Класична лінійна регресивна модель і її зв'язок з узагальненою економетричною моделлю

1.1. Економетрична модель в загальному вигляді, її складові елементи, особливості побудови. Етапи побудови економетричної моделі.

1.2. Обчислення оцінок параметрів загальної лінійної економетричної моделі за методом найменших квадратів (1МНК).

1.3. Загальна лінійна економетрична модель, передумови застосування (1МНК).

Статистичні властивості оцінок параметрів загальної лінійної економетричної моделі. Теорема Гауса-Маркова.

1.4. Коваріаційна матриця оцінок параметрів. Стандартні похибки оцінок параметрів. Інтервали надійності для параметрів моделі.

1.5. Перевірка якості та статистичної значущості моделі: коефіцієнт детермінації, критерії Фішера та Стьюдента. Точковий та інтервальний прогноз залежної змінної. Економічна інтерпретація параметрів моделі.

Побудова узагальненої економетричної моделі

2.1. Поняття мультиколінеарності, її вплив на оцінки параметрів моделі. Ознаки мультиколінеарності, алгоритм Фаррара–Глобера. Методи усунення мультиколінеарності.

2.2. Поняття гетероскедастичності залишків, виявлення, узагальнений метод.

2.3. Поняття автокореляції залишків, її наслідки. Методи виявлення автокореляції. Узагальнений метод найменших квадратів. Прогноз на основі узагальненої економетричної моделі.

2.4. Фіктивні змінні.

2.5. Побудова і економічний аналіз моделі Кобба-Дугласа.

Економетричні моделі на основі системи одночасних рівнянь

3.1. Структурна і приведена форми моделі.

3.2. Проблеми ідентифікації.

3.3. Непрямий метод найменших квадратів (НМНК).

3.4. Двокроковий метод найменших квадратів (2МНК).

3.5. Трикроковий метод найменших квадратів (3МНК).

3.6. Прогноз і загальні довірчі інтервали.

Часові ряди

4.1. Основні поняття моделей часових рядів. Вихідна інформація для побудови моделей часових рядів. Вимоги методів математичної статистики до формування рівнів часових рядів. Виявлення аномальних спостережень.

4.2. Перевірка гіпотези існування тенденції. Згладжування часових рядів.

4.3. Розрахунок основних показників динаміки економічних процесів. Аналіз динамічних рядів з допомогою автокорреляційної.функції.

4.4. Побудова моделей часових рядів з допомогою кривих зростання.

4.5. Адаптивні моделі прогнозування.

4.6. Моделювання економічних процесів, схильних до сезонних коливань.

4.7. Моделі авторегресії і моделі стаціонарних та нестаціонарних часових рядів. Прогнозування з допомогою часових рядів.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

Основної:

1. Христиановский В.В. Экономико-математическое моделирование: Учебно-методическое пособие/ Христиановский В.В., Щербина В.П., Донецк, 2009. – ДоНУ. – 335 с.

2. Христиановский В.В., Щербина В.П., Пелашенко А.В., Синицкая Е.В. Экономико-математическое моделирование: Учебно-методическое пособие. – Донецк, 2009. – ДоНУ. – 135 с.

3. Иванов С.Н., Кривенчук О.Г. Эконометрия. Донецьк: ДонНУ - 2004. – 60с.

4. Христиановский В.В., Щербина В.П., Медведева М.И., Флетчер Э. Практикум по прогнозу и риску. - Донецк, 1999. - 288стр.

5. Наконечний С.І., Терещенко Т.О., Романюк Т.П. Економетрія.: Навчальний посібник. –К.:КНЕУ, 1997.-352с.

6. Кремер Н.Ш. Эконометрика: Учебник для вузов/ Н.Ш.Кремер, Б.А. Путко. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008. – 311с.

7. Лук’янченко І.Г., Краснікова Л.І. Економетрика: Практикум з використанням комп’ютера. – К.: Товариство,,Знання”; КОО, 1998. – 220с.

Рекомендований (додатковий)

8. Айвазян С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики: учебник для вузов/ С.А. Айвазян, С.В. Мхитарян. – М.: Юнити, 1998. – 1022с.

9. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып I. – М.: «Мир», 1974. – 248с.

10. Кэндел М. Временные ряды. //«Финансы и статистика» –1981. – 199с.

11. ЛяшенкоИ.Н., ЛяшенкоЕ.И. Математика для экономистов: учебное пособие. Донецк, ДонГУ, 1998.-320с.

12. Лукянченко І.Г., Краснікова Л.І. Економетрика: Підручник. – К.: Товариство,,Знання”; КОО, 1998. – 220с.

ІІІ. МОДУЛЬНЕ ПЛАНУВАННЯ

Порядковий номер і назва модулю	Короткий зміст модулю	Кількість годин
		Ауд	Лек	Лаб.
1. Класична лінійна регресивна модель і її зв'язок з узагальненою економетричною моделлю	Обчислення оцінок параметрів загальної лінійної економетричної моделі за методом найменших квадратів (1МНК). Передумови застосування (1МНК). Статистичні властивості оцінок параметрів загальної лінійної економетричної моделі. Перевірка якості та статистичної значущості моделі. Точковий та інтервальний прогноз залежної змінної. Економічна інтерпретація параметрів моделі	4	2	2
2. Побудова узагальненої економетричної моделі	Поняття мултьтіколінеарності, її вплив на оцінки параметрів моделі. Ознаки мультіколінеарності, алгоритм Фаррара–Глобера. Методи усунення мультіколінеарності. Поняття гетероскедастичності залишків. Поняття автокореляції залишків, її наслідки. Методи виявлення автокореляції. Узагальнений метод найменших квадратів.	8	6	2
3. Економетричні моделі на основі системи одночасних рівнянь	Структурна і приведена форми моделі. Проблеми ідентифікації; непрямий метод найменших квадратів (НМНК); двокроковий метод найменших квадратів (2МНК); трикроковий метод найменших квадратів (3МНК); прогноз і загальні довірчі інтервали	1	1	-
4. Часові ряди	Розрахунок основних показників динаміки економічних процесів. Побудова моделей часових рядів з допомогою кривих зростання. Моделювання економічних процесів, схильних до сезонних коливань. Моделі авторегресії і моделі стаціонарних та нестаціонарних часових рядів. Прогнозування з допомогою часових рядів	1	1	-
Разом:		14	10	4
Форми контролю		КР, залік

 

 

IV ПЛАНИ ПРОВЕДЕННЯ ЛАБОРАТОРНИХ ЗАНЯТЬ ЗА КУРСОМ

 

ЗАНЯТТЯ № 1

ТЕМА: Парна регресивна модель.

План.

1. Розрахунок параметрів парної регресивної моделі за явними формулами та у матричному вигляді.

2. Розрахунок основних характеристик адекватності і якості моделі.

3. Точковий і інтервальний прогноз залежної змінної.

4. Розрахунок параметрів і характеристик парної регресивної моделі за допомогою надбудови «Пакет аналізу» програми MS Excel.

Завдання, виконувані в аудиторії: №№ із [2] 6.NN (де NN – номер варианта).

Домашнє завдання: отчет по лабороторній роботі 6.NN.

Література: (1) - (3), (7).

 

 

ЗАНЯТТЯ № 2

ТЕМА: Множинна регресивна модель.

План.

1. Побудова множинної регресивної моделі у матричному вигляді та за допомогою надбудови «Пакет аналізу» програми MS Excel.

2. Перевірка моделі на адекватність і оцінка якості моделі.

3. Точковий і інтервальний прогноз залежної змінної.

Завдання, виконувані в аудиторії: №№ із [2] 7.NN (де NN – номер варианта).

Домашнє завдання: отчет по лабороторній роботі 7.NN.

Література: (1) - (3), (7).

 

ЗАНЯТТЯ № 3

ТЕМА: Перевірка передумов МНК.

Гіпотеза відсутності гетероскедастичності та автокореляції залишків.

План.

1. Виявлення гетероскедастичності (графічний метод, критерий , тест Гольфельда-Квандта).

2. Оцінка параметрів моделі за допомогою узагальненого МНК у випадку виявлення гетероскедастичності.

3. Виявлення автокореляції залишків (критерій Дарбіна-Уотсона).

4. Оцінка параметрів моделі за допомогою узагальненого МНК у випадку виявлення автокореляції залишків.

Завдання, виконувані в аудиторії: №№ із [2] 7.NN (перевірка гетероскедастичності  та автокореляції залишків) (де NN – номер варианта).

Домашнє завдання: отчет по лабороторній роботі 7.NN.

Література: (1) - (3), (7).

 

ЗАНЯТТЯ № 4

ТЕМА: Функція Кобба-Дугласа.

План.

1. Оцінка параметрів моделі.

2. Економічний аналіз за допомогою функції Кобба-Дугласа.

Завдання, виконувані в аудиторії: №№ із [2] 8.NN (де NN – номер варианта).

Домашнє завдання: отчет по лабороторній роботі 8.NN.

Література: (1) - (3), (7).

Домашнє завдання: отчет по лабороторній роботі 6.NN.

Література: (1) - (3), (7).