- •3. Первый принцип спецификации эконометрических моделей. Типы уравнений в эмм: поведенческие уравнения и тождества (на примере макромодели).
- •4. Типы переменных в экономических моделях. Второй и третий принципы спецификации эконометрических моделей (на примере макромодели). Типы переменных в эконометрических моделях.
- •5. Типы экономических моделей. Спецификация и преобразование к приведённой форме динамических открытых моделей (на примере).
- •6. Структурная и приведённая формы спецификации эконометрических моделей (на примере).
- •7. Отражение в модели влияния на эндогенные переменные неучтённых факторов. Правила включения случайных возмущений (на примере эконометрической модели Самуэльсона-Хикса делового цикла экономики).
- •8. Классическая парная регрессионная модель: спецификация, определение.
- •9. Схема Гаусса-Маркова (на примере модели Оукена: спецификация, экономический смысл переменных и параметров, схема Гаусса-Маркова в виде системы уравненийи в матричном виде).
- •10. Оценка параметров парной регрессии методом наименьших квадратов(суть метода, вывод формул для нахождения оценок коэффициентов через систему нормальных уравнений).
- •13. Теорема Гаусса - Маркова.
- •11. Матричная форма мнк: спецификация парной регрессионной модели в матричной форме, необходимые условия экстремума в матричном виде, вывод оценки вектора параметров модели.
- •15. Основные числовые характеристики вектора остатков в классической множественной регрессионной модели
- •16. Линейная модель множественной регрессии. Порядок ее оценивания мнк в Excel. Смысл выходной статистической информации функции линейн.
- •17. Алгоритм проверки значимости регрессоров во множественной регрессионной модели: выдвигаемая статистическая гипотеза, процедура ее проверки, формулы для расчета статистики.
- •21. Скорректированный коэффициент детерминации
- •23. Алгоритм проверки качества спецификации парной регрессионной модели в Excel (с помощью функции «линейн»).
- •24. Алгоритм проверки адекватности парной регрессионной модели.
- •25. Алгоритм проверки адекватности множественной регрессионной модели (сущность этапов проверки, расчетные формулы, формулировка вывода).
- •27. Процедура интервального прогнозирования по оценённой линейной эконометрической модели значений эндогенной переменной
- •28. Гетероскедастичность случайного возмущения: определение, причины, последствия, количественные характеристики вектора случайных возмущений в условиях гетероскедастичности.
- •29. Алгоритм теста Голдфелда-Квандта на наличие или отсутствие гетероскедастичности случайных возмущений в парной регрессионной модели.
- •30. Алгоритм теста Глейзера на наличие или отсутствие гетероскедастичности случайных возмущений.
- •31. Способы корректировки гетероскедастичности. Взвешенный метод наименьших квадратов.
- •32. Способы корректировки гетероскедастичности. Доступный взвешенный метод наименьших квадратов.
- •33. Обобщенная регрессионная модель. Обобщенный метод наименьших квадратов.
- •Оценка параметров обобщенной регрессионной модели
- •34. Автокорреляция случайного возмущения: определение, причины, последствия, количественные характеристики вектора случайных возмущений в условиях автокорреляции.
- •37. Количественные характеристики вектора случайных возмущений в условиях автокорреляции первого порядка (вывод формул).
- •38.Способы корректировки автокорреляции: алгоритм метода Хилдрета-Лу.
- •39.Проблема мультиколлинеарности в моделях множественной регрессии
- •Признаки мультиколлинеарности
- •40. Виды мультиколлинеарности. Строгая и нестрогая мультиколлинеарность
- •Последствия частичной мультиколлинеарности
- •45. Алгоритм оценки и проверки адекватности нелинейной по параметрам модели (на примере функции Кобба-Дугласа).
- •46. Фиктивные переменные: определение, назначение, типы.
- •50.Использование фиктивных переменных для определения структурных изменений в экономике.
- •52. Модели временных рядов
- •53. Модели нестационарных временных рядов с трендом и сезонной составляющей и их идентификация.
- •54. Применение фиктивных переменных при исследовании сезонных колебаний: спецификация модели; проблема мультиколлинеарности.
- •Проблема мультиколлинеарности.
- •55. Системы одновременных уравнений: проблема оценивания структурных параметров.
- •56. Системы одновременных уравнений: нарушение предпосылки теоремы Гаусса-Маркова о некоррелированности объясняющих переменных и случайных возмущений (на примере макромодели), последствия.
- •58. Идентификация отдельных уравнений системы одновременных уравнений: ранговое условие.
- •60. Косвенный метод наименьших квадратов: алгоритм метода, условия применения.
- •62. Оценка моделей с распределенными лагами с конечным числом лагов.
- •63. Оценка моделей с распределенными лагами с бесконечным числом лагов.
- •64. Оценка моделей с распределенными лагами: метод Алмон
- •65. Тест Дарбина на наличие (отсутствие) автокорреляции вектора возмущений в авторегрессионных моделях.
45. Алгоритм оценки и проверки адекватности нелинейной по параметрам модели (на примере функции Кобба-Дугласа).
Теория производственных функций была разработана американскими учёными Д. Коббом и П. Дугласом, опубликовавшими в 1928 г. опубликовали работу «Теория производства».
Эти учёные предложили одну из наиболее известных разновидностей производственных функций, носящей название функции Кобба-Дугласа.
Общий вид
функции Кобба-Дугласа:
где а – числовой параметр производственной функции;
xi – i-тый аргумент или i-ый фактор производственной функции;
ai – показатель степени i-го аргумента.
Наиболее часто применяется двухфакторная форма функции Кобба-Дугласа f(K,L):
Q=A*Ka*Lβ,
где Q – объём выпущенной продукции (в стоимостном или натуральном выражении);
K – объём основного капитала или основных фондов;
L – объём трудовых ресурсов или трудовых затрат (измеряемое количеством рабочих или количеством человеко-дней).
A,a,β – неизвестные числовые параметры производственной функции, которые подчиняются условиям:
1) 0≤а≤1;
2) 0≤β≤1;
3) A›0;
4) a+β=1.
На основании четвёртного условия a+β=1, функция Кобба-Дугласа может быть представлена в виде:
Q=A*Ka*L1-а.
Данная производственная функция позволяет объяснить уровень совокупного выпуска Q количествами затраченного капитала K и труда L основных факторов производства.
На двухфакторную функцию Кобба-Дугласа накладываются определённые ограничения, которые необходимо учитывать при спецификации модели:
1)
2)
3)
4)
5)
6)
Первое и второе ограничения означают, что объём выпускаемой продукции увеличивается при постоянном значении одного из факторов и росте другого фактора. Однако если один из факторов производства фиксирован, а другой фактор возрастает, то каждая дополнительная (предельная) единица возрастающего фактора менее полезна (с точки зрения прироста выпуска продукции), чем предыдущая единица.
Третье и четвёртное ограничения означают, что при фиксированном значении одного из факторов последовательное увеличение другого фактора будет приводить к сокращению прироста значения Q.
Пятое и шестое ограничения означают, что каждый из факторов производства необходим в том смысле, что если один из факторов равен нулю (K=0 или L=0), то и объём производства также равен нулю Q=0.
Показатели двухфакторной производственной функции Кобба-Дугласа
Двухфакторную производственную функцию Кобба-Дугласа f(K,L) можно представить в виде:
Q=A*Ka*Lβ,
где Q – объём выпущенной продукции (в стоимостном или натуральном выражении);
K – объём основного капитала или основных фондов;
L – объём трудовых ресурсов или трудовых затрат (измеряемое количеством рабочих или количеством человеко-дней).
A, a, β – неизвестные числовые параметры производственной функции, которые подчиняются условиям:
1) 0≤а≤1;
2) 0≤β≤1;
3) A›0;
4) a+β=1.
Данная производственная функция характеризуется следующими показателями:
1) частный коэффициент эластичности производственной функции Кобба-Дугласа по факторной переменной капитала K рассчитывается по формуле:
Таким образом, ЭК(у)=а, т. е. частный коэффициент эластичности функции Кобба-Дугласа равен числовому параметру а, и, следовательно, является независимым от переменных К и L;
2) частный коэффициент эластичности производственной функции Кобба-Дугласа по факторной переменной затрат труда L рассчитывается по формуле:
Таким образом, ЭL(у)=β, т. е. частный коэффициент эластичности функции Кобба-Дугласа равен числовому параметру β, и, следовательно, является независимым от переменных К и L;
3) коэффициент средней производительности труда производственной функции Кобба-Дугласа:
4) коэффициент средней фондоотдачи производственной функции Кобба-Дугласа:
5) коэффициент предельной производительности труда производственной функции Кобба-Дугласа:
Данный показатель характеризует величину эффекта от каждой дополнительной единицы затраченного труда. Он пропорционален показателю средней производительности труда, но всегда меньше его величины, т. к. 0≤β≤1;
6) коэффициент предельной фондоотдачи производственной функции Кобба-Дугласа:
Данный показатель характеризует величину эффекта от каждой дополнительной единицы основных фондов, использованной в производстве. Он пропорционален показателю средней производительности, но всегда меньше его величины, т. к. 0≤а≤1;
7) коэффициент предельной нормы технической замены факторных переменных (замены труда капиталом) производственной функции Кобба-Дугласа:
Данный показатель характеризует, на
сколько единиц можно уменьшить объём
используемого капитала при увеличении
объёма трудовых затрат на единицу и
фиксированном объёме выпуска продукции.
