комплексу економічних і математичних наукових дисциплін, об'єднаних для вивчення соціально-економічних систем і процесів.
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Економіко-математичні методи і моделі презентация
Содержание
- 1. Економіко-математичні методи і моделі
- 2. Розподіл годин Лекції -18 годин Практичні і
- 3. Лекція 1 Основні поняття економетрії. Моделі парної
- 4. Вступ Економетрія (економетрика) буквально означає "вимірювання в економіці" Дуже широко
- 5. Економетрія - це наукова дисципліна, яка вивчає
- 6. 1.Об'єкт, предмет, мета i завдання економетрії
- 7. Предмет економетрії методи побудови та дослідження
- 8. Метою економетричного дослідження є аналіз реальних економічних
- 9. Основне завдання економетрії оцінити параметри моделей з
- 10. Основні етапи економетричного аналізу 1) вибiр
- 11. Коротка історична довідка “Гарвардський барометр”, за
- 12. В. Парето доходи населення в різних
- 13. Ч. Кобб i П. Дуглас виробнича
- 14. Термін "економетрія" вперше запровадив львівський вчений
- 15. Нобелівські премії Т.К.Купманс (1975) Лінійні економічні моделі
- 16. 2. Кореляцiйно-регресiйний аналіз в економіці Статистичною
- 17. X Рівноправні Y
- 18. X Y Нерівноправні Умовне математичне сподівання
- 19. Парна регреcія Множинна регресія
- 20. Термін “регресія” від латинського regressio – рух назад, введено англійським статистиком Френсісом Гальтоном
- 21. Означення. 3в'язки між залежною та незалежною (незалежними)
- 22. Причини присутності в регресійних моделях випадкового фактора
- 23. Сукупність методів, за допомогою яких досліджуються та
- 24. Задачі кореляцiйно-регресiйного аналізу Знаходження залежності
- 25. Етапи побудови рівняння регресії Вибір форми
- 26. . . . . . . .
- 27. 3. Моделі парної регресії та їх дослідження.
- 28. Модель Кейнса С індивідуальне споживання Y
- 29. Залежність між рівнем безробіття х i рівнем
- 30. При незмінний річний дисконтній (обліковій) ставці r
- 31. При маркетингових i ринкових дослідженнях, при дослідженні
- 32. У загальному випадку nарна лінійна регресія є
- 33. За вибiркою обмеженого обсягу будують так зване
- 34. y x x1 . . . .
- 35. Задачі лінійного регресiйного аналізу полягають у тому,
- 36. Для відображення того факту, що кожне індивідуальне
- 37. Мiрою якостi знайдених оцiнок можуть бути визначені
- 38. 4. Метод найменших квадратів
- 39. y x x1 . . . .
- 40. Необхідною умовою існування мінімуму неперервної диференційованої
- 42. Позначимо:
- 43. одержимо звідки маємо
- 44. Коефіцієнт кореляції
- 45. Завдання За 10 парами спостережень отримано
Розподіл годин Лекції -18 годин Практичні і лабораторні заняття -16 годин Самостійна робота - 38 годин Залік -2
Слайд 1Економіко-математичні методи і моделі
Термін економіко-математичні методи розуміється в свою чергу як узагальнююча назва
Слайд 2Розподіл годин
Лекції -18 годин
Практичні і лабораторні заняття -16 годин
Самостійна робота -
38 годин
Залік -2
Залік -2
Слайд 3Лекція 1
Основні поняття економетрії. Моделі парної регресії.
Вступ
1.Об'єкт, предмет, мета i завдання
економетрії.
2. Кореляцiйно-регресiйний аналіз в економіці.
3. Моделі парної регресії та їх дослідження.
4. Метод найменших квадратів.
2. Кореляцiйно-регресiйний аналіз в економіці.
3. Моделі парної регресії та їх дослідження.
4. Метод найменших квадратів.
Слайд 5Економетрія - це наукова дисципліна, яка вивчає комплекс економіко-математичних методів і
побудованих на їх основі моделей для кількісного вимірювання взаємозв`язків між економічними показниками.
Слайд 61.Об'єкт, предмет, мета i завдання економетрії
Об'єкт
Економічні системи
та простори
різного рівня
складності
Підприємства
Фірми
Окремі галузі
Регіони
Держави
Слайд 7Предмет економетрії
методи побудови та дослідження
математико-статистичних моделей економіки,
проведення кількісних досліджень
економічних явищ,
пояснення та прогнозування розвитку
економічних процесів.
Слайд 8Метою економетричного дослідження є аналіз реальних економічних систем i процесів, що
в них відбуваються, за допомогою економетричних методів i моделей, їх застосування при прийнятті науково обґрунтованих управлінських рішень.
Слайд 9Основне завдання економетрії
оцінити параметри моделей з урахуванням особливостей вхідної економічної інформації,
перевірити відповідність моделей досліджуваному явищу
спрогнозувати розвиток економічних пpoцecів.
Слайд 10Основні етапи економетричного аналізу
1) вибiр конкретної форми аналітичної залежності між економічними
показниками (специфікація моделі) на підставі відповідної економічної теорії;
2) збирання та підготовка статистичної інформації;
3) оцінювання параметрів моделей;
4) перевірка адекватності моделі та достовірності її параметрів;
5) застосування моделі для прогнозування розвитку економічних процесів з метою подальшого керування ними.
2) збирання та підготовка статистичної інформації;
3) оцінювання параметрів моделей;
4) перевірка адекватності моделі та достовірності її параметрів;
5) застосування моделі для прогнозування розвитку економічних процесів з метою подальшого керування ними.
Слайд 11Коротка історична довідка
“Гарвардський барометр”, за допомогою якого
в 20-тi роки намагалися
передбачити поведінку
товарного і грошового ринку.
товарного і грошового ринку.
Слайд 12В. Парето
доходи населення
в різних країнах
(1897 р)
Гукер
вплив банкрутств на
товарній біржі на
ціну зерна
(початок ХХ ст.)
К. Пiрсон (1857-1936)
Слайд 13Ч. Кобб i П. Дуглас
виробнича функція
(1928 р.)
Економетрія як окрема галузь
(1930
р.)
"Міжнародне товариство
для розвитку економічної теорії
і її зв'язку зі статистикою та математикою".
"Міжнародне товариство
для розвитку економічної теорії
і її зв'язку зі статистикою та математикою".
П. Дуглас
Слайд 14Термін "економетрія" вперше запровадив
львівський вчений
П.Чомпа, який опублікував у
Львові
в 1910 р. книгу
"Нариси економетрії i природної
теорії бухгалтерії, яка ґрунтується
на політичний економії".
"Нариси економетрії i природної
теорії бухгалтерії, яка ґрунтується
на політичний економії".
Засновники економетрії
Р. Фрiш,
Е. Шумпетер,
Я. Тiнберген
Р. Фрiш
Е.Шумпетер
Слайд 15Нобелівські премії
Т.К.Купманс (1975)
Лінійні економічні моделі
Л.Р.Клейн (1980)
Моделі економічної політики
В. Леонтьєв (1973)
Балансові моделі
Л.Канторович
(1975)
Виробничі моделі
Ангус Дітон (2015)
Аналіз споживання,
бідності і добробуту
Слайд 162. Кореляцiйно-регресiйний аналіз в економіці
Статистичною називають залежність, коли зі змінюванням
однієї випадкової величини змінюється закон розподілу ймовірностей іншої.
Зокрема, статистична залежність виявляється в тому, що зі змінюванням однієї величини змінюється середнє значення іншої. Така залежність називається кореляційною.
Зокрема, статистична залежність виявляється в тому, що зі змінюванням однієї величини змінюється середнє значення іншої. Така залежність називається кореляційною.
Слайд 18X
Y
Нерівноправні
Умовне математичне сподівання
функція регресії
У на Х.
Регресор
(незалежна)
Регресанд
(залежна)
Слайд 20Термін “регресія” від латинського regressio – рух назад, введено англійським статистиком
Френсісом Гальтоном
Слайд 21Означення. 3в'язки між залежною та незалежною (незалежними) змінними, що описуються співвідношеннями
називають
регресійними рівняннями
(моделями).
Випадкова складова
Слайд 22Причини присутності в регресійних моделях випадкового фактора (відхилення)
1. Уведення в
модель не всіх пояснюючих змінних.
2. Неправильний вибір функціональної форми моделі.
3. Агрегування змінних.
4. Помилки вимірювань.
5. Обмеженість статистичних даних.
6. Непередбачуваність людського фактору.
2. Неправильний вибір функціональної форми моделі.
3. Агрегування змінних.
4. Помилки вимірювань.
5. Обмеженість статистичних даних.
6. Непередбачуваність людського фактору.
Слайд 23 Сукупність методів, за допомогою яких досліджуються та узагальнюються взаємозв'язки кореляційно пов'язаних
змінних, називається
кореляцiйно-регресiйним аналізом.
кореляцiйно-регресiйним аналізом.
Слайд 24Задачі кореляцiйно-регресiйного аналізу
Знаходження залежності
між змінними
(регресійний аналіз)
Визначення тісноти
зв'язку
між змінними
(кореляцiйний аналiз )
Слайд 25Етапи побудови рівняння регресії
Вибір форми рівняння регресії
( сnецифiкацiя моделі
)
2. Визначення параметрів обраного рівняння
3. Аналіз якості рівняння
та перевірка адекватності рівняння
емпіричним даним, удосконалення рівняння.
Слайд 273. Моделі парної регресії та їх дослідження.
Рівень доходу
Споживання
Ціна товару
Попит
Розмір основних
фондів
Обсяг
виробництва
Слайд 28Модель Кейнса
С
індивідуальне споживання
Y
прибуток
де со - величина автономного споживання;
b - гранична
схильність до споживання (0
Слайд 29Залежність між рівнем безробіття х i рівнем інфляції у відображається так
званою кривою Фiлiпса:
де а > 0, b > 0 - параметри моделі,
а змінні х i у вимірюються у процентах.
де а > 0, b > 0 - параметри моделі,
а змінні х i у вимірюються у процентах.
Слайд 30При незмінний річний дисконтній (обліковій) ставці r i початковому внеску а
через х років у банку наявна сума грошей обчислюватиметься за формулою
де а, r - параметри моделі.
де а, r - параметри моделі.
Слайд 31При маркетингових i ринкових дослідженнях, при дослідженні збуту продукції та в
демографії застосовують так звану криву Гомперця:
де параметри а та с можуть набувати будь-яких значень, а b перебуває в межах: 0 < b < 1.
де параметри а та с можуть набувати будь-яких значень, а b перебуває в межах: 0 < b < 1.
Слайд 32У загальному випадку nарна лінійна регресія є лінійною функцією мiж залежною
змінною У i однiєю пояснюючою змінною Х:
Це спiввiдношення називається теоретичною лінійною регресiйною моделлю
а0 i а1 - теоретичні параметри
(теоретичні коефіцієнти) peгpeciї.
Це спiввiдношення називається теоретичною лінійною регресiйною моделлю
а0 i а1 - теоретичні параметри
(теоретичні коефіцієнти) peгpeciї.
Слайд 33За вибiркою обмеженого обсягу будують так зване емпіричне рівняння peгpecii, у
якому коефіцієнтами є оцінки теоретичних коефiцiєнтiв регресії:
де — оцінки невідомих
параметрів а1 i а0 .
де — оцінки невідомих
параметрів а1 i а0 .
Слайд 35Задачі лінійного регресiйного аналізу полягають у тому, щоб за наявними статистичними
даними
для змінних Х i У:
а) отримати найкращі оцінки невідомих параметрів а1 i а0 ;
б) перевірити статистичні гіпотези про параметри моделі;
в) перевірити, чи досить добре модель узгоджується зi статистичними даними (адекватність моделі даним спостережень).
для змінних Х i У:
а) отримати найкращі оцінки невідомих параметрів а1 i а0 ;
б) перевірити статистичні гіпотези про параметри моделі;
в) перевірити, чи досить добре модель узгоджується зi статистичними даними (адекватність моделі даним спостережень).
Слайд 36Для відображення того факту, що кожне індивідуальне значення yi відхиляється від
відповідного умовного математичного сподівання, у модель уводять випадковий доданок ui:
Таким чином, регресiйне рівняння набуває вигляду
Слайд 37Мiрою якостi знайдених оцiнок можуть бути визначені
композиції вiдхилень
метод найменших
модулів (МНМ).
метод найменших квадратів (МНК).
Слайд 40
Необхідною умовою існування мінімуму неперервної диференційованої функції двох змінних є рівність
нулю її частинних похідних.
Так як
Так як
Слайд 45Завдання
За 10 парами спостережень отримано такі результати:
За МНК оцініть коефіцієнти
рівняння регресії Y на X .
Оцініть коефіцієнт кореляції rxy
Оцініть коефіцієнт кореляції rxy
