- •1. Сутність моделювання як методу наукового пізнання.
- •2. Особливості та принципи математичного моделювання.
- •3. Основні дефініції економіко-математичного моделювання. Особливості економічних спостережень і вимірів.
- •4. Етапи економіко-математичного моделювання. Елементи класифікації економіко-математичних моделей.
- •5. Основні задачі економетрії.
- •6. Парна лінійна регресія. Метод найменших квадратів.
- •13. Прогнозування значень залежної змінної.
- •14. Визначення коефіцієнта еластичності.
- •15. Економетричний аналіз лінійної функції парної регресії в msExcel.
- •16. Загальна лінійна економетрична модель. Емпірична модель множинної лінійної регресії.
- •17. Етапи побудови економетричної моделі.
- •18. Побудова моделі множинної регресії; проведення кореляційного аналізу за допомогою msExcel.
- •19, Перевірка статистичної значущості коефіцієнта множинної детермінації за критерієм Фішера.
- •20, Визначення дисперсій оцінок параметрів та їх стандартних
- •21, Розрахунок довірчих інтервалів для оцінок параметрів із заданою надійністю. Розрахунок довірчих інтервалів для оцінок параметрів , та із заданою надійністю
- •23, Визначення часткових коефіцієнтів еластичності.
- •24, Моделі з порушенням передумов використання звичайного методу найменших квадратів.
- •26. Суть гетероскедастичності. Гетероскедастичність і зважений метод найменших квадратів.
- •27. Основні поняття і попередній аналіз рядів динаміки: поняття часового ряду.
- •28. Основні поняття і попередній аналіз рядів динаміки: основні характеристики динаміки часового ряду.
- •29. Основні поняття і попередній аналіз рядів динаміки: систематичні та випадкові компоненти часового ряду.
- •30. Перевірка гіпотези про існування тренда
- •31. Методи прогнозування часових рядів: методи соціально-економічного прогнозування.
- •32. Методи прогнозування часових рядів: прогнозування методів часового ряду за середніми характеристиками.
- •33. Методи прогнозування часових рядів: прогнозування тенденцій часового ряду за механічними методами.
- •34. Методи прогнозування часових рядів: прогнозування тенденцій часового ряду за аналітичними методами.
34. Методи прогнозування часових рядів: прогнозування тенденцій часового ряду за аналітичними методами.
Аналітичні методи згладжування часових рядів ґрунтуються на припущенні, що відомий загальний вигляд невипадкової складової часового ряду. Вони реалізуються за допомогою регресійних та адаптивних методів.
Адаптивні методи прогнозування
Адаптивні методи прогнозування застосовуються в ситуації зміни зовнішніх умов, коли найбільш важливими стають останні реалізації досліджуваного процесу. Загальна схема побудови адаптивних методів може бути подана так:
1) за кількома першими рівнями ряду будується модель і оцінюються її параметри;
2) на основі побудованої моделі розраховується прогноз на один крок вперед, причому його відхилення від фактичного рівня ряду розцінюється як помилка прогнозування, яка враховується відповідно до прийнятої схеми коригування моделі;
3) за моделлю з відкоригованими параметрами розраховується прогнозна оцінка на наступний момент часу тощо.