Економетрія

 

 

Тема 1. Предмет, мета і завдання курсу

Тема 2. Основні теоретичні положення математико-статистичного моделювання техніко-економічних показників

2.1. Випадкові події і величини, їх числові характеристики

2.2. Закон розподілу випадкової величини

2.3. Статистичні гіпотези та їх перевірка

2.4. Попередня обробка результатів спостережень і техніко-економічної інформації

Тема 3. Метод кореляції і регресії

3.1. Загальні відомості й теоретичні положення

3.2. Обґрунтування форми зв’язку змінних і розрахунок параметрів теоретичної лінії регресії

3.3. Оцінка тісноти, суттєвості і лінійності (нелінійності) зв’язку між змінними

Тема 4. Математичні методи прогнозування

4.1. Прогнозна модель, її характеристики і план складання

4.2. Тимчасові ряди. Виявлення загальної тенденції

4.3. Авторегресійні моделі прогнозування

 

Для забезпечення якісного зростання суспільного виробництва і досягнення найвищої продуктивності праці необхідно трансформувати господарський механізм до сучасних вимог управління. Розширюються права підприємств та їх самостійність, удосконалюються відповідальність і стимулювання праці і на цій основі підвищується вимоги трудових колективів, їх зацікавленість у кінцевих результатах праці. Важливим питанням також є удосконалення планування, організаційної структури управління, доведення принципів сучасних методів управління до первісних трудових осередків, до кожного робочого місця.

Курс "Економетрія" є одним з основних для студентів, які навчаються на факультетах економічному та менеджменті. Він складається з чотирьох тем, що охоплюють найважливіші методи вирішення завдань організації, планування і управління.

На лекціях студенти знайомляться зі способами й прийомами математико-статистичного моделювання техніко-економічних показників на основі якісного й кількісного дослідження умов виробництва, професійної майстерності робітників, рівня організації праці й технології та інших чинників.

У результаті вивчення курсу студенти повинні знати:

• основні теоретичні положення і методичні принципи математико-статистичного моделювання виробничих процесів та техніко-економічних показників;
• методику попередньої обробки результатів експериментальних досліджень, хронометражних даних та іншої виробничої інформації при вирішенні конкретних завдань організації, планування і управління;
• методи розробки кореляційних і регресійних залежностей техніко-економічних показників від умов виробництва.

У результаті вивчення курсу студенти повинні вміти:

• обробляти виробничу інформацію при вирішенні конкретних завдань;
• сформулювати й перевірити статистичні гіпотези;
• обґрунтувати форми зв’язків змінних;
• перевірити адекватність одержаного порівняння дослідним даним;
• оцінювати тісноту й суттєвість зв’язків;
• розробляти багатофакторні регресійні моделі;
• використовувати теоретичні положення мережних методів в організації та управлінні виробництвом.

 

 

Необхідність, можливість та значення використання економіко-математичних методів у плануванні й управлінні. Роль методів і прийомів об’єктивного, якісного і кількісного дослідження економічних явищ для вирішення завдань з ефективного використання трудових, матеріальних і фінансових ресурсів.

Особливості економіко-математичного моделювання масових явищ і дослідження статистичних сукупностей. Науково обґрунтовані передумови якісного й кількісного аналізу техніко-економічних показників, виявлення об’єктивного їх взаємозв’язку з умовами виробництва.

Мета і завдання курсу. Його взаємозв’язок з профілюючими дисциплінами.

 

 

Достовірні, неможливі, випадкові й невизначені економічні процеси і явища. Випадкові події й випадкові величини. Генеральна й вибіркова сукупність. Роз’єднання досліджуваної сукупності, побудова статистичних і часових рядів розподілу. Узагальнюючі статистичні характеристики ряду розподілу випадкових величин. Імовірність як математичне визначення об’єктивної можливості відбутися чи не відбутися випадковому явищу. Роль закону великих чисел у дослідженні випадкових величин.

 

Форми відображення законів розподілу. Закон нормального розподілу та його значення в математичній статистиці. Встановлення імовірності попадання значення випадкової величини у визначений інтервал.

Стандартизація нормального розподілу.

 

Оцінка точності вихідної інформації. Грубі, систематичні й випадкові помилки. Розподіл випадкових помилок та їх властивості. Довірчі межі вибіркової середньої та максимальне відхилення із заданим рівнем надійності. Принцип практичної неможливості малоймовірних подій та його застосування в оцінці статистичних гіпотез. Поняття нульової (основної) та конкуруючої (альтернативної) гіпотез. Область прийняття гіпотези та критична область.

 

Етапи математично-статистичного моделювання. Основні принципи відбору змінних. Обґрунтування обсягу вибірки або достатності вихідної інформації. Виявлення спостережень, що різко відрізняються від основної маси вибіркових даних. Перевірка статистичної однорідності вибіркової сукупності. Дослідження закону розподілу функціональної ознаки.

 

 

Функціональні й стохастичні відносини між явищами. Характер стохастичних відносин. Завдання регресивного аналізу при встановленні співвідношень між окремими змінними. Причинно-наслідкова, непряма й неправдива регресія. Регресивна модель як математичне відбиття закономірного зв’язку. Етапи розробки кореляційних і регресивних залежностей.

 

Групування дослідних даних, побудова кореляційного поля емпіричної лінії регресії. Підбір форми математичного рівняння залежності, що найчастіше зустрічаються й використовуються в економічних дослідженнях.

Обґрунтовані форми теоретичної лінії регресії. Зведення математичних функцій до лінійного виду шляхом функціонального перетворення змінних. Спосіб знаходження невідомих параметрів порівняння, мажорантність середніх при переході від