WWW.UK.X-PDF.RU

БЕЗКОШТОВНА ЕЛЕКТРОННА БІБЛІОТЕКА - Книги, видання, автореферати

 
<< HOME
CONTACTS




Продажа зелёных и сухих саженцев столовых сортов Винограда (по Украине)
Тел.: (050)697-98-00, (067)176-69-25, (063)846-28-10
Розовые сорта
Белые сорта
Чёрные сорта
Вегетирующие зелёные саженцы

Продажа зелёных и сухих саженцев столовых сортов Винограда (по Украине)
Тел.: (050)697-98-00, (067)176-69-25, (063)846-28-10
Розовые сорта
Белые сорта
Чёрные сорта
Вегетирующие зелёные саженцы
Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 8 |

«Додаток 2 написаний О.В. Раєвнєвою Комашко О.В.:учбові посібники 1. Черваньов Д.М. Комашко О.В. Економетрика: Курс лекцій, 1998 2. Комашко О.В. Практикум з прогнозування, 2000 3. ...»

-- [ Страница 1 ] --

О.В. Комашко

Прикладна

економетрика

Додаток 2 написаний О.В. Раєвнєвою

Комашко О.В.:учбові посібники

1. Черваньов Д.М. Комашко О.В. Економетрика:

Курс лекцій, 1998

2. Комашко О.В. Практикум з прогнозування, 2000

3. Комашко О.В. Раєвнєва О.В. Румянцев Н.В.

Прикладна економетрика, 2004

Комашко О.В.: переклади

1. Економічне прогнозування: вступ, 199

2. Економетричний аналіз, 2005

3. Часові ряди для макроекономіки й фінансів, 2005 ЗМІСТ Зміст Вступ Розділ 1. ЛІНІЙНА РЕГРЕСІЯ

1.1. Проста лінійна регресія

1.2. Множинна лінійна регресія

1.3. Асимптотичні властивості МНК-оцінок.

1.4. Модель лінійної регресії з гетероскедастичними збуреннями

1.5. Модель лінійної регресії з автокорельованими збуреннями

1.6. Метод максимальної правдоподібності.

Розділ 2. МОДЕЛІ З ЛАГОВИМИ ЗМІННИМИ

2.1. Приклади з економічної теорії

2.2. Означення

2.3.Оцінювання моделей з розподіленними лагами

2.4.Обмежене оцінювання скінченних МРЛ

2.5.Моделі з нескінченною довжиною лагів

2.6.Моделі з нескінченою довжиною лагів і економічна теорія

2.7. Оцінювання моделей з нескінченною довжиною лагів.

Розділ 3. СИСТЕМИ СИМУЛЬТАТИВНИХ РЕГРЕСІЙНИХ РІВНЯНЬ Розділ 4. МОДЕЛІ З ОБМЕЖЕНИМИ ЗАЛЕЖНИМИ

ЗМІННИМИ І МОДЕЛІ З ПАНЕЛЬНИМИ ДАНИМИ

4.1.Моделі з обмеженими залежними змінними.

4.1.1.Моделі бінарного вибору.

4.1.2.Моделі з впорядкованим відгуком.

4.1.3.Моделі Тобіт.

4.2. Моделі з панельними даними.

4.2.1.Переваги панельних даних.

4.2.2.Модель з фіксованими ефектами.

4.2.3.Модель з випадковими ефектами.

4.2.4.Фіксовані ефекти чи випадкові ефекти?

Список літератури Додаток1 Статистичні таблиці Додаток2 Керівництво користувача EViews ВСТУП Що таке економетрика Економетрика1 – це галузь економічної теорії, яка вивчає моделі економічних систем у формі, що уможливлює перевірку цих моделей на адекватність засобами математичної статистики. Мета економетрики – здійснювати емпіричну перевірку положень економічної теорії, підтверджуючи чи відхиляючи останні. Цим економетрика відрізняється від математичної економіки, зміст якої полягає виключно у застосуванні математики, і теоретичні положення якої не обов’язково потребують емпіричного підтвердження.

Економетрика є результатом синтезу економічної теорії, математичної статистики та економічної статистики. Застосування статистичних методів до аналізу економічних даних має давню історію. Стіглер2 зауважує, що перша «емпірична» крива попиту була опублікована Чарльзом Дейвенентом у 1699 році, а перше сучасне статистичне дослідження попиту було виконано італійським статистиком Родульфо Еніні у 1907 році. Важливим поштовхом до розвитку економетрики було заснування у 1930 році у США Економетричного Товариства і публікація часопису Econometrica (який, до речі, виходить і досі).

Економічні і економетричні моделі Економічна модель являє собою набір припущень, які приблизно описують поведінку економіки (або сектора економіки). Економетрична модель складається з таких частин: 1). Набір рівнянь поведінки, які виводяться з економічної моделі. Ці рівняння включають деякі змінні, значення яких Існує альтернативний правопис – економетрія. Однак, на думку автора, використаний тут варіант є більш вдалим. По-перше, назва «економетрика», на відміну від таких термінів як «геометрія», англомовного походження (хоча і утворена з давньогрецьких коренів):economics – економіка, econometrics –.економетрика. По-друге, зішлемось на авторитет «Орфографічного словника української мови» за редакцією С.І. Головащука і В.М.

Русанівського (Київ, «Наукова думка», 1975).

G.J.Stigler, ’’The Early History of Empirical Studies of Consumer Behavior’’, The Journal of Political Economy, 1954.

6 спостерігаються, а також «збурення», які відтворюють ефект від змінних, не включених до моделі у явному вигляді, та ефект від непередбачуваних подій.

2). Опис імовірнісного розподілу «збурень».

Економетричні моделі мають стохастичний характер. Розглянемо співвідношення між споживанням С та доходом Y у такому вигляді:

С = + Y +, (В.1) де – збурення, або стохастична складова моделі, і – невідомі параметри, які можна оцінити за допомогою методів математичної статистики.

Стохастичний характер економетричних моделей дозволяє використовувати теорію статистичних висновків для перевірки цих моделей на адекватність.

Перевірка складається з двох етапів: статистичного і економічного. На статистичному етапі ми перевіряємо, чи виконуються вимоги, які накладено на стохастичну складову при формулюванні моделі. На економічному етапі ми перевіряємо, чи узгоджуються знайдені оцінки параметрів з положеннями економічної теорії. Наприклад, теорія споживання стерджує, що зі зростанням доходу споживання зростає, але не в такій мірі як доход. Звідси випливає, що модель (В.1) коректна, коли в ній 0 1.

Таким чином, економетричні методи дозволяють не тільки встановлювати кількісні зв’язки між економічними змінними, але й робити висновки про коректність одержаних моделей.

В першому розділі книзі подано огляд результатів стосовно базової економетричної моделі – моделі лінійної регресії, в тому числі теми, які традиційно не включаються до елементарних курсів економетрики:

асимптотична теорія, автокореляція внаслідок неправильної специфікації моделі, спатіальна автокореляція, консистентні в умовах гетероскедастичності оцінки коваріаційної матриці для МНК, метод максимальної правдоподібності включаючи оцінювання коваріаційної матриці і три основні принципи перевірки гіпотез.

Розділ 2 присвячений моделям з лаговим змінним. В Розділі розглядаються (більш грунтовно, ніж в елементарних курсах) системи одночасних рівнянь, а в Розділі 4 – моделі з обмеженою залежною змінною і моделі з панельними даними. В Додатку 2. Приведено коротке керівництво користувача програми Eviews.

РОЗДІЛ 1. ЛІНІЙНА РЕГРЕСІЯ

1.1 Проста лінійна регресія 1.1.1. Опис Моделі Припустимо, що існують дві змінні x i y, де x - незалежна змінна (регресор), y

- залежна змінна. Співвідношення між цими змінними позначимо: y = f (x).

Будемо розрізняти детерміновані і статистичні співвідношення. При статистичному співвідношенні кожному значенню x відповідає не єдине значення y, але залежну змінну y можливо точно описати у імовірнісних термінах. Припустимо, що функція f(x) лінійна за x, тобто f(x) = + x, а співвідношення між x та y є статистичним, а саме

y = + x +, (1.1)

де доданок називається збуренням або похибкою і має відомий імовірносний розподіл (тобто є випадковою величиною). В рівнянні (1.1) + x є детермінованим компонентом, збурення є випадковим або стохастичним компонентом; і називаються регресійними коефіцієнтами або параметрами регресії, які потрібно оцінити на основі даних про x та y.

Нехай ми маємо n пар значень ( xi, yi ), i = 1, n. Кожну пару будемо називати спостереженням. Ми можемо записати рівняння (1.1) у вигляді

–  –  –

Наша мета - знайти оцінки невідомих параметрів та в рівнянні (1.2) на основі n спостережень x та y. Щоб це зробити ми повинні накласти деякі умови щодо збурень i.

1. Нульове середнє: Ei = 0, i = 1, n.

–  –  –

4. Незалежність збурень та регресора: xi та j незалежні для всіх i та j. Якщо xi вважаються невипадковими, то дане припущення виконано автоматично.

В деяких випадках будемо накладати додаткове припущення (ми будемо вказувати в тексті, для виконнання яких результатів воно необхідно):

5. Нормальність. Збурення i нормально розподілені для всіх i. Взявши до уваги припущення 1-3, ми можемо сказати, що i – незалежні нормально розподілені випадкові величини з нульовим математичним сподіванням і однаковими дисперсіями 2, або i ~ N ( 0, 2 ).

Отже, модель простої лінійної регресії описується за допомогою рівнянь (1.2), збурення в яких задовольняють припущенням 1 – 5.

Оскільки Ei = 0, то з рівняння (1.2) маємо E(yi) = E( y xi ) + xi. Останній вираз називається популяційною функцією регресії. Таким чином, популяційна функція регресії – функція умовного математичного сподівання. Якщо замінити значення параметрів їх оцінками, одержимо вибіркову функцію регресії.


Купить саженцы и черенки винограда

Более 140 сортов столового винограда.


Популяційна регресійна функція дає усереднене, або закономірне значення незалежної змінної, яке відповідає даному значенню незалежної змінної.

Збурення можна інтерпретувати як відмінність поведінки залежної змінної від усередненої в кожній конкретній ситуації.

Друге припущення означає,що для кожного спостереження дія випадкових факторів в середньому однакова.

Третє припущення означає, що для кожного спостереження випадкові фактори діють незалежно.

–  –  –

найменших квадрвтів означає пошук прямої, яка знаходиться найближче до даних точок у тому розумінні, що сума квадратів відстаней по вертикалі від даних точок до прямої буде найменшою. Обгрунтування такого вибору методу побудови оцінок полягає в їх оптимальних статистичних властивостях, які сформульовано вище.

–  –  –

$$ рівняння (1.4) почленно на n. Маємо: y = + x. Надалі будемо позначати

МНК-оцінки параметрів та латинськими літерами a та b. Отже, МНКоцінки параметрів моделі простої лінійної регресії знаходяться за фомулами:

–  –  –

Якщо обчислити матрицю других похідних для Q, то можна побачити, що ця матриця додатньо визначена, отже значення (1.7) дійсно мінімізують (1.3).

Рівняння вибіркої регресії приймає вигляд

–  –  –

З першого нормального рівняння випливає, що графік вибіркової регресійної прямої (1.8) проходить через точку середеніх значень залежної та незалежної змінних. Рівняння (1.8) дає нам уявлення про характер залежності (точніше детермінованої її частини) між змінними x та y.

1.1.3.Властивості залишків методу найменших квадратів Позначимо через ei, i = 1, n різниці між фактичними та теретичними, тобто обчисленими з рівняння вибіркої регресії (1.8) значеннями залежної змінної:

–  –  –

Загальна сума квадратів пропорційна до вибіркової дисперсії залежної змінної. Пояснена сума квадратів пропорційна до вибіркової дисперсії незалежної змінної. Отже, дисперсія залежної змінної складається з двох частин. Перша виникає завдяки розкиду значень незалежної змінної. Тобто, ця частина пояснюється за рахунок моделі (звідси і назва – пояснена сума квадратів). Друга частина – сума квадратів залишків – виникає внаслідок збурень і не пояснюється за рахунок моделі. Записавши співвідношення (1.15) з урахуванням уведених позначень, одержимо формулу розкладу дисперсії:

–  –  –

Коефіціент детермінації є частиною дисперсії залежної змінної, яка пояснюється за рахунок моделі, або, іншими словами, завдяки мінливості незалежної змінної. Коефіціент детермінації є мірою тісноти саме лінійного звязку між x та y. Коефіціент детермінації завжди знаходиться в межах від нуля до одиниці. Чим ближче R 2 до 1, тим точніше x пояснює y. Якщо R 2 = 1, це означає, що всі значення x та y лежать на одній прямій. Якщо R 2 = 0,то лінія регресії – горизонтальна пряма; це означає відсутність (лінійного) звязку між змінними. Коефіціент детермінації є мірою згоди регресії. Проілюструємо сказане графічно. На Рис. 1.2 зображено три набори даних по 100 спостережень в кожному, утворені за допомогою датчика випадкових чисел, разом з вибірковими регресійними прямими, знайденими за домогою методу найменших квадратів. В кожному випадку розраховано коефіцієнт детермінації.

5.5 3.5 4.5 2.5 2.5 3 3.5 4 2.5 3 3.5 4 2.5 3 3.5 4

–  –  –

У випадку, зображеному на Рис. 1.2.а) має місце досить тісний лінійний зв’язок між змінними. У випадках б) та в) лінійний зв’язок практично відсутній.

Однак між цими двома ситуаціями існує істотна різниця. На Рис. 1.2 б), очевидно, відсутній будь-який зв’язок між змінними, тоді як точки на Рис. 1.2.в) розташовані навколо деякої параболи.

–  –  –

Наведені формули не можна використовувати для перевірки гіпотез та інтервального оцінювання, оскільки до них входить невідомий параметр – дисперсія збурень 2. Отже, нам потрібно вміти знаходити її оцінку. Має місце наступний результат: статистика

–  –  –

2 S xx – оцінкою середньоквадратичного відхилення, або, дисперсії b, а $ коротко, стандартною похибкою оцінки b. Уведемо позначення SE(b) = 2 S xx (від англійського standard error - стандартна похибка). Маємо $

–  –  –

За вибраним рівнем значущості в таблиці розподілу Стьюдента з n-2 ступенями свободи знаходимо критичне значення tкр. Якщо |t| tкр, то гіпотеза H0 приймається. Якщо |t| tкр, то гіпотеза H0 відхиляється.

Інтервальне оцінювання Інтервальна оцінка параметра з рівнем довіри 1- (не плутати з постійним доданком у регресії) знаходиться за наступною формулою:

–  –  –

де значення tкр знаходиться за вибраним в таблиці розподілу Стьюдента з n-2 ступенями свободи.

Перевірка значущості регресії Значущість регресії означає, що незалежні змінні впливають на залежну змінну. Для простої лінійної регресіі це еквівалентно тому, що коефіцієнт нахилу не дорівнює нулю (тобто коли гіпотеза про рівність нулю відхиляється). Якщо b = 0, то R 2 = 0. Тому логічно будувати критерій, який грунтується на значенні коефіцієнта детермінації. Дійсно, можна показати, що R2 F = 1 2 ~ F1,n 2 (1.23) 1 R n2 коли = 0, де через F1,n–2 позначено розподіл Фішера з 1, n–2 ступенями свободи. За вибраним рівнем значущості в таблиці розподілу Фішера з 1, n-2 ступенями свободи знаходимо критичне значення F кр. Якщо |F|Fкр, то гіпотеза приймається. Якщо |F|Fкр, то гіпотеза відхиляється. У випадку простої регресії застосування F-критерія (1.23) не дає нової інформації порівняно з t-критерієм (1.20), оскільки t 2 = F 2 і t кр = Fкр. Але це не так у випадку множинної регресії, що ми побачимо пізніше.

1.1.7. Прогнозування за допомогою простої лінійної регресії Припустимо, ми хочемо одержати інформацію про можливі значення залежної змінної y0 за умови, що незалежна змінна x приймає деяке значення x0.

Внаслідок (1.1) Точковий прогноз знаходиться за формулою y 0 = + x 0 + 0.

–  –  –



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 8 |
 
Похожие работы:

«ЗМІСТ Про Фонд Східна Європа стор. 3 Склад Правління та Консультаційної ради Фонду Східна Європа стор. Звернення Президента Фонду Східна Європа cтор. 5 Про програми Фонду Східна Європа стор. 6-9 Фінансова звітність стор. Донори та партнери Фонду Східна Європа стор. 11 Фонд Східна Європа (ФСЄ) міжнародна благодійна організація, заснована Фондом Євразія у 2008 р. Місія Фонду сприяти соціальному та економічному розвитку України, мобілізуючи ресурси, зміцнюючи громади та підтримуючи партнерство...»

«УДК 316. 334.23 Сірий Є.В. Київський національний університет імені Тараса Шевченка, факультет соціології, доктор соціологічних наук, доцент, старший науковий співробітник СТАНОВЛЕННЯ МАЛОГО ПІДПРИЄМНИЦТВА В АСПЕКТАХ ПОКАЗНИКІВ ДЕРЖАВНО-ІНСТИТУЦІОНАЛЬНИХ ЧИННИКІВ ТА СУБ`ЄКТИВНО-ЦІННІСНИХ НАСЛІДКІВ: ВІТЧИЗНЯНИЙ ДОСВІД В статті відображено реальний стан та дано відповідну оцінку розвитку малого підприємництва як елемента ринково-підприємницької системи в Україні, через призму розгляду впливу...»

«СУМСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ УНІВЕРСИТЕТ КІРСАНОВА ЄВГЕНІЯ ВЛАДИСЛАВІВНА УДК 330.53:502.15 УДОСКОНАЛЕННЯ КРИТЕРІАЛЬНОЇ ТА ОЦІНОЧНОЇ БАЗИ КОМПЛЕКСНОГО ЕКОЛОГО-ЕКОНОМІЧНОГО ОБЛІКУ Спеціальність 08.00.06 – економіка природокористування та охорони навколишнього середовища Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата економічних наук Суми – 2007 Дисертацією є рукопис. Робота виконана в Сумському державному університеті Міністерства освіти і науки України. Науковий керівник: доктор...»

«Міністерство транспорту України Київський університет економіки і технологій транспорту Будівельні конструкції і будівлі на транспорті Завдання та методичні вказівки до виконання контрольної роботи КИЇВ 2004 УДК 721.011 ( 075.3 ) ББК 0513 р ( 2 ) 3-252 Будівельні конструкції і будівлі на транспорті. Завдання та методичні вказівки до виконання контрольної роботи. – Київ: КУЕТТ, 2004. – 66 с. Завдання та методичні вказівки до виконання контрольної роботи містять у собі варіанти індивідуальних...»

«Якість – гарантія успіху та конкурентоспроможності / І.О. Сидоренко // Економічні науки: науковий вісник Чернівецького торговельно-економічного інституту. – Чернівці: АНТ Лтд, 2005. – Вип. ІІІ. – С. 458 – 461. 35. Системи управління якістю. Вимоги : ISO 9001–2001.– [Чинний від 2001–104–01]. – К.: Держстандарт України, 2001. – 23 с. 36. Системи управління якістю.Настанови щодо поліпшення діяльності. Вимоги :ISO 9004–2001. – [Чинний від 2001–01–01]. – К.: Держстандарт України, 2001. – 44 с. 37....»

«Науковий вісник НЛТУ України. – 2011. Вип. 21.6 факторів, чинників та елементів, які у своєму зв'язку зумовлюють, спрямовують та підтримують зусилля, що витрачає людина в своїй діяльності. Послідовність перебігу та внутрішня будова мотивування зумовлює спонукальні причини трудової поведінки, причини її виникнення та очікувані наслідки. Література 1. Загальні основи економічної теорії : навч. посібн. / Л.В. Заглинська, М.К. Матусевич, І.О. Самборський. – К. : Вид-во НМЦВО, 2002. – 408 с. 2....»

«МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ХАРЧОВИХ ТЕХНОЛОГІЙ ЗАТВЕРДЖУЮ Ректор (Підпис, прізвище, ініціали) «_» _ 200 р. МЕТОДИЧНІ ВКАЗІВКИ до виконання дипломних робіт спеціалістів та магістрів за напрямом “ Облік, аналіз і аудит основних засобів і нематеріальних активів ” для студентів спеціальності 8.050106, 7.050106 “Облік і аудит” напряму 0501 «Економіка і підприємництво» денної, заочної форми навчання та другої вищої освіти Реєстраційний номер СХВАЛЕНО електронних...»

«АКАДЕМІЯ МЕДИЧНИХ НАУК УКРАЇНИ ДЕРЖАВНА УСТАНОВА „ІНСТИТУТ ЕПІДЕМІОЛОГІЇ ТА ІНФЕКЦІЙНИХ ХВОРОБ ім. Л.В. ГРОМАШЕВСЬКОГО” САЛМАНОВ АЙДИН ГУРБАН ОГЛИ УДК 616 036.22+616.94:617.55 НАУКОВЕ ОБҐРУНТУВАННЯ СИСТЕМИ ЕПІДЕМІОЛОГІЧНОГО НАГЛЯДУ ЗА ІНФЕКЦІЯМИ ОБЛАСТІ ХІРУРГІЧНОГО ВТРУЧАННЯ 14.02.02 – епідеміологія Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата медичних наук Київ – 2008 ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ Актуальність теми. Інфекції в області хірургічного втручання (ІОХВ) є...»

«МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ УКРАЇНИ «КИЇВСЬКИЙ ПОЛІТЕХНІЧНИЙ ІНСТИТУТ» ЮХИМЕНКО ВІТА ВАСИЛІВНА УДК 330.341.1:621](043.3) ФОРМУВАННЯ СТРАТЕГІЙ ІННОВАЦІЙНОГО РОЗВИТКУ ПІДПРИЄМСТВ МАШИНОБУДУВАННЯ Спеціальність 08.00.04 – економіка та управління підприємствами (за видами економічної діяльності) АВТОРЕФЕРАТ дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата економічних наук Київ – 2014 Дисертацією є рукопис. Роботу виконано на кафедрі менеджменту...»

«Іван Омелянюк ЦИФРОВЕ ЕФІРНЕ ТЕЛЕБАЧЕННЯ Практика, нові напрямки розвитку цифрового ефірного телебачення та створення цифрових ефірних телемереж Посібник для фахівців телерадіоіндустрії Київ – 2009 KvantEfir_book.indb 1 06.05.2009 16:50:21 УДК 621.397.27 ББК 32.94 О-57 Омелянюк І.В. ЦИФРОВЕ ЕФІРНЕ ТЕЛЕБАЧЕННЯ. О-57 Практика, нові напрямки розвитку цифрового ефірного телебачення та створення цифрових ефірних телемереж. Посібник для фахівців телебачення. – К.: ЗАО «ТЕЛЕРАДІОКУР’ЄР», 2009. – 192...»




Продажа зелёных и сухих саженцев столовых сортов Винограда (по Украине)
Тел.: (050)697-98-00, (067)176-69-25, (063)846-28-10
Розовые сорта
Белые сорта
Чёрные сорта
Вегетирующие зелёные саженцы


 
2013 www.uk.x-pdf.ru - «Безкоштовна електронна бібліотека»