- •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
18. Перевірка значущості оцінок параметрів моделі та побудова довірчих інтервалівдля оцінок параметрів моделі
Перевірку гіпотези виконаємо згідно з t-критерієм:
, (5.23)
де — діагональний елемент матриці . Знаменник відношення (5.23) — називається стандартною помилкою оцінки параметра моделі.
Обчислене значення t-критерію порівнюється з табличним при вибраному рівні значущості і ступенях свободи. Якщо t факт > t табл, то відповідно оцінка параметра економетричної моделі є достовірною.
На основі t-критерію і стандартної помилки побудуємо довірчі інтервали для параметрів :
Оскільки і ? є лінійні функції від нормально розподілених змінних, то вони також розподілені нормально і, як було показано, їх коваріації дорівнюють нулю.Це дає нам змогу скористатися t-розподілом для перевірки гіпотез відносно істотності кожного з параметрів економетричної моделіПеревіримо значущість оцінок параметрів ? і знайдемо для них довірчі інтервали, припустивши для цього, що залишки u нормально розподілені, тобто .
19. Прогнозування на основі економетричних моделей парної регресії. Точкових та інтервальних прогноз.
формули Довірчий інтервал для прогнозних значень
Тоді незміщену оцінку прогнозу (4.17) можна обчислити за формулою
20 Економчних аналіз моделі парної регресії: середня ефективність впливу чинників, гранична ефективність та коефіцієнти еластичності
В основі економічного аналізу лежить ряд факторів, показників, які тим чи іншим способом можеть характеризувати екномічну суть моделі парної регресії.
Означення коефіцієн еластичності – це границя відношення зміни у % залежної змінної при змінні на 1 % незалежної змінної
Ке= lim (deltaY/y)/(deltax/x) deltax прямує до 0. Формула Коф еластичності. Величина КСЕ= коф еластичн/ a1 оц. – коефіцієнт середньої ефективності впливу х на у і визначає об’єм величини у який приходиться на 1 обєму нез змін х в середньому.
Влеичина КГЕ= аоц/у сер – гранична ефективнысть. Вона визначаэ змыну залежноъ змынноъ у за рахунок нез змынноъ х на 1. Кеі- це еластичність впливу регресора хі на регресант у. – Визначає як зміниться залеж змінна у в % коли нез зм х зміниться на 1 %. Часто рази сують Кеі= аоц*хсер/у сер.
Сумарний коефыцыэнт еластичносты – сума ввсых коеф еластичносты. Частинний коефыц сер ефективносты визначаэться за формулою Ксеі = Кеі/ а1 оц.
А частинний коеф граничної за формулою: Kгеі = a1 оц / усер.
ПРИКЛАД: Зауважимо, що оцінки параметрів моделі згідно з методом 1МНК є досить чутливими до точності розрахунків та адекватності аналітичної форми моделі. Оскільки вільний член моделі = 3,8 ¹ 0, то рівень витрат на одиницю продукції не є строго пропорційним до рівня фондомісткості. Кількісна оцінка параметра = 0,5 показує, що граничне збільшення витрат при зростанні фондомісткості продукції на 1 грн. становить 0,5 грн. Еластичність витрат щодо фондомісткості продукції визначається коефіцієнтом еластичності
Значення цього коефіцієнта слід тлумачити так: при збільшенні фондомісткості продукціі на 1 % витрати на одиницю гранично зростуть на 0,93 %.