- •Економетрика Зміст дисципліни за темами Тема 1. Концептуальні аспекти економетричного моделювання економіки
- •Тема 2. Принципи побудови економетричних моделей. Парна та множинна лінійна регресія
- •Тема 3. Нелінійні економетричні моделі
- •Тема 4. Фіктивні змінні в економетричних моделях
- •Тема 5. Мультиколінеарність
- •Тема 6. Автокореляція залишків
- •Тема 7. Гетероскедастичність залишків
- •Тема 8. Часові ряди
- •Приклади типових завдань
- •Завдання для самостійної роботи
- •«Моделювання процесу ціноутворення із врахуванням кількісних та якісних змінних»:
- •« Прогнозування значення економічного показника»:
- •Тема: Соціально – економічні системи, методи дослідження та моделювання
- •2. Математична модель економічного об’єкту
- •Критерії вибору „хорошої моделі”:
- •3. Класифікація економіко-математичних моделей
- •4. Основні етапи економіко – математичного моделювання
- •1. Поняття економетрики
- •Об'єкт, предмет, мета і завдання економетрії
- •3. Основні етапи економетричного аналізу
- •4. Економічні задачі, які розв'язують за допомогою економетричних методів
- •Основні етапи зародження та розвитку економетрії
- •Тема: Регресійні моделі
- •1. Поняття регресії
- •2. Парна лінійна регресія
- •3. Метод найменших квадратiв (мнк)
- •4. Дисперсійний аналіз моделі
- •Лабораторна робота №1 «Економетрична модель простої регресії»
- •1. Постановка задачі.
- •3. Розрахунок моделей
- •Знаходження оцінок параметрів моделі методом найменших квадратів
- •5. Графік моделі у „хмарі” розсіювання
- •6. Дисперсійний аналіз лінійної моделі:
- •7. Значущість оцінок параметрів і моделі:
- •8. Прогноз:
- •9. Аналіз лінійної моделі:
- •Лабораторна робота № 2 « Модель множинної лінійної регресії»
- •Тема* : Системи одночасних (симультативних) регресійних рівнянь
- •Ідентифікація системи одночасних рівнянь
- •2. Модель «Попит - пропозиція»
- •Модель формування доходів Кейнса
- •Тема: Нелінійні моделі
- •1. Нелінійні регресії
- •2. Нелінійні регресії 1-го класу
- •2.1. Поліноміальна модель
- •2.2. Гіперболічна модель
- •3. Нелінійні регресії 2-го класу
- •3.1. Показникова моделі
- •3.2. Степенева модель
- •3.3. Напівлогарифмічні моделі
- •4. Врахування випадкового відхилення
- •Лабораторна робота № 3 «Оцінювання параметрів нелінійної моделі» Завдання:
- •Тема: Фіктивні змінні в регресійних моделях
- •1. Необхідність використання фіктивних змінних
- •2. Моделі ancova
- •2.1. Ancova - Модель при наявності у фіктивної змінної двох альтернатив
- •2.2. Моделі ancova за наявності у якісних змінних більш двох альтернатив
- •2.3. Регресія з однією кількісною і двома якісними змінними
- •3. Використання фіктивних змінних у сезонному аналізі
- •Лабораторна робота № 4 Дослідження наявнoстi мультиколінеарності у масиві змінних
- •Лабораторна робота № 5
- •Визначимо оцінки параметрів лінійної моделі виду .
- •Лабораторна робота № 6 Дослідження на гетероскедастичність
- •Параметричний тест Гольфельда – Квандта
- •Тест Глейсера
- •- Критерій
- •Тест Спірмена
- •1. Випадкові процеси і часові ряди
- •2. Автокореляція спостережень часових рядів
- •3. Оцінка моделей із лагами
- •4. Основні характеристики часових рядів
- •5. Розкладення (декомпозиція) часового ряду
- •Метод ковзної середньої
Тест Спірмена
Для змінної Х1 проводимо тест Спірмена |
|
|
|
|
|
|||
rx |
x1 |
y |
Ỷ |
и = Ỷ- Y |
IиI |
rи |
(rx- rи)2 |
|
1,00 |
5,50 |
31,70 |
29,23 |
-2,47 |
2,47 |
7,00 |
36,00 |
|
4,00 |
6,00 |
31,80 |
35,22 |
3,42 |
3,42 |
11,00 |
49,00 |
|
4,00 |
6,00 |
31,90 |
35,22 |
3,32 |
3,32 |
10,00 |
36,00 |
|
5,00 |
6,10 |
32,00 |
36,41 |
4,41 |
4,41 |
13,00 |
64,00 |
|
5,00 |
6,10 |
32,50 |
36,41 |
3,91 |
3,91 |
12,00 |
49,00 |
|
4,00 |
6,00 |
32,70 |
35,22 |
2,52 |
2,52 |
8,00 |
16,00 |
|
2,00 |
5,60 |
33,00 |
30,43 |
-2,57 |
2,57 |
9,00 |
49,00 |
|
3,00 |
5,80 |
41,70 |
32,82 |
-8,88 |
8,88 |
15,00 |
144,00 |
|
7,00 |
6,70 |
41,90 |
43,59 |
1,69 |
1,69 |
6,00 |
1,00 |
|
6,00 |
6,60 |
42,00 |
42,39 |
0,39 |
0,39 |
3,00 |
9,00 |
|
6,00 |
6,60 |
42,10 |
42,39 |
0,29 |
0,29 |
2,00 |
16,00 |
|
8,00 |
7,00 |
52,50 |
47,18 |
-5,32 |
5,32 |
14,00 |
36,00 |
|
9,00 |
7,60 |
53,60 |
54,36 |
0,76 |
0,76 |
4,00 |
25,00 |
|
9,00 |
7,60 |
54,60 |
54,36 |
-0,24 |
0,24 |
1,00 |
64,00 |
|
9,00 |
7,60 |
55,60 |
54,36 |
-1,24 |
1,24 |
5,00 |
16,00 |
|
|
|
|
|
|
|
|
610,00 |
|
"ЛІНІЙН": Ym = a^0 +a^1*X + и |
|
|
|
|
|
|||
11,97 |
-36,58 |
|
|
|
|
|
|
|
1,41 |
9,17 |
|
|
|
|
|
|
|
0,85 |
3,81 |
|
|
|
|
|
|
|
71,73 |
13,00 |
|
|
|
|
|
|
|
1041,94 |
188,83 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Rxи = |
-0,09 |
|
t =0,327, tкр =2,16 – гетероскедастичність відсутня |
|
||||
концептуальні положення аналізу часових рядів