2 Этапы эконометрического моделирования

Эконометрическая модель – совокупность матем соотношений между входными (объясняющими, независимыми, экзогенными) и выходными (объясняемыми, зависимыми, эндогенными) переменными изучаемого эконом явления или процесс, основанная на реальных статистических данных. Эконометрического моделирование – исследование эконом явлений или процессов посредством их эконометрических моделей.

Этапы эконометр моделирования:

-постановочный (формируем цель исследования и определяем эконом переменные модели)

-априорный (анализируем изучаемое явление, т.е. формируем и формализуем инф, известную до начала моделирования)

-параметризации (определяем вид эконом модели, выражаем в матем форме взаимосвязь между ее переменными, формулируем исходн предпосылки и ограничения модели)

-информационный (собираем нужную статистическую инф)

-идентификация модели (проводим статистический анализ, оцениваем качество ее параметров)

-верификация модели (проверяем истинность модели, определяем насколько соответствует модель реальному эконом явлению)

Модель должна быть мах простой для любого набора статистических данных)

3 Корреляционно-регрессионный анализ. Этапы его проведения

Корреляционный анализ – раздел матем статистики, который изучает тесноту связи м/д признаками (двумя признаками при парной связи и м/д результативным и множествен факторн признаков при многофакторн связи). Типы зависимостей: функциональная (каждому значению независимой переменной X соот точно определенное значение зависимой переменной Y); статистическая (это связь, при которой каждому значению независимой переменной X соот множество значений зависимой переменной Y →

Изменение одной одной из величин влечет изменение распределения другой); корреляционная (это связь, при которой каждому значению переменной X соот определен матем ожидание (ср.зн), при изменении одной из велечин, изменяется средн значение другой.. Виды корреляц зависимости: парная (связь между двумя признаками (резулт Y и факт X или двумя факторн)); частная (зависимость м/д результ и одним факторн признаками при фиксированном значении др факторн признаков); множественная (зависимость м/д результ признаком и 2 или более фаторн признаками, вкл в исследование). Функцион и корреляцион связь в зависимости от направления действия бывает: прямая (с увеличением значений факторн признака происходит увеличение результ признак и наоборот); обратная (с увелич происходит уменьшение и наоборот). В зависимости от кол-ва признаков, вкл в модель, бывает: однофакторн (связь м/д 1 факторн признаком и 1 результативн признаком при абстрагировании от влияния других); многофакторн (связь м/д несколькими факторн и 1 результативн признаком). Задачи корреляцион-регрессион анализа: установление формы корреляцион связи, т.е. вида функции регрессии (линейн, квадратичн, показательн); оценка тесноты корреляцион связи; оценивание неизвестных параметров регрессион модели, проверка гипотез об их значимости и адекватности модели рассматриваемому эконом объекту). Этапы кор-рег анализа: предварительный анализ явлений и выявлений причин возникновения взаимосвязей м/д признаками, выбор наиболее существен признаков; предварительная оценка формы уравнения регрессии определение уравнения регрессии, расчет теоретически ожидаемых значений результ признака, оценка тесноты связи м/д признаками, вкл в модель; общая оценка качества модели, построение исправленной модели; статистическая оценка достоверности параметров уравнения регрессии, осуществление практических выводов из проведен анализа.