16

5Дніпропетровський університет економіки та права

Кафедра економічної кібернетики та математичних методів в економіці

Методичні вказівки

по дисциплине

«Економіко-математичне моделювання»

модуль

«ЕКОНОМЕТРІЯ»

напрями підготовки:

“Економічна кібернетика”, “Міжнародна економіка”, “Фінанси і кредит”,

“Облік і аудит”, “Економіка підприємства”, “Маркетинг”,

“Менеджмент”

(академічна різниця)

Затверджено на засіданні секції математичних методів в економіці

Протокол № 2 від 16.09.2009 р.

Дніпропетровськ

2009

Методичні вказівки щодо вивчення дисципліни “Економетрія” /Укл.: Л.І. Ярмоленко. – Дніпропетровськ:  ДУЕП, 2009. – 15 с.

Укладачі:  Л.І. Ярмоленко, ст. викладач.

Відповідальна за випуск: О.Г. Холод, канд. техн. наук, доц., зав. секції математичних методів в економіці

ЗМІСТ

1. Програма дисципліни 3

2. Теми лабораторних занять 5

3. Орієнтовний перелік питань для підсумкового контролю знань 5

4. Методичні вказівки щодо виконання лабораторних робот 6

5. Література 7

6. Додаток 1. Завдання та варіанти до лабораторної роботи № 1

“ АНАЛІЗ МОНОПОЛЬНОГО РИНКУ ” 8

7. Додаток 2. Завдання та варіанти до лабораторної роботи № 2

“ПАРНА РЕГРЕСІЯ” 13

1. Програма дисципліни

Тема 1. Аналіз і управління ризиком в економіці

Основні поняття теорія ризику в економіці.

Види ризиків і їх класифікація. Критерії класифікації ризиків.

Можливості впливу на ризики. Класифікація системи ризиків. Загальна схема управління ризиком.

Прогнозування ризиків. Статистичні методи прогнозування. Експертні методи прогнозування.

Тема 2. Система показників кількісного

              ОЦІНЮВАННЯ СТУПЕНЯ РИЗИКУ

Аналіз методів оцінки ризику.

Математичні, статистичні методи.

Теоретичний опис систем (процесів) і побудова причинно-наслідкових зв'язків. Основні оцінки якісних і кількісних характеристик ризику: морфологічний підхід; метод побудови дерев.

Експертні методи. Оцінка індивідуальних, специфічних ризиків. Оцінки кількісних і якісних сторін ризику.

Оцінка ризику в умовах повної невизначеності. Критерії оцінки ризику: мінімакса, Вальда, Севіджа, Гурвіца.

Тема 3. Принципи побудови економетричних моделей.

ПАРНА ЛІНІЙНА РЕГРЕСІЯ

Модель парної лінійної регресії. Побудова парної лінійної регресії методом найменших квадратів.

Якість оцінювання моделі парної регресії. Властивості, економічна інтерпретація і оцінка параметрів лінійного рівняння регресії. Перевірка значущості її параметрів регресивної моделі. Оцінка значущості коефіцієнта кореляції. Критерії Стьюдента і Фішера.

Інтервали прогнозу по лінійному рівнянню регресії. Побудова довірчих інтервалів. Стандартні помилки коефіцієнтів регресії. Середня помилка апроксимації.

Нелінійна регресія. Схема застосування методу найменших квадратів в нелінійних моделях. Системи нормальних рівнянь для нелінійних моделей. Кореляція для нелінійної регресії.

Тема 4. Лінійні моделі множинної регресії

Модель множинної регресії. Відбір чинників при побудові множинної регресії. Матриця парних кореляцій.

Поняття мультиколінеарності. Вибір форми рівняння множинної регресії. Частинні випадки рівняння регресії. Властивості, економічна інтерпретація і оцінка коефіцієнтів рівняння множинної регресії. Визначення оцінки надійності результатів множинної регресії і кореляції.

Перевірка загальної якості рівняння регресії і виконання передумов методу найменших квадратів. Статистика Дарбіна-Уотсона.

Поняття автокореляції. Стохастичні і інструментальні змінні. Характеристика помилок вимірювання. Фіктивні змінні в множинній регресії.

Нелінійні моделі множинної регресії. Прогнозування в моделях множинної регресії.