Билет № 16. 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.

16. Проблеманың қойылу шарттары

17. Берілгендерін сапалық анализ жасау арқылы іріктеу

18. Модельдің ерекшеліктерін белгілеу

19. Параметрлерін бағалау

20. 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 № 17. Жалпы регрессиялық моделдер. Регрессиялық модель жалпы түрде былай жазылады:

- кездейсоқ фактор.

Моделде кездейсоқ фактор болу себептері:

1) Моделге барлық түсіндіруші айнымалылардың кірмеуі.

Кез келген регрессиялық модель нақты жағдайдың жеңілдетілген түрі болып табылады.

Мысалы, тауарға сұраныс, тауардың бағасы, осы тауарды алмастырушы тауардың бағасы, осы тауарды толықтырушы тауардың бағасы, тұтынушының кірісі, тұтынушылар саны, тұтынушылар талғамы, тағы сол сияқты факторлар.

Бұл мысалда салт дәстұр, ұлттық және діни ерекшеліктері, географикалық орыны, ауа райы және көптеген факторлар есептелмейді, яғни

2) Моделдің функционалдық түрін дұрыс таңдай алмау, зерттелініп отырған процесті дұрыс білмеу немесе оның жиі өзгеруіне байланысты моделдеу функциясын дұрыс таңдай алмау.

3) Айнымалылардың күрделілігі. Көптеген моделдерде әрбір айнымалы күрделі бірнеше жай айнымалыларға тәуелді.

4) Өлшеу қателері. Модель қаншалықты сапалы болса да эмпирикалық мәліметтерге сәйкес келмейтін өлшеу қателері кездеседі.

5) Статистикалық мәліметтердің шектеулігі. Көбіне модель үздіксіз функция арқылы құрылады, ол үшін дискретті құрылымдағы мәліметтер қолданылады. Осындай айқыштық ауытқуына әсер етеді.

6) Адам факторын алдын-ала білмеу. Модель сапалы құрылса да, адам баласының ерекшеліктерін болжау мүмкін емес.

Зерттеу мақсатына және эмпирикалық мәліметтерге сәйкес сапалы регрессиялық модель құру күрделі және көп сатылы процесс. Оны үш сатыға бөлуге болады:

1) регрессия теңдеуінің түрін таңдау;

2) регрессия теңдеуінің параметрлерін анықтау;

3) регрессия теңдеудің сапалылығын талдау және моделдің эмпирикалық теңдеулеріне адекват екенін тексеру.

Билет № 19. 15 билет екеуі бірдей