Економетрика: Навчальний посібник (Уведення. Розділ "Моделі з двома перемінними"), страница 3

3 Вибір чинників, істотних із погляду мети дослідження (специфікація перемінних).

4 Вибір математичної моделі з фіксованою формою всіх структурних рівнянь (специфікація моделі).

5 Збір і попередній аналіз даних для перемен-ных, вхідних у модель.

6 Вибір методу оценивания невідомих параметрів моделі з обліком припущень про вероятностных властивості випадкових обурень.

7 Реалізація процедури оценивания, що забезпечує найкраще наближення модельних значень перемінних до їхніх значень, що наблюдались у дійсності.

8 Перевірка якості отриманих оцінок, а також основ-ных припущень.

9 Інтепретація отриманих результатів, установлення їхньої адекватності поставленим цілям.

10 Аналіз неузгодженості і коректування моделі.

11 Прийняття рішень щодо наступного циклу дослідження з обліком альтернативних можливостей.

Даний посібник є вступним у курс эконометрики. У ньому розглядаються моделі, що описуються одним регрес-сионным рівнянням. Однак і на найпростіших прикладах можна зрозуміти основні ідеї эконометрики і важкості, що виникають при эконометрическом моделюванні.

Розділ 1 є ознайомлювальної. Тут розглянуті різні однофакторные функції, використовувані при матема-тическом моделюванні в економіці, основні предполо-жения регресійного аналізу, вимоги до даних спостережень, способи виявлення тенденцій у зв'язках між економічними перемінними. Описано метод найменших квадратів оценивания параметрів лінійної і поліноміальної регресій. Особлива увага виділена моделюванню монотон-ных процесів за допомогою двухпараметрических функцій. Для вибору оптимальної функції регресії запропонований критерій характерних середніх. Оскільки на практику звичайно исполь-зуются нелінійні моделі, докладно розглянуті способи линеаризации й оценивания параметрів нелінійних моделей.

Розділ 2 містить основні зведення з теорії вероятнос-тей і методи математичної статистики, застосовувані в рег-рессионном аналізі. Викладено суть вибіркового методу оцени-вания параметрів, сформульовані вимоги, запропоновані до оцінок. Приведено характеристику нормального звади-розподілу, а також розподілів Стьюдента, Пирсона і Фишера. Викладено основні принципи їхній використання при постро-ении интервальных оцінок і перевірці статистичних гіпотез. Наприкінці глави описана перевірка гіпотези про відповідність вибірки нормальному розподілу.

У главі 3 викладені основи кореляційного і регрес-сионного аналізів у випадку двох перемінних. Дається обосно-вание методу найменших квадратів оценивания параметрів. На прикладі парной лінійної регресії показано, що Мнк-оценки коефіцієнтів регресії задовольняють основним требова-ниям, запропонованим до оцінок. У якості альтернативного методу оценивания викладений метод максимального правдо-подобия. Описано спосіб одержання оптимальної полиноми-альной регресії найменшого ступеня за допомогою ортого-нальных багаточленів. Наприкінці глави парна регресія рас-смотрена в матричній формі.

Розділ 4 є вступної в множинний регрес-сионный аналіз. Вона має також самостійне значення. У ній розглянуті різні багатофакторні виробничі функції, їхні основні характеристики і властивості. Отримано і докладно описані двухфакторные виробничі функції Леонтьева, Кобба-Дугласа, із постійною еластичністю замеще-ния ресурсів. Окремо розглянута функція корисності декількох перемінних. Наприкінці глави приведені найбільш употребительные багатофакторні регресійні моделі - лінійна і статечна типу Кобба-Дугласа, описаний спосіб зведення останньої до лінійного виду.

У главі 5 викладені основи кореляційного і регресійного аналізів у випадку багатьох перемінних. Уводиться поняття приватного коефіцієнта кореляції, устана-вливается зв'язок Мнк-оценок і коефіцієнта детермінації з елементами повної кореляційної матриці. Сформульовано основні статистичні гіпотези і способи їхніх перевірок.