Г.М.Булдык
Эконометрика
Часть I
Минск, 2010
Г.М.Булдык Эконометрика
Часть I
Учебное пособие
для студентов экономических специальностей
высших учебных заведений
Минск, 2010
ББК 65.050я73
УДК 330.4+519.8(075.6)
Р е ц е н з е н т ы : доктор физико-математических наук, профессор В.В. Амелькин
кандидат физико-математических наук, доцент А.Е. Руденок
Булдык Г.М.
Б 90 Эконометрика: Учебное пособие. Часть I. – Мн.: ИПП,2010. - 108с.: ил.
Дается методическое обоснование моделирования, рассматриваются статистические методы выявления корреляционных связей, методы проверки существенности корреляционных связей, однофакторные и многофакторные регрессионные модели, прогнозирование на основе факторных регрессионных моделей, методы моделирования и прогнозирования динамических рядов. Все методы иллюстрируются примерами.
Для студентов экономических специальностей высших учебных заведений. Будет полезно специалистам, занимающихся моделированием и прогнозированием экономических процессов.
Б
95
ББК
65.050я73
Булдык Георгий Митрофанович – доктор педагогических наук, профессор по специальности «Математика». Автор 134 научно-методических работ. Среди них учебник «Статистическое моделирование и прогнозирование», учебные пособия: «Теория вероятностей и математическая статистика», «Сборник задач и упражнений по высшей математике. Теория вероятностей и математическая статистика», «Руководство к решению задач и упражнений по теории вероятностей и математической статистике», «Сборник задач и упражнений по высшей математике».
Основные научные интересы связаны с разработкой современной концепции преподавания математики. Г.М. Булдык является автором монографий: «Формирование математической культуры студентов экономических специальностей», «Многофакторные динамические модели».
Г.М.Булдык, 2010
Предисловие
В настоящее время общепризнанна роль математических методов в развитии экономической науки. Этому способствовали успехи, достигнутые учеными-экономистами и математиками при изучении экономических закономерностей.
Применение математики в экономике предполагает не просто проведение различного рода экономических расчетов, а использование ее для изучения экономических закономерностей, получения новых теоретических выводов, нахождения наилучших экономических решений. Главные преимущества математики как средства научного познания раскрываются при построении математических моделей, заменяющих в определенных отношениях исследуемые объекты. Математические модели экономики, отражающие с помощью математических соотношений основные свойства экономических процессов и явлений, представляют собой эффективный инструмент исследования сложных экономических проблем.
Дальнейшее успешное продвижение предполагает углубленное изучение количественных закономерностей, характеризующих анализируемые, прогнозируемые и планируемые экономические процессы. При этом важную роль играет совокупность методов обработки статистических данных, основывающихся на применении концепций и процедур математической статистики. Поскольку в настоящее время большее значение приобрело создание систем моделей планирования и прогнозирования, а также базирующихся на них автоматизированных систем управления, то значительно возрос интерес к методам определения параметров экономико-математических моделей, общая структура которых уже выяснена на предварительных этапах исследования. Статистический подход к определению этих параметров представляет собой ядро необходимого этапа разработки таких моделей. Велико его значение и в процессе определения важнейших направлений совершенствования экономико-математических моделей планирования и прогнозирования.
В данной книге
специфический
Учебное пособие открывается развернутым введением, знакомящим с наиболее простыми и в то же время характерными понятиями и идеями, используемыми в экономических исследованиях.
В первой главе рассматриваются модели, содержащие стохастические зависимости. Приводятся методы определения наличия и проверки корреляционной связи, строятся однофакторные и многофакторные регрессионные модели. Здесь же изучаются задачи дисперсионного и ковариационного анализа. Рассматриваются прогнозирование и способы определения ошибок прогнозов по регрессионным моделям.
Во второй главе подробно анализируются динамические ряды и иллюстрируется построение однофакторных динамических моделей на конкретных экономических примерах. Исследуется адекватность построенных моделей моделируемым объектам.
Значительное место при проверке адекватности моделей отводится логическому анализу и установлению истинности статистических гипотез о связи между параметрами и переменными модели.
Рассматриваются методологические аспекты краткосрочного и долгосрочного прогнозов, оценивается их точность и надежность. Для проверки точности прогноза используется ретроспективный прогноз, т.е. прогноз для прошедшего периода времени. Затем полученные результаты сравниваются с фактической динамикой. Такое сравнение проводится по значению средней квадратичной ошибки или средней ошибки аппроксимации.
Таким образом, данное учебное пособие охватывает достаточно широкий круг задач, изучаемых эконометрикой, и будет полезен экономистам, использующим математические методы в практической деятельности, аспирантам и студентам старших курсов вузов, сталкивающимся с проблемой определения параметров экономико-математических моделей на основе обработки статистических данных.
Одним из условий успешного применения на практике изложенных в учебнике математических моделей является использование персональных ЭВМ, поэтому следует особо подчеркнуть наличие стандартного программного обеспечения, которое позволяют достигать гибкости при тестировании модели и высокого быстродействия.
Автор выражает искреннюю благодарность рецензентам книги – доктору физико-математических наук, профессору В.В. Амелькину и кандидату физико-математических наук, доценту А.Е. Руденку за высказанные ими ценные советы и замечания, способствовавшие улучшению содержания учебного пособия.
Все отзывы и пожелания просьба направлять по адресу: г. Минск, ул. Тимирязева, 65А, ИПП, кафедра «Финансы и кредит».
Автор
Введение