + 2, (4.17) т = т р у п 1 t=1 где ту - среднее квадратическое отклонение эмпирических от расчетных значений у,п- число наблюдений, tpac4 - время, для которого делается экстраполяция, т.е оно равно n+L, L - период упреждения, t - значение порядкового но- _ п +1 мера уровня, стоящего в середине ряда, t = . Если воспользоваться тем, что величины, характеризующие разности t -1 , являются членами ряда с равноотстоящими элементами (например, ...-3,-2,-1-,0,1,2,3...), сумму квадратов этих отклонений можно получить по формуле Мп^1) ^ 12 „ - т n + l n + 2L-l Величина tmru - t =п + L = . Учиты- расч 2 2 вая отмеченное, корень выражения (4. ) можно обозначить К и записать следующим образом: K = + (418) \п +1 | Ъ(п + 2Ь-\)2 п п(п2 -1) Значение К зависит только от п и L, т.е. продолжительности периода наблюдения и периода упреждения и может быть протабулировано. Доверительный интервал %+L±taayK.
С увеличением ретроспективного периода значения К уменьшаются, а с увеличением L растет.
