- •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
2. Математична модель економічного об’єкту
Математична модель економічного об’єкту - це є спрощений образ реальної економічної системи поданий у вигляді математичних співвідношень за допомогою символів, математичних знаків, формул, логічних умов, які відображають властивості цього об’єкту.
Для побудови моделі потрібно виділити:
об’єкт моделювання або дослідження (об’єктом буде все коло явищ, які треба вивчити);
предмет моделювання або дослідження - це зв’язки і залежності між всіма явищами;
мета дослідження – це кінцевий результат функціонування досліджуваної системи.
Критерії вибору „хорошої моделі”:
простота моделі (така модель містить невелику кількість керованих змін);
однозначність моделі;
якомога більш наближена до реальної моделі;
відповідність економічної теорії;
прогнозові якість (тобто всі прогнози повинні підтверджуватися реальністю), статистична значущість моделі.
При цьому виділяються фактори або чинники моделі:
змінні задачі або моделі (керовані і некеровані): керовані змінні завжди можуть змінюватися управлінськими установами, некеровані змінні не можуть змінюватись ззовні, але вони мають дуже великий вплив на модельовану діяльність;
технологічні параметри;
показники ефективності;
зв’язки між ними.
Економіко-математичне моделювання є основою застосування математичних методів і обчислювальної техніки в економіці; економіко-математичне моделі будуються і досліджуються за допомогою економіко-математичних методів, цілого комплексу економічних і математичних дисциплін: економічна і математична статистика; економетрія (наука про побудову і аналіз математичних моделей реальних економічних явищ на базі реальної статистики); дослідження операцій (методи прийняття оптимальних рішень) → математичне програмування; економічна кібернетика.
Приклад моделі. Яким чином запланувати виробництво продукції та її розподіл на майбутній 4-тижневий період на базі тижневих даних, враховуючи:
необхідне сезонне накопичення матеріально – товарних запасів за умов планового періоду;
оптимальну величину складських запасів;
оптимальний обсяг відвантажувальних партій для найбільш вигідних транспортних тарифів?
Було розроблено 5 моделей:
прогнозна модель – величина попиту по кожному виду товару на плановий період;
модель складських запасів – на базі даних прогнозу попиту розраховано мінімально необхідний обсяг виробництва та оптимальний рівень запасів на складах;
модель річного планування – на базі даних прогнозу річного обсягу збуту відділу реалізації розраховано обсяг виробництва і рівень запасів для кожного 4-тижневого періоду протягом року;
модель планування виробництва – на кожні 4 тижні прораховані необхідні обсяги виробництва з урахуванням вимог запасів за річним планом, вимог складських запасів;
модель розподілу – за прогнозом обсягів збуту, даних про складські запаси та за планом виробництва складено план розподілу продукції на складах.
