Тема 5. Узагальнені економетрічні моделі

Принципи порівняльного аналізу різних макроекономічних моделей. Оцінка функцій попиту і пропозиції. Павутиноподібна модель ринку. Визначення граничного прибутку за допомогою функції еластичності попиту за ціною.

Оцінка виробничих функцій. Оцінка макромоделі Клейна. Оцінка моделі інфляції. Оцінка функції чистого експорту.

Оцінка моделі короткострокового макроекономічного розвитку на прикладі США (модель IS-LM) .Оцінка моделі фірми.

Тема 6. Економетрічні моделі динаміки

Часовий ряд і його основні елементи. Визначення тренда. Моделювання тенденції часового ряду. Лінійні стаціонарні і нестаціонарні моделі та їх ідентифікація.

Екстраполяція і прогнозування. Визначення оцінки параметрів моделювання динамічних процесів: розподіл Койко, часткове корегування, адаптивні очікування, гіпотеза Фрідмена, розподільні Лаги Алмон, раціональні очікування, прогнози, метод Бокса-Дженкінса, тести на стійкість (тест Чоу, F-тест на стабільність коефіцієнтів, оцінка якості прогнозів, коефіцієнт Тейла).

Моделі сезонних часових рядів. Загальна процедура виділення трендовой та сезонної складових в адитивних і мультиплікативних моделях.

Використання ковзної середньої за рік і центрування даних. Розрахунок середніх значень сезонною компоненти в адитивній моделі. Корекція сезонної компоненти.

2. Теми Лабораторних занять

1. Аналіз монопольного ринку.

2. Парна регресія.

3. Орієнтовний перелік питань для підсумкового контролю знань

1. Поняття економетричної моделі. Модель природного зростання; модель логістичного зростання.

2. Поняття кореляційної залежності. Кореляційна модель. Основні задачі, що їх треба розв’язувати при побудові кореляційної залежності.

3. Парна лінійна регресія. Рівняння прямих регресії

4. Метод найменших квадратів (МНК). Нормальна система рівнянь для коефіцієнтів парної лінійної регресії.

5. Коефіцієнт парної кореляції та його властивості. Коефіцієнт детермінації та його властивості.

6. Залишки та їх аналіз. Перевірка адекватності кореляційної моделі.

7. Довірчі інтервали для параметрів лінійної регресії.

8. Довірча зона для лінії регресії. Прогноз та довірчий інтервал для прогнозу.

9. Нелінійна парна регресія. Квазілінійна та власне нелінійна регресія. Метод лінеаризації. Приклади.

10. Параболічна регресія. Нормальна система для параболічної регресії.

11. Модель монопольного ринку. Вибір оптимального рівня цін.

12. Коефіцієнт еластичності попиту, його аналіз та властивості.

13. Множинна лінійна регресія. Метод найменших квадратів для визначення параметрів множинної лінійної регресії. Стандартизація факторів.

14. Кореляційна матриця та її властивості. Нормальна система рівнянь для визначення параметрів множинної лінійної регресії.

15. Поняття мультиколінеарності, її вплив на оцінки параметрів корреляционої моделі. Метод її виявлення та усунення.

16. Коефіцієнт множинної детермінації, частинні коефіцієнти детермінації.

17. Перевірка адекватності множинної лінійної корреляційної моделі. Автокореляція у множинній регресії. Наслідки існування автокореляції.

18. Перевірка наявності автокореляції та методи її усунення.

19. Метод Фішера для відділення суттєвих та несуттєвих факторів.

20. Нелінійна множинна регресія. Метод лінеарізації. Приклади.

21. Загальний випадок виробничої регрессії. Регрессия Кобба-Дугласа-Тінбергена.

22. Гранична продуктивність труда та гранична продуктивність капітала. Зв’язок граничної та середньої продуктивності.

23. Загальна структура лінійної системи. Матричний запис лінійної системи одночасних регресій. Структурна та прогнозна форма запису системи одночасних регресій.

24. Система незалежних регресій. Регресії попиту та пропозиції. Ціна рівноваги. Лагова модель системи одночасних регресій – павутинна модель.