- •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
3. Класифікація економіко-математичних моделей
Економіко-математичні моделі можна класифікувати за такими ознаками:
призначення;
ступінь невизначеності, випадковості (імовірності);
спосіб описання : аналітична чи за допомогою мережі;
спосіб врахування зміни процесу щодо часу;
точність математичного відображення розглянутихх явищ;
відкриті або закриті моделі по відношенню до зовнішнього впливу
За призначенням моделі доцільно розбити на чотири класи: імітаційні; балансові; мережі; оптимізаційні.
За ступенем ймовірності моделі розділяються на два типи:
- імовірні (стохастичні), параметри яких та зовнішні зміни носять випадковий характер;
- детерміновані, в яких ігнорується випадковий характер зміни параметрів.
За способом опису моделі діляться на три класи:
- аналітичні, в яких показники описуються математичними формулами або системою формул;
- економетричні (статистичні), які призначенні для аналізу і прогнозування досліджуваних економічних явищ в умовах невизначеності вхідних даних і реалізуються методами математичної статистики;
- мішані, в яких найбільш прості блоки описуються аналітичними залежностями, а в інших блоках, де опис аналітичними формулами може привести до значних викривлень, використовується економетричне моделювання.
За способом врахування зміни процесу у часом моделі розділяються на три класи:
- статичні, у яких передбачається, що вхідні параметри не змінюються у часі;
- багатокрокові, у яких час протікання процесу ділиться на "кроки" (інтервали) і в рамках одного кроку процес розглядається статичним;
- динамічні, де враховується безперервна зміна часу.
За точністю математичного відображення досліджуваних явищ моделі діляться на дві групи:
- лінійні, залежності в яких мають змінні у першому степені, та не включають їх обернених величин та добутки змінних записуються у вигляді лінійних комбінацій цих змінних;
- нелінійні.
За ступенем відкритості або замкненості моделі щодо зовнішнього впливу
4. Основні етапи економіко – математичного моделювання
Процес побудови економіко-математичних моделей загального типу складається з таких взаємозв'язаних етапів:
постановка задачі, де формулюється ціль (мета ) запланованого заходу, ставляться задачі дослідження, проводиться якісний опис об'єкту;
розробка моделі, де формулюються та обґрунтовуються показники та система основних припущень;
розробка математичної моделі досліджуваного об'єкту з вибором методів дослідження, програмного забезпечення ПК або складання алгоритму та програми для ПК за новими задачами;
розв’язання задачі на базі розробленої моделі, яке складається з реалізації пакету прикладних або розроблених програм для ПК
перевірка та “наладка” моделі, тобто встановлення відповідності моделі описаному економічному процесу;
представлення результатів розв’язання задачі у формі, зручної для вивчення, аналіз матеріалів моделі на основі обробки результатів.
Економетричні моделі
