делі факторів і показників на різних часових або просторових тактах функціонування досліджуваного явища;
-й етап (ідентифікація моделі) - статистичний аналіз моделі і в першу чергу статистичне оцінювання невідомих параметрів моделі;
-й етап (верифікація моделі) - зіставлення реальних і модельних даних, перевірка адекватності моделі, оцінка точності модельних даних.
економетричного моделювання реальних соціально-економічних процесів і систем зазвичай переслідує два типи кінцевих прикладних цілей (або одну з них):
) прогноз економічних і соціально-економічних показників, що характеризують стан і розвиток аналізованої системи;
) імітацію різних можливих сценаріїв соціально-економічного розвитку аналізованої системи (багатоваріантні сценарні розрахунки, ситуаційне моделювання).
При постановці завдань економетричного моделювання слід визначити їх ієрархічний рівень і профіль.
Аналізовані завдання можуть ставитися до макро - (країна, межстрановой аналіз), мезо - (регіони всередині країни) і мікро - (підприємства, фірми, сім'ї) рівням і бути спрямованими на вирішення питань різного профілю інвестиційної, фінансової або соціальної політики, ціноутворення, розподільних відносин тощо
Глава I. Аналітична частина
1.1 Основи побудови та тестування адекватності економічних моделей множинної регресії
Нині множинна регресія - один з найбільш поширених методів в економетрики. Основна мета множинної регресії - побудувати модель з великим числом факторів, визначивши при цьому вплив кожного з них окремо, а також сукупне їх вплив на модельований показник.
Множинна регресія широко використовується у вирішенні проблем попиту, прибутковості акцій, при вивченні функції витрат виробництва, в макроекономічних розрахунках і цілому ряді інших питань економетрики. В даний час множинна регресія - один з найбільш поширених методів в економетрики.
Основна мета множинної регресії - побудувати модель з великим числом факторів, визначивши при цьому вплив кожного з них окремо, а також сукупне їх вплив на модельований показник.
Лінійна модель множинної регресії має загальний вигляд:
1=? 0 + < b align="justify">? 1 х i1 + ? 2 х i2 + ... + ? m х im + ?
де n - обсяг вибірки, який принаймні в 3 рази перевершує кількість незалежних змінних;
у i - значення результативної змінної у спостереженні I;
х i1 , х i2 , ., х im -значення незалежних змінних у спос...
