- •1.Поняття економ-ої моделі, її складові частини
- •2.Роль, місце економ моделей в управл ек сист-и
- •3.Прич, що спон появу випад склад-ої регрес мод
- •4.Етапи побудови економетричної моделі
- •5.Специфікація економетричних моделей
- •6.Помилки специфікації моделей регресії
- •7.Парам-и моделі парн лін регресії. Сутн-ь й оцінюв
- •8.Мнк оцінюв-я параметрів парної лінійної регресії
- •9.Коеф-т детерм-ії й корел-ії для моделі парної регресії. Перев-а суттєв-і коеф-а де терм-ії за t-крит
- •10.Коеф. Детерм-ї (кд) та корел-ї (кк) для моделі парної регресії. Перевірка суттєвості кд за допом. F-крит.
- •16.Коеф. Множ. Корел. Та детермінації та перевірка їх статистичної значимості
- •17.Передумови застос-ня мнк для оцінки пар-ів множ. Лін. Регресії.
- •18.Дисперсійно-коваріац матриця оцінок параметрів
- •19.Надійні інтервали для оцінок парам-ів множинної лінійної моделі регресії
- •20.Точковий та інтервальний прогноз на основі побудованої моделі лінійної множинної регресії
- •21.Значимість економетричної моделі.
- •22.Знач-ть оцінок парам-ів множ лін моделі регресії
- •23.Прогнозув залеж змінної на осн-і економ моделі
- •25.Поліноміальна модель. Визнач-я вектора * статист аналіз моделі
- •26.Гіперболічна модель. Визнач-я вектора * статист аналіз моделі
- •27.Показник модель. Визнач-я параметрів, статист аналіз моделі
- •29. Сутність виробничої функції та її застосування
- •30. Поняття фіктивних змінних.Приклад
- •31.Врахув-я якісних факторів в лін-х економет-х моделях за доп фіктивних змінних
- •32. Моделі з фікт-и регресорами: моделі, що містять тільки фікт-і незал-і змінні та моделі, що містять як фіктивні, так і кількісні незалежні змінні
- •33. Моделі з фіктивними залежними змінними
- •34. Порівняння двох регресійних моделей. Тест Чоу
- •35.Суть та наслідки мультикол-сті (м).
- •36.Тест-ня наявності мультикол-ті (м) в моделі.
- •37.Алгоритм Фаррара-Глобера.
- •38.Методи усунення мультикол-ті.
- •39.Алгоритм покрокової регресії.
- •41.Негат наслідки наявності гетероск-ті залишків в лін моделях
- •42.Негативні наслідки наявності автокореляції залишків в лінійних моделях.
- •43.Негативні наслідки наявності мультик-і.
- •44.Тест Гольдфельда-Квандта. Пос-ть його вик-ня.
- •45.Алгоритм теста Глейсера.
- •46.Перевірка наявності гетероскедаст-і залишків на основі теста коеф-а рангової кореляції Спірмена
- •40.Поняття про гомо- та гетероскедас-ть залишків.
- •47.Узагальнений метод найменших квадратів для моделі з гетероскедастичністю залишків.
- •48. Зважений метод найменших квадратів.
- •49.Суть та наслідки автокор-ії стохаст-ої складової
- •50.Алгоритм Дарбіна-Уотсона для виявлення автокореляції залишків першого порядку.
- •52. Критерій фон Неймана.
- •51.Цикл та нециклічний коефіцієнт автокореляції(а)
- •53.Узаг-ий мнк для знаходж-я оцінок параметрів моделі з автокорельов-и залишками
- •56.Метод Кочрена – Оркатта.
- •54.Метод Ейткена оцін парам моделі з автокор зал
- •55.Метод перетвор-я вихідної інфор-ії в оцінюв-і параметрів моделі з автокорельов-и залишками
- •58.Оцін параметрів моделі з автокор залишками методом Дарбіна
- •57.Алгоритм методу Кочрена-Оркатта.
- •59.Поняття часового лагу. Моделі з часовим лагом незалежних змінних.
- •60.Авторегресійні моделі.
- •61.Оцінюв-я авторегресійних моделей з часовим лагом незалежних змінних.
- •62.Автокореляція часового ряду, коефіцієнт автокореляці, автокореляційна функція
- •63.Часовий ряд в загальному вигляді.
- •65. Виявлення тренду часового ряду.
- •66. Методи визначення тренду часового ряду.
- •67.Криві зростання.
- •68.Методи вибору форми тренду.
- •69.Оцінка адекватн-і і точності трендових моделей.
- •70.Застос-я фіктивних змінних у модел-і сез колив
- •71.Основні етапи аналізу часових рядів
- •72.Метод ковзної середньої для згладж час ряду
- •73.Експоненційне згладжування
- •75.Стаціонарні та нестаціонарні часові ряди. Основні характеристики часових рядів.
- •76.Поняття системи економічних рівнянь. Приклади моделей на основі системи одночасних рівнянь
- •77.Структурна та звед форми одночасних рівнянь
- •80.Алгоритм непрямого мнк
- •78.Ідентифік-ія. Необхід та достатня умова ідентиф.
- •79.Непрямий мнк оцінювання параметрів системи одночасних рівнянь.
- •81.Рекурсивні системи одночасних рівнянь, оцінювання їх параметрів
- •82.Проблеми ідентифікації системи одночасних рівнянь
- •83.Оцінюв-я параметрів системи одноч-их рівнянь двох кроковим методом найменших квадратів
- •84. Алгоритм двокрокового методу найменших квадратів (2мнк)
- •85.Трьохкроковий метод найменших квадратів
- •86.Прогноз ендогенних змінних.
1.Поняття економ-ої моделі, її складові частини
Економ-а модель - функція чи система ф-ій, що описує кореляційно-регресійний зв’язок між екон показниками, причому залежно від причинних зв’язків між ними один чи кілька із цих показників розгляд-я як залежні змінні, а інші - як незалежні. У заг-у випадку рівняння в економ-ій моделі має вигляд: Y=f(x1, x2,…,Xm,u), де У- резул-т, або залежна змінна, змінюв-я якої описує дане рівн-я; х1, х2,..., хm - фактори, або незалежні змінні, що визнач-ь поведінку У, u - стохастична складова. Економ-а модель склад-я: 1)Набір рівнянь поведінки, які вивод-я з екон-ї моделі. Ці рівняння включ-ь деякі змінні, знач-я яких спостеріг-я, а також «збурення», які відтвор-ь ефект від змінних, не включ-их до моделі у явному вигляді, та ефект від непередбачуваних подій. 2)Опис імовірнісного розподілу «збурень» (помилок).
2.Роль, місце економ моделей в управл ек сист-и
Сучасні методи управл-я екон системами та процесами баз-я на широкому викор-і математ-их методів та ЕОМ. Коли в екон науці постали задачі, які не вдається розв’язати за доп-ою традиційних екон методів, матем-ка посіла в цій науці одне з осн-их місць. Сформув-я напрямок теоретично-практичних досліджень - екон-ко-матем-не моделюв-я, що є вираж-ям процесу математизації наукового екон знання. Економ-ні моделі кількісно описують зв’язок між вхідними показниками екон системи (X) та результативним показником (Y). У аг-му вигляді економ-ну модель можна записати так: Y = f(X,u), де X - вхідні екон показники; u - випадкова, або стохастична, складова.
3.Прич, що спон появу випад склад-ої регрес мод
Стохастичну складову ε економ-ої моделі наз помилкою (залишком, збуренням, відхил-ям). Причини виникн-я:
1)Регресійна модель являє собою складне переплет-я різних факторів, багато з яких фізично не можна врахувати в моделі. 2)Неправильно вибрана форма функц-ої залежності між змінними в моделі через недостатнє дослідж-я процесу, який підлягає моделюв-ю, або неправильно вибрані пояснювальні змінні. 3)Агрегув-я змінних. Залежн-ь між факторами являють собою залежн-і між цілими комплексами подібних величин. 4)Помилки вимірюв-я, які можуть бути допущ-і під час аналізу й обробки статист-их даних. 5)Обмеж-ь статист-их даних проявл-я в тому, що більшості моделі виражаються переважно неперервними функціями, але при цьому використовується набір даних, що має дискретну структуру. 6)Непередбаченість людського фактора, може бути одним із головних проявів відхилень незал-ої змінної в модельованих знач-ях.
4.Етапи побудови економетричної моделі
Етапи побудови економ-ої моделі: 1)Знайомство з екон теорією, висун-я гіпотези взаємозв’язку. Чітка постановка задачі. 2)Специф-я моделі, тобто сформул-я теоретичних уявл-ь і прийнят-я гіпотези у вигляді мате мат-их рівнянь, які встановл-ь зв’язки між осн-и визначальними змінними за припущ-я, що всі інші змінні є випадковими. 3)Формув-я масивів вихідної інформації згідно з метою та завдан-и дослідж-я. 4)Оцінка параметрів економ-ої моделі МНК, що дає змогу про аналіз-и залишки і визнач чи не суперечить специфікація моделі передумовам “класичної” моделі лін-ої регресії. 5)Якщо деякі передумови моделі не викон-я, то для продовж-я аналізу треба замін-и специфікацію або застосов-и інші методи оцінюв-я параметрів. 6)Провед-я аналізу вірогідності моделі та визнач-я прогнозу за побудов-ою моделлю.