Эконометрические модели

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 06 Ноября 2011 в 19:48, курсовая работа

Краткое описание

Эконометрическое моделирование является важной составляющей математического описания экономического развития любой сферы хозяйственной деятельности. Особенно актуальным оно становится в период развития рыночных отношений, поскольку функционирование компаний при наличии конкурентной среды так или иначе оценивается как работа в условиях неопределенности, которая предусматривает наличие различного рода возмущений, которые непосредственно влияют на объясняемые переменные. Прогноз, построенный на базовой методологии эконометрической модели, если не исключает, то, по крайней мере, уменьшает ошибочные значения результирующих параметров математической модели.

Содержание работы

Введение 3
1. Теоретические аспекты эконометрической модели 4
1.1. Понятие эконометрической модели 4
1.2. Классификация и основные этапы
эконометрического моделирования 7
1.3. Спецификация и структура модели 10
1.4. Применение эконометрических моделей в
управлении 12
2. Эконометрическое моделирование 17
2.1. Основные понятия корреляционно-регрессионного анализа 17
2.2. Парный регрессионный анализ 19
2.3. Линейный парный регрессионный анализ 22
Заключение 24
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 26

Содержимое работы - 1 файл

Эконометрическая модель готовый.doc

— 102.00 Кб (Скачать файл)

     Эмпирическая  линия регрессии графически представляет собой ломаную линию, составленную из точек, абсциссами которых являются средние значения факторного признака, а ординатами – средние значения признака – результата.

     4) Можно перебрать несколько функций  и выбрать лучшую из них  по показателям качества уровня регрессии.

     5) По итогам парного регрессионного  анализа определяется функциональная  зависимость между Х и Y.  Однако формы могут быть следующие: 

     -  функциональная –  зависимость,  при которой каждому значению  одной переменной соответствует вполне определенное значение другой;

     -  статистическая (стохастическая,  вероятностная)  –  зависимость,  при которой  каждому значению одной переменой  соответствует не какое-то определенное,  а множество возможных значений  другой переменой (иначе говоря,  каждому значению одной переменой соответствует определенное (условное) распределение другой переменной;

     -  корреляционная –  зависимость,  при которой каждому значению  одной переменной соответствует  определенное условное математическое  ожидание (среднее значение) другой.

     Общим моментом для любой эконометрической модели является разбиение зависимой (объясняемой) переменной на две части: объясненную и случайную:

     Y=f(X) + ε,

     где f(X) – объясненная часть;

     ε – случайная часть.

     Наиболее  естественным выбором объясненной части случайной величины Y является ее среднее значение – условное математическое ожидание MX(Y), полученное при определенном значении факторной переменной Х. Уравнение MX (Y)=f(X) называется уравнением регрессии.

     Уравнение регрессионной эконометрической модели тогда решается в виде:

     Y= MX (Y) + ε.

     Эконометрическая  модель не обязательно является регрессионной (то есть объясненная часть не всегда представляет собой математическое ожидание зависимой переменной).  В случае,  если данные,  представленные для анализа поступают с систематическими ошибками, то модель не будет регрессионной.

     В регрессионной модели ожидаемое  значение случайной ошибки равно 0:

     MX (ε) = 0.

     Задачи  регрессионного анализа:

     - установление формы зависимости  между переменными;

     - оценка функции регрессии и  ее параметров;

     -  оценка неизвестных значений (прогноз  значений)  зависимой (объясняемой) переменной. 

 

2.3. Линейный парный регрессионный анализ 

     Линейная  парная регрессия характеризуется  тем, что[4]:

     1)  объясненная часть является условным математическим ожиданием MX (Y);

     2) уравнение регрессии MX (Y)=f(X) отражает функцию одной переменной;

     3) уравнение регрессии имеет линейный  вид. 

     В этом случае реальное уравнение регрессии  можно записать в виде:

     MX (Y) = βО+ β1X

     При помощи вычислительных средств эконометрики можно оценить это уравнении:  y = во +в1* x, а также оценить его параметры βО , β1.

     Основные  предпосылки регрессионного анализа:

     1. В модели yi= βО + β1 хi+ εi ошибка εi (или зависимая переменная yi) есть величина случайная, а объясняющая переменная хi – величина не случайная.

     2. Математическое ожидание возмущения  εi равно нулю:

     М (εi) = 0

(или  математическое ожидание зависимой  переменной равно функции регрессии: М(yi) = βО+ β1 хi).

     3.  Дисперсия ошибки εi (или зависимой переменной yi)  постоянна для любого i:

     D(εi)=σ2

     D( yi)=σ2

     Это условие гомоскедантичности или  равноизменчивости ошибки (зависимой переменной).

     4. Ошибки εi и εj ( или переменные yi и yj) не коррелированы.

     5. Ошибка εi ( или зависимая переменная yi) есть нормально распределенная случайная величина.  В этом случае модель yi=  βО +  β хi+  εi называется классической нормальной линейной регрессионной.

     Для получения уравнения регрессии достаточно предпосылок 1-4. Требование выполнения предпосылки 5  необходимо для оценки точности уравнения регрессии и его параметров.

 

Заключение 

      На  стыке экономической практики и  математической статистики в начале 30-х годов зародилась новая самостоятельная  дисциплина, получившая название "Эконометрика".

      Эконометрика - быстроразвивающаяся отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям. Эконометрика - совокупность методов анализа связей между различными экономическими показателями (факторами) на основании реальных статистических данных с использованием аппарата теории вероятностей и математической статистики.

      Объектом  изучения эконометрики, как самостоятельного раздела математической экономики, являются экономико-математические модели, которые строятся с учетом случайных факторов. Такие модели называются эконометрическими моделями. Исследование эконометрических моделей проводится на основе статистических данных об изучаемом объекте и с помощью методов математической статистики.

      Основными задачами эконометрики являются: получение наилучших оценок параметров экономико-математических моделей, конструируемых в прикладных целях; проверка теоретико-экономических положений и выводов на фактическом (эмпирическом) материале; создание универсальных и специальных методов для обнаружения статистических закономерностей в экономике.

      Методологическая особенность эконометрики заключается в применении достаточно общих гипотез о статистических свойствах экономических параметров и ошибок при их измерении. Полученные при этом результаты могут оказаться нетождественными тому содержанию, которое вкладывается в реальный объект. Поэтому важная задача эконометрики - создание как более универсальных, так и специальных методов для обнаружения наиболее устойчивых характеристик в поведении реальных экономических показателей. Эконометрика разрабатывает методы подгонки формальной модели с целью наилучшего имитирования ею поведения моделируемого объекта на основе гипотезы о том, что отклонения модельных значений параметров от их реально наблюдаемых случайны и вероятностные характеристики их известны.

 

СПИСОК  ЛИТЕРАТУРЫ 

  1. Орлова  И.В. Экономико-математические методы и модели. Практикум: Учеб. пособие для вузов. — М.: Финстатинформ, 2000. – 304 с.
  2. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 2001. - 296 с.
  3. Плошко Б.Г., Елисеева И.И. История статистики: Учебное пособие. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 295 с.
  4. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / Под ред. И.И. Елисеевой. — М.: Финансы и статистика, 2001.- 174 с.
  5. Смоляк С.А., Титаренко Б.П. Устойчивые методы оценивания: Статистическая обработка неоднородных совокупностей. – М.: Статистика, 2000. - 208 с.
  6. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб. пособие для вузов / В.В. Федосеев, А.Н. Гармаш, Д.М. Дайитбегов, И.В. Орлова, А. Половников. — М.: ЮНИТИ, 2000. – 259 с.
  7. Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. — М.: Финансы и статистика, 2001. – 263 с.

Информация о работе Эконометрические модели