Материал: cgiirbis_64 (7)

моделях, макро- й мікроекономічні сукупності даних та основи, їх зв’язок з агрегуванням. Основні типи економетричинх моделей, їх зв’язок з іншими типами математичних моделей. Етапи економетричного аналізу економічних процесів та явищ.

ТЕМА 2. ЗАГАЛЬНА ЛІНІЙНА ЕКОНОМЕТРИЧНА МОДЕЛЬ

Загальний вигляд лінійної економетричної моделі, її структура та етапи побудови. Специфікація моделі. Передумови застосування методу найменших квадратів (1 МНК). Властивості оцінок, їх характеристика.

Коректність побудови економетричної моделі та перевірка значущості оцінок параметрів і моделі в цілому. Статистичні критерії перевірки значущості. Стандартні похибки та надійність прогнозу. Довірчі інтервали функції регресій.

Стандартизована економетрична лінійна модель. Економічна інтерпретація оцінок параметрів моделі. Застосування їх в економетричному аналізі.

Побудова моделей на основі покрокової регресії. Найпростіші економетричні моделі. Побудова лінійної та лінійнологарифмічної виробничих функцій. Економетричний аналіз виробничих функцій, інтерпретація результатів.

ТЕМА 3. МУЛЬТИКОЛІНЕАРНІСТЬ

Поняття мультиколінеарності, її вплив на оцінки параметрів моделі. Методи визначення мультиколінеарності та способи її усунення. Алгоритм Фаррара—Глобера. Метод головних компонентів. Приклади економічних задач.

ТЕМА 4. УЗАГАЛЬНЕНИЙ МЕТОД НАЙМЕНШИХ КВАДРАТІВ (МЕТОД

ЕЙТКЕНА)

Поняття гомо- й гетероскедастичності. Вплив гетероскедастичності на властивості оцінок параметрів.

Узагальнений метод найменших квадратів (метод Ейткена) оцінок параметрів лінійної економетричної моделі з гетероскедастичними залишками. Формування матриці S. Визначення оператора оцінок та відповідної коваріаційної матриці. Числовий приклад застосування методу Ейткена. Прогноз.

6

ТЕМА 5. АВТОКОРЕЛЯЦІЯ В ЕКОНОМЕТРИЧНИХ МОДЕЛЯХ ДИНАМІКИ

Природа й наслідки автокореляції. Методи визначення автокореляції.

Автокореляційні функції (корелограми). Визначення корелограм для різних типів економічних процесів: стаціонарного, нестаціонарного, випадкового з чергуванням росту й падіння. Приклади. Прогноз.

Моделі з автокорельованими залишками. Методи оцінювання параметрів: Ейткена, перетворення вихідної інформації, Кочре- на—Оркатта, Дарбіна.

Багатофакторні лінійні економетричні моделі динаміки та особливості їх побудови.

Поняття лагу й лагових змінних. Моделі розподіленого лагу. Взаємна кореляційна функція. Лаги залежної і незалежних змінних. Методи оцінювання параметрів за схемою Койка, адаптивних сподівань, часткового коригування.

Приклади автокореляційних моделей. Прогноз.

ТЕМА 6. ОЦІНЮВАННЯ ПАРАМЕТРІВ СИСТЕМИ ОДНОЧАСНИХ СТРУК-

ТУРНИХ РІВНЯНЬ

Системи одночасних структурних рівнянь, перехід до зведеної форми, їх взаємозв’язок. Приклади систем одночасних рівнянь на макрорівні.

Поняття ідентифікації. Строго ідентифікована, неідентифікована й надідентифікована системи рівнянь. Проблема оцінювання параметрів системи, загальна характеристика методів. Непрямий метод оцінювання параметрів строго індентифікованої системи рівнянь. Розрахунок параметрів системи економетричних рівнянь попиту й пропозиції непрямим методом найменших квадратів.

Двокроковий метод найменших квадратів оцінювання параметрів надідентифікованих систем одночасних рівнянь (2 МНКоцінка); узагальнений алгоритм методу.

Двокроковий метод найменших квадратів і головних компонентів. Сфера застосування їх в економетричних дослідженнях.

Рекурсивні системи одночасних рівнянь, їх характеристика, можливість застосування МНК-оцінки для розрахунку параметрів рекурсивних систем. Приклади макромоделей. Прогнози.

7

ЛІТЕРАТУРА

1. Тинтнер Г. Введение в эконометрию. — М.: Статистика, 1984. 2. Грубер Й. Економетрія.— К.: Нічлава, 1998. — Т. 1, 2.

3.Джонстон Дж. Эконометрические методы. — М.: Статистика,

1980.

4.Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. — М.: Статистика, 1973.

5.Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия. — М.: Статис-

тика, 1977. — Вып. 1, 2.

6.Клас А., Гергели К., Колек Ю., Шуян И. Введение в эконометриче-

ское моделирование. — М.: Статистика, 1978.

7.Лизер С. Эконометрические методы и задачи. — М.: Статистика,

1971.

8.Маленво Э. Статистические методы эконометрии. — М.: Статис-

тика, 1975—1978. — Вып. 1, 2.

9.Пирогов Г., Федоровский Ю. Пробелы структурного оценивания в эконометрии. — М.: Статистика, 1979.

10.Лук’яненко І., Красникова Л. Економетрика: Підручник. — К.: Тов. «Знання» КОО, 1998.

11.Толбатов . Економетрика в Excel. — К., 1997.

12.Магнус Я. Р., Катышев П. К., Переседский А. А. Эконометрика.

—М.: Дело, 1997.

13.Наконечний С. І., Терещенко Т. О., Водзянова Н. К., Роскач О. С.

Економетрія. — К.: Ріц Алкон, 1997.

14.Наконечний С. І., Терещенко Т. О., Романюк Т. П. Економетрія. —

К.: КНЕУ, 1997.

15.Наконечний С. І., Терещенко Т. О., Романюк Т. П. Економетрія. —

К.: КНЕУ, 2000.

ВИМОГИ ДО ЗНАНЬ ТА ВМІНЬ СТУДЕНТІВ

Вивчивши дисципліну «Економетрія», студенти мають знати:

сутність економетричного моделювання та його етапи;

методи тестування економічної інформації;

методи оцінювання параметрів економетричної моделі

зурахуванням особливостей конкретної економічної інформації;

методи оцінювання достовірності моделей та її параметрів;

методи оцінювання прогнозних властивостей моделі;

методи економетричного прогнозування з урахуванням особливостей економетричних моделей.

8

Студенти мають уміти:

ідентифікувати змінні моделі;

специфікувати модель;

оцінювати параметри економетричної моделі в разі: а) нормально розподілених залишків моделі; б) гетероскедастичності; в) мультиколінеарності пояснюючих змінних;

г) наявності залежності залишків з пояснюючими змінними;

визначати прогнозні властивості моделі;

перевіряти достовірність моделі та її параметрів;

виконувати точковий та інтервальний прогноз на основі різних економетричних моделей;

визначати основні економічні характеристики взаємозв’язку та правильно їх тлумачити.

9