- •Шкала оцінювання
- •Економетрика
- •Тема 3: Нелінійні економетричні моделі
- •Тема: Соціально – економічні системи, методи дослідження та моделювання
- •2. Математична модель економічного об’єкту
- •Критерії вибору „хорошої моделі”:
- •3. Класифікація економіко-математичних моделей
- •4. Основні етапи економіко – математичного моделювання
- •Економетрика
- •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
- •2. Причини наявності випадкового (стохастичного) фактора
- •3. Парна лінійна регресія
- •4. Теоретична і розрахункова моделі
- •5. Приклади економетричних моделей
- •1). Модель споживання
- •2). Виробнича функція Кобба - Дугласа
- •3). Модель пропозиції та попиту
- •6. Метод найменших квадратiв (мнк)
- •7. Дисперсійний аналіз моделі
- •Лабораторна робота №1
- •5. Графік моделі у „хмарі” розсіювання
- •6. Дисперсійний аналіз лінійної моделі:
- •7. Значущість оцінок параметрів і моделі:
- •8. Прогноз:
- •9. Аналіз лінійної моделі:
- •Лабораторна робота № 2 « млр»
Шкала оцінювання
|
ВИД РОБОТИ |
ТЕМА |
ОЦІНЮВАННЯ |
|
ЛР 1 |
МОДЕЛЬ ПАРНОЇ РЕГРЕСІЇ |
0 -5 |
|
ЛР 2 |
МОДЕЛЬ МНОЖИННОЇ РЕГРЕСІЇ |
0 - 5 |
|
МОДУЛЬ 1
|
МОДЕЛІ ЛІНІЙНОЇ РЕГРЕСІЇ
|
0 – 5
|
|
ЛР 3 |
МОДЕЛІ НЕЛІНІЙНОЇ РЕГРЕСІЇ |
0 - 5 |
|
ЛР 4 |
МУЛЬТИКОЛІНЕАРНІСТЬ, АВТОКОРЕЛЯЦІЯ |
0 - 5 |
|
ЛР 5 |
ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНІСТЬ |
0 - 5 |
|
(ІР- СР) |
ФІКТИВНІ ЗМІННІ |
0 - 5 |
|
МОДУЛЬ 2 |
ПМК - МОДУЛЬ 2
|
0 -10 |
|
|
|
|
|
АКТИВНІСТЬ НА ЗАНЯТТЯХ |
|
0 - 5 |
|
СУМАРНА КІЛЬКІСТЬ |
|
50 |
|
вид заняття |
тема |
контроль |
бали |
робота на заняттях |
бали |
сума балів |
|
ЛР 1 |
Парна лінійна регресія |
- |
- |
1. Побудова ПЛР
2. Аналіз ПЛР |
0 - 2
0 - 3 |
0 - 5 |
|
ЛР 2 |
Множинна лінійна регресія |
Тест «ПЛР» |
0 - 2 |
Побудова і аналіз МЛР на підставі функції «ЛІНЕЙН» |
0 - 4 |
0 - 6 |
|
ПЗ |
Фіктивні змінні |
Модуль «МЛР» |
0 - 3 |
Побудова і аналіз моделей із фіктивними змінними |
0 - 1 |
0 - 4 |
|
ЛР 3 |
Нелінійні регресії |
СР «ФЗ» |
0 - 2 |
1. Побудова ПНЛР
2. Побудова МНЛР |
0 - 3
0 - 2 |
0 - 7 |
|
ЛР 4 |
Мультиколінеарність Автокореляція |
СР «НлР» |
0 - 2 |
Дослідження МЛР на наявність мультиколінеарності й автокореляції |
0 - 5
|
0 - 7 |
|
ЛР 5 Гетероскедастичність
|
Тест «Мультиколінеарість, Автокореляція» |
0 - 1 |
Оцінка наявності гетероскедастичності |
0 - 5
|
0 - 6 | |
|
|
|
|
|
| ||
|
ПЗ |
Модуль
|
|
|
ПМК «Економетрика» |
0 – 10 |
0 -10 |
|
СР |
Розрахунок і аналіз моделей множинної регресії із фіктивними змінними |
|
0 - 5 |
|
|
0 - 5 |
|
Всього |
|
|
0 -15 |
|
35 |
0 - 50 |
Економетрика
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. Оператор оцінювання МНК. Властивості оцінок параметрів.
Парна лінійна регресія.
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.