- •1. Визначення предмета "Економетрія". Становлення економетрії та її звязок з математико-статистичними методами. Будова економтерії .
- •3. Етапи проведення економетричного аналізу. Розробка моделі .
- •4. Загальний вигляд простої вибіркової лінійної регресії .
- •5. Суть мнк.
- •6. Коефіціент кореляції, його властивості, перевірка гіпотези про значущість коефіціента кореляції .
- •8. Основні припущення
- •9. Перевірка простої регресійної моделі на адекватність за f-критерый Фішера,
- •15. Суть коефіцієнта детермінації
- •Визначимо значення стандартних помилок коефіцієнтів регресіїSbj:
- •На діагоналі коваріаційної матриці отримуємо дисперсії коефіцієнтів регресіїbj:
- •Алгоритм для параметричного тесту Гольдфельда-Квандта
- •33. Природа автокореляції. Основні поняття та означення.
- •37. 8.3.1. Метод Ейткена
- •А) прискорене зростання
- •В) спад
- •Б) уповільнене зростання
- •2.2. Показникова (експоненційна ) модель
- •2.3. Зворотна модель
- •2.4. Квадратичні моделі
2.3. Зворотна модель
Зворотна функція регресії має вигляд :
, ( 19 )
а модель :
, ( 20 ) де β0
і β1
– параметри моделі.
Особливістю функції
(19) є те, що при
залежна
змінна моделі упрямує
до свого граничного значення β0
,тобто функція ( 19 ) має асимптоту β0.
Внаслідок цього функція ( 19 ) застосовується
для моделювання економічних явищ і
процесів, обмеженихзверху
або знизу.
Найбільш поширеним застосуванням таких
моделей є кількісний опис залежності
попиту на блага y
від доходу x
(криві Торнквіста) , а також залежності
зміни заробітної плати y
від рівня безробіття x
(крива Філіпса).
Графік зворотної функції значною мірою залежить від значень і знаків параметрів β0 і β1 . Вигляд графіків зворотноїфункції при різних значеннях і знаках параметрів β0 і β1наведено на рис. 2.
Як видно з ( 20 )
зворотна модель відноситься до
квазілінійних моделей, оскільки може
бути поданою у вигляді ( 1 ). У зв’язку з
цим лінеаризація зворотної моделі
здійснюється простою заміною змінної:
. Після підстановки в ( 20 ) нової змінної
отримуємо наступну модель парної
лінійної регресії :
. ( 21 )
y
y
y
β0
β0<0 β1>0
β0>0 β1>0
β0>0 β1<0
β0
0
x
x
x
0
0
-β0
0
Рис. 2. Графіки зворотної функції
2.4. Квадратичні моделі
Квадратичні моделі використовуються для опису дуже широкого спектру економічних процесів завдяки їхнім універсальним можливостям. У загальному випадку квадратична модель має вигляд:
, ( 22 )
де β0,β1і β2– параметри моделі.
В залежності від знаків і значень параметрів моделі вона може відображати еволюцію – дуже різну на різних проміжках інтервалу зміни незалежної змінної х: зростання, спад, зростання з наступним спадом, спад з наступним зростанням. Так н-д, квадратична модель може описувати кількісну залежність між обсягом випуску і середніми або граничними видатками, чи між витратами на рекламу і прибутками і т.і. Можливі варіанти графіків квадратичної ф-ї мають наступний вигляд
y
y
β2<0
β2>0
x
x
Рис. 3. Графіки квадратичної функції
Квадратична модель
, як і зворотна, також відноситься до
квазілійних і її лінеаризація виконується
шляхом елементарної заміни змінних
,
і зведенням її до двохфакторної лінійної
регресії :
, (
23 )
параметри якої розраховуються за відомою методикою для лінійних економетричних моделей.
