- •1. Особливості та принципи економетри моделювання економ систем і процесів.
- •2. Поняття економетричної моделі її складові
- •3. Причина,які спонукають появу стохастичної складової
- •4. Етапи побудови економетричної моделі
- •6. Модель пропозиції та попиту
- •7. Модель Кейнса
- •8. Прогнозування: суть методи, класифыкацыйны ознаки
- •9. Використання економетричних моделей для прийняття управлінських рішень
- •10. Метод найменших квадратів та передумови його використання
- •12. Властивості оцінок параметрів
- •13. Умови Гаусса-Маркова для економетричних моделей парної та множинної регресії
- •14. Економетрична модель парної лінійної регресії
- •15. Оцінювання параметрів парної регресійної економетричної моделі за мнк
- •16. Розрахунок та аналіз значень коефіцієнтів детермінації та кореляції.
- •17. Перевірка адекватності моделі парної регресії та статистичної значимості оцінок її параметрів, коєфіцієнтів детермінації та кореляції.
- •18. Перевірка значущості оцінок параметрів моделі та побудова довірчих інтервалівдля оцінок параметрів моделі
- •19. Прогнозування на основі економетричних моделей парної регресії. Точкових та інтервальних прогноз.
- •20 Економчних аналіз моделі парної регресії: середня ефективність впливу чинників, гранична ефективність та коефіцієнти еластичності
- •21)Економетрична модель множинної лінійної регресії.
- •22)Оцінювання параметрів множинної регресійної економетричної моделі за мнк.
- •23)Коефіцієнти детермінації та кореляції множинної економетричної моделі, їх аналіз. Скоригований коефіцієнт детермінації.
- •Перевірка гіпотез про статистичну значимість лінійної моделі множинної регресії, коефіцієнтів регресії, коефіцієнта детермінації, коефіцієнта кореляції.
- •Перевірка гіпотез про значення коефіцієнтів регресії множинної регресійної моделі. Інтервали надійності для коефіцієнтів множинної регресії. ;
- •26.Прогнозування на сонові економетрични моделей множинної регресії. Точковий та інтервальний прогноз
- •27.Економічний аналіз моделі множинної регресії: середня ефективність впливу чинників, гранична ефективність, коефіцієнти еластичності.
- •28Нелінійні моделі. Лінеаризація нелінійних моделей.
- •29.Поліноміальні модель, побудова оцінок її параметрів.
- •30. Гіперболічна модель
- •31. Показникові моделі, побудова оцінок її параметрів.
- •Виробнича функція Кобба-Дугласа, побудова оцінок її параметрів.
- •Метод максимальної правдоподібності.
- •34.Застосування нелінійних функцій в економіці
- •35. Врахування якісних факторів в лінійних економетричних моделях за допомогою фіктивних змінних.
- •Моделі з фіктивними незалежними змінними: моделі, що містять тільки якісні незалежні змінні.
- •37/Моделі з фіктивними незалежними змінними: моделі в яких незалежні змінні носять як якісний так і кількісний характер.
- •38) Порівняння 2-х регресій. Тест Чоу.
- •39. Моделі з фіктивними залежними змінними. Модель lpm
- •41. Моделі з порушенням передумов використання мнк: мультиколінеарність
- •42. Cуть мультиколінеарності
- •43. Наслідки мультиколінеарності
- •44. Ознаки регресійної моделі які вказують на наявність мультиколінеарності
- •45 .Алгоритм Фаррара - Глобера
- •46. Методи звільнення від мультиколінеарност.
- •47 Метод гребеневої регресії усунення мультиколінеарності.
- •48. Моделі з порушенням передумов використання мнк: гетероскедастичність залишків.
- •49. Суть гетероскедастичності
- •50. Наслідки гетероскедастичності
- •51 .Методи визначення гетероскедастичності, тест рангової кореляції Спірмена
- •52.Методи виявлення гетероскедастичності, тест Парка
- •53.Методи виявлення гетероскедастичності, тест Голдфелда-Квандта.
- •55.Метод зважених найменших квадратів оцінювання параметрів моделі з гетероскедастичними залишками при невідомих дисперсіях відхилень спостережень.
- •56. Моделі з порушенням передумов використання мнк: автокореляція залишків.
- •57. Суть автокореляції
- •58. Наслідки автокореляції
- •59. Способи визначення автокореляції залишків. Критерій Дарбіна – Уотсона
- •60.Крім критерію Дарбіна – Уотсона використовують також критерій фон Неймана:
- •61. Нециклічний коефіцієнт автокореляції
- •62. Метод Ейткена
- •63. Метод перетворення вихідної інформації
- •Поняття часового ряду та специфікація його дослідження. Основні компоненти часового ряду.
- •65. Часові ряди та їх основні числові характеристики.
- •66. Вирівнювання часових рядів. Ковзні середні й автокореляція
8. Прогнозування: суть методи, класифыкацыйны ознаки
Прогнозування — процес передбачення майбутнього стану предмета чи явища на основі аналізу його минулого і сучасного, систематична інформація про якісні й кількісні характеристики розвитку цього предмета чи явища в перспективі. Результатом прогнозування є прогноз — знання про майбутнє і про ймовірний розвиток сьогочасних тенденцій.
Методи прогнозування – це сукупність способів і прийомів мислення, які дають змогу на основі ретроспективного аналізу тенденцій та закономірностей розвитку ендогенних (внутрішніх) та екзогенних (зовнішніх) даних обґєкта прогнозування зробити висновок про його розвиток у майбутньому за певних умов. У наш час, за оцінками фахівців, нараховується понад 200 різних методів прогнозування. З них на практиці використовується не більше 15-20. Методи прогнозування, як і прогнози, класифікуються за різними ознаками
Однією з найбільш важливих класифікаційних ознак методів прогнозування є ступінь формалізації. За цією ознакою виділяють інтуїтивні та формалізовані методи прогнозуванняІнтуїтивні методи використовуються в тих випадках, коли неможливо врахувати вплив багатьох факторів через складність обґєкта прогнозування. У цьому випадку використовуються думки експертів щодо поведінки обґєкта прогнозування. Вони можуть бути індивідуальні та колективні (рис. 8).У практиці прогнозування найпоширенішими серед методів індивідуальної експертної оцінки є методи анкетування, інтервґю, аналітичний та написання сценарію.Анкетування, - це спілкування з експертом у письмовій формі. З цією метою розробляється спеціальна анкета, яка містить перелік запитань, на які експерта просять дати відповіді. При методі інтервґю здійснюється безпосереднє опитування експерта-спеціаліста. Аналітичний метод передбачає всебічний аналіз прогнозованого соціально-економічного явища з підготовкою відповідної доповідної записки. Метод написання сценарію ґрунтується на визначенні логіки розвитку прогнозованого обґєкта за різних умов.
До колективних методів експертних оцінок включають методи колективної експертної комісії, колективної генерації ідей, Дельфі, матричний.
Суть методів колективної експертної оцінки для розробки прогнозів полягає у досягненні погодженості думок експертів з перспективних напрямів розвитку обґєкта прогнозування, що були раніше сформульовані окремими експертами.
Для проведення колективних експертних оцінок створюються робочі групи, які проводять опитування, обробку матеріалів і аналіз результатів колективної експертної оцінки.
Сутність методу колективної експертної комісії полягає в тому, що робоча група зґясовує основні напрями розвитку обґєкта прогнозування, складає матрицю, в якій відображається генеральна мета, підцілі та засоби їх досягнення, і розробляє перелік питань для експертів (анкету). Опитування експертів проводиться з метою отримання відповіді на поставлені питання у вигляді оцінок імовірного варіанта розвитку подій. Заповнені експертами анкети використовуються для узагальнення думки і ступеня узгодженості думок експертів з кожного запитання. Остаточна оцінка визначається як середнє судження або середнє нормалізоване зважене значення оцінки.
Метод колективної генерації ідей на практиці називають методом мозкової атаки. Він використовується для визначення можливих варіантів розвитку, і його сутність полягає в активізації творчого потенціалу експертів при мозковій атаці проблемної ситуації. При його реалізації використовують два протилежні напрями дій учасників мозкової атаки: генерацію ідей та їх руйнування. Прогнозування при цьому методі здійснюється в декілька етапів: формування групи мозкової атаки (10-20 осіб), описання проблемної ситуації, правила проведення атаки, процес атаки (20-60 хв.), систематизація висловлених ідей, деструювання (руйнування) ідей, оцінка критичних зауважень і складання переліку реальних ідей.
Метод Дельфі служить для визначення й оцінки ймовірності настання тих чи інших подій. Метод дозволяє узагальнити думки окремих експертів в узгоджену групову думку. Особливість методу Дельфі полягає в тому, що він передбачає анонімність експертів, використання результатів опитування, статистичної інформації. Процес прогнозування за цим методом здійснюється таким чином: прогнозист вилучає з анкет попереднього опитування лише ту інформацію, яка стосується даної проблеми. Прогноз містить думку більшості експертів.