Вопрос 1.Эконометрика как наука, предмет, цель задачи

Вопрос 1.Эконометрика как наука, предмет, цель задачи

Эконометрика-наука, предметом изучения которой является количественное выражения и взаимосвязи эк явлений и процессов

Цель-разработка способов и моделирования количественных анализов реальных эк-х объектов.

Задачи эконометрики-является спецификация моделей-это подбор эк моделей для эмпирического анализа),параметризация моделей-оценка параметров построения моделей,)верификация моделей-проверка кач-ва параметров моделей и самой модели в целом, прогнозирование моделей- составление прогноза и рекомендации для конкретных эк явлений по результатам эк моделирований.

Вопрос 2 классы эконометрических моделей

Основа механизма эконом модели –является эконометрическая модель.Записывается и изучается с помощью эмпирических, статистических данных. Модель учитывает реальные условия существования объекта и не противоречит общим законам эконометрики. Общий вид эк модели выглядит так Y=f(x)+∑ где у- наблюдение значимой зависимой переменной

F(x)-объясняемая часть, которая зависит от значений,объясняющих переменных (факторов)

∑- случайная составляющая (ошибка)

Объясняемая переменная Y- случайная величина некоторых распределений при заданных значений объясняющих переменных x=(i=1,n)

Задачи эк моделей

- определить объясненную часть, пользуясь экспериментными данными

-получить оценки параметров, распределение составления

Все эк модели делятся на 3 класса

1) Регрессионные модели с 1 уравнением-результативный признак представляет вв виде функций от факторных признаков Y=f(x1,x2,x3…..xn)+ ∑.

Объясняемая составляющая f(x1,x2,x3…..xn)=Mx мат ожидание

Уравнение регрессионной модели имеет вид Y= Mx(Y)+ ∑

2) Системы одновременных уравнений- состоят из тождественных и регрессионных уравнений,в которых на ряду с факторными признаками включены результативные признаки из других уравнений системы. Таким образом, в системе уравнения одни и те же уравнения рассматриваются как зависимые переменные в одних уравнениях и независимых других.

3) Модели временных рядов

Результативный признак является функции переменной времени или переменных, относЯтся к другим моментам времени

Примерами являются на 1 класс- модель цены от объема поставки, модель спроса от цены на отдельный товар от реальных доходов потребителей,

На 2 класс- модель спроса и предложения. Модель формирования доходов,

На 3- эк модели отражают свойства изучаемых явлений, например свойство времени двигаться вперед

Вопрос 3 Типы данных и виды переменных в эконометрике

-Пространственные – набор сведений по разным объектам,взятым за один и тот же период времени

-Временные – набор сведений,характеризующий один и тот же объект за разный период времени(индекс потребительских цен за последний год)

Виды переменных

-экзогенные-независимые «х» значения из вне моделей

-Эндогенные –зависимые «y»-зависимые

-Лаговая переменная может как экзогенная и эндогенная дотируются предыдущим моментом времени и нах-ся в уравнении с текущими переменными

-Предопределенные (лаговые и текущие экзогенные переменные, лаговые эндогенные переменные.

Вопрос 4 Этапы эконометрического моделирования

1)Постановочный этап- формулируем цель исследования (анализ).Определяем эк модели переменных

2)Априорный этап-анализируем, изучаем эконом явления, формулируем их до начала моделирования

3)Параметризация - определяем вид эк модель, выражаем в мат форме,взаимосвязь между ее переменными, формулируем исходные предпосылки

4)Информ этап-набираем необходимую информацию

5)Идентификация- проводим статистич анализ модели, оцениваем качество ее параметров

6)Верификация- проверяем истинность модели,определяем насколько соответствует реальная эк модель

Вопрос 5 Линейная парная регрессия. Расчет параметров регрессии

Линейная парная регрессия-УРАВНЕНИЕ связи 2-х переменных у=f^(x),

Где у-зависимая переменная, х- независимая, объясняющая. Различают линейные и нелинейные регрессии. Линейная имеет вид e=a+bx+E.

Нелинейная регрессиия делится на 2 класса- регрессия нелинейная по оцениваемому параметру, нелинейная по оцениваемому параметру.

Пример 1- ресгрессия по объясняемомоу параметру y=a+b1x+b2x^2+b3x^3+E

Y=a+b/a+E-РАВНОСТОРОННЯЯ гипербола.

Пример 2

Степеная y=a*x^b*E x^b* -ПОКАЗАТЕЛЬНАЯ

Показательная y=a*b^x*E

Экспозициональная Y=e^a+bxE

Оценки параметров линейной регрессии могут быть найдены разными

методами, наиболее распространенным является метод наименьших квадратов. Данный метод позволяет получить такие оценки параметров, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от расчетных (теоретических) значений (рассчитанных по уравнению регрессии) минимальна.

Непосредственно коэффициенты уравнения рассчитываются по представ-

ленным справа формулам; черта сверху означает осреднение.

МНК (метод наименьших квадратов) является достаточно точным приемом и

позволяет получить вполне надежные результаты. Одновременно он является интерполяционным методом, поскольку обеспечивает с определенной вероятностью предсказание любых значений в интервале изученных значений.

Напомним, что экстраполяционный метод (в отличие от интерполяционного)

дает возможность предсказывать результаты за пределами изученной области. После того как уравнение регрессии найдено, необходимо определить его статистическую пригодность, т.е. выяснить, насколько оно верно (надежно) предсказывает в интервале x1; x2; … xn экспериментальные результаты для у. Подобную оценку принято называть проверкой на значимость или адекватность.

Вопрос 6. Линейная парная регрессия. Экономическая интерпретация параметров регрессии

Линейная парная регрессия-УРАВНЕНИЕ связи 2-х переменных у=f^(x),

Где у-зависимая переменная, х- независимая, объясняющая. Различают линейные и нелинейные регрессии. Линейная имеет вид e=a+bx+E.

Экономическая интерпретация - это объяснение смысла, содержания полученных коэффициентов регрессии. На экономическую интерпретацию коэффициентов регрессии оказывают влияние такие факторы, как сфера экономики, для которой строится эконометрическая модель, количество исходных данных (объем совокупности) для анализа изучаемого явления и т.п. Одним из важнейших факторов интерпретации коэффициентов регрессии является вид полученной модели. Например, для линейно эконометрической модели вида у = а0+а1*х экономическая интерпретация коэффициентов регрессии а0 и а1 будет следующей: с увеличением уровня фактора х на единицу значение результата увеличивается на а1 единиц. Влияние неучтенных факторов составляет а0 ед. Если в результате моделирования была получена гиперболическая модель вида у = а0+а1/х, то экономическая интерпретация коэффициентов регрессии для такой модели будет следующим: свободный член рассматриваемой зависимости а0 представляет собой обобщенное воздействие всех неучтенных факторов на зависимый показатель; экономический смысл коэффициента регрессии а1 определяется условиями анализа, например, при анализе зависимости трудоемкости производства в сельском хозяйстве коэффициент регрессии а1 в указанной гиперболической модели будет означать некий расчетный объем затрат труда, который находится в зависимости от урожайности.

Оценка статистической значимости

Присутствия фактора в уравнении

Множественной регрессии.

Значимость уравнений множественной

регрессии в целом оценивается с помощью

критерия Фишера: F=R²/1-R² * n-m-1/m

Если F табл< F ф то гипотезу о

незначимости уравнения регрессии не

отвергают. Если F табл> F ф,то

выдвинутую гипотезу отвергают и

принимают альтернативную гипотезу о

статистической значимости уравнения

регрессии.

Оценка значимости коэффициентов чистой

регрессии с помощью t-критерия Стьюдента

сводится к вычислению значения:

 

 

Частный F критерий оценивает стат.

Проверка.

Проверка мультиколлиниарности факторов проведена методом испытания гипотезы по независимым переменным.

Гипотеза Н0: Det /R/=1. Доказано, что величина [n-1-1/Ϭ(2m+5)lg Det R] имеет приближенное расп-ие Х² с (1/2n(n-1))

степени свободы. Если фактическое значение Х² факт > Х² табл, то Н0 откл. Это означает, что Det /R/=(не равно)1. не диагональным ненулевым коэф. корреляции указывают на колиниарность факторов. Мультиколиниарность считается доказанной.

Вопрос 1.Эконометрика как наука, предмет, цель задачи

Эконометрика-наука, предметом изучения которой является количественное выражения и взаимосвязи эк явлений и процессов

Цель-разработка способов и моделирования количественных анализов реальных эк-х объектов.

Задачи эконометрики-является спецификация моделей-это подбор эк моделей для эмпирического анализа),параметризация моделей-оценка параметров построения моделей,)верификация моделей-проверка кач-ва параметров моделей и самой модели в целом, прогнозирование моделей- составление прогноза и рекомендации для конкретных эк явлений по результатам эк моделирований.