- •Аналіз якості моделі: довірчі інтервали для оцінок параметрів економетричної моделі.
- •Аналіз якості моделі: перевірка загальної якості рівняння регресії.
- •Аналіз якості моделі: перевірка статистичної значущості оцінок параметрів економетричної моделі.
- •4. Визначення дисперсій оцінок параметрів та їх стандартних помилок.
- •5. Визначення коефіцієнта еластичності
- •6. Визначення параметрів вибраного рівняння.
- •7. Визначення часткових коефіцієнтів еластичності.
- •8.Випадкові збудники в рівнянні лінійної регресії.
- •9.Гетероскедастичність і зважений метод найменших квадратів.
- •10.Гомоскедастичні та гетероскедастичні моделі.
- •11.Економетричний аналіз лінійної функції парної регресії в ms Exel.
- •12.Елементи класифікації економіко-математичних моделей.
- •13.Емпірична модель множинної лінійної регресії.
- •14.Етапи економіко-математичного моделювання.
- •15.Етапи побудови економетричної моделі.
- •16.Загальна лінійна економетрична модель.
- •17.Метод найменших квадратів.
- •19.Методи прогнозування часових рядів: прогнозування тенденцій часового ряду за аналітичними методами.
- •20.Методи прогнозування часових рядів: прогнозування тенденцій часового ряду за середніми характеристиками.
- •21.Методи прогнозування часових рядів: прогнозування тенденцій часового ряду за механічними методами.
- •22.Моделі з порушенням передумов використання звичайного методу найменших квадратів.
- •23. Основні дефініції економіко-математичного моделювання.
- •24.Основні задачі економетрії.
- •25.Основні поняття і попередній аналіз рядів динаміки: основні характеристики динаміки часового ряду.(26)
- •27.Основні поняття і попередній аналіз рядів динаміки: поняття часового ряду.
- •29.Особливості економічних спостережень і вимірів.
- •30.Особливості математичного моделювання.
- •31.Парна лінійна регресія.
- •32.Перевірка гіпотези про існування тренда.
- •33.Перевірка статистичної значущості коефіцієнта множинної детермінації за критерієм Фішера.
- •34.Побудова моделі множинної регресії.
- •35.Принципи математичного моделювання.
- •37.Прогнозування значень залежної змінної.
- •Розрахунок довірчих інтервалів для оцінок параметрів , та із заданою надійністю
- •Розрахунок прогнозного значення та побудова для нього із заданим рівнем значущості довірчих інтервалів
- •42.Суть гетероскедастичності.
7. Визначення часткових коефіцієнтів еластичності.
Визначивши окремі коефіцієнти еластичності для виробничої функції Кобба — Дугласа, дістанемо:
Це означає, що граничний приріст продукції за рахунок приросту кожного ресурсу визначається як добуток коефіцієнта еластичності на середню ефективність ресурсу. Параметр a у функції Кобба — Дугласа залежить од вибраних одиниць вимірювання Y, F, L; водночас числове значення цього параметра визначається також ефективністю виробничого процесу. У цьому можна переконатись, порівнявши дві виробничі функції, які відрізняються одна від одної лише значенням параметра a.
Для фіксованих значень F і L тій функції, в якої більше числове значення параметра a, відповідає більше значення Y. Отже, і виробничий процес, який описується цією функцією, буде ефективнішим. Другі похідні функції Кобба — Дугласа мають такий вигляд:
Узявши до уваги, що 0 < < 1 і 0<<1, YFF < 0 і YLL < 0, дійдемо висновку: при збільшенні ресурсів граничний приріст обсягу продукції зменшуватиметься. Якщо обсяг продукції у функції Кобба — Дугласа вважати сталим (таким, що дорівнює const), то можна обчислити граничні норми заміщення ресурсів: Звідси бачимо, що гранична норма заміщення ресурсів у функції Кобба — Дугласа визначається як добуток співвідношень величин ресурсів та їх коефіцієнтів еластичності.
8.Випадкові збудники в рівнянні лінійної регресії.
Щоб урахувати наявність впливу факторів, які не входять до економ. моделі, ввод. стохаст. складова U. Математ. аналіз цієї складової дає змогу зробити висновок про те чи можна її вваж. випадковою, чи містить вона системат част. відхилень, яка може бути зумовлена наявністю тих чи інших помилок у моделюванні. У клас. лінійній економ. моделі змінна u інтерпрет. як випадк. змінна, що має розподіл з мат сподів, яке =0, і пост. дисперсією. Це дає змогу розгляд змінну u як стохастичне збурення ( помилку, відхилення). Згідно з цент. Гоаничн. теоремою стохаст. складова економ. моделі розподілена за норм. законом.
Ut- випадкові збурювання ( помилки) , що характеризують відхилення фактичних значень ендогенної змінної від рівняння регресії ( теоретичної залежності). Джерелами виникнення помилок виступають труднощі у вимірювання у вимірі даних (помилки вимірів ендогенних і екзогенних змінних моделі), основна особливість процесу моделювання, яка полягає у тому, що будь-яка модель є спрощенням дійсності, та помилки специфікації моделі( включення несуттєвих регресорів у модель, включення істотних незалежних факторів і т.п).
Причини, що спонук. появу:
1)будь-яка економ. модель. є спрощення реальн. ситуації, яка є переплетінням різних ф-цій, багато яких не можливо врахувати в моделі.2) неправ. вибрана ф-ціон. залежн. внаслілок недостат. дослідження процесу. Так виробн. Ф-ція описує залежність У від Х може бути: У=β0+β1*х, та насправді не лінійна.3)не вірно вибрані пояснювальні змінні.
4) Складна форма зв’язку між цілими компон. подібн. величин.5)помилки при обробці та аналізі стат. даних.
6)будь-ка стат. функція обмежена, опис не перерв. факторами, але при використ. вибірк. даних з дискр. структурою.
7)людський фактор, який не можливо врахувати.