- •1.Парна лінійна регресія 26
- •Аналіз якості моделі: перевірка статистичної значущості оцінок параметрів економетричної моделі.
- •Визначення коефіцієнта еластичності
- •3.Методи прогнозування часових рядів: методи соціально - економічного прогнозування.
- •1. Основні задачі економетрії.
- •2. Емпірична модель множинної лінійної регресії.
- •3. Гетероскедастичність і зважений метод найменших квадратів.
- •1. Особливості економічних спостережень і вимірів.
- •2.Парна лінійна регресія.
- •3. Розрахунок довірчих інтервалів для оцінок параметрів із заданою надійністю.
- •Визначення параметрів вибраного рівняння.
- •Визначення коефіцієнта еластичності
- •Розрахунок прогнозного значення регресанду та побудова для нього із заданим рівнем значущості довірчих інтервалів.
- •1.Особливості математичного моделювання
- •2.Проведення кореляційного аналізу за допомогою ms Excel
- •3. Методи прогнозування часових рядів: методи соціально-економічного прогнозування
- •Основні дефініції економіко-математичного моделювання.
- •Узагальнений метод найменших квадратів.
- •Методи прогнозування часових рядів: прогнозування тенденцій часового ряду за аналітичними методами.
- •1.Парна лінійна регресія
- •2.Перевірка статистичної значущості коефіцієнта множинної детермінації за критерієм Фішера
- •3.Перевірка гіпотези про існування тренда
- •1.Сутність моделювання як методу наукового пізнання.???
- •3.Методи прогнозування часових рядів: прогнозування тенденцій часового ряду за механічними методами.
- •Особливості математичного моделювання.
- •2.Проведення кореляційного аналізу за допомогою Microsoft Excel.
- •3.Методи прогнозування часових рядів: методи соціально-економічного прогнозування.
- •1. Етапи економіко-математичного моделювання
- •2. Прогнозування значень залежної змінної
- •3. Гетероскедастичність і зважений метод найменших квадратів
- •Елементи класифікації економіко-математичних моделей
- •2. Специфікація моделі
- •3. Розрахунок прогнозного значення регресанду та побудова для нього із заданим рівнем значущості довірчих інтервалів
- •Принципи математичного моделювання.
- •2.Загальна лінійна економетрична модель.
- •1.Основні дефініції економіко-математичного моделювання
- •2. Узагальнений метод найменших квадратів
- •3. Методи прогнозування часових рядів: прогнозування тенденцій часового ряду за аналітичними методами
- •1.Особливості економічних спостережень і вимірів.
- •2. Економетричний аналіз лінійної функції парної регресії в ms Exel.
- •3.Основні поняття і попередній аналіз рядів динаміки: основні характеристики динаміки часового ряду.
- •Основні задачі економетрії
- •Розрахунок довірчих інтервалів для оцінок параметрів із заданою надійністю
- •Методи прогнозування часових рядів: прогнозування тенденцій часового ряду за середніми характеристиками.
- •1.Парна лінійна регресія
- •2.Перевірка статистичної значущості коефіцієнта множинної детермінації за критерієм Фішера.
- •3.Перевірка гіпотези про існування тренда
- •Метод найменших квадратів
- •Визначення дисперсій оцінок параметрів та їх стандартних помилок.
- •1.Випадкові збудники в рівнянні лінійної регресії.
- •2.Побудова моделі множинної регресії.
- •1.Етапи побудови економетричної моделі.
- •2. Визначення часткових коефіцієнтів еластичності.
- •3. Методи прогнозування часових рядів: прогнозування тенденцій часового ряду за аналітичними методами.
- •2. Емпірична модель множинної лінійної регресії.
- •Визначення параметрів вибраного рівняння
- •Суть гетероскедастичності
- •3.Основні аспекти поняття і попередній аналіз рядів динаміки: основні характеристики динаміки часового ряду
- •1. Аналіз якості моделі: перевірка загальної якості рівняння регресії.
- •2. Моделі з порушенням передумов використання звичайного методу найменших квадратів.
- •3. .Перевірка гіпотези про існування тренда.
- •Аналіз якості моделі: довірчі інтервали для оцінок параметрів економетричної моделі.
- •2.Побудова моделі множинної регресії
- •3.Методи прогнозування часових рядів: прогнозування тенденцій часового ряду за середніми характеристиками.
- •Специфікаціямоделі.
- •Методи прогнозування часових рядів: прогнозування тенденцій часового ряду за аналітичними методами.
- •1. Сутність моделювання як методу наукового пізнання.
- •2.Гомоскедастичні та гетероскедастичні моделі.
- •1.Елементи класифікації економіко-математичних моделей.
- •3.Узагальнений метод найменших квадратів.
- •Особливості математичного моделювання.
- •Аналіз якості моделі: перевірка загальної якості рівняння регресії.
- •Визначення дисперсії оцінок параметрів та їх стандартних помилок.
- •1. Принципи математичного моделювання.
- •2. Економетричний аналіз лінійної функції парної регресії в ms Exel.
- •1.Основні дефініції економіко-математичного моделювання.
- •2. Аналіз якості моделі: перевірка статистичної значущості оцінок параметрів економетричної моделі.
- •3. Перевірка статистичної значущості коефіцієнта множинної детермінації за критерієм Фішера.
- •1. Етапи економіко-математичного моделювання
- •2. Прогнозування значень залежної змінної.
- •3. Моделі з порушенням передумов використання звичайного методу найменших квадратів.
- •2.Умови Гауса-Маркова.
- •3.Загальна лінійна економетрична модель.
- •Основні задачі економетрії
- •Перевірка статистичної значущості коефіцієнта множинної детермінації за критерієм Фішера.
- •Основні поняття та попередній аналіз рядів динаміки: поняття часового ряду
- •1. Сутність моделювання як методу наукового пізнання.
- •2. Умови Гауса-Маркова.
- •3.Методи прогнозування часових рядів: прогнозування тенденцій часового ряду за механічними методами.
- •1. Етапи економіко-математичного моделювання
- •2. Прогнозування значень залежної змінної
- •3. Гетероскедастичність і зважений метод найменших квадратів
- •1.Елементи класифікації економіко-математичних моделей
- •2.Специфікація моделі
- •3.Розрахунок прогнозованого значення регресанту та побудова для нього із заданим рівнем значущості довірчих інтервалів.
- •1. Принципи математичного моделювання.
- •2. Загальна лінійна економетрична модель.
- •3. Основні поняття і попередній аналіз рядів динаміки: систематичні та випадкові компоненти часового ряду.
- •1.Особливості економічних спостережень і вимірів.
- •2. Економетричний аналіз лінійної функції парної регресії в ms Exel.
- •3.Основні поняття і попередній аналіз рядів динаміки: основні характеристики динаміки часового ряду.
- •1. Основні задачі економетрії.
- •2. Розрахунок довірчих інтервалів для оцінок параметрів із заданою надійністю.
3. Основні поняття і попередній аналіз рядів динаміки: систематичні та випадкові компоненти часового ряду.
Існує 2 основні мети аналізу ч.р.:
визначення природи ряду;
прогнозування ч.р.
обидві цілі вимагають, щоб модель ряду було ідентифікована і формально описана. Як тільки модель визначена, з її допомогою можна інтерпретувати дані та передбачити майбутні значення.
Ч.р. може бути представлений як декомпозиція із 4-ьох структурно-утворюючих елементів:
1) Тренд
2) Сезонна компонента
3) Циклічна
4) Випадкова
Отже ч.р. може бути представлений у вигляді:
Р еальні дані не відповідають лише 1-ій ф-ії, тому ч.р.можна представити у вигяді розкладення:
Або різноманітних поєднань окремих ф-ій. Однак, завжди припускають обов’язково наявність випадкової складової. Деколемпозицію ч.р.разглянемо за наступними варіантами моделей:
м одель тренду:
м одель сезонності:
т ренд-сезонна модель:
Дані ф-ли належать до адаптивних.
П рикладом ч.р.виступає мультиплікативна модель виду:
Тренд-сезонна та циклічна компоненти не є випадково ми і наз систематичними компонентами ч.р.
Складовою частиною часового ряду, що залишається після вилученого з нього систематичної компоненти являє собою випадкову компоненту.
Завдання декомпозиції ч.р.полягає в аналізі чинників, що впливають на значення його рівнів, а виокремленні з них головних і випадкових, а потім серед головних – еволюційних та періодичних.
Еволюційні чинники визначають загальний напрям розвитку економічного показника, повідну його тенденцію. Тенденція – це невипадкова складова ч.р., яка змінюється повільно і описується за допомогою певної ф-ії, ф-ії тренду. Тренд відображає вплив на економічні показники деяких постійних чинників, дія яких акумулюється в часі.
Серед чинників, що визначають регулярні коливання ряду, розрізняють такі: сезонні, що відповідають коливанням, які мають періодичний або близький до нього характер впродовж 1-го року; циклічні, схожі на сезонні, але виявляються на триваліших інтервалах часу.
Білет № 37
1.Особливості економічних спостережень і вимірів.
Залежно від модельованих об’єктів і призначення моделей використовувана в них вхідна інформація має суттєво відмінний характер і походження. Вона може бути розподіленою на дві категорії: щодо минулого розвитку та сучасного стану об’єктів (економічне спостереження й опрацювання); про майбутній розвиток об’єктів, яка включає дані про очікувані зміни, внутрішні параметри та зовнішні умови (прогнози). Інша категорія інформації є результатом самостійних досліджень, які також можуть проводитися за допомогою моделювання.Методи економічних спостережень і використання їхніх результатів розробляються економічною статистикою. З огляду на це варто визначити лише специфічні проблеми економічних спостережень, які стосуються моделювання економічних процесів. В економіці чимало процесів є масовими: вони характеризуються закономірностями, що не проявляються на підставі лише одного чи кількох спостережень. Тому моделювання в економіці має спиратися на масові спостереження.
Інша проблема породжується динамічністю економічних процесів, мінливістю їхніх параметрів і структурних відношень. Унаслідок цього доводиться постійно вивчати економічні процеси, здійснювати їх моніторинг. Оскільки спостереження за цими процесами й опрацювання емпіричних даних зазвичай забирають досить багато часу, то, будуючи економіко-математичні моделі, необхідно коригувати вхідну інформацію з урахуванням її надходження із деяким запізненням у часі.Дослідження кількісних відношень економічних процесів і явищ спирається на економічні виміри. Точність проведення вимірювань значною мірою впливає на точність кінцевих результатів кількісного аналізу. Тому застосування математичного моделювання загострило проблему вимірювання та кількісного зіставлення різних аспектів і явищ соціально-економічного розвитку та повноти одержуваних даних, захисту їх від навмисних і технічних викривлень (деформації).