Вопрос 4 Этапы эконометрического моделирования

1)Постановочный этап- формулируем цель исследования (анализ).Определяем эк модели переменных

2)Априорный этап-анализируем, изучаем эконом явления, формулируем их до начала моделирования

3)Параметризация - определяем вид эк модель, выражаем в мат форме ,взаимосвязь между ее переменными, формулируем исходные предпосылки

4)Информ этап-набираем необходимую информацию

5)Идентификация- проводим статистич анализ модели, оцениваем качество ее параметров

6)Верификация- проверяем истинность модели ,определяем насколько соответствует реальная эк модель

Вопрос 5 Линейная парная регрессия. Расчет параметров регрессии

Линейная парная регрессия-УРАВНЕНИЕ связи 2-х переменных у=f^(x),

Где у-зависимая переменная, х- независимая, объясняющая. Различают линейные и нелинейные регрессии. Линейная имеет вид e=a+bx+E.

Нелинейная регрессиия делится на 2 класса- регрессия нелинейная по оцениваемому параметру, нелинейная по оцениваемому параметру.

Пример 1- ресгрессия по объясняемомоу параметру y=a+b1x+b2x^2+b3x^3+E

Y=a+b/a+E-РАВНОСТОРОННЯЯ гипербола.

Пример 2

Степеная y=a*x^b*E x^b* -ПОКАЗАТЕЛЬНАЯ

Показательная y=a*b^x*E

Экспозициональная Y=e^a+bxE

Оценки параметров линейной регрессии могут быть найдены разными

методами, наиболее распространенным является метод наименьших квадратов. Данный метод позволяет получить такие оценки параметров , при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от расчетных (теоретических) значений (рассчитанных по уравнению регрессии) минимальна.

Непосредственно коэффициенты уравнения рассчитываются по представ-

ленным справа формулам; черта сверху означает осреднение.

МНК (метод наименьших квадратов) является достаточно точным приемом и

позволяет получить вполне надежные результаты. Одновременно он является интерполяционным методом, поскольку обеспечивает с определенной вероятностью предсказание любых значений в интервале изученных значений .

Напомним, что экстраполяционный метод (в отличие от интерполяционного)

дает возможность предсказывать результаты за пределами изученной области. После того как уравнение регрессии найдено, необходимо определить его статистическую пригодность, т.е. выяснить, насколько оно верно (надежно) предсказывает в интервале x1; x2; … xn экспериментальные результаты для у. Подобную оценку принято называть проверкой на значимость или адекватность.

Вопрос 6. Линейная парная регрессия .Экономическая интерпретация параметров регрессии

Линейная парная регрессия-УРАВНЕНИЕ связи 2-х переменных у=f^(x),

Где у-зависимая переменная, х- независимая, объясняющая. Различают линейные и нелинейные регрессии. Линейная имеет вид e=a+bx+E.

Экономическая интерпретация - это объяснение смысла, содержания полученных коэффициентов регрессии. На экономическую интерпретацию коэффициентов регрессии оказывают влияние такие факторы, как сфера экономики, для которой строится эконометрическая модель, количество исходных данных (объем совокупности) для анализа изучаемого явления и т.п. Одним из важнейших факторов интерпретации коэффициентов регрессии является вид полученной модели. Например, для линейно эконометрической модели вида у = а0+а1*х экономическая интерпретация коэффициентов регрессии а0 и а1 будет следующей: с увеличением уровня фактора х на единицу значение результата увеличивается на а1 единиц. Влияние неучтенных факторов составляет а0 ед. Если в результате моделирования была получена гиперболическая модель вида у = а0+а1/х, то экономическая интерпретация коэффициентов регрессии для такой модели будет следующим: свободный член рассматриваемой зависимости а0 представляет собой обобщенное воздействие всех неучтенных факторов на зависимый показатель; экономический смысл коэффициента регрессии а1 определяется условиями анализа, например, при анализе зависимости трудоемкости производства в сельском хозяйстве коэффициент регрессии а1 в указанной гиперболической модели будет означать некий расчетный объем затрат труда, который находится в зависимости от урожайности.