- •1. Методи дослідження і моделювання соціально-економічних систем
- •1.1. Економічна система як об’єкт моделювання
- •1.2. Етапи економіко-математичного моделювання
- •1.3. Класифікація економіко-математичних методів і моделей
- •2. Особливості економетричних моделей
- •2.1. Загальне поняття економетричної моделі
- •2.2. Формування сукупності спостережень
- •2.3. Поняття однорідності спостережень
- •2.5. Вибір змінних і структура зв’язків
- •2.4. Точність вихідних даних
- •2.6. Основні складові частини класичної моделі нормальної регресії
- •3. Парна лінійна регресія
- •3.1. Суть задачі побудови парної лінійної регресії
- •3.2. Передумови застосування методу найменших квадратів (1мнк)
- •3.3. Мнк для парної лінійної регресії
- •3.4. Поняття про ступені вільності
- •Оцінок параметрів та , знайдених за мнк
- •3.6. Інтервали довіри для параметрів та
- •3.7. Оцінка щільності та перевірка істотності кореляційного зв’язку
- •3.8. Коефіцієнт детермінації
- •3.9. Перевірка парної лінійної регресії на адекватність за –критерієм Фішера
- •3.10. Прогнозування за моделями парної лінійної регресії
- •Приклад 1. Лінійна парна регресія
- •4. Нелінійні моделі та їх лінеаризація
- •Приклад 2. Нелінійна парна регресія
- •5. Багатофакторна лінійна регресія
- •5.1. Класична лінійна багатофакторна модель
- •5.2. Основні припущення в багатофакторному регресійному аналізі
- •5.3. Етапи побудови багатофакторної регресійної моделі
- •5.4. Розрахунок невідомих параметрів багатофакторної регресії за мнк
- •5.5. Перевірка гіпотез щодо параметрів багатофакторної регресії в матричному вигляді
- •5.6. Знаходження інтервалів довіри для параметрів
- •5.7. Побудова економетричної моделі на основі покрокової регресії
- •5.8. Коефіцієнти множинної кореляції та детермінації
- •5.10. Коефіцієнт детермінації та оцінений коефіцієнт детермінації
- •5.10. Перевірка моделі на адекватність за f - критерієм Фішера
- •5.11. Прогнозування за багатофакторною регресійною моделлю
- •Приклад 3. Багатофакторна лінійна регресія
- •Приклад 4. Побудова економетричної моделі на основі покрокової регресії
- •Приклад 5. Оцінка коефіцієнтів детермінації
- •Приклад 6. Перевірка адекватності моделі
- •6. Мультиколінеарність
- •6.1. Поняття мультиколінеaрності
- •6.2. Ознаки мультиколінеарності
- •6.3. Алгоритм Фаррара – Глобера
- •7. Автокореляція
- •7.1. Поняття автокореляції
- •7.2. Наслідки автокореляції залишків
- •7.3. Перевірка наявності автокореляції Критерій Дарбіна – Уотсона
- •7.4. Критерій фон Неймана
- •7.5. Нециклічний коефіцієнт автокореляції
- •7.6. Циклічний коефіцієнт автокореляції
- •9. Гетероскедастичність
- •9.1. Поняття гетероскедастичності
- •9.2. Перевірка гетероскедастичності на основі критерію
- •9.3. Параметричний тест Гольдфельда-Квандта
- •Приклад 8. Перевірка наявності гетероскедастичності
- •10. Економетричні симультативні моделі
- •10.1. Системи одночасних структурних рівнянь
- •10.2. Загальні поняття про методи оцінювання
- •10.3. Попередні відомості про структурні моделі. Ілюстративний приклад
- •10.4. Структурні моделі скороченої форми
- •10.5. Проблема ототожнення в симультативних моделях
- •10.6. Основні правила ототожнення
- •10.7. Рангова умова ототожнення
- •10.8. Методи оцінювання невідомих параметрів симультативних моделей
- •Приклад 9. Побудова системи одночасних структурних рівнянь
- •11. Економетричний аналіз виробничих функцій
- •11.1. Гранично агреговані моделі відтворювальних процесів
- •11.2. Різновиди виробничих функцій
- •11.3. Виробнича функція Кобба-Дугласа
- •Приклад 10. Виробнича функція Кобба-Дугласа
- •12. Методи і моделі аналізу динаміки економічних процесів
- •12.1. Поняття економічних рядів динаміки
- •12.2. Попередній аналіз і згладжування часових рядів економічних показників
- •12.3. Згладжування тимчасових рядів економічних показників
- •12.4. Тренд-сезонні економічні процеси і їх аналіз
- •12.5. Ітераційні методи фільтрації
- •Приклад 11. Метод Четверикова
- •12.6. Статистичні методи оцінки рівня сезонності
- •Приклад 12. Оцінка рівня сезонності часового ряду
- •13. Моделі прогнозування економічних процесів
- •13. 1. Метод екстраполяції на основі кривих зростання економічної динаміки
- •13.2. Методи оцінки параметрів кривих зростання
- •13.3. Оцінка адекватності і точності трендових моделей
- •Приклад 13. Ооцінка адекватності і точності трендової моделі
- •13.4. Прогнозування економічної динаміки на основі трендових моделей
- •Приклад 14. Оцінка прогнозу на основі трендової моделі
- •Література
- •Додатки Додаток а. Процентилі t-розподілу
- •Додаток в. F-розподіл, 5%-ні точки (f0,95)
- •Додаток d. Критерій Дарбіна - Уотсона (d). Значення dL і dU при 1%-му рівні значущості
- •Додаток e. Критичні значення для відношення фон Неймана
11. Економетричний аналіз виробничих функцій
11.1. Гранично агреговані моделі відтворювальних процесів
Перше поняття виробничої функції пов’язане з математичним моделюванням технологічної залежності між обсягом продукції, що випускається, і кількісними характеристиками витрат ресурсів. Звідси і назва функції «виробнича». Уперше така функція була побудована американськими дослідниками Коббом і Дугласом ще в 30-ті роки XX ст. за даними про функціонування обробної промисловості США протягом двадцяти років і є класичним прикладом економетричного моделювання.
Гранично агреговані моделі відтворювальних процесів призначені для аналізу взаємозв’язків і прогнозування основних тенденцій і умов, що забезпечують безперервне відновлення суспільного виробництва.
Ведуча роль у процесі відтворення належить виробництву матеріальних благ. К. Маркс указував, що «виробництво панує як над самим собою у всій протилежності своїх визначень, так і над іншими моментами». Тому центральне місце в моделюванні відтворення сукупного суспільного продукту займають моделі виробничих процесів.
Моделі виробничих процесів, або виробничі функції, у економетриці є класичними. Ці функції включаються практично в усі системи економетричних рівнянь, призначені для моделювання і прогнозування соціально-економічного розвитку народного господарства країни і його структур, широко використовуються в прикладних роботах по прогнозуванню й оцінці ефективності різних варіантів використання ресурсів, при вивченні і вимірі впливу технічного прогресу.
Виробнича функція - це економіко-математична модель, що відбиває залежність результатів виробничої діяльності від зумовлюючих ці результати ресурсів:
(11.1)
де
– індекс періоду часу;
– індекс виду ресурсів (техніко-економічних
факторів).
На основі виробничої функції можна розрахувати ряд економічних параметрів, які можна використовувати для аналізу виробництва й ефективності ресурсів. До цих параметрів відносяться:
–
додатковий
продукт,
який показує скільки додаткових одиниць
продукції приносить кожна додаткова
одиниця ресурсів даного виду, що
залучаються до виробництва;
–
гранична
норма заміщення ресурсів,
яка показує, скільки ресурсів
-го
виду може бути умовно вивільнено при
збільшенні витрат ресурсів
-го
виду на одиницю (і навпаки, скільки
ресурсів
-го
виду варто додатково залучити у
виробництво при зменшенні витрат
ресурсів
-го
виду на одиницю) за умови, що випуск
продукції залишиться на колишньому
рівні;
– еластичність
заміщення ресурсів,
що показує на скількох відсотків повинно
змінитися відношення величини
-го
виду ресурсів до величини ресурсів
-го
виду, щоб гранична норма заміщення
змінилася на 1%. Чим вище еластичність
заміни ресурсів, тим у ширших межах вони
можуть заміняти один одного. При
нескінченній еластичності не існує
межі взаємозамінності ресурсів, а при
нульовій еластичності можливість заміни
відсутня;
– коефіцієнт
еластичності випуску за ресурсами,
який показує, на скількох відсотків
зміниться виробництво суспільного
продукту при зміні витрат відповідного
виробничого ресурсу на 1%.
