
- •Предмет и задачи эконометрики. Примеры экономических задач, решаемых с помощью аппарата эконометрики.
- •2.Стохастическая зависимость и функциональная зависимости. Диаграмма рассеяния и линия регрессии. Аналитическое описание линии регрессии.
- •Эконометрическая модель: экзогенные и эндогенные переменные модели, параметры модели. Информационная база для построения модели на пространственных данных и временных рядах.
- •Функция линейной регрессии
- •4.Парная линейная регрессия: аналитическое и графическое представление, остатки модели. Формирование поля входных показателей для построения модели с помощью надстройки «Анализ данных» в среде Excel.
- •5. Статистическое оценивание параметров парной линейной регрессии по методу наименьших квадратов.
- •6. Свойства мнк-оценок параметров парной линейной регрессии: теорема Гаусса-Маркова.
- •7. Проверка качества парной линейной регрессии: значимость параметров, адекватность модели.
- •8. Прогнозирование на основе парной линейной регрессии. Доверительный интервал прогноза. Экономическая интерпретация параметров модели
- •9.Парная нелинейная регрессия: аналитическое и графическое представление. Методика оценки параметров нелинейной регрессии. Свойства оценок.
- •10. Проверка качества парной нелинейной регрессии: значимость параметров, адекватность модели.
- •11. Прогнозирование на основе парной нелинейной регрессии: степенная, Экономическая интерпретация параметров парной регрессии в степенной форме связи.
- •12. Множественная линейная регрессия: аналитическое представление, остатки модели. Мнк-оценки параметров модели.
- •13.Свойства мнк-оценок множественной линейной регрессии. Теорема Гаусса-Маркова
- •14. Проверка качества множественной линейной регрессии: значимость параметров, адекватность модели.
- •15.Понятие мультиколлинеарности факторов. Последствия наличия, диагностика мультиколлинеарности, методы устранения.
- •16. Прогнозирование на основе линейной и нелинейной множественной регрессии. Экономическая интерпретация параметров регрессии.
- •17. Анализ зависимости между экономическими показателями на основе парной линейной регрессии.
- •18. Отличие методик построения регрессионной модели на временных рядах и пространственных данных: информационная база, набор статистических характеристик.
- •19. Понятие автокорреляции остатков модели. Критерии ее диагностики. Последствия автокорреляции остатков. Способы устранения автокорреляции.
- •20. Понятие гетероскедастичности остатков. Критерии ее диагностики. Последствия гетероскедастичности остатков. Способы устранения гетероскедастичности
- •Последствия гетероскедастичности
- •21. Структура временного ряда. Диагностика структуры ряда: графический и аналитический методы.
- •22 И 23 вопрос диктуй это. Они одинаковые
- •22. Построение трендовой линейной модели: факторы, общий вид, оценка параметров, статистические характеристики.
- •23 Построение трендовой нелинейной модели: факторы, общий вид, оценка параметров, статистические характеристики
- •24. Выделение сезонной компоненты: суть методики. Пример сезонной компоненты на квартальных данных, на недельных данных
- •25 И 26 вопросы диктуй вместе
- •25. Понятие стационарного и нестационарного временного ряда: графическое представление. Приведение нестационарного временного ряда к стационарному виду.
- •25 И 26 вопросы диктуй вместе
- •26. Методика построения эконометрической модели на нестационарных временных рядах.
- •27. Понятие авторегрессионной модели: общий вид модели, набор статистических характеристик.
- •28. Понятие эконометрической модели с распределенными лагами. Экономическая постановка задачи. Общий вид модели, набор статистических характеристик.
- •229.Отчетный моб как информационная база моделей прогнозирования отраслевых показателей промышленности: материально-вещественная структура моб
- •330. Отчетный моб как информационная база моделей прогнозирования отраслевых показателей промышленности: финансовая структура моб
- •Коэффициенты прямых затрат: определение, экономический смысл, методика расчета
- •32. Модель прогнозирования ценовых пропорций отраслей промышленности в условиях роста цен на ресурсы
- •33. Модель прогнозирования ценовых пропорций отраслей промышленности в условиях роста заработной платы
- •34. Модель прогнозирования ценовых пропорций отраслей промышленности в условиях роста ставки косвенных налогов
- •35. Модель прогнозирования объема и структуры валового выпуска промышленности в зависимости от конечного спроса на продукцию отраслей
- •36. Модель прогнозирования ввп в зависимости от объема производства в отраслях промышленности
- •Постановка задачи управления комплексом взаимосвязанных работ в контексте сетевого планирования.
- •38. Входные данные для построения сетевой модели.
- •39. Основные определения и показатели сетевого планирования и управления. Основные принципы построения сетевого графика.
- •40. Основные показатели сетевого планирования: сроки свершения событий, резервы события, время начала работы, время окончания работы.
- •41. Основные показатели сетевой модели: критические работы, критические события, критический срок, их интерпретация..
- •42. Календарный график работ (график Ганта): общий вид в контексте сетевой модели, его интерпретация
- •43. Построение графика потребности в ресурсах: концепция расчета в контексте сетевой модели, его интерпретация.
- •44. Модели управления запасами как инструмент закупочной логистики: постановка задачи.
- •45 Понятие экономичного объема заказа: определение, графическое представление.
- •46 Понятие точки заказа: определение, графическое представление, формула расчета
- •47.Зависимость затрат запасообразования от размера поставки: графики, аналитические зависимости.
- •48. 48. Формула Уилсона для расчета экономичного объема заказа.
- •49. Допущения формулы Уилсона
- •50. Расчет оптимальных параметров управления запасами.
- •51. Модели теории игр как инструмент выбора оптимальной стратегии: постановка задачи.
- •52. Основные понятия и определения статистических игр: состояние природы, стратегии, платежная матрица, ее экономический смысл.
- •53. Характ-ка условий неопределенности. Критерии принятия решений в условиях неопределенности.
- •54 .Характеристика условий риска. Критерии принятия решений в условиях риска.
- •55 .Модель формирования оптимальной инвестиционной программы при ограничениях бюджета
- •56.Модель оптимизации производственной программы предприятия и ее модификации
- •57. Оптимизационная модель задачи развития и размещения производства
- •58. Модель оптимизации технологических процессов в промышленности
33. Модель прогнозирования ценовых пропорций отраслей промышленности в условиях роста заработной платы
Нам нужны 1 и 3 квадранты МОБ
В прогнозном периоде объемы ВП остаются неизменными.
Пример: Повышение ЗП во всех отраслях на 10%, все остальные элементы останутся неизменными.
Решение. Рост ЗП способствует росту издержек, т.о. цены в отраслях возрастут с темпами, которые обозначим p1, p2, p3 . В новых ценах 1,3 квадранты МОБ будут иметь вид:
Отрасли-производители |
Отрасли-потребители |
||
1 |
2 |
3 |
|
1 |
a11* p1 |
a12* p1 |
a13* p1 |
2 |
a21*p2 |
a22*p2 |
a23*p2 |
3 |
a31p3 |
a32*p3 |
a33*p3 |
ПОК |
x1 |
x2 |
x3 |
Заработная плата |
y1*1.1 |
y2*1.1 |
y3*1.1 |
Косвенные налоги |
z1 |
z2 |
z3 |
Субсидии |
-w1 |
-w2 |
-w3 |
Добавленная стоимость |
x1+y1*1.1+z1-w1 |
x2+y2*1.1+z2-w2 |
x3+y3*1.1+z3-w3 |
Валовой выпуск |
B1*p1 |
B2*p2 |
B3*p3 |
a11*p1+a21*p2+a31p3+x1+y1*1.1+z1-+w1= B1*p1
a12*p1+a22*p2+a32p3+x2+y2*1.1+z2-w2= B2*p2
a13*p1+a23*p2+a33p3+x3+y3*1.1+z3-w3= B3*p3
Решая систему,находим значения индексов отраслевых цен: p1, p2, p3.
Как правило реальный темп изменения ЗП должен быть ниже темпа ее номинального роста.
Следовательно, наш пример показывает, что с повышением ЗП растет инфляция издержек. А значит растут реальные доходы населения за счет уменьшения реальных финансовых ресурсов, которыми могут располагать предприятия.
34. Модель прогнозирования ценовых пропорций отраслей промышленности в условиях роста ставки косвенных налогов
Нам нужны 1 и 3 квадранты МОБ
Отрасли-производители |
Отрасли-потребители |
||
1 |
2 |
3 |
|
1 |
а11 |
а12 |
а13 |
2 |
а21 |
а22 |
а23 |
3 |
а31 |
а32 |
а33 |
ПОК |
x1 |
x2 |
x3 |
Заработная плата |
y1 |
y2 |
y3 |
Косвенные налоги |
z1 |
z2 |
z3 |
Субсидии |
-w1 |
-w2 |
-w3 |
Добавленная стоимость |
x1+y1+z1-w1 |
x2+y2+z2-w2 |
x3+y3+z3-w3 |
Валовой выпуск |
B1 |
B2 |
B3 |
В прогнозном периоде объемы ВП остаются неизменными.
Пример: Повышение ставки косвенных налогов во всех отраслях на 10%, все остальные элементы останутся неизменными.
Решение. Рост ставки способствует росту издержек, т.о. цены в отраслях возрастут с темпами, которые обозначим p1, p2, p3 . В новых ценах 1,3 квадранты МОБ будут иметь вид:
Отрасли-производители |
Отрасли-потребители |
||
1 |
2 |
3 |
|
1 |
a11* p1 |
a12* p1 |
a13* p1 |
2 |
a21*p2 |
a22*p2 |
a23*p2 |
3 |
a31p3 |
a32*p3 |
a33*p3 |
ПОК |
x1 |
x2 |
x3 |
Заработная плата |
y1 |
y2 |
y3 |
Косвенные налоги |
z1*1.1 |
z2*1.1 |
z3*1.1 |
Субсидии |
-w1 |
-w2 |
-w3 |
Добавленная стоимость |
x1+y1+z1*1.1-w1 |
x2+y2+z2*1.1-w2 |
x3+y3+z3*1.1-w3 |
Валовой выпуск |
B1*p1 |
B2*p2 |
B3*p3 |
a11*p1+a21*p2+a31p3+x1+y1+z1*1.1-w1= B1*p1
a12*p1+a22*p2+a32p3+x2+y2+z2*1.1-w2= B2*p2
a13*p1+a23*p2+a33p3+x3+y3+z3*1.1-w3= B3*p3
Решая систему,находим значения индексов отраслевых цен: p1, p2, p3.
Следовательно, наш пример показывает, что с повышением ставки косв.налогов растет инфляция издержек.