• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Тема 12. Економетричні моделі динаміки

12.1. Сутність динамічних процесів в економіці

12.2. Аналіз часових рядів економічних показників і побудова економетричних моделей динаміки

12.3. Авторегресійні моделі і аналізі динаміки економетричних процесів і їх прогнозуванні

Поняття: динамічний ряд; часовий ряд; рівень рядів; похідні ряди; довжина часового ряду, тренд; трендова модель; сезонні коливання; цикличні скдадові, авторегресія

Література: [20], [63], [80].

Сутність динамічних процесів в економіці

Динамічні процеси, які здійснюються в економічних системах, проявляються у вигляді ряду послідовно розташованих в хронологічному порядку значень того чи іншого показника, який в своїх вимірах відображає хід розвитку вивчаємого явища в економіці.

В аспекті дослідження динамічних процесів і побудови економетричних моделей динаміки розглядають наступні поняття:

Динамичним рядом або рядом динамікиє послідовність спостережень одного показника, упорядкованих в залежності від послідовно зростаючих або убуваючих значень другого показника.

Часовий ряд – це послідовність спостережень У_t, У_t2…У_tn, кожне з яких відноситься до деякого відрізку часу t₁, t₂,….t_n, або визначає результати за деякий період часу.

Складовими елементами рядів динаміки є цифрові значення показника, який називається рівнем рядів.

Часові ряди, створені показниками, які характеризують економічні явища на визначені моменти часу, називаються моментними.Приклад цього ряду представлено в табл. 12.1.

Таблиця 12.1. Списочна чисельність робітників підприємства

Якщо рівні часового ряду створюються шляхом агрегування часового ряду за визначений проміжок часу, то такі ряди називаються інтервальними часовими рядами (табл. 12.2).

Таблиця 12.2. Фонд заробітної плати робітників підприємства

Часові ряди можуть бути створені як із абсолютних значень економічних показників, так і із середніх або відносних величин – це похідні ряди (табл. 12.3).

Таблиця 12.3. Середньомісячна заробітна плата робітників підприємства

Під довжиною часового рядурозуміють час, який пройшов від начального моменту спостереження до кінцевого. В наведених таблицях довжина всіх рядів дорівнює чотирьом місяцям.

Тренд – це рівняння У=d(t), що виражає в середньому зміну в часі показника, заданого рядом динаміки. Таке рівняння можна розглядати як апроксимацію часового ряду або як окремий випадок регресії. У зв’язку з цим економіко-математична динамічна модель, в якій розвиток модельованої економічної системи відображається у вигляді тренду її основних показників, називається трендовою моделлю.

В часових рядах економічних процесів можуть мати місце більш або менш регулярні коливання. Якщо вони носять строго періодичний або близький до нього характер і закінчуються протягом одного року, то їх називають сезонними коливаннями.В таких випадках, коли період коливань складаєдекілька років, то спостерігаєтьсяциклічна складова.

Тренд, сезонна і циклічна складові називаютьсярегулярними, або систематичними складовими часового ряду.

Складова частина часового ряду, яка залишається після виділення із нього регуляторних компонент, представляє собоювипадкову, нерегулярну компоненту.

Якщо систематичні компоненти часового ряду визначені вірно, то залишкова після виділення із часового ряду цих компонент так званазалишкова послідовність буде компонентою ряду.Ця компонента має наступні властивості:

- випадковість коливань рівня залишкової послідовності;

- відповідність розподілу випадкової компоненти нормальному закону розподілу;

- рівністю математичного очікування випадкової компоненти нулю;

- незалежністю значень рівней випадкової послідовності, тобто відсутністю автокореляції.

Перевірка адекватності трендових моделей базується на перевірці виконання в залишковій послідовності вказаних чотирьох властивостей. Якщо не виконується одне з них, то модель визнається неадекватною; при виконанні всіх чотирьох властивостей модель адекватна.

Аналіз часових рядів є важливим етапом оцінки динаміки економічних процесів і побудові економетричних моделей динаміки.

Читайте також:

1. CMM. Визначення моделі зрілості.
2. III. GPSS — програма імітаційної моделі ЕОМ
3. ISO 15504.Структура еталонної моделі
4. S Визначення оптимального темпу роботи з урахуванням динаміки наростання втоми.
5. VІII. Основи молекулярної фізики і термодинаміки
6. Автокореляція залишків – це залежність між послідовними значеннями стохастичної складової моделі.
7. Авторегресійні моделі в аналізі динаміки економічних процесів і їх прогнозуванні
8. Алгоритм реалізації моделі
9. Алгоритм реалізації моделі
10. Алгоритм реалізації моделі
11. Алгоритм реалізації моделі
12. Алгоритм реалізації моделі

Переглядів: 817