border=0


Изградња авионских мотора Управно право Управно право Бјелорусија Алгебра Архитектура Сигурност живота Увод у професију “психолог” Увод у економију културе Виша математика Геологија Геоморфологија Хидрологија и хидрометрија Хидро сустави и хидраулични стројеви Повијест Украјине Културологија Културологија Маркетинг економија Нацртна геометрија Основи економске т Ориа Безбедност Фире Тактика процеси и структуре мисли Профессионал Псицхологи Псицхологи Психологија менаџмента модерног фундаменталних и примењених истраживања у инструменти социјална психологија социјална и филозофским проблемима Социологи Статистика Теоријске основе рачунара аутоматска контрола теорија вероватноћа транспорт Закон Туроператор Кривични закон о кривичном поступку управљања савременим производним Пхисицс физичких појава Пхилосопхи Рефригератион и Екологија Економија Историја економије Основе економије Економика предузећа Економска историја Економска теорија Економска анализа Развој економије ЕУ Емергенциес ВКонтакте Одноклассники Мој свет Фацебоок ЛивеЈоурнал Инстаграм

Увод у економетрију




МИНИСТАРСТВО ОБРАЗОВАЊА И НАУКЕ РУСКЕ ФЕДЕРАЦИЈЕ

ДРЖАВНИ УНИВЕРЗИТЕТ ДАГЕСТАН

ОДЈЕЛ ПРИМЕЊЕНЕ ИНФОРМАТИЧКЕ И МАТЕМАТИЧКЕ МЕТОДЕ КОНТРОЛЕ

Д.К. Јават

"ЕКОНОМЕТРИЈА"

Студи гуиде

МАКХАЦХКАЛА - 2013

Садржај

Увод

Тема 1. Предмет, задаци, критеријуми и принципи економетрије .. 10

1.1. Предмет и циљеви курса. 8

Тема 2. Корелациона и регресиона анализа - математички метод за процену односа економских феномена .. 11

2.1. Регресија пара и корелација у економетријским студијама

2.1.1. Модел парне регресије. Спецификација модела. 11

2.1.2. Суштина линеарне регресије, процена параметара. 14

2.1.3. Утврђивање блискости односа и процена значаја регресионе једначине 15

2.2. Нелинеарна регресија у економији и њена линеаризација. 33

2.2.1. Врсте нелинеарних регресионих модела, израчунавање њихових параметара. 33

2.2.2. Процена корелације за нелинеарну регресију. 35

2.3. Вишеструка регресија и корелација. 39

2.3.1. Вишеструка регресија. Избор фактора у конструкцији модела. 39

2.3.2. Прорачун параметара и карактеристика модела вишеструке регресије. 41

2.3.3. Делимичне једнаџбе вишеструке регресије. Индекси вишеструке и приватне корелације и њихов израчун .. 43

2.3.4. Општи метод најмањих квадрата. Хомосцедастичност и хетеросцедастичност. 49

Тема 3. Информациона технологија у економетријским студијама .. 53

Тема 4. Системи економетријских једначина .. 61

4.1. Појам система економетријских једначина .. 62

4.2. Проблем идентификације модела

4.3. Методе за процену параметара симултаних једначина .. 65

Тема 5. Методе и модели за анализу динамике економских процеса .. 68

5.1. Концепт економске серије динамике. Глатке временске серије. 68

5.2. Аутокорелацијска функција. Цоррелограм 73

5.3. Аутокорелација у резидуалима. Дурбин-Ватсон критериј. 75

5.4. Моделирање трендова временске серије. Адаптивни модели предвиђања. 77

Тема 6. Макро и регионални економетријски модели .. 80

6.1. Макроеконометријски модели .. 80

6.2. Суштина и карактеристике регионалних економетријских модела .. 83

6.3. Филаделфијски модел регионалне економије .. 85

Тема 7. Моделирање динамичких процеса .. 87

7.1. Карактеристике модела са дистрибуираним моделима заостајања и ауторегресије .. 87

7.2. Избор типа модела са расподелом кашњења .. 90

7.3. Модели адаптивних очекивања и непотпуно прилагођавање .. 92

Апликације .. 96

1. Основни појмови теорије вјероватноће .. 96


border=0


1.1. Вероватноћа Рандом вариабле. 96

1.2. Нумеричке карактеристике случајних варијабли. 98

1.3. Закони расподеле случајних варијабли. 99

2. Основни концепти статистике. 100

2.1. Општа популација и узорковање. 101

2.2. Прорачун карактеристика узорка. 101

3.Статистички закључци: процјене и тестирање хипотеза. 102

4. Тестирање статистичких хипотеза. 104

Литературе .. 106


Увод у економетрију

Економетрија је једна од основних дисциплина економског образовања. Нажалост, до краја 90-их. У прошлом веку, економетрија, у суштини, није била призната у Русији и стога није била укључена у наставни план и програм за обуку стручњака из економије.

Данас се ситуација промијенила. Економетрија је укључена у наставне планове и програме стручњака из свих области економије. Постоје уџбеници и туторијали о економетрији.

Модерна економска теорија, и на микро и на макро нивоу, све већи економски процеси, довела је до потребе да се створе и унапреде специфичне методе проучавања и анализе. Кориштење моделирања и квантитативне анализе постало је широко распрострањено. На основу потоњег, појавила се и формирала једна од области економских истраживања, економетрије.

"Економетрија" формално значи мјерења у економији. Међутим, област изучавања ове дисциплине је много шира. Економетрија је наука у којој се на основу реалних статистичких података граде математички модели реалних економских појава. Економетрија вам омогућава да пронађете квантитативну потврду или побијање одређеног економског закона или хипотезе. Једна од најважнијих области економетрије је да се изграде прогнозе за различите економске показатеље.



Економетрија као наука налази се негде између економије, статистике и математике, али ниједна од ових наука није појединачно способна да замени економетрију.

Економетријски модели и методе сада нису само моћни алати за стицање нових знања из економије, већ и широко употребљив апарат за доношење практичних одлука у прогнозирању, банкарству и пословању. Развој информационих технологија и посебних апликативних програма, побољшање метода анализе учинило је економетрију најмоћнијим средством за економска истраживања.

Последњих деценија се економетрија као научна дисциплина убрзано развија и представља основу модерног економског образовања.

Модели

У условима друштвено-политичких и економских реформи које се спроводе у Русији, методе проучавања економских система, процеса и њиховог управљања постају знатно компликованије. „Трошак“ грешака приликом доношења одлука о управљању на макроекономском нивоу повећао се много пута. Савремени економски систем је комплексан систем великих размера. За проучавање таквих система користи се системски приступ - правац методологије научног знања, који се заснива на проучавању објеката као система.

Једна од дефиниција економетрије можда звучи овако: она је наука повезана са емпиријским извођењем економских закона. То јест, користимо посматране вриједности или податке како бисмо добили квантитативне зависности за економске омјере.

Али то је само мали део задатака који се решавају економетријом. Такође омогућава формулисање економских модела заснованих на емпиријским подацима, процену непознатих вредности (параметара) у овим моделима, предвиђање и давање препорука о економској политици.

У економетријским студијама, употреба модела је неопходна. Стога уводимо неколико дефиниција:

Циљ је идеална репрезентација оперативне партије о жељеном резултату.

Да би се постигао овај циљ, неопходна је сврсисходна активност - операција.

Операција - скуп циљаних акција, уједињених заједничким циљем и једним циљем.

У овом случају, стварни резултат се не може подударати са жељеним.

Ефикасност операције се схвата као степен усклађености његовог стварног резултата са жељеним (жељеним) резултатом.

Ефикасност економских система одређује много различитих фактора.

Под фактором разумемо покретачку снагу процеса (феномена) или стања које утиче на одређени процес (феномен).

Да би се утврдила природа веза различитих фактора који утичу на ефикасност операције, развијен је оперативни модел са индикатором ефикасности ове операције .

У поређењу са правим системом (оригинал), модел може имати потпуно различиту природу. Треба имати у виду да ниједан формални модел не може да пружи исцрпне информације о развоју реалних процеса у систему, јер увек постоје неконтролисани фактори, али решења која се добијају уз помоћ дозвољавају операционој странци да направи корисна побољшања модела, анализира различите стратегије, идентификује секундарне и значајни фактори система који се истражује.

Својства система могу се проучавати и експериментално. Међутим, овај начин студирања није увијек примјењив, посебно за сложене економске системе. По правилу, експеримент са комплексним системом је тежак због великог обима система и могућих негативних последица таквих студија. На пример, немогуће је експериментисати са системом националне економије, стога је једини ефективан и сврсисходан начин проучавања таквих система моделирање.

Модел система је поједностављена конвенционална слика реалног система, описана уз помоћ неког формалног језика, која одражава само неке битне аспекте процеса њеног функционисања, на основу којих се може стећи нова сазнања о томе.

Помоћу модела можете извести различите експерименте да бисте идентификовали одређена својства. Онда се идентификоване карактеристике примењују на прави систем.

Постоје бројни захтјеви за моделе. Нарочито, модел не би требао бити превише сложен, што може отежати доношење закључака на основу њега. Истовремено, неоправдано поједностављење модела смањује степен његове усклађености са реалним системом. Модели треба да буду "што једноставнији, али не и једноставнији", рекао је Ајнштајн.

Степен усаглашености модела са реалним системом за описивање који је изграђен, назива се адекватност модела.

Неадекватни модели немају практичну вриједност.

Процес припреме и доношења одлука заснованих на моделирању може се представити у облику сљедећих корака:

1. Анализа проблема и изјава проблема.

2. Одређивање параметара операције и избор индикатора и критеријума за његову ефикасност.

3. Изградња дескриптивног (концептуалног) модела система.

4. Изградња математичког модела система.

5. Алгоритмизација и програмирање.

6. Нумерички прорачун модела на рачунару.

7. Обрада резултата симулације.

8. Формирање решења.

Постоје значајне везе између ових фаза, и директних и инверзних.

На основу симулације решавају се следећи задаци:

- анализу економске активности економског система (процеса);

- предвиђање (предвиђање) развоја економских процеса и појава;

- доношење одлука о управљању.

Главни задаци економетрије укључују следеће:

- конструисање економетријских модела, односно представљање економских модела у математичком облику. Овај проблем се обично назива проблемом спецификације.

- процена параметара конструисаног модела. Ово је фаза параметрирања .

- проверу квалитета пронађених параметара модела и самог модела у целини. Понекад се ова фаза назива верификација.

- коришћење конструисаних модела за објашњење понашања проучаваних економских индикатора, прогнозирање и предвиђање, као и за смислену имплементацију економске политике.

Редослед истраживања илуструје следећи пример.

Неопходно је анализирати зависност потражње К за одређену робу од цијене П за ту робу. На основу економске теорије, познато је да се са растом цена смањује обим потражње. На основу ове изјаве у фази спецификације, може се предложити неколико математичких зависности које одражавају ову чињеницу. На пример

Треба напоменути да ће било који од модела бити само поједностављење стварности и увијек садржати одређену грешку. Дакле, из свих предложених модела који користе статистичке методе, одабире се онај који највише одговара стварним емпиријским подацима и природи зависности.

Затим слиједи фаза параметрирања, тј. Параметри се процјењују (у нашем случају α и β ), будући да се ова процјена заснива на доступним статистичким подацима, а питање точности (квалитета) статистичке информације је један од кључних за изградњу модела.

Затим се проверава квалитет пронађених процена, као и усклађеност модела са емпиријским подацима и теоријским претпоставкама (фаза верификације). Ова анализа се углавном изводи према схеми тестирања статистичких хипотеза. У овој фази се не само да се побољшава облик модела, већ се и објашњава састав његових објашњавајућих варијабли (можда је потражња за производом одређена не само њеном цијеном, већ и другим факторима, на примјер, расположивим дохотком). Овакав модел дозвољава са извјесном поузданошћу предвиђање просјечне вриједности проучаваног економског индикатора (у нашем случају је то К ) на основу предвиђених или фиксних вриједности других индикатора ( П ). То ће помоћи да се одреди који фактори, у ком правцу ће утицати, тако да вредност испитиваног индикатора буде у одређеним нумеричким границама. Такође треба напоменути да економетријски модели откривајући међусобне односе проучаваних процеса не решавају проблем разлога за ове интерконекције.

Ако модел задовољава захтјеве квалитета, онда се може користити за предвиђање или анализу интерног механизма проучаваних процеса.

Схема која је предложена у даљем тексту јасно показује суштину и слијед економетријских студија.

Економска теорија
Економски модел
Процена параметара модела
Статистика
Провера квалитета изграђеног модела
Да ли је модел адекватан?
Коришћење модела за предвиђање и економску политику
не
да

Фиг. 1. Редослед економетријских студија

Математички модели се широко користе у бизнису, економији, друштвеним наукама, проучавању економске активности.

Математички модели вам омогућавају да у потпуности истражите и разумете суштину процеса који се одвијају, анализирате их.

У економетријским студијама које користе различите типове модела. Међутим, постоје три главне класе модела који се користе у економетрији: модели временских серија, регресиони модели (са једном једначином) и системи симултаних једначина.

Типови података

У економетријским студијама користе се два типа података: просторни (панелни) подаци (цросс-сецтионалдата) и временске серије (време - серија података).

Просторни подаци су подаци о било ком економском показатељу, добијеном из различитих објеката истог типа, али који се односе на исту временску тачку (просторни пресек).

Временске серије су подаци који карактеришу исти објект, али у различитим временским периодима (временски одсјечак).

Примери просторних података су, на пример, обим производње, број запослених, профит итд. неколико година (просторни рез).

Примери временских серија могу бити, на пример, квартални подаци о профитабилности, оутпуту, просечним платама итд. за одвојено предузеће.

Сви економски подаци представљају карактеристике сваког економског објекта. Формирају се под утицајем многих фактора, од којих нису сви доступни екстерној контроли. Неконтролисани (нерегистровани) фактори узрокују случајност података које дефинишу.






; Датум додавања: 2017-12-14 ; ; Прегледа: 386 ; Да ли објављени материјал крши ауторска права? | | Заштита личних података | ОРДЕР ВОРК


Нисте пронашли оно што сте тражили? Користи претрагу:

Најбоље изреке: Када се полаже лабораторијски рад, ученик се претвара да све зна; учитељ се претвара да му верује. 8919 - | 7142 - или читај све ...

2019 @ edubook.icu

Генерација странице преко: 0.007 сек.