double arrow

ВВЕДЕНИЕ. Боярчук, Н.Я. Эконометрика: конспект лекций / Н.Я.Боярчук

СОДЕРЖАНИЕ

Братск 2007

ЭКОНОМЕТРИКА

Конспект лекций

УДК 519.86

Боярчук, Н.Я. Эконометрика: конспект лекций / Н.Я.Боярчук. –Братск: ГОУ ВПО «БрГУ», 2007. – 94 с.

Рассмотрены условия и методы построения эконометрических моделей по пространственным и временным выборкам, составляющие теоретическую основу общепрофессиональной дисциплины «Эконометрика» специальности 01050265 «Прикладная информатика (в экономике)».

Лекции можно также использовать и при изучении соответствующих разделов дисциплины «Экономико-математическое моделирование» специальности 08050765 «Менеджмент организации».

Рецензент: И.В. Игнатьев зав. кафедрой УТС, профессор

канд.техн.наук

Печатается по решению редакционно-издательского совета

© Боярчук Н.Я., 2007

© ГОУ ВПО «БрГУ», 2007

665709, Братск, ул. Макаренко, 40

ГОУ ВПО «Братский государственный университет»

Тираж 100 экз. Заказ


Введение………………………………………………….............  
1. Парная корреляция и регрессия ………………………….  
1.1. Спецификация модели ……………………………………..  
1.2. Линейная корреляция и регрессия ………………………..  
1.3. Нелинейная регрессия ……………………………………..  
1.4. Проверка значимости линейного уравнения регрессии...  
1.5. Корреляция для нелинейной регрессии …………………..  
1.6. Предпосылки метода наименьших квадратов ……….......  
1.7. Обобщенный метод наименьших квадратов……………..  
2. Множественная корреляция и регрессия………………..  
2.1. Множественный корреляционный анализ ……………….  
2.2. Спецификация модели …………………………………….  
2.3. Частные уравнения регрессии ……………………………  
2.4. Выбор формы уравнения множественной регрессии …...  
2.5. Оценка параметров уравнения множественной регрессии  
2.6. Многошаговый регрессионный анализ ………………….  
3. Анализ структуры совокупности наблюдений…………..  
3.1. Однородность совокупности и способы типологического анализа …………………..…….............  
3.2. Методы последовательного разбиения ………….............  
3.3. Методы многомерной классификации …………..............  
4. Моделирование динамики экономических явлений........  
4.1. Экономическая динамика: предмет, основные задачи и понятия ……………………………………………………..  
4.2. Числовые характеристики экономического развития …..  
4.3. Состав динамического ряда ……………………………...  
4.4. Моделирование одномерных динамических рядов.........  
4.5. Многомерные временные ряды ………………………….  
5. Многофакторные динамические модели связи показателей …………………………………………………..  
5.1. Особенности пространственно-временной информации..  
5.2. Динамическое моделирование взаимосвязей в структурно-однородных совокупностях …………………  
5.3. Динамические модели в структурно-неоднородных совокупностях......................................…………………….  
6. Системы эконометрических уравнений…………………..  
6.1.Общие понятия и способы представления систем эконометрических уравнений …………………………….  
6.2. Структурная и приведенная формы модели ……… ……  
6.3. Проблемы идентификации структурной модели ……….  
6.4. Оценка параметров структурной модели ……….............  
6.5. Двухшаговый метод наименьших квадратов ……………  
7. Динамические эконометрические модели.………………  
7.1. Общая характеристика моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии …………………………  
7.2. Оценка параметров авторегрессионных уравнений ……  
7.3. Интерпретация параметров модели с распределенным лагом  
7.4. Интерпретация параметров модели авторегрессии ……..  
7.5. Изучение структуры лага и выбор вида модели с распределенным лагом….………………………………..  
7.6. Лаги Алмон ……………………………………................  
8. Статистическое прогнозирование динамических рядов..  
8.1. Сущность и виды статистических прогнозов …………..  
8.2. Методы статистического прогнозирования …….............  
Список литературы……………………...........…………….....  

Математическое обеспечение является одной из основных составляющих современных информационных систем (ИС). Поэтому профессионально грамотное сопровождение всего жизненного цикла ИС требует от специалистов в области прикладной информатики знаний и умений квалифицированного математического моделирования реальных объектов. Эконометрические исследования, как составная часть экономико-математического моделирования, позволяют научно обоснованно анализировать динамику и статику причинно-следственных связей между этими объектами, создавая объективные условия оптимального управления ими.

Эконометрика представляет собой научную дисциплину, предметом изучения которой является количественная сторона экономических явлений и процессов. Эконометрические исследования проводятся на основе конкретного числового материала (в отличие от математической экономики), оценивающего величины факторного признака (причины, независимой величины) и результативного показателя (зависимой величины, отклика), которые далее будут обозначаться, как X и Y соответственно.

Между X и Y возможно существование двух видов связей:

· функциональной, когда одному значению X соответствует единственное значение Y (представляется в виде математической формулы);

· стохастической – одному значению X соответствует несколько значений Y (проявляется в среднем, т.е. при большом количестве наблюдений и связана с изменением законов распределения случайных величин X и Y).

Объектом эконометрики является система случайных, но объективно существующих, поэтому теоретически обоснованных исследователем связей между социально-экономическими показателями.

Основной инструмент изучения – это эконометрическая (регрессионная) модель, т.е. модель, которая строится с помощью методов математической статистики. Регрессионные модели используется для анализа состояния и изучения динамики (в т.ч. для прогнозирования) микро– и макроэкономических процессов в виде регрессионных уравнений (и уравнений тренда как их разновидности, когда в качестве Х рассматривается время – t) или их систем.

Основные задачи эконометрики:

· обоснование процесса принятия управленческих решений и выбор наилучшего альтернативного их варианта;

· оценка действий, направленных на повышение эффективности социально-экономических систем;

· прогнозирование микро– и макроэкономических факторов.

Система методов эконометрических исследований включает в свой состав экономическую теорию, математическую статистику и теорию вероятностей, статистические методы (сводка, аналитическая группировка, графические методы, дисперсионный анализ, статистические индексы, корреляционно-регрессионный анализ, кластерный анализ, методы исследования динамических рядов и др. [1,7]).

Предлагаемый конспект лекций по дисциплине «Эконометрика» разработан в соответствии с основной целью преподавания данного предмета, заключающейся в подготовке специалистов в области новейших достижений теории, методологии и практики эконометрического моделирования социально-экономических процессов.

Структура и содержание конспекта лекций соответствуют рабочей программе данной дисциплины. В первом и во втором разделах рассмотрены основы корреляционно-регрессионного анализа, в третьем – методы анализа структуры информативной системы признаков. Следующий раздел посвящен проблемам моделирования динамики одномерных и многомерных временных рядов. В пятом разделе излагаются способы построения пространственно-временных моделей. В шестой части конспекта лекций представлены системы эконометрических уравнений и методы оценки их параметров, в седьмой – дана сравнительная характеристика моделей авторегрессии и моделей с распределенным лагом. В заключительной части рассмотрены основные методы статистического прогнозирования.

Более эффективному освоению теоретического материала, представленного в данном конспекте, будет способствовать выполнение соответствующих практических расчетов, алгоритмы которых подробно рассмотрены в методических указаниях «Статистическое моделирование экономических показателей» [2].

При условии выполнения этих требований результатом изучения дисциплины «Эконометрика» будут не только знания общетеоретических основ эконометрии, но и умение строить, анализировать и использовать эконометрические модели в рамках количественного подхода к разработке и принятию управленческих решений.


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



Сейчас читают про: