WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

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

ГоловнаЕкономіка (різне) → Шпаргалка - Реферат

Шпаргалка - Реферат

Загальніша перевірка передбачає застосування визначника (детермінанта) матриці г, який називається детермінантом кореляції і позначається |г|. Числові значення детермінанта кореляції містяться на інтервалі |г| є[0,1].

2. Якщо |г| = 0, то існує повна мультиколінеарність. У разі |г|=1 мультиколінеарність відсутня. Чим ближче |г| до нуля, тим певніше можна стверджувати, що між пояснюючими змінними існуе мультиколінеарність. Незважаючи на те, що числове значення |г| зазнає впливу дисперсії пояснюючих змінних, цей показник можна вважати точковою мірою рівня мультиколінеарності.

3. Якщо в економетричній моделі знайдено мале значення параметра ак в разі високого рівня коефіцієнта детермінації, це також свідчить про наявність мультиколінеарності.

4. Коли коефіцієнт детермінації R2, який обчислено для регресійних залежностей між однією пояснюючою змінною та іншими такими змінними, близький до одиниці, то можна говорити про наявність мультиколінеарності.

5. Якщо при побудові економетричної моделі на основі покрокової регресії включення нової пояснюючої змінної істотно змінює оцінку параметрів моделі при незначному підвищенні (або зниженні) коефіцієнтів кореляції чи детермінації, то ця змінна перебуває, очевидно, у лінійній залежності від інших, які було введено в модель раніше.

Усі ці методи виявлення мультиколінеарності мають один спільний недолік: жодний із них чітко не розмежовує випадок, коли мультиколінеарність, яку слід вважати "істотною" та неодмінно враховувати, і випадок, коли мультиколінеарністю можна знехтувати.

61. Обумовленість економіко-математичного моделювання

Дисципліна ЕММ має практичну спрямованість на вирішення широкого спектра прикладних питань на усіх рівнях управління щодо прийняття рішень з урахуванням наявних ек. умов та обмежень.

Предметом вивчення є методологія та інструментарій економіко-математичного моделювання.

Мета полягає у формуванні знань побудови та адекватного використання різних типів ЕММ.

Концептуальні аспекти ЕММ: характеристика економіки, її структури як об'єкта моделювання.

Слово „економіка" використовується у 2 значеннях:

Економіка – господарська система, що забезпечує суспільство продуктами споживання та послугами.

Економіка означає ек. теорію, що вивчає аспекти прийняття рішень людьми, які намагаються задовольнити свої матеріальні бажання, використовуючи обмежені ресурси.

Ек. теорія ґрунтується на поєднанні емпіричних спостережень з моделями.

Модель – уявний або реальний об'єкт, який у процесі свого вивчення замінює об'єкт-оригінал.

В основному розглядаються соц.-ек. системи.

Системою наз-ся комплекс взаємопов'язаних елементів разом із зв'язками між цими елементами та між іншими атрибутами, які спільно реалізують певні цілі.

Сутність моделювання. Особливості та принципи математичного моделювання.

Математична модель – абстракція реальної дійсності, в якій відношення між реальними елементами описані відношеннями між мат. категоріями.

Принципи, які повинна задовольняти модель деякого об'єкта:

  • Діалектична пара модель - об'єкт

  • Первинність об'єкта в цій парі

  • Зумовленість моделі об'єктом

  • Множинність моделей щодо об'єкта

  • Принцип адекватності

  • Принцип спрощення через збереження ключових властивостей моделі

  • Блочна побудова

62. Означення математичного моделювання, зокрема в економіці (див. 61)

63. Означення моделі, її вербалізація. Типи мат. моделей

Економетрична модель – функція або система функцій, що характеризує кількісний зв'язок між економетричними показниками.

Серед численних зв'язків між економетричними показниками завжди можна виокремити такий, вплив якого на результативну ознаку с основним, визначальним. Щоб виміряти цей зв'язок кількісно, необхідно побудувати економетричну модель з двома змінними (просту модель). Загальний вигляд такої моделі: Y=f(X,u)

де У — залежна змінна (результативна ознака); X — незалежна змінна (фактор); н — стохастична складова (залишки).

Аналітична форма цієї моделі може бути різною залежно від економетричної сутності зв'язків. Найпоширенішими є такі форми моделі:

де ао, а1 — невідомі параметри моделі; и — стохастична складова.

Неважко переконатись, що наведені нелінійні форми залежностей за допомогою елементарних перетворень вихідної інформації зводяться до лінійних. Припустивши, що економетрична модель з двома змінними е лінійною, тобто подається у вигляді: У = ао+а1Х+u,

де стохастична складова має нульове математичне сподівання та постійну дисперсію, оцінимо параметри цієї моделі звичайним методом найменших квадратів (1 МНК).

В основу методу 1 МНК покладено принцип мінімізації суми квадратів залишків моделі. Реалізація цього принципу дає змогу дістати систему нормальних рівнянь:

У цій системі п — кількість спостережень; — величини, значення яких можна обчислити на основі спостережень над змінними У та Х.

64. Означення системи. Притаманні риси соц.-ек. системи.

Системою називається комплекс взаємопов'язаних елементів разом із зв'язками між цими елементами та між їхніми атребутами які спільно реалізують певні цілі.

Соціально-економічна система - це складний об'єкт, що самоорганізовується, що розвивається під впливом багатьох чинників, що змінюються , як внутрішніх, так і зовнішніх

Характерною рисою більшості соціально-економічних систем є: динамічність зміни даних, їх неповнота, унікальність, а також великі і надвеликі потоки даних, що не піддаються формальній структуризації і ін. Інша важлива характеристика цих систем - заборона експериментування методом "проб і помилок", кожна помилка може привести до необоротних наслідків. З другого боку, правильні і узгоджені в системі рішення дозволяють у багато разів покращувати всі її життєво важливі параметри

65. Основна нерівність теорії двоїстості

Якщо Х = (х1,х2,...,хп) та У = (у1,у2,...,ут) — допустимі розв'язки відповідно прямої та двоїстої задач, то виконується нерівність

Доведення. Помножимо кожне рівняння системи на відповідну змінну двоїстої задачі:

Маємо:

Підсумувавши праві і ліві частини нерівностей, отримаємо:

Аналогічно перетворимо систему обмежень двоїстої задачі:

Підсумувавши після множення тут також ліві та праві частини, отримаємо нерівність:

Ліві частини нерівностей збігаються, отже:

66. Основні припущення для парної лінійної регресії

Це однофакторна лінійна регресійна модель. Аналіз лінійних залежностей є базовим в прикладній економетриці та практичній економіці.

Рівняння парної лінійної регресії

Y=b0+b1X+e

Під регресією розуміють функціональну залежність між пояснювальними зміннами (факторами) і середнім значенням залежної змінної, яка будується для прогнозу цього середнього значення при фіксованих числових значеннях факторів. Гіпотеза щодо існуючої залежності між експериментальними даними називається моделлю регресії.

67.Особливості побудови математичної моделі економічного явища чи процесу.

Математична модель економічного явища чи процесу — це його спрощений образ, поданий у вигляді сукупності математичних співвідношень (рівнянь, нерівностей, логічних співвідношень, графіків тощо).

1. Модель має адекватно описувати реальні технологічні та економічні процеси.

2. У моделі потрібно враховувати все істотне, суттєве в досліджуваному явищі чи процесі, нехтуючи всім другорядним, неістотним у ньому. Математичне моделювання — це мистецтво, вузька стежка між переспрощенням та переускладненням. Справді, прості моделі не забезпечують відповідної точності, і "оптимальні" розв'язки за такими моделями, як правило, не відповідають реальним ситуаціям, дезорієнтують користувача, а переускладнені моделі важко реалізувати на ЕОМ як з огляду на неможливість їх інформаційного забезпечення, так і через відсутність відповідних методів оптимізації.

3. Модель має бути зрозумілою для користувача, зручною для реалізації на ЕОМ.

4. Необхідно, щоб множина змінних xj була не порожньою. З цією метою в економіко-математичних моделях за змоги слід уникати обмежень типу "=", а також суперечливих обмежень. Наприклад, ставиться обмеження щодо виконання контрактів, але ресурсів недостатньо, аби їх виконати.

68.Охарактеризувати етап якісного аналізу моделі

Такий аналіз особливо важливий для тих змінних які можуть циклічно змінюватись,коли необхідно прогнозувати не лише загальний напрям розвитку, а й поворотні точки циклу. Уцьому разі середньоквадратична похибка прогнозу дає змошу дослідити:

-частку зміщеності(в.р)

-частку дисперсії(VР)

-частку коваріації(С.Р)

ці частки в сумі дорівнюють одиниці

Частка зміщенності показує наявнісить похибки в оцінці основної тенденції

Частка дисперсії показує ступінь збігу стандартних відхиленьпрогнозу і фактичних значень

Loading...

 
 

Цікаве