- •Зміст дисципліни за темами
- •Тема 1. Концептуальні аспекти економетричного моделювання економіки
- •Тема 2. Принципи побудови економетричних моделей. Парна та множинна лінійна регресія
- •Тема 3: Моделі множинних регресій, що зводяться до лінійних
- •Тема: Економіко – математичне моделювання
- •2. Математична модель економічного об’єкту
- •Критерії вибору „хорошої моделі”:
- •За характером застосування методів дослідження виділяються:
- •2. Об'єкт, предмет, мета і завдання економетрії
- •3. Основні етапи економетричного аналізу
- •4. Економічні задачі, які розв'язують за допомогою економетричних методів
- •5. Основні етапи зародження та розвитку економетрії
- •Тема: Регресійні моделі
- •1. Поняття регресії
- •3. Парна лінійна регресія
- •4. Теоретична і розрахункова моделі
- •5. Метод найменших квадратів – метод розрахунку параметрів моделі.
- •6. Дисперсійний аналіз моделі
- •Приклад виконання типового завдання
- •1. Економічна постановка задачі
- •2. Геометричне зображення залежності між досліджуваними показниками
- •3. Оцінювання параметрів парної лінійної регресії
- •4. Розрахунок коефіцієнта детермінації та парної кореляції.
- •5. Перевірка достовірності побудови моделі на основі статистичних критеріїв
- •5. Визначення стандартних похибок та довірчих інтервалів для оцінок параметрів моделі
- •6. Точковий та інтервальний прогноз на основі побудованої моделі.
- •Тема: Загальна лінійна економетрична модель
- •1. Множинна лінійна регресія
- •2. Передумови застосування метода найменших квадратів
- •3. Дисперсійний і регресійний аналіз моделей
- •4. Точковий та інтервальльний прогноз
- •5. Перевірка якості та статистичної значущості моделі
- •Завдання №1 на самостійну роботу
- •1). Побудувати економетричну модель залежності між факторами за допомогою функції «линейн»:
- •Тема: Нелінійні моделі
- •Степенева (поліноміальна ) модель
- •2. Гіперболічна модель
- •3. Показникові моделі
- •4. Виробнича функція Кобба – Дугласа
- •Завдання №2 на самостійну роботу
- •Тема: Фіктивні змінні в регресійних моделях
- •1. Необхідність використання фіктивних змінних
- •2. Моделі ancova
- •2.1. Ancova - Модель при наявності у фіктивної змінної двох альтернатив
- •2.2. Моделі ancova за наявності у якісних змінних більш двох альтернатив
- •3. Використання фіктивних змінних у сезонному аналізі
- •Завдання № 3* на самостійну роботу Розрахувати моделі із фіктивними змінними :
- •Дослідити розраховану модель на значущість. Тема: Мультиколінеарність факторів моделі
- •Поняття мультиколінеарності
- •Основні наслідки мультиколінеарності:
- •Дослідження наявності мультиколінеарності
- •Ознаки мультиколінеарності
- •Алгоритм Фаррара – Глобера
- •Завдання №4 на самостійну роботу
- •Тема: Гетероскедастичність моделі
- •1. Поняття гетероскедастнчності та її наслідки
- •2. Перевірка гетероскедастичності
- •Тема: Автокореляція відхилень (залишків)
- •1. Поняття автокореляції та її наслідки
- •Перевірка наявності автокореляції
- •Завдання № 5 на самостійну роботу
Зміст дисципліни за темами
Тема 1. Концептуальні аспекти економетричного моделювання економіки
Особливості та принципи економетричного моделювання економічних систем і процесів.
Етапи побудови економетричної моделі.
Приклади побудови економетричних моделей: модель споживання, модель пропозиції та попиту, модель Кейнса та інші.
Прогнозування: суть, методи, класифікаційні ознаки.
Використання економетричних моделей для прийняття управлінських рішень та прогнозування.
Тема 2. Принципи побудови економетричних моделей. Парна та множинна лінійна регресія
Метод найменших квадратів (МНК) та передумови його використання для лінійних економетричних моделей
Множинна лінійна регресія.
Перевірка достовірності моделі та оцінок її параметрів:
розрахунок та аналіз значень коефіцієнтів детермінації та кореляції;
перевірка загальної якості моделі;
перевірка статистичної значущості оцінок параметрів моделі та побудова довірчих інтервалів для оцінок параметрів моделі;
Економічний аналіз побудованої моделі: середня ефективність впливу чинників, гранична ефективність та коефіцієнти еластичності.
Прогнозування на основі економетричних моделей: точковий та інтервальний прогноз.
Тема 3: Моделі множинних регресій, що зводяться до лінійних
Нелінійні моделі:
поліноміальні,
гіперболічні,
показникові моделі,
виробнича функція Кобба - Дугласа.
Лінеаризація нелінійних моделей. Оцінка параметрів лінеаризованої моделі МНК.
Приклади застосування нелінійних функцій в економіці.
Моделі з фіктивними незалежними змінними:
моделі, що містять тільки якісні незалежні змінні;
моделі в яких незалежні змінні носять як якісний так і кількісний характер.
Врахування якісних факторів в лінійних економетричних моделях за допомогою фіктивних змінних.
Тема 5. Мультиколінеарність
Мультиколінеарність: її суть та наслідки.
Тестування наявності мультиколінеарності в моделі. Алгоритм Фаррара-Глобера.
Тема 6. Гетероскедастичність залишків
Гетероскедастичність, її суть та наслідки.
Тестування наявності гетероскедастичності стохастичної складової моделі.
Тема 7. Автокореляція залишків
Суть та наслідки автокореляції залишків.
Методи виявлення автокореляції залишків в моделі.
Тема 8. Економетричні моделі динаміки.
Поняття часового ряду та специфіка його дослідження. Основні компоненти часового ряду.
Стаціонарні та нестаціонарні часові ряди.
Тема: Економіко – математичне моделювання
Соціально-економічні системи – це складні ймовірнісні динамічні системи, що охоплюють процеси виробництва, обміну, розподілу й споживання.
Основним методом дослідження систем є метод моделювання – спосіб теоретичних і практичних дій, спрямованих на створення та використання моделей.
Моделювання - це метод наукового пізнання , який полягає в тому, що досліджуваний об’єкт або процес відтворюється за допомогою його найістотніших властивостей. Найбільш ефективними для вивчення економіки є економіко-математичні моделі-інструмент, дослідження закономірностей, математичне описання економічного процесу чи об’єкту. Цей метод ґрунтується на принципі аналогії – можливостях вивчення реального об’єкта не безпосередньо, а шляхом дослідження подібного йому й більш доступного дослідженню об’єкта – його моделі:
Модель – це уявний або реальний об’єкт, який у процесі свого вивчення замінює об’єкт – оригінал. Вона може повністю або частково відтворювати структуру модельованої системи та її функції.
Математична модель – це абстракція реальної дійсності, в якій відношення між реальними елементами замінюються відношеннями між математичними категоріями. Зазвичай ці відношення подаються у формі рівнянь або (і) нерівностей, логічних співвідношень, які характеризують функціонування реальної системи, що моделюється.
Економіко – математична модель включає в себе систему математичних та логічних співвідношень опису економічних процесів і явищ.
Особливістю нинішнього етапу розвитку української економіки в умовах переходу до ринкових відносин є збільшення інтересу фахівців до наукового вирішення проблем з використанням економіко – математичних методів і побудованих на їх основі моделей. Ці методи і моделі вимагають ретельного врахування всіх можливих ситуацій та альтернативних варіантів розв’язання проблем, що робить управлінські рішення науково – обґрунтованими, динамічними для забезпечення збалансованого та стійкого господарського механізму. Використання сучасних методів дослідження економічних процесів і явищ дозволяє повніше і глибше обґрунтовувати темпи і пропорції на макро – і мікрорівні, вибір оптимального серед альтернативних рішень.