Методи і види моделювання.

1) Спочатку в економічному явищі, що вивчається, або в процесі виділяються основні параметри, які знаходяться в певній залежності між собою і характеризують перебіг процесу.

2) Описується залежність між параметрами за допомогою економіко-математичних моделей.

Види моделювання

Залежно від способу побудови моделі розрізняють логічне, математичне, інформаційне .

Логічне - використуеться при вивченні та оцінюванні взаємин складних і невизначених параметрів, при визначенні передумов і умов виникнення того або іншого явища; а також для того, щоб описати зміни показника в майбутньому при подібних обставинах. Мета – виділити важливі проблеми перспективного розвитку, головні дороги і послідовність їх рішення. При вивченні і оцінці взаємозв'язків з'являється необхідність у використанні загальних прийомів і інструментів логіки: аналізу, синтезу, індукції, дедукції, висновки аналогічно і так далі Визначається послідовність, взаємозв'язок і значущість події.

Математичне – дозволяє кількісно оцінити взаємодію параметрів, виділенних якісним аналізом, оцінити тенденції їх розвитку і отримати прогноз.

Поширені статистико–імовірнісні параметричні моделі, які базуються на існуванні кореляції між окремими об'єктами. Кореляція має велику цінність при дослідженні процесів і явищ, які не зв'язані між собою яскраво вираженими причинно-наслідковими відношеннями.

Інформаційне - на основі наявних відомостей про явище або процес виробляється факторне вивчення процесу, його властивостей, особливостей і інших якісних характеристик.

ТЕМА 3. МУЛЬТИКОЛЛІНЕАРНІСТЬ І ОЦІНКА ПАРАМЕТРІВ МОДЕЛІ

3.1.Ознаки мультиколлінеарності.

3.2. Побудова моделі.

3.3 Криволінійні залежності.

3.4. Статистична перевірка на однорідність.

Ознаки мультиколлінеарності

Мультиколлінеарність – наявність взаемозвязків проміж незалежних факторів-аргументів. До ознаків відносяться:

1)Невелика зміна вихідних даних, тобто додавання нових спостережень наводить до істотної зміни кількісних оцінок коефіцієнтів моделі.

2)Оцінки мають великі по числовому значенню стандартні помилки, малу значущість, тоді як сама модель є значимою.

3)Оцінки коефіцієнтів мають неправильні з точки зору теорії і логіки знаки або дуже великі значення.

Засіб запобігання: видалення-приєднання змінних, якщо це дозволяє змістовний сенс моделі.


5709971648137840.html
5709991559573775.html
    PR.RU™