- •Економетрія як наукова дисципліна, її зв'язок з іншими ек-ми дисциплінами
- •Місце курсу серед дисциплін фундаментальної підготовки бакалаврів з економічних спеціальностей
- •Структура курсу
- •Економічні задачі, які розв'язують за допомогою економетричних методів
- •Коротка історична довідка
- •Тема 1. Математичне моделювання як метод наукового пізнання економічних явищ і процесів
- •Основні етапи економетричного аналізу
- •2. Загальні принципи моделювання в економіці
- •3. Кореляційно-регресійний аналіз в економіці
- •4. Економетрична модель та її елементи
- •Статистична база економетричних досліджень
- •Особливості математичного моделювання економічних систем
Особливості математичного моделювання економічних систем
В економіко-математичному аналізі інформація формується, як правило, у результаті спостереження за об'єктом дослідження. При отримуванні, оцінюванні та використанні цієї інформації слід мати па увазі важливі специфічні риси джерела даних.
Суттєве значення мають стохастичні (випадкові) фактори, які виявляються у впливі па економіку як з боку природи та суспільства, так і у внутрішньоекономічних зв'язках. Через складність і динамічність техніко-економічних, особливо соціально-економічних, процесів попередній розрахунок економічних показників можливий лише з певним рівнем довіри.
Водночас величезні масштаби економічної системи, розгалуженість зв'язків між її елементами та відома інерційність значною мірою зумовлюють майбутній її етап попереднім. Тому розвиток системи можна передбачити з великою мірою впевненості.
В означеній ситуації найприйнятнішими методами дослідження є методи математичної статистики, адаптовані до економічних явищ. Саме ці методи дають змогу будувати економетричні моделі та оцінювати їх параметри, перевіряти гіпотези стосовно властивостей економічних показників і форм зв'язку між ними. Однак особливість економетричного підходу до моделювання економічних об'єктів полягає не у використанні економічної термінології, а насамперед у детальному дослідженні відповідності вибраної моделі явищу, що вивчається, а також в аналізі якості статистичної інформації, що є основою параметризації (оцінювання параметрів) моделей.