Эконометриялық өлшем мен зерттеу проблемалары

Эконометриялық модельдер де айнымалылар арасындағы байланыс аймағын теориялық негізге сүйене отырып алады; байланыс табиғаты неқұрлым модель арқылы дұрыс өрнектелсін десек, оған сапалық анализ жасалуы керек.

1. Проблеманың қойылу шарттары

2. Берілгендерін сапалық анализ жасау арқылы іріктеу

3. Модельдің ерекшеліктерін белгілеу

4. Параметрлерін бағалау

5. Қорытындысын кескіндеу

Бұл талаптар уақытша, немесе кеңістік өлшемінде немесе басқа да модельдерге қойылатын шарттар. Бірақ ЭМ модельдерде:

- байланыстардың асимметриялығын

- айқындаушы айнымалылардың мультиколлениарлығын

- оқшауланған регрессиядағы айқын емес байланыс механизмдерін

- регрессиялық функциялардың қалдықтарының үлестірімдерін

- автокорреляцияны

- алдамшы корреляцияны

- лагтардың болатынын ескеру – өте керекті сапалық зерттеу

Ғылыми зерттеулерде экономикалық өлшемнің не екенін түсіндіріліп, оған сандық сипат беріледі. Эконометриядағы өлшем (метрика) әртүрлі мағыналы.

I. – таңдап алу, салыстыру, бағыт белгілеп орналастыру (номинация, классификация, нумерация)

II. – амалдар қолдану арқылы алынған қорытындының сандық мөлшерінің заңдылыққа, фактілеріне, олардың қасиеттеріне сәйкестілігі

III. – эталон – бірлік өлшем белгілеу, өлшем шкаласы (номиналдық, атаулық, реттік, рангілік, интервалдық шкалалар).

Өлшеу дәлдігі – оның сәйкестігінде (адекватность). Бірақ өлшеу өсімшесі арифметикалық өсімшеге келтірілмеуі мүмкін. Экономикалық өлшем – статистикалық есеп, яғни бухгалтериялық өлшем болғандықтан мынадай сұрақтарға жауап бере алады:

- Өндірістік кәсіпорын жұмысының өлшемі үшін қандай көрсеткіштер қолданылады?

- Жалпы өнім (валовая продукция) қосымша баға, өнімді орналастыру

- Өндіріс айналымына түсетін қалдық қалай бағаланады?

- Алғашқы тапсырыспен бе, әлде соңғы тапсырыспен бе немесе орта бағамен бе? ж.с.с.

Билет № 4. Көп мәнді регрессияның теңдеуі

арқылы дербес регрессиялық теңдеулер табуға болады.

немесе

Көп мәнді регрессияның (К.Р.) практикадағы маңыздылығы көп мәнді корреляциялық және оның квадраты – детерминация коэффициенттерімен бағаланады.

Факторлардың қорытындымен қаншалықты тығыз байланыстылығына қарамастан корреляция коэффициенті оның индексі ретінде қарастырылуы мүмкін.

К.Р. индексі арқылы қалдық дисперсия анықталады.

К.Р. индексін былайша да анықтауға болады

Көп мәнді (К.Р.) регрессия мен сызықтық регрессияны салыстыру арқылы қалдық вариация үлесі азаятыны белгілі болса, онда индексті былайша да есептеуге келеді.

Мұндағы – стандартталған регрессия коэффициенті; – әрбір фактордың сызықтық корреляциялық коэффициенті

– формуласымен есептелінуі мүмкін. Мұндағы – корреляция коэффициенттерінің матрицасының анықтауышы; – фактор- аралық матрицаның анықтауышы.

1. Бұл қорытындыларды салыстыра келіп, өндірістің техникалық жабдықтауының өнімге әсері көбірек екенін көреміз.

2. Қалдық дисперсияны детерминация коэффициенті арқылы өрнектесек:

, онда

Бұл өрнектер дербес корреляция коэффициенттері немесе индекстері деп аталады да, у – қорытынды фактор мен х ₁ (немесе х ₂) арасындағы тығыздықты көрсетеді және I ретті дербес корреляциялық коэффициент деп те аталады. Осыған сәйкес қос айнымалы (сызықтық регрессия) регрессия коэффициенті нөлінші ретті деп аталады.

Дербес корреляцияның жоғарғы ретті коэффициенттері төмендегі екі факторлы () коэффициентке сәйкес рекуренттік формулалар бойынша анықталады.