Классы моделей, применяемые для анализа и прогнозирования. (методы)

Эконометрика, её метод и задача. Эконометрические модели и два принципа их спецификации. Типы переменных в экономических моделях. Классификация моделей, формы. Этапы построения.

Эконометрика – наука, изучающая конкретные взаимосвязи и экономические закономерности экономических объектов и процессов посредством математических моделей и методов.

Задача эконометрики – обнаружение связей между количественными(числовая информация) чертями экономических объектов.

Главная цель эконометрики – дать исследователям инструмент для прогнозирования поведения экономического объекта в разных обстановках.

Базисные понятия эконометрики – это «объект», «переменная» и «модель»

Экономический объект – это каждая хозяйствующая единица Пример: рынок некоего товара.

Экономическая переменная – это количественная черта объекта, которая может принимать разные значения в ходе хозяйственной деятельности объекта Пример: спрос, предложение, равновесная цена.

Экономико-математическая модель – математически выраженная связь между переменными объекта (возможно представлена в виде комплекта графиков либо таблиц, или совокупности математических неравенств и уравнений)

Этапы построения эконометрических моделей

1. Спецификация 2. Сбор статистических данных(обработка исходной информации) 3. Оценка параметров (оценивание в числе малоизвестных параметров, входящих в модель) 4. Проверка адекватности

Спецификация модели

— подробное описание поведения объекта на математическом языке.

Первый принцип спецификации модели. Модель появляется в следствии перевода на математический язык неспециализированных закономерностей поведения объекта, распознанных неспециализированной экономической теорией.(пример фото)

Модель складывается из переменных объекта (модели) и параметров модели.

Второй принцип спецификации модели пребывает в том, что количество уравнений в модели должно равняться количеству эндогенных переменных.

Классификация переменных

1)Экзогенные переменные(х) – это данные задачи, определяются вне модели.(xt)

2)Эндогенные переменные(у) – это переменные, значения которых определяются при помощи модели (т.е. искомые малоизвестные).(yt)

Переменные модели именуются датированными, в случае если обозначена их зависимость от времени.

3)Переменные модели, отнесенные к прошлым моментам времени, именуются «лаговыми».(xt-1,xt-2,yt-1,yt-2)
4)Все лаговые переменные (эндогенные и экзогенные) и текущие экзогенные переменные составляют группу «предопределенных»(растолковывающие) переменных.(xt-1,xt-2,yt-1,yt-2,xt)

Вывод: эконометрическая модель является зависимостью текущих эндогенных переменных y t от предопределенных.

Динамическая модель — теоретическая конструкция (модель), обрисовывающая изменение (динамику) состояний объекта.

Фиктивной переменной модели именуют переменную, которая вводится для учета качественных факторов и принимающая дискретные числовые значения. К примеру. Переменная К уровень качества образования: К =0 – «начальное образование», К =1 – «среднее образование», К =2 – «незаконченное высшее образование», К =3 – «высшее образование» Фиктивные переменные участвуют в моделях в один момент с другими типами переменных.

Каждый эконом. объект характ. совокупностью показателей:1)Результативный(растолковываемый)-зависит от вторых показателей(y к примеру),2)Факторный(растолковывающий)-определяет значение показателя-результата(х).

Классификация моделей

Модели, в состав которых входят лишь эндогенные переменные, именуются замкнутыми. В случае если в модели присутствует хотя бы одна экзогенная переменная, модель именуется открытой.

Формы математических моделей

Уравнение модели имеет структурную форму, если оно содержит более одной эндогенной переменной.

Уравнение модели имеет приведенную форму, если оно содержит лишь одну эндогенную переменную.

В экономике довольно часто видятся такие факторы , каковые качественен . К примеру. Уровень образования («начальное», «среднее», «высшее», «незаконченное высшее». Для применения таких факторов в моделях используются «фиктивные» переменные.

Классы моделей, используемые для прогнозирования и анализа. (Способы)

(анализ)Временные последовательности – модели, в которых результативный показатель (у) есть функцией времени либо переменных относящихся к вторым моментам времени. Каждый временной последовательность складывается из отдельных уровней(отдельные значения временного последовательности, характеризующие изменение показателя во времени) число дней в месяце.

Типы: модели кривых роста(трендовые модели); адаптивные модели.

Протяженность временного последовательности определяется числом наблюдений n. Моментальные ВР- последовательные наблюдения характ. показатель на некий момент времени. Интервальные ВР- показатель характ. за определенный момент времени.

Этапы построения прогнозов эконом. показателей, представленных временными последовательностями: 1)предварительный анализ временных последовательностей. 2)построение моделей. 3)оценка качества моделей. 4)выбор лучшей модели. 5)получение прогноза.

Предварительный анализ ВР-1)обнаружение аномальных наблюдений(м. Ирвина), 2)Сглаживание временных последовательностей(м.:несложной скользящей средней, взвешенной скользящей средней, экспоненциального сглаживания),3)проверка наличия тренда(м. проверки разностей средних уровней, Фостера-Стюарта),4)вычисление количественных черт развития экономических процессов.

(анализ)Регрессионные модели с одним уравнением -модели, в которых результативный показатель У есть функцией факторных показателей Х(свободных переменных)

Совокупности одновременных уравнений модели с совокупностью взаимосвязанных регрессионых уравнений-складывающиеся из трех уравнений.

Модели статистического прогнозирования | Информатика 10-11 класс #35 | Инфоурок


Также читать:

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: