Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
6. Эконометрика.Курс лекций.Ч.2.Булдык.doc
Скачиваний:
36
Добавлен:
14.11.2018
Размер:
2.93 Mб
Скачать

Г.М.Булдык

Эконометрика

Часть II

Минск, 2010

Г.М.Булдык

Эконометрика

Часть II

Учебное пособие

для студентов экономических специальностей

высших учебных заведений

Минск, 2010

ББК 65.050я73

УДК 330.4+519.8(075.6)

Р е ц е н з е н т ы : доктор физико-математических наук, профессор В.В. Амелькин,

кандидат физико-математических наук, доцент А.Е. Руденок

Булдык Г.М.

Б 90 Эконометрика: Учебное пособие. – Мн.: ИПП, 2010. - 100с.: ил.

.

Дается методическое обоснование моделирования, рассматриваются статистические методы выявления корреляционных связей, методы проверки существенности корреляционных связей, однофакторные и многофакторные регрессионные модели, прогнозирование на основе факторных регрессионных моделей, методы моделирования и прогнозирования динамических рядов. Все методы иллюстрируются примерами.

Для студентов экономических специальностей высших учебных заведений. Будет полезно специалистам, занимающихся моделированием и прогнозированием экономических процессов.

Б - 95 ББК 65.050я73

Булдык Георгий Митрофанович – доктор педагогических наук, профессор по специальности «Математика». Автор 134 научно-методических работ. Среди них учебник «Статистическое моделирование и прогнозирование», учебные пособия: «Теория вероятностей и математическая статистика», «Сборник задач и упражнений по высшей математике. Теория вероятностей и математическая статистика», «Руководство к решению задач и упражнений по теории вероятностей и математической статистике», «Сборник задач и упражнений по высшей математике».

Основные научные интересы связаны с разработкой современной концепции преподавания математики. Г.М. Булдык является автором монографий: «Формирование математической культуры студентов экономических специальностей», «Многофакторные динамические модели».

ã Г.М.Булдык, 2010

Предисловие

В настоящее время общепризнанна роль математических методов в развитии экономической науки. Этому способствовали успехи, достигнутые учеными-экономистами и математиками при изучении экономических закономерностей.

Применение математики в экономике предполагает не просто проведение различного рода экономических расчетов, а использование ее для изучения экономических закономерностей, получения новых теоретических выводов, нахождения наилучших экономических решений. Главные преимущества математики как средства научного познания раскрываются при построении математических моделей, заменяющих в определенных отношениях исследуемые объекты. Математические модели экономики, отражающие с помощью математических соотношений основные свойства экономических процессов и явлений, представляют собой эффективный инструмент исследования сложных экономических проблем.

Дальнейшее успешное продвижение предполагает углубленное изучение количественных закономерностей, характеризующих анализируемые, прогнозируемые и планируемые экономические процессы. При этом важную роль играет совокупность методов обработки статистических данных, основывающихся на применении концепций и процедур математической статистики. Поскольку в настоящее время большее значение приобрело создание систем моделей планирования и прогнозирования, а также базирующихся на них автоматизированных систем управления, то значительно возрос интерес к методам определения параметров экономико-математических моделей, общая структура которых уже выяснена на предварительных этапах исследования. Статистический подход к определению этих параметров представляет собой ядро необходимого этапа разработки таких моделей. Велико его значение и в процессе определения важнейших направлений совершенствования экономико-математических моделей планирования и прогнозирования.

В данной книге специфический эконометрический подход к изучаемым вопросам проявляется не в том, что примеры и терминология берутся из экономической области, а главным образом в том внимании, которое уделяется вопросу о соответствии выбранной модели изучаемому объекту. При этом в первую очередь уделяется внимание возможным формулировкам гипотез, среди которых необходимо сделать выбор, с тем чтобы применять рекомендуемые процедуры оценивания параметров модели.

Учебное пособие открывается развернутым введением, знакомящим с наиболее простыми и в то же время характерными понятиями и идеями, используемыми в экономических исследованиях.

В первой главе рассматриваются модели, содержащие стохастические зависимости. Приводятся методы определения наличия и проверки корреляционной связи, строятся однофакторные и многофакторные регрессионные модели. Здесь же изучаются задачи дисперсионного и ковариационного анализа. Рассматриваются прогнозирование и способы определения ошибок прогнозов по регрессионным моделям.

Во второй главе подробно анализируются динамические ряды и иллюстрируется построение однофакторных динамических моделей на конкретных экономических примерах. Исследуется адекватность построенных моделей моделируемым объектам.

Значительное место при проверке адекватности моделей отводится логическому анализу и установлению истинности статистических гипотез о связи между параметрами и переменными модели.

Рассматриваются методологические аспекты краткосрочного и долгосрочного прогнозов, оценивается их точность и надежность. Для проверки точности прогноза используется ретроспективный прогноз, т.е. прогноз для прошедшего периода времени. Затем полученные результаты сравниваются с фактической динамикой. Такое сравнение проводится по значению средней квадратичной ошибки или средней ошибки аппроксимации.

Таким образом, данное учебное пособие охватывает достаточно широкий круг задач, изучаемых эконометрикой, и будет полезен экономистам, использующим математические методы в практической деятельности, аспирантам и студентам старших курсов вузов, сталкивающимся с проблемой определения параметров экономико-математических моделей на основе обработки статистических данных.

Одним из условий успешного применения на практике изложенных в учебнике математических моделей является использование персональных ЭВМ, которые позволяют достигать гибкости при тестировании модели и высокого быстродействия.

Автор выражает искреннюю благодарность рецензентам книги – доктору физико-математических наук, профессору В.В. Амелькину, кандидату физико-математических наук, доценту А.Е. Руденку за высказанные ими ценные советы и замечания, способствовавшие улучшению содержания учебного пособия.

Все отзывы и пожелания просьба направлять по адресу: г. Минск, ул. Тимирязева, 65А, ИПП, кафедра «Финансы и кредит».

Автор