Шпаргалка по "Эконометрике"

1. Основные понятия эконометрики.

Экономико-математическая модель – это совокупность математических выражений, описывающих сущность экономических явлений или процессов соответственно реальным процессам.

ЦЕЛЬ построения эк.-ма. моделей – анализ и прогнозирование.

  Эконометрика – это наука или раздел математики, исследующий статистические (корреляционно-регрессионные) зависимости между экономическими показателями.

Эконометрика базируется на теории вероятностей, экономической и математической статистике, математическом программировании.

Объект – экономика, различные экономические явления и взаимосвязи.

Предмет – их количественные характеристики.

Задачи: 1. построение эконометрических моделей и оценивание их параметров.

  2. доказательство их значимости

3. прогнозирование

Эконометрика базируется на реальных экономических данных, которые можно разделить на 2 типа:

1. пространственные данные – данные о каком-либо экономическом показателе, полученные от однотипных объектов и относящиеся к одному моменту (периоду времени).

2. временные ряды – данные об экономическом показателе, характеризующем какой-либо объект в различные моменты времени.

Исследуемый экономический показатель называют результативным, объясняемым, зависимым экономическим показателем. 

Соответствующую переменную – объясняемой или зависимой.

Экономические показатели, воздействие которых на исследуемый экономический показатель изучается, называют факторами, объясняющими или независимыми показателями (переменными).

Простейшей эконометрической моделью является РЕГРЕССИЯ

1. Понятие и виды регрессий.

Регрессия — математическая формула, описывающая статистическую зависимость между переменными.

Введена Фрэнсисом Гальтоном.

Виды регрессии:

*линейная – формула описана линейной функцией

*нелинейная – нелинейная функция

*парная (простая) – регрессия связывает 1 зависимую и 1 независимую переменные

*множественная – зависимость переменной от нескольких переменных

1. Основные этапы построения регрессий.

Этап 1: ПОСТАНОВОЧНЫЙ

 Формулируется цель исследования. Целью может служить анализ взможного развития экономических явлений, прогноз эк. показателей, выработка на эт основе решений.

Этап 2: АПРИОРНЫЙ

Проводится анализ связей эк. переменных, выделяющий зависимые и независимые переменные.

Этап 3: ИНФОРМАЦИОННЫЙ

 Осуществляется сбор необходимой статистической информации о значениях экономических переменных.

Этап 4: СПЕЦИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ

Для описания выявленных между экономическими переменными показателями связей подбирается математическая функция.

Этап 5: ПАРАМЕТРИЗАЦИЯ

На основе собранных статистических данных об экономических переменных оцениваются параметры (коэффициенты) математических функций.

Этап 6: ВЕРИФИКАЦИЯ

Проводится проверка адекватности модели, т.е. насколько построенная модель соответствует реальным экономическим явлениям.

Этап 7: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

1. Суть метода наименьших квадратов

Пусть об экономическом показателе У собрана статистическая информация у[pic 1], у[pic 2], …, у[pic 3] и об Х собрана статистическая информация х[pic 4], х[pic 5],…, х[pic 6]. Сделана выборка объёмом n.

Выбираем уравнение ((2) оно как (3) только без i) и подставляем значения показателей. Х подставим xi. Полученное выражение обозначим [pic 7] и назовем рассчетным значением зависимой переменной У.

 (3)[pic 8]

Разность между фактическими и расчетными значениями зависимой переменной обозначим ei и назовем остатком, т.е.: