WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаЕкономіка (різне) → Комп’ютерна Економетрія - Контрольна робота

Комп’ютерна Економетрія - Контрольна робота

досліджень: ті, хто займається плануванням у регіоні, рідко вміють застосовувати складну техніку економетрического аналізу, економетрики ж зі своєї сторони не так вуж часто цікавляться регіональними проблемами.
Тим часом саме регіони, що складаються з областей, міст і т.д. являють собою територіальні одиниці, найбільше часто досліджувані плановиками й економістами, що досліджують проблеми регіонального розвитку. Ясно тому, що існує визначений пробіл у розробці економетричних моделей.
Багато важливої роблем розробки регіональних економетричних моделей незмінно зв'язані з питанням приступності інформації. Одне з інформаційних обмежень - недолік даних по внутрірічних періодах. У результаті більшість наявних моделей побудовано на базі річних даних.
Іншим серйозним і важливим обмеженням за інформацією є дуже мале число таких перемінних, для яких маються досить великі тимчасові ряди.
Використання погодових даних і малого числа перемінних у сполученні з довгими тимчасовими рядами привело до розробки моделей не тільки малих, але і щодо простих - нерідко складаються з наборів рівнянь із двома перемінними. Зазначена обставина частково зв'язана з тим фактом, що три ступені волі для статистики є відносно невеликим числом; тому приходиться опускати незалежні перемінні, котрі варто було б включити в рівняння. У таких випадках рівняння піддаються помилкам специфікації.
Моделі відносно статичні. При невеликому числі спостережень мається мало можливостей для точного обліку впливів лага, що можуть мати істотне значення і спостерігатися на відрізках часу менш одного року. Недостатній облік лагів зв'язаний також з малим числом ступенів волі (які приходиться "попусту витрачати" на лаги) і з використанням погодових даних.
Як і в інших видах емпіричних досліджень, у регіональних моделях можливість одержання інформації часто впливає на вибір напрямку досліджень. Широке використання таких перемінних, як обсяг продукції по галузях, особисті доходи, зайнятість, визначається наявністю публикуемих даних, а такі важливі для регіонального аналізу і суспільної політики перемінні, як експорт, імпорт, міграція населення, а також різні показники землекористування, звичайно опускаються в моделях.
Мається цілий ряд проблем різного аналітичного рівня, зв'язаних з оцінкою корисності регіональних економетричних моделей. Характер аналізу залежить, зокрема, від того, чи є дана модель чисто прогнозної чи містить у якомусь змісті "планові" елементи. Варто розрізняти проблеми, зв'язані з аналізом окремих рівнянь економетричних чи моделей систем рівнянь у цілому. Аналіз окремих рівнянь простіше, однак за таким аналізом можна не побачити безліч системних питань.
Багато статистичних роблем зв'язані з недоліком доступних даних. У результаті багато рівнянь погано специфіковані: у них пропущені деякі необхідні перемінні, що веде до перекручування оцінок параметрів. Іншим джерелом поганої специфікації в рівняннях є помилки виміру спостеріга перемінних, котрі створюють труднощі частіше в регіональних, чим у національних, моделях, що порозумівається більш високим загальним рівнем розробки останніх. Ще з великими труднощями зіштовхується дослідник при використанні спільних систем рівнянь. Ця методика вимагає більшого числа ступенів волі, тому що в розрахунках використовуються скорочені форми рівнянь. Подібні проблеми мають велике значення в регіональних моделях, оскільки число екзогенних перемінних у них відносно велико в порівнянні з величиною вибірки і числом ендогенних перемінних.
Погана специфікація і використання тимчасових рядів можуть приводити до мультиколлинеарности, при якій незалежні перемінні виявляються взаємно зв'язаними і стає неможливим незалежно визначити вплив окремих перемінних на залежну перемінну. У випадку поганої специфікації, якщо яка-небудь перемінна помилково пропущена в правій частині, а ця перемінна корелює з оставшимися незалежними перемінними, неминуче перекручування одержуваних коефіцієнтів. Використання тимчасових рядів у регіональних (так само, як і в національних) економетричних моделях означає, що величини перемінних випробують циклічні коливання і тому корелюють згодом і відповідно один з одним; ця обставина є іншим важливим джерелом мультиколлинеарности.
При розробці прогнозів за допомогою регіональних моделей вплив мультиколлинеарности може бути, однак, невелико, якщо спільний розподіл незалежних перемінних не змінилося при переході від базисного до прогнозного періоду. При прогнозуванні ми більше зацікавлені в спільному впливі цих перемінних, чим у впливі кожної з них. Якщо ж регіональна модель використовується для інших цілей, чим прогнозування, мультиколлинеарность серйознішає проблемою.
Іншою широковідомою проблемою є автокореляція, що виникає, коли випадкові складові послідовно корелюються, тобто
де р - коефіцієнт кореляції ( | р | < 1) і е t - випадкова складова. Вона нерідко виникає при використанні тимчасових рядів, особливо якщо рівняння погано специфіковані чи в них маються запізнілі ендогенні перемінні. Автокореляція виражається в появі незалежних перемінних з великою дисперсією вибірки і статистики з великою дисперсією вибірки.
Аналіз регіональних моделей з погляду тільки окремих рівнянь недостатній, оскільки навіть у кращому випадку "окремі рівняння не обов'язково складають систему".
Ефективний аналіз регіональних моделей можливий тільки при розгляді систем рівнянь у цілому. При цьому зустрічаються принаймні з трьома видами труднощів. По-перше, існує мало видів стандартних статистичних іспитів, придатних для визначення "добре підігнаної системи". По-друге, більшість авторів узагалі не робить детального аналізу і яких-небудь іспитів своїх моделей, задовольняючи виписуванням систем рівнянь. Нарешті, мало досліджений вплив методу розрахунку на ефективність регіональних економетричних моделей.
Отже, у цілому регіональні моделі досить прості, розробляються на базі погодовой інформації, мають статичний і рекурсивний характер. Ці моделі тісно зв'язані з національною економікою, часто за допомогою механізму тих чи інших національних економетричних моделей. Майже у всіх моделях регіон розглядається як крапка в просторі; важливі внутрірайонні явища й аспекти політики ігноруються.
В економічних явищах поряд з кількісними факторами застосовуються також якісні фактори: стать, племінні, сортові властивості. Ці якісні параметри оцінюються показником d, що носить бінарну властивість.
"1" - властивість є (студент-відмінник, овоч сортовий, худобапородиста)
d -
"0" - властивості немає
У літературі d - "DUMMY - фактор"
Тоді, з обліком d:
yi = a0 + a1d1i + 1i x1i + i (*)
З обліком d1i = (1,0), рівняння розпадається:
E (yi / d1i = 0)= a0 + 1i x1i + i
E (yi / d1i = 1)= a0 + a1 + 1i x1i + i
ОСНОВНІ ЗАДАЧІ
ДОСЛІДЖЕННЯ ЕКОНОМЕТРИЧНИХ МОДЕЛЕЙ
Економетричні прогнозні дослідження, початок яким було покладено наприкінці 20-х рр., до 70-их рр. утворили самостійний науковий напрямок у світовій економічній науці. І в нас у країні, і за рубежем тисячі наукових колективів, окремих дослідників у наукових центрах, університетах і інститутах, державних установах і приватних компаніях займаються розробкою і використанням економетричних моделей і методів у рішенні багатьох і багатьох проблем. Наприклад, тільки в США вартість економетричних розробок, по оцінках
Loading...

 
 

Цікаве