- •М1жрегюналына академ1я управл1ння персоналом
- •О. Л. Лещинський, в. В. Рязанцева, о. О. Юнькова
- •Об'скт, предмет, мета I завдання економетрп
- •Основнi етапи економетричного аналiзу
- •Економiчнi задачу якi розв'язують за допомогою економетричних методiв
- •МНсце курсу серед дисциплiн фундаментально! шдготовки бакалаврiв з економiчних спецiальностей
- •Структура курсу
- •Коротка юторична довщка
- •Контрольнзапитання
- •1.1. Загальнi принципи моделювання в економщ
- •1.1.1. Поняття математично! моделi
- •1.1.2. Етапи побудови еконогшчно! модел1
- •1.1.3. Класифшащя моделей
- •1.2. Кореляцшно-регресшний анал1з в економМ
- •2) Визначення тГсноти зв'язку (задача кореляцшного аналГзу).
- •1.3. Економетрична модель та и елементи
- •1.4. Статистична база економетричних дослщжень
- •1.5. Особливост математичного моделювання економ1чних систем
- •Контрольш запитання
- •2.1. Приклади парних зв'язмв в економщ
- •2.2. Лшшна модель з двома зм1нними
- •2.3. Метод найменших квадралв
- •Властивост оцшок параметр1в
- •Контрольнзапитання
- •Вправи та завдання
- •3.1. Багатофакторш економетричш модел1 та Ух специфшащя
- •3.2. Метод найменших квадралв 3.2.1. Основн1 припущення
- •3.2.3. Оцшювання за методом найменших квадралв та штерпретащя результалв
- •3.3.2. Перев1рка значущосп та flOBipni штервали
- •3.4. Прогнозування за лшшною моделлю
- •3.5. Методи побудови багатофакторноУ регресшноУ модел1
- •3.6. Етапи дослщження загальноУ лшшноУ модел1 множинноУ регресп
- •3. Перевiрити статистичну значупцсть отриманих результапв:
- •Приклад параметризацм та дослщження багатофакторноУ регресшноУ модел1
- •Контрольш запитання
- •Вправи та завдання
- •4.1. Поняття про мультиколшеаршсть та и вплив на оцшку параметр1в модел1
- •4.2. Тестування наявност мультиколшеарносп
- •4.3. Алгоритм Фаррара — Глобера
- •Приклад дослщження наявност мультиколшеарносп на основ1 алгоритму Фаррара — Глобера
- •4.4. Засоби усунення мультиколшеарностч. Метод головних компонент1в
- •Алгоритм методу головних компонешчв
- •Контрольш запитання
- •Вправи та завдання
- •5.1. Виявлення гетероскедастичност та и природа
- •5.2. Тестування наявност гетероскедастичност
- •5.2.1. Параметричний тест Гольдфельда — Квандта
- •5.2.2. Непараметричний тест Гольдфельда — Квандта
- •5.2.3. Тест Глейсера
- •5.3. Трансформування початковоУ модел1
- •VXVX VX VX
- •5.4. Оцшювання параметр1в багатофакторноУ регресшноУ модел1 на основ1 узагальненого методу найменших квадралв
- •Контрольш запитання
- •6.1. Природа автокореляцм та и наслщки
- •6.2. Тестування наявност автокореляцм
- •6.2.1. Критерш Дарбша — Уотсона
- •6.2.2. Критерш фон Неймана
- •6.2.3. Коефщ1енти автокореляцм та IX застосування
- •6.3. Параметризащя модел1
- •6.3.1. Метод Ейткена
- •X UtUt-1
- •X utut-I
- •6.3.2. Метод Кочрена - Оркатта
- •6.4. Приклад оцшювання параметр1в модел1 з автокорельованими залишками
- •Контрольш запитання
- •7.1. Поняття лага та лагових моделей в економщ
- •7.2. Оцшювання параметр1в
- •7.3. Оцшювання параметр1в авторегрес1йних моделей
- •Контрольн1запитання
- •8.1. Поняття про системи одночасних р1внянь
- •8.2. Приклади систем одночасних р1внянь
- •1. Модель "попит — пропозищя".
- •3. Модель р1вноваги на ринку грошей (модель lm).
- •8.3. Структурна та зведена (прогнозна) форми системи р1внянь
- •1. Структурна форма економетрично! мoделi.
- •3. Зеедена форма економетрично! модель
- •8.4. Поняття щентифшацм (ототожнення) системи р1внянь
- •Необхщш й достатн умови щентифшованосп
- •Необхщна I достатня умова щентифшованосп
- •8.5. Методи оцшювання паpаметpiв систем piвнянь
- •8.5.1. Непрямий метод найменших квадралв оцшювання параметр1в точно щентифшованих систем
- •8.5.2. Метод шструментальних змшних
- •8.5.3. Двокроковий метод найменших квадралв оцшювання параметр1в надщентифшованих систем
- •8.5.4. Трикроковий метод найменших квадралв
- •8.5.5. Мнк для рекурсивних моделей
- •8.6. Прогноз I загальн flOBipni штервали
- •Контрольш запитання
- •Вправи та завдання
- •5.Нехай модель "прибуток — споживання" мае такий вигляд:
- •14. Розглядаеться модель попиту та пропозицп для грошей:
- •9.1. Ямсш економ1чн1 показники
- •9.2. Регресшш модел1 з бшарними незалежними змшними
- •9.3. Регресшш модел1 з бшарними залежними змшними
- •Контрольш запитання
- •Tectobi завдання 3 економетрп' BapiaHt 1
- •7. Критерий ф!шера застосовуеться для перев!рки значущост!:
- •BapiaHt 2
- •6. Критерий ф1шера застосовують для перев1рки значущост1:
- •BapiaHt 3
- •7. Наявшсть мультиколГнеарност! перевгряеться за допомогою:
- •BapiaHt 4
- •4. Дисперс!йно-ковар!ац!йна матриця визначаеться на п!дстав!:
- •7. Критерий Дарб!на - Уотсона застосовуеться для виявлення:
- •BapiaHt 6
- •BapiaHt 8
- •6. Метод Фаррара — Глобера застосовуеться для виявлення:
- •BapiaHt 10
- •5. Критер!й ф!шера застосовують для перев!рки значущост!:
- •Робота 3 таблицями стандартизованого нормального ро3под1лу
- •Список використано! та рекомендовано! л1тератури
- •Економетрш
- •Econometrics
8.6. Прогноз I загальн flOBipni штервали
Точковий прогноз залежних зм!нних визначаеться на п!дстав! зведено! (прогнозно!) форми економетрично! модел!, задано! системою одночасних р!внянь.
Визначення дов!рчих !нтервал!в для цього прогнозу залежить в!д способу, яким було отримано зведену форму модел!.
У загальному випадку дов!рч! !нтервали для кожно! ендогенно! зм!нно! задаються сп!вв!дношенням
г = 1, 2,r,
де t а/2 = Fa — табличне значення критер!ю Ф!шера з дов!рчим р!внем а при ( r, n - k - r +1) ступенях свободи, де r — к!льк!сть
р!внянь системи, n — загальна к!льк!сть спостережень, k — к!льк!сть
2
екзогенних змшних г-го р!вняння системи; ди — дисперсш залишк!в i-го р!вняння модел!.
Дов!рч! !нтервали для вс!х ендогенних зм!нних визначають за формулами
де Xj — матриця спостережень k екзогенних зм!нних, що вв!йшли
в i-те р!вняння системи, розм!ром n х k; X — загальна матриця спостережень розм!ром n х r; r — загальна к!льк!сть р!внянь системи.
Контрольш запитання
ЯкГ основнГ причини використання систем одночасних рГвнянь?
У чому полягае основна розбГжнГсть мГж структурними рГвнян-нями системи Г рГвняннями у зведенГй формГ?
Чому звичайний МНК практично не використовуеться для ощ-нювання систем одночасних рГвнянь?
У чому полягае суть непрямого методу найменших квад-ратГв?
Яка проблема часто виникае в процесГ чисельного оцГнюван-ня параметрГв структурних рГвнянь за оцГнками коефГцГентГв зведе-них рГвнянь?
НазвГть причини негдентифГкованостГ й надгдентифГкованостг систем структурних рГвнянь.
НаведГть необхГднГ й достатнГ умови ГдентифГкованостГ систем.
ЯкГ системи можна оцГнювати звичайним МНК?
У чому полягае суть двокрокового методу найменших квадратГв
(2МНК)?
10. ЯкГ з наступних тверджень е Гстинними, помилковими чи не-визначеними? Вгдповгдь пояснГть.
а.Звичайний МНК незастосовний для оцшювання ко-ефГцГентГв структурних рГвнянь систем одночасних рГвнянь.
б. МНК рГдко використовуеться для оцГнювання коефГцГентГв структурних рГвнянь систем одночасних рГвнянь, тому що Гснують методи отримання бГльш якГсних оцГнок.
в.ЕкзогеннГ та визначенГ змГннГ моделГ по сутГ одне й те саме.
г.1нструментальнГ змшш дають змогу розв'язати одну Гз серйозних проблем систем одночасних рГвнянь — проблему корельо-ваностГ пояснюючо! змГнно! з випадковим вГдхиленням.
д. Проблема негдентифгкованосп передусГм пов'язана з немож- ливГстю отримання оцГнок коефГцГентГв структурних рГвнянь.
е. Не Гснуе единого критерГю для оцГнювання загально! якостГ всГе! системи одночасних рГвнянь.
е. Якщо рГвняння точно ГдентифГкованГ, то оцГнки, отриманГ за методом Гнструментальних змГнних, Г оцГнки, отриманГ за 2МНК, бу- дуть ГдентичнГ.
ж. ОцГнки, отримаш за 2МНК, мають бажаш властивосп лише при великих вибГрках.
з. Для точно ГдентифГкованих систем 2МНК не використо- вуеться.
11.Нехай макроеконом!чна модель закрито! економ!ки мае такий спрощений вигляд:
ct = ро + р1 yt +Et, ' it = Уо + УЛ + vt, . yt = ct + it + gt,
де ct — обсяг споживання в роц! t; yt — ВНП у роц! t; it — обсяг
!нвестиц!й у роц! t; rt — процентна ставка в роц! t; gt — обсяг дер-жавних витрат в роц! t.
а. Як! !з зазначених зм!нних дано! модел! е екзогенними, а як! — ендогенними?
б. Чи е модель точно !дентиф!кованою?
в. Як можна оц!нити параметри модел!?
12.Поясн!ть на приклад! системи трьох р!внянь, що в!дкидання в!д кожного р!вняння системи по одн!й зм!нн!й не може гарантувати !дентиф!кованост! кожного з розглянутих р!внянь.