4. .Перевірка гіпотези про наявність гетероскедастичності

Щоб перевірити відсутня чи присутня гетероскедастичність скористаємося параметричним тестом Гольфельда-Квандта:

1. Упорядковуємо значення змінної Х у порядку зростання (Данные/Сортировка).

2. Відкидаємо k спостережень, які знаходяться в центрі. Експерименти, що проводили Гольдфельдом і Квантом показали, що для вибірок, коли n>30, оптимальна кількість спостережень k, не врахованих у тесті, приблизно задовольняє співвідношення:

В нашому випадку:

3. Будуємо дві економетричні моделі на основі 1МНК за двома сукупностями спостережень (n–k)/2 при умові, що (n–k)/2 не перевищує кількість змінних m.

Одержимо дві підвибірки – перша з найменшими значеннями Х, друга – з найбільшими значеннями Х. Для кожної з них побудуємо лінійну регресію та розрахуємо параметри 1МНК. Вихідні дані та їх перетворення наведені в таблиці 2.2 та таблиці 2.3.

Таблиця 2.2. Підвибірка І

Підвибірка 1
Y	XІ1	XI2	XI3	Yр	еі=Yi-Yрi	е12
12,11	2,53	3,22	2,16	12,11492	9,95	99,0025
12,3	3,54	3,87	2,65	12,31685	9,65	93,1225
13,82	3,84	4,95	3,49	13,79768	10,33	106,7089
14,84	3,84	5,1	3,16	14,81029	11,68	136,4224
15,86	4,22	5,98	3,85	15,89026	12,01	144,2401
16,41	4,81	7,28	4,58	17,96032	11,83	139,9489
Σ						719,4453

Таблиця 2.3. Підвибірка ІІ

Підвибірка 2
Y	XІ1	XI2	XI3	Yр	еі=Yi-Yрi	е12
21,08	8,19	8,14	6,95	21,15597	-0,07597	0,005772
21,26	7,73	8,4	6,39	21,38592	-0,12592	0,015857
22,99	7,65	8,76	7,25	22,82473	0,165274	0,027316
23,43	9,31	9,67	7,8	23,20346	0,226535	0,051318
24,63	9,26	10,28	8,47	24,78793	-0,15793	0,024942
25,41	9,86	10,59	9,22	25,44198	-0,03198	0,001023
Σ						0,126227

В результаті обчислень, застосувавши функцію ЛИНЕЙН для кожної підвибірки, отримаємо:

Підвибірка І

-1,73	2,95	-0,86	8,52
0,18	0,10	0,11	0,16
1,00	0,05	#Н/Д	#Н/Д
1334,49	1,00	#Н/Д	#Н/Д
10,43	0,00	#Н/Д	#Н/Д

Підвибірка ІІ

0,99	1,44	-0,89	9,85
0,38	0,38	0,30	1,22
0,99	0,25	#Н/Д	#Н/Д
79,91	2,00	#Н/Д	#Н/Д
15,13	0,13	#Н/Д	#Н/Д

За отриманими результатами, розрахуємо критерій R*:

R* = 0,000175

(2.9.)

Звідси:

Fтаб= 19,16429

Так як R*< Fтаб, то отримана нами модель не гетероскедастична.

Таким чином, на основі параметричного тесту Гольдфельда-Квандта, ми довели, що в побудованій економетричній моделі не виявлено гетероскедастичності. Це значить, що користуватися 1МНК для оцінки параметрів моделі можна.

ВИСНОВКИ

Сучасна наука прагне пояснити процеси розвитку економічних систем виходячи із позитивного аналізу досвіду найефективніших із них та закономірностей етапів світового розвитку. Синергетика - це міждисциплінарний напрямок наукових досліджень, завданням якого виступає пізнання процесів і явищ на основі принципів самоорганізації систем. Синергетичний підхід розвивається у різних школах, що відносяться до різних галузей наукових знань.

Синергетичне управління базується на таких положеннях:

• існують спектри можливих майбутніх станів, і тому завдання управління полягає у виборі найкращого з доступних варіантів;

• хоча шляхів розвитку може бути багато, але їх кількість скін­ченна;

• у процесі управління необхідно враховувати не тільки стан зовнішнього середовища, а й власні тенденції еволюції системи;

• головним є не сила (інтенсивність, тривалість) управлінського впливу, а його правильна топологія (просторова та часова) і узгодженість із власними тенденціями розвитку системи.

• Синергетика переконливо пояснює, чому соціальні системи, які вийшли на статичні оптимальні режими функціонування (на зразок Радянського Союзу „застійного" періоду) згодом зазнають дестабілізації. Окрім того, синергетичне розуміння адаптації є цілковито нетрадиційним, оскільки йдеться про адаптацію - не про тривіальне пристосування до оточення, а про пристосування соціосистеми до власних надмірних можливостей.

Знання, здобуті в результаті вивчення даного курсу, широко застосовуються при вивченні усіх дисциплін фахового та соціально-економічного циклів. По завершенню курсу ми маємо оволодіти методологією застосування підходу математичного моделювання до аналізу економічних об’єктів та процесів, розумітися у видах технік моделювання, технології моделювання, програмного забезпечення процесу моделювання, повинні опанувати методологію кількісного та якісного економіко-математичного аналізу прикладних економіко-математичних моделей, змістовної економічної інтерпретації результатів моделювання, навчитися використовувати економіко-математичні моделі і методи для обґрунтування ефективних управлінських рішень.