2. Програма економетрії Частина 1. Методи економетрії

Тема 1. Предмет, завдання та зміст економетричного моделювання

Визначення економетрії, її функції і роль у вивченні соціально-економічних явищ та процесів. Предмет економетрії та основні області її застосування. Завдання економетричного моделювання. Послідовність розробки економетричних моделей: постановка задачі, формування інформаційних масивів статистичних даних, ідентифікація факторів, специфікація регресії, встановлення довірчих границь помилок апроксимації. Класифікація математико-статистичних методів економетрії: експертних оцінок. вибірковий, кореляційний, регресійний, дисперсійний аналіз, конфлюентний аналіз тощо.

Тема 2. Формування матриці статистичних даних

Постановка задачі економетричного моделювання, попередній відбір ендогенних (залежних) і екзогенних (незалежних) змінних; попередньовизначені, запізнюючі, штучні, непрямі незалежні змінні. Обгрунтування операційних характеристик змінних. Об'єкти спостереження, способи їх відбору і отримання значень змінних. Визначення об'єму вибірки об'єктів спостереження. Вимоги до розмірів матриці статистичних даних. Забезпечення якісної і кількісної однорідності об'єктів спостереження. Вилучення аномальних об'єктів спостереження. Поля кореляції.

Тема 3. Ідентифікація факторів

Проблема ідентифікації факторів та етапи її вирішення в економетричному моделюванні: теоретичний, графічний та аналітичний. Коефіцієнти Фехнера, асоціації, ранговий, сигмальний критерій. Дисперсійний аналіз невипадковості кореляційної залежності, F-критерій Фішера. вимірювання сили (тісноти) кореляційної залежності, коефіцієнт лінійної парної кореляції. Надійність оцінювання коефіцієнта кореляції. Мультиколінеарність. Парціальний коефіцієнт кореляції, -коефіцієнт, коефіцієнт множинної кореляції. Ідентифікація факторів за U-критерієм Фішера, - і -критеріями.

Тема.4. Специфікація регресії

Проблема специфікації рівнянь регресії. Найпростіші парні регресії: лінійна, гіперболічна, параболічна, експоненціальна, логарифмічна тощо. Спеціальні форми регресії: логістична, криві Гомперця тощо. Форми множинної регресії. Теоретичний і графічний шляхи обгрунтування форми регресії. Аналітичні засоби обгрунтування форми регресії способами перших і послідовних різниць.

Метод найменших квадратів: принцип Лежандра - Гаусса, правила складання систем нормальних рівнянь. Надійність оцінювання коефіцієнтів регресії. Розрахунок коефіцієнтів регресії. Еластичність функції на фактори та її оцінювання для різних форм регресії.

Особливі випадки специфікації рівнянь регресії. Мультиколінеарність та засоби її вилучення. Гетероскедастичність та засоби її вилучення. Автокореляція. Авторегресивні і дистрибутивно-лагові рівняння регресії. Dummy-змінні. Симультативні моделі.

Тема 5. Помилки апроксимації

Природа помилок апроксимації. помилки вибірки в оцінюванні кореляції і регресії. Загальна, систематична та залишкова дисперсії ендогенної змінної. Кореляційне відношення. Сутність граничних значень кореляційного відношення. Середня і гранична помилки апроксимації. Довірчі границі помилок апроксимації, шляхи підвищення точності рівнянь регресії.