Основи економетрики

Суть лінійної регресії. Критерій Фішера і його розрахунок. Загальна дисперсія, її зміст та визначення. Розрахунок коефіцієнта еластичності товарообігу. Вплив зростання ціни на товарообіг. Закон спадання граничної продуктивності капіталу та праці.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид методичка
Язык украинский
Дата добавления 10.11.2017
Размер файла 1,3 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Методичні вказівки

до розрахункових робіт

з курсу “Основи економетрики

Тема №1: Лінійна регресія

Якщо дано сукупність показників y, що залежать від факторів х, то постає завдання знайти таку економетричну модель, яка б найкраще описувала існуючу залежність. Одним з методів є лінійна регресія. Лінійна регресія передбачає побудову такої прямої лінії, при якій значення показників, що лежать на ній будуть максимально наближені до фактичних, і продовжуючи цю пряму одержуємо значення прогнозу. Процес продовження прямої називається екстраполяцією. Відповідно до цього постає задача визначити цю пряму, тобто рівняння цієї прямої. В загальному вигляді рівняння прямої виглядає:

=а+bх, (1.1)

де - вирівняне значення у для відповідного значення х.

Константи а і b - константи, які передбачають зменшення суми квадратів відхилень між фактичним значенням у і вирівняним значенням .

(у - )2 min (1.2)

Коефіцієнт а характеризує точку перетину прямої регресії з лінією координат.

Коефіцієнт b характеризує кут нахилу цієї прямої до осі абсцис, а також на яку величину зміниться при зміні х на одиницю.

Коефіцієнти а і b знаходять із системи рівнянь (1.3), що випливає з формули (1.2).

(1.3)

лінійний регресія дисперсія капітал

Знайшовши значення параметрів розраховують ряд вирівняних значень для відповідних факторів і проводять дослідження знайденої економетричної моделі.

Щоб зробити висновок про доцільність використання знайденої моделі проводять аналіз за наступними напрямками:

1) Розраховують критерій Фішера та перевіряють знайдену модель на адекватність вихідним даним;

2) Розраховують і аналізують дисперсію показників;

3) Розраховують і аналізують коефіцієнт кореляції;

4) Розраховують та аналізують коефіцієнт еластичності;

5) Розраховують довірчий інтервал для прогнозованих показників.

Критерій Фішера.

Для оцінки знайденої економетричної моделі на адекватність порівнюють розрахункове значення критерію Фішера із табличним.

Розрахункове значення критерію Фішера знаходиться за формулою:

, (1.4)

, (1.5)

, (1.6)

n - число дослідів,

m - число включених у регресію факторів, які чинять суттєвий вплив на показник.

Для даної надійної ймовірності р (а=1-р рівня значущості) і числа ступенів вільності k1=m, k2=n-m-1 знаходиться табличне значення F(a, k1, k2). Отримане розрахункове значення порівнюється з табличним. При цьому, якщо Fроз > F(a, k1, k2), то з надійністю р = 1-а можна вважати, що розглянута економетрична модель адекватна вихідним даним. У протилежному випадку з надійністю р розглянуту лінійну регресію не можна вважати адекватною.

Дисперсія.

Дисперсія в лінійній регресії дає можливість визначити значимість характеристик, вирахуваних в регресійному аналізі (характеристики а і b). Для визначення цих характеристик використовують:

1) Загальна дисперсія - характеризує рівень відхилень між фактичними значеннями ряду і їх середнім значенням:

(1.7)

2) Дисперсія, що пояснюється регресією. Чим більша доля дисперсії, що пояснюється регресією в загальній дисперсії, тим тісніший зв`язок між у і х. Чим ця доля менша, тим відповідно слабший зв`язок. Ця дисперсія визначається, як сума квадратів відхилень між вирівняним значенням ряду і середнім значенням ряду.

. (1.8)

Якщо ПД до ЗД, то зв`язок тісний між у і t.

Якщо ПД до ЗД, то зв`язок слабшає. Изображение помощника.

3) Залишкова дисперсія - це та частина ЗД, яка не пояснюється регресією

Зал.Д = ЗД - ПД,

(1.9),

де уі - фактичне значення ряду.

Коефіцієнт кореляції.

Коефіцієнт кореляції r - міра тісноти зв`язку. Він на відміну від дисперсії характеризує міру тісноти зв`язку (дає її числове значення). Змінюється в межах від -1 до +1.

Якщо r=0, то лінія регресії паралельна осі абсцис, тобто залежності між у і t немає (регресія відсутня).

Якщо r +1 (додатна регресія). Із збільшенням t - уt теж буде зростати.

Якщо r -1 (від`ємна регресія). Із збільшенням t - уt буде зменшуватись.

Коефіцієнт кореляції визначається як корінь квадратний з коефіцієнта детермінації r2, що показує долю ПД в ЗД:

, (1.10)

і відповідно

(1.11)

де ПД і ЗД розраховуються відповідно за формулами 1.8 і 1.7.

Знак коефіцієнта кореляції співпадає із знаком коефіцієнта b в рівнянні регресії.

Коефіцієнт еластичності.

Розрахунок коефіцієнта еластичності розраховується для кожного із факторів і показує на скільки відсотків зміниться показник, якщо фактор зміниться на 1%.

Коефіцієнт еластичності:

(1.12)

Довірчий інтервал.

Вихідна економетрична модель лінійної регресії передбачає наявність випадкової величини Е, яка вимірює похибку між фактичним значенням і вирівняним значенням показника. Для розрахунку цих похибок використовують поняття "стандартного відхилення"

, (1.13)

де Sr - стандартна похибка рівняння регресії

n-2 - число значень ряду зменшене на кількість параметрів рівняння регресії (тобто а і b).

Розрахувавши стандартну похибку рівняння регресії знаходимо стандартну похибку прогнозу:

(1.14)

Для розрахунку довірчих меж потрібно знайти значення .

Нижня межа довірчого інтервалу ; верхня межа довірчого інтервалу .

Прогнозне значення ур=a+bxp буде знаходитись в межах від уmin до ymax.

(1.15)

де t - критерій Стюдента (знаходиться з таблиць в залежності від ймовірності P і ступеня вільності n-m-1).

Питання для самоперевірки

1.Розкрийте суть лінійної регресії.

2. Розкрийте зміст коефіцієнтів рівняння лінійної регресії.

3. Як знайти коефіцієнти лінійної регресії.

4.Що потрібно для формування висновку про доцільність використання знайденої моделі.

5. Для чого використовується критерій Фішера і як він розраховується

6. Загальна дисперсія, її зміст та визначення.

7. Пояснювальна дисперсія, її зміст та визначення.

8. Загальна дисперсія, її зміст та визначення.

9. Яким показником характеризується міра тісноти зв'язку, метод його розрахунку.

10. Коефіцієнт еластичності, його зміст та визначення.

11. Для чого використовуються довірчі інтервали.

12. Як розрахувати стандартну похибку рівняння регресії і прогнозу.

13. Для чого використовується t- критерій Стюдента.

Значення фактора Х

N

Х1

Х2

ХЗ

Х4

Х5

Х6

Х7

Х8

Х9

Х10

Х11

Х12

1

2,06

2,53

2,17

3,65

3,22

2,16

4,57

2,25

6,15

1,86

2,07

3,11

2

2,58

3,54

2,90

3,82

3,87

2,65

5,42

2,98

5,66

1,91

3,22

3,15

3

3,14

3,84

3,29

3,76

4,95

3,49

5,29

2,15

7,50

2,14

3,04

3,85

4

3,54

3,84

4,13

5,24

5,10

3,16

6,33

2,71

6,90

3,39

3,42

4,84

5

4,18

4,22

5,25

5,03

5,88

3,85

7,63

3,70

6,31

3,95

5,23

4,62

6

4,78

4,81

4,92

5,52

7,28

4,58

7,53

4,59

6,25

4,30

5,70

4,87

7

5,11

6,53

5,79

5,62

6,90

5,33

7,73

4,77

9,39

5,10

6,53

6,09

8

5,67

5,82

5,87

6,98

7,54

5,89

8,44

5,34

9,73

5,47

6,41

7,06

9

6,02

6,43

6,99

6,91

7,91

6,20

9,49

5,45

9,33

5,97

6,68

6,23

10

6,65

7,73

7,04

7,95

8,40

6,39

9,18

6,00

10,50

6,16

7,46

6,83

11

7,05

8,19

8,14

7,24

8,14

6,95

10,14

6,25

11,10

6,46

6,83

8,01

12

7,52

7,65

8,06

9,27

8,76

7,25

9,94

6,79

11,51

6,07

6,34

8,26

13

8,03

9,31

8,57

8,46

9,67

7,80

10,92

8,24

12,42

6,71

8,19

9,37

14

8,56

9,26

9,45

10,30

10,28

8,47

11,89

8,51

12,40

7,16

7,19

9,02

15

9,03

9,86

9,06

10,72

10,59

9,22

11,14

9,15

13,14

8,81

9,72

9,76

Хр

9,52

9,69

10,30

10,05

11,58

9,32

11,73

9,78

12,56

8,07

8,71

10,28

Значення показника У

N

Y1

Y2

Y3

Y4

Y5

Y6

Y7

Y8

Y9

Y10

Y11

Y12

1

7,24

10,89

16,21

12,11

15,21

16,62

10,22

12,50

19,66

14,87

22,68

10,65

2

8,02

11,92

17,75

12,30

15,42

17,63

10,58

13,88

20,53

15,78

23,89

11,67

3

9,28

12,45

18,39

13,82

16,44

19,22

12,01

15,16

21,31

16,79

24,32

12,96

4

10,12

13,27

18,87

14,84

17,93

19,36

12,84

16,06

22,59

18,03

25,97

13,40

5

11,12

14,12

19,60

15,86

18,52

20,52

13,28

16,66

23,27

18,29

28,23

15,12

6

12,19

15,23

21,21

16,41

19,80

21,95

15,13

17,65

24,44

19,93

27,60

16,03

7

13,01

16,07

21,84

17,80

20,76

22,45

15,84

18,46

25,85

20,32

28,13

16,29

8

14,12

17,40

23,00

18,61

2130

23,56

17,08

19,54

26,74

21,18

29,84

18,07

9

15,21

18,68

24,44

19,57

22,25

24,90

17,99

20,58

27,36

22,47

30,31

18,40

10

16,29

19,48

25,36

21,26

24,14

25,53

18,32

21,77

28,37

23,47

31,52

19,53

11

17,01

20,52

25,54

21,08

24,17

26,11

19,49

22,15

29,22

24,07

32,27

20,48

12

18,03

21,32

2714

22,99

25,66

28,02

20,59

23,80

30,50

25,57

33,77

21,72

13

19,19

22,58

27,95

23,43

26,50

28,37

21,35

24,79

31,21

27,07

34,66

23,17

14

20,21

23,73

28,99

24,63

27,46

29,46

23,20

25,57

32,56

27,62

35,93

23,57

15

21,22

25,02

30,80

25,41

29,02

30,42

24,21

27,18

33,66

28,42

36,97

24,41

Для формування варіанта вибирається будь-який стовпчик з таблиці №1 в парі з будь-яким стовпчиком таблиці №2.

Тема №2: Аналіз індивідуального ринку

У наш час використання ЕОМ дає можливість проводити детальний аналіз індивідуальних ринків. Сама таблиця попиту та її представлення у вигляді кривої попиту не дає можливості виробнику знайти оцінку оптимальної ціни на даний вид товару та прийняти оптимальне рішення. Нехай відома таблиця попиту:

Pi

Р1 Р2

..Рn

Di

D1 D2

..Dn

Вводимо гіпотезу, що між ціною Р та величиною попиту D існує стохастична залежність D = a0 + a1 * Р + a2 * P2.

Для регресії у вигляді многочлена другого степеня система нормальних рівнянь має такий вигляд:

Після розв'язування системи рівнянь знайдемо оцінки параметрів регресії попиту.

Вплив еластичності попиту на ринкові обороти.

Якщо відома регресія попиту на певний вид товару D = f(P), товарообіг у грошовому виразі дорівнює добутку реалізованого попиту на ціну товару Z = Р * f(P). Виробника цікавлять зміни товарообігу в грошовому виразі залежно від зміни ціни на даний вид товару. Проведемо дослідження зміни товарообігу Z залежно від значень Р, тобто знайдемо проміжки зростання, спадання і точку екстремуму товарообігу Z. Для цього знайдемо похідну від Z по Р:

;

де Kd = - коефіцієнт еластичності попиту.

Звідси випливає, що товарообіг Z є функцією від коефіцієнта еластичності попиту Kd . В залежності від знака Z' розрізняють три різних варіанти коефіцієнта еластичності попиту:

1. Якщо похідна від товарообігу по ціні додатна Z > 0, то при зростанні ціни Р зростає товарообіг Z. Оскільки з економічного змісту f{P) > 0, то Zp' буде більше нуля, якщо 1 + Kd > 0. Звідки випливає, що на проміжку, де товарообіг зростає, коефіцієнт еластичності попиту Kd > -1. З іншого боку, регресія попиту спадна і тому f'(P) < 0. Звідки випливає, що Kd < 0.

Таким чином, на проміжку, де товарообіг зростає, коефіцієнт еластичності попиту змінюється в межах від --1 до 0 (рис). В економіці прийнято називати попит нееластичним, якщо коефіцієнт еластичності попиту змінюється в межах від-1 до 0.

Економічна інтерпретація. Зміна ціни на 1% викликає зміну попиту в зворотному напрямку на |Kd| %, де

О < Kd < -1, при цьому товарообіг у грошовому виразі зростає.

2. Якщо Z' < 0, то з підвищенням ціни на товар відбувається зниження товарообігу в грошовому виразі. Оскільки f(P) * [1 + Kd] < 0, a f(P) > 0, то 1 + Kd < 0. Звідки випливає, що Kd < -1. Якщо значення коефіцієнта еластичності попиту для даної ціни Р менше -1, то попит при цій ціні еластичний.

Економічна інтерпретація. При еластичному попиті зміна ціни товару на 1% викликає зміну попиту в зворотному напрямку на Kd%, де Kd < -1. При цьому товарообіг у грошовому виразі зі зростанням ціни спадає.

3. Якщо Z' = 0 для деякого проміжку цін, то на цьому проміжку товарообіг залишається сталим. Якщо в деякій точці Р0 Z' = 0, то ця точка називається критичною. Причому якщо при переході через цю точку похідна Z' змінює знак з плюса на мінус, то при цій ціні товарообіг у грошовому виразі буде максимальним. Коефіцієнт еластичності в цій точці дорівнює -1.

Визначимо проміжки зростання та спадання товарообігу. Якщо регресія попиту має вигляд многочлена другого порядку

D = a0 + a1 * Р + a2 * P2.,

то товарообіг для цієї регресії знаходиться за формулою

Z = f(P) * Р = a0P + a1 * Р2 + a2 * P3.

Знайдемо похідну від товарообігу по ціні: Z' = a0 + 2a1 * Р + 3a2 * P2.

З необхідної умови екстремуму Z' = 0 знайдемо критичні точки:

Приведене рівняння можна отримати з умови Kd = f '(P) * Р / f(P) = -1. Знайдемо залежність еластичності попиту від ціни: Kd=f'(P) *P/f(P)=(a1*P+2a2.P2)/(a0+a1*P+a2*P2).

Визначення максимального прибутку.

Нехай собівартість продукції складається із сталих затрат С та змінних затрат, пропорційних обсягу випуску продукції V*D. У цьому випадку прибуток підприємства буде дорівнювати різниці між товарообігом у грошовому виразі і собівартістю продукції, тобто F=D*P-(C+V*D)=a2*PЗ+(a1-V*a2)*P2+ (a0-V*a1)*P-C-V*a0.

Знайдемо оцінку ціни, при якій прибуток буде максимальним. Якщо в деякій точці р0, F досягає екстремуму, то в цій точці похідна дорівнює нулю. Знайдемо критичні точки dF/dP=3*а2*P2+2*(a1-V*a2)*P+a0 - V*a1 = 0, тобто одержимо квадратне рівняння 3*а2*P2+2*(a1-V*a2)*P+a0 - V*a1 = 0,

Звідки отримаємо Р3,4=(V*а2 - а1±0,5*D1/2)/(3*a2), де D=4*[(а1 - Vа2)2+За2*(Va1-a0)].

Точку екстремуму знаходимо, дослідивши регресію товарообігу. Припустимо, що це буде значення p4, тоді оптимальна кількість продукції, що випускається, визначається за формулою d1 = a0+a1*p4+a2*p42, а максимальний прибуток:

F{p4} = Z(p4} - Vf(p4) = a2*p43 + (a1-Va2)*p42 + (a0-V-a1)-p4*C-V-a0

Залежність зміни товарообігу від коефіцієнта еластичності

Наведену методику дослідження індивідуального ринку можна застосувати для залежності товарообігу від собівартості, яка має більш складний характер. У такому випадку для знаходження екстремальних точок необхідно застосовувати чисельні методи розв'язування рівнянь.

Використання економетричної моделі

Аналіз товарообігу на основі регресії з оціненими параметрами і фактором -- ціна товару - має важливе значення для монополіста при виборі оптимальної ціни товару за критерієм оптимізації «максимум прибутку».

Однак слід відмітити, що запропонована економетрична модель не може бути використана для всіх видів товарів і не враховує крайових ефектів. Так, у роботі відмічається, що для товарів першої необхідності попит не еластичний і звідси із збільшенням ціни товарообіг у вартісному виразі зростає. Для такого товару немає сенсу казати про ціну, при якій прибуток буде максимальним. Тому питанням ціноутворення на товари першої необхідності займається держава. Необхідно зауважити, що попит залежить не тільки від ціни, а й від рівня прибутку (криві Енгеля).

Враховуючи перехід України до ринкових відносин, слід відмітити нерівномірність розподілу прибутків, що вказано італійським економістом Вільфредом Паретго за матеріалами статистичних даних різних країн.

За нерівномірністю розподілу прибутків суспільство за рівнями прибутків можна умовно розділити на декілька груп, наприклад на три: з високим, середнім та низьким. Очевидно, що попит на окремий вид товару при зміні його ціни у всіх трьох групах населення зміниться по-різному. Крім того, є деякі види товарів, які користуються попитом тільки в окремих верствах населення. Враховуючи вищезазначене, стає можливим вивчати попит на товар у окремих верств населення (за рівнем прибутку, за діяльністю і т. д.).

Припустимо, що в результаті досліджень отримали три регресії попиту на даний вид товару:

D1 = f1(Р) - для першої групи населення;

D2 = f2(Р) - для другої групи населення;

D3 = f3(Р) - для третьої групи населення.

Тоді регресію попиту для всіх верств населення залежно від вартості можна запропонувати у такому вигляді:

D = D1 + D2 + D3 = f1(P) + f2(P) + f3(P)

Монополіста цікавить інтегральна залежність еластичності попиту від вартості товару.

Інтегральний коефіцієнт еластичності попиту є середньозваженою величиною частинних коефіцієнтів еластичності попиту, де вагою виступає попит. У загальному випадку для n верств населення оцінка інтегрального коефіцієнта еластичності для ціни P знаходиться за формулою

Наведену методику визначення оцінки оптимальної ціни за критерієм оптимальності “максимум прибутку” можна використовувати при вивченні попиту з розподілом населення на групи за визначеними ознаками.

Можна зробити такі висновки:

Якщо попит не еластичний, то зміна ціни товару викликає зміну товарообігу в грошовому виразі в тому ж напрямку.

Якщо попит еластичний, то зміна ціни викликає зміну товарообігу в грошовому виразі в зворотному напрямку.

Якщо в критичній точці лінія регресії попиту переходить з нееластичної в еластичну, то при цьому значенні ціни товарообіг у грошовому виразі максимальний.

Товари першої необхідності (хліб, цукор, масло, житло, газ та ін.) не еластичні, оскільки зі збільшенням ціни споживання цих товарів мало змінюється. Звідси випливає, що підвищення ціни на ці товари веде до збільшення товарообігу. Отже, ціни на товар першої необхідності повинні знаходитись під контролем держави і не можуть бути вільними.

Питання для самоперевірки

1.Опишіть рівняння регресії попиту і систему для оцінки його параметрів.

2. Розкрийте суть коефіцієнта еластичності товарообігу.

3. Що відбувається з товарообігом при зростання ціни і коли Z'>0, дайте економічну інтерпретацію.

4. Що відбувається з товарообігом при зростання ціни і коли Z'<0, дайте економічну інтерпретацію.

5. Що відбувається з товарообігом для певного проміжку цін і коли Z'=0, дайте економічну інтерпретацію.

6. Як визначити максимальний прибуток.

7. Розкрийте поняття еластичного попиту.

8. Розкрийте поняття нееластичного попиту.

9. Як розрахувати загальну регресію попиту маючи частинні.

10. Інтегральний коефіцієнт еластичності, його визначення, суть.

Ціна і обсяг товару

Варіант

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Р

D1

D2

D3

D4

D5

D6

D7

D8

D9

D10

1

8,15

8,71

7,76

10,00

8,33

7,60

9,04

9,18

8,39

8,05

2

7,24

7,64

6,83

8,12

8,96

6,70

7,24

7,79

7,37

6,66

3

6,31

6,90

6,02

6,68

8,06

5,79

6,55

7,20

6,60

6,14

4

6,24

6,28

6,06

7,70

6,34

6,08

6,88

6,52

6,44

5,21

5

5,47

6,28

5,02

5,64

7,08

5,37

6,15

5,74

5,50

4,85

6

4,53

4,55

4,18

6,33

5,64

3,71

4,55

4,61

4,75

3,91

7

3,67

3,94

3,67

3,93

4,85

2,68

3,97

3,83

3,90

3,21

8

3,08

3,30

2,85

4,46

4,06

2,36

3,58

3,38

3,26

2,17

9

2,44

3,23

2,12

2,64

2,94

2,13

3,08

3,23

2,51

1,92

10

1 81

2,15

1,77

2,26

2,90

1,48

1,93

2,33

2,03

1,35

11

1,45

1,83

1,19

1,57

1,65

1,18

2,14

1,55

1,53

0,45

Варіант

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

Р

D11

D12

D13

D14

D15

D16

D17

D18

D19

D20

1

8,21

8,74

7,81

10,49

8,42

8,00

9,50

9,40

8,81

8,16

2

7,41

7,85

6,88

8,41

9,12

6,76

7,42

8,02

7,56

6,76

3

6,36

693

6,07

6,95

847

5,98

6,90

7,36

6,71

6,55

4

6,74

6,57

6,34

7,77

6,39

6,13

6,94

6,58

6,64

5,66

5

5,71

6,35

5,51

5,89

7,19

5,76

6,19

5,89

5,97

5,18

6

4,82

4,59

4,36

6,68

6,04

3,93

5,01

4,96

5,20

3,93

7

3,94

4,20

3,68

3,99

5,11

3,18

4,76

3,99

4,22

3,59

8

3,52

3,35

2,91

4,52

4,13

2,79

3,72

3,40

3,35

2,61

9

2,85

3,69

2,16

2,98

3,18

2,48

3,19

3,72

2,83

2,13

10

2,21

2,57

2,08

2,54

3,31

1,91

2,23

2,80

2,08

1,62

11

1,57

2,31

1,39

1,67

1,68

1,21

2,24

2,00

1,61

0,57

Варіант

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

Р

D21

D22

D23

D24

D25

D26

D27

D28

D29

D30

1

8,04

8,71

7,64

9,80

7,92

7,22

9,03

8,91

8,23

7,94

2

7,18

7,53

6,38

7,82

8,59

6,49

7,08

7,33

7,37

6,17

3

5,85

6,53

6,01

6,31

7,69

5,49

6,35

7,03

6,40

5,88

4

6,01

6,11

5,85

7,68

6,26

5,69

6,64

6,50

6,36

4,72

5

5,08

6,15

4,66

5,47

7,07

5,08

5,78

5,63

5,49

4,73

6

4,22

4,25

3,77

6,29

5,23

3,26

4,05

4,46

4,58

3,70

7

3,30

3,73

3,62

3,69

4,57

2,28

3,71

3,75

3,63

2,95

8

2,85

3,01

2,79

4,35

3,61

2,17

3,22

3,02

3,10

1,91

9

2,13

3,11

1,94

2,24

2,44

1,91

2,67

2,85

2,45

1,82

10

1,55

1,79

1,73

2,11

2,73

1,33

1,78

1,86

1,74

0,92

11

1,21

1,53

0,79

1,55

1,60

0,76

2,00

1,42

1,28

0,29

Тема №3. Виробнича регресія

У сфері виробництва при аналізі кількісного співвідношення показника і факторів у ролі показника можуть виступати: обсяг випущеної продукції, прибуток, товарообіг, рентабельність, собівартість одиниці продукції, фондовіддача й інше. Факторами для цих показників можуть бути: робоча сила, основні засоби або капітал, земля та її надра, продуктивність суспільної праці, рівень розвитку науки, техніки, освіти та інше.

У більш вузькому смислі під виробничою регресією розуміють залежність між обсягом виробництва (індексом виробництва) і величиною різних виробничих ресурсів. У загальному вигляді виробнича регресія може бути записана так:

Y= F(Х1, Х2...., Хn),

де Y -- обсяг виробленої продукції, а Х1, Х2, ... , Хn - фактори, що визначають обсяг виробництва. Виробнича регресія може використовуватися як на мікрорівнях, так і на макрорівнях. У випадку макроекономічної виробничої регресії народне господарство розглядається як єдина система, що функціонує по принципу «витрата-випуск».

При побудові і використанні моделі виробничої регресії слід пам'ятати, що результати обсягу виробництва згладжуються (усереднюються), разом з тим побудована модель дає можливість зробити якісний аналіз виробництва в цілому.

Одним з часткових випадків виробничої регресії є двофакторна виробнича регресія.

Обсяг виробленої продукції Y взагалі залежить від двох цінових факторів: чисельності робочої сили X1, та основних засобів (капіталу) даної галузі Х2.

Y= F(Х1, Х2),

Для з'ясування форми регресійного зв'язку введемо гіпотези. Будемо вважати, що виробнича регресія неперервна і двічі диференційована.

Гіпотеза 1. Якщо збільшується один із факторів X1, або Х2 при незмінному значенні іншого, то випуск продукції збільшується.

Зміна обсягу виробленої продукції за рахунок зміни одного з факторів X1, X2 математично виражається як частинна похідна по цьому фактору

Гіпотеза 2. Приріст виробленого продукту збільшується повільніше, ніж приріст витрат кожного із факторів. Іншими словами, приріст одного із факторів на одиницю викликає збільшення випуску продукції менше, ніж на одиницю.

Гіпотеза 3. Виробнича функція F(X1, Х2) є однорідною функцією відносно факторів X1, X2, з показником однорідності а. Це означає, що при одночасному збільшенні значень факторів у разів (будь-яке стале число) обсяг виробленої продукції збільшиться у a разів.

F(X1,X2)=YF(Х1,Х2,).

При виконанні гіпотези 3 згідно з теоремою Ейлера для виробничої регресії є справедливою тотожність

Гіпотеза 4. На лінії постійного випуску еластичність праці та основних засобів є сталою додатною величиною.

На основі цих гіпотез отримано виробничу регресію Кобба-Дугласа:

Y=a0X1a1X2a2

Система нормальних рівнянь для оцінки параметрів виробничої регресії Кобба-Дугласа.

Нехай у результаті досліджень отримані такі статистичні дані Yi, X1i, X2i (і =1, п), де Yi -- обсяг випуску продукції в i-му періоді (підприємстві), X1 -- чисельність робочої сили в цьому періоді, Х2 -- основний капітал за цей період. На основі статистичних даних необхідно оцінити параметри виробничої регресії.

Для оцінки параметрів лінії регресії прологарифмуємо рівняння і виконаємо заміну величин:

lnY = lna0 + a1ln X1 + a2ln X2,

a01 = lna0, Y1 = lnY, Z1 = lnX1, Z2 = lnX2.

Після цих перетворень отримаємо лінійну модель

Y1 = a01 + a1Z1 + a2Z2.

Система нормальних рівнянь для цієї регресії має вигляд

Для обчислення коефіцієнтів при невідомих а01, a1, a2 i вільних членів зручно використовувати електронні таблиці.

Під час економетричних досліджень отримано, що для деяких виробництв для параметрів a1 i a2 виконується приблизне рівняння a1+a2 1.

Частинні коефіцієнти еластичності виробничої регресії

Для багатофакторної регресії частинний коефіцієнт еластичності показує, на скільки відсотків зміниться показник, якщо один із факторів зміниться на один відсоток при незмінних значеннях інших факторів.

Якщо лінія регресії має вигляд Y = f[X1, Х2,...Хm), то частинний коефіцієнт еластичності для фактора X, обчислюється за формулою

, (i=1,m)

Знайдемо частинні коефіцієнти еластичності для виробничої регресії Кобба-Дугласа:

Y=a0X1a1X2a2,

Таким чином, параметр a1 є частинним коефіцієнтом еластичності фактора Х1 виробничої регресії Кобба-Дугласа і показує, що показник Y змінюється на a1 відсотків, якщо фактор X1 змінюється на 1% при незмінних значеннях фактора Х2. Оскільки коефіцієнт еластичності додатний, то збільшення (зменшення) фактора викликає, відповідно, збільшення (зменшення) показника.

Аналогічним чином знайдемо, що частинний коефіцієнт еластичності для другого фактора дорівнює другому параметру kx2 = a2 і, відповідно, показує, що зміна фактора Х2 на 1% викликає зміну показника на а2 відсотків при незмінних значеннях фактора Х1

Сумарний коефіцієнт еластичності

Розглянемо гіпотезу 3 про однорідність виробничої регресії з економічної точки зору. Збільшимо обсяг факторів у будь-яке стале число і прослідкуємо реакцію зміни обсягу випуску продукції на такі зміни факторів.

Нехай у деякий момент часу фактори і показник мали значення x10, x20, y0, тобто Y0=a0X10a1X20a2, Після збільшення факторів у разів отримаємо:

Y=a0X1a1X2a2=a0(X10)a1(X20)a2=a1+a2 a0X10a1X20a2=a1+a2 Y0.

У даному випадку показник однорідності а дорівнює сумі частинних коефіцієнтів еластичності a1 + а2. Цей показник однорідності називають загальним (сумарним) коефіцієнтом еластичності. На основі отриманих формул можна зробити висновки:

1. Якщо сумарний коефіцієнт еластичності а = 1, то при збільшенні факторів виробництва в (стале число більше одиниці) разів, обсяг виробництва збільшиться в стільки ж разів.

2. Якщо значення загального коефіцієнта еластичності більше одиниці, то збільшення факторів виробництва в (стале число більше одиниці) разів викличе збільшення обсягу виробництва в число разів більше за , тобто в a1+a2 , де a1 + а2. > 1. В даному випадку маємо економію ресурсів на масштабах виробництва.

3. Якщо значення загального коефіцієнта еластичності менше одиниці, то збільшення факторів виробництва в (стале число більше одиниці) разів викличе зменшення обсягу виробництва в число разів менше за , тобто в a1+a2 , де a1 + а2. > 1. Тобто в цьому випадку при зростанні обсягу виробництва зростають витрати на одиницю продукції.

Ізокванти

Геометричнo виробничу регресію можна зобразити як поверхню в тримірному просторі з координатами Х1, Х2, Y.

Для більш повного уявлення виробничої регресії розглянемо її Ізокванти. В тих виробництвах, де фактори взаємозамінні, одного й того ж результату (обсягу випуску продукції) можна досягти різною комбінацією факторів виробництва (основних засобів і праці).

Для регресії, що розглядається, геометричне місце точок факторів Х1, Х2 (різні комбінації факторів), для яких показник обсягу виробництва продукції У залишається сталим, називається ізоквaнтою.

Нехай кінцева мета виробництва -- виробити продукцію обсягом у0. Припустимо, що для даного виробництва оцінені параметри виробничої регресії. Необхідно знайти комбінацію факторів, при яких буде вироблено продукції у0, тобто необхідно знайти рівняння ізокванти.

Щоб побудувати ізокванту, необхідно виразити один з факторів виробничої регресії через інший фактор і стале значення показника регресії:

Якщо сталу позначити через b, то отримаємо таку залежність , в окремому випадку при а2=а1 отримаємо гіперболу Сімейство ізоквант у декартовій системі координат Х10Х2 зображено на рисунку.

Згідно з рис. при різних значеннях факторів у точках P1 (х11,х21) та P2 (х12,х22) буде вироблено однаковий обсяг даного виду продукції, тобто =a0X11a1X21a2=a0X12a1X22a2=Y0.

Таким же чином можна розглянути множину комбінацію факторів, яким відповідає інший сталий обсяг виробництва продукції. Це буде інша ізокванта із сімейства ізоквант. Наприклад, на рис. ізокванта, якій відповідає сталий обсяг у1 виробництва продукції.

Темп приросту показника виробничої регресії

Виразимо граничний приріст показника через граничні прирости факторів:

Частинна похідна від загальної виробничої регресії по і-му фактору:

раховуючи формули темпу приросту, можемо записати

.

Для загальної виробничої регресії темп приросту показника дорівнює зваженій сумі темпів приросту факторів цього показника, де вагами є параметри а1, а2.

Гранична продуктивність і граничний продукт.

Граничною продуктивністю праці (ГПп) називається зміна обсягу виробництва продукції за рахунок зміни працезатрат на одиницю при незмінних інших факторах, що впливають на обсяг виробництва продукції.

В загальному вигляді ГПп можна записати:

.

Із цього співвідношення одержимо нову економічну інтерпретацію параметра а1 виробничої регресії Кобба-Дугласа. Якщо назвати середньою продуктивністю праці, то параметр а1 є коефіцієнтом пропорційності між граничною і середньою продуктивністю праці (для виробничої регресії Кобба-Дугласа 0< a1 <1).

Граничним продуктом праці називається додатковий продукт , отриманий у результаті додаткових затрат праці при незмінних затратах решти факторів виробництва.

Введемо формулу обчислення додаткового продукту , отриманого в результаті відносно малих додаткових порцій вкладення праці:

Для виробничої регресії Кобба-Дугласа ця формула отримає вигляд

Граничною продуктивністю капіталу (ГПк) називається зміна обсягу виробництва продукції за рахунок зміни капіталу на одиницю при незмінних значеннях решти факторів виробництва.

Розглянемо ГПк для виробничої регресії Кобба-Дугласа.

Якщо назвати середньою продуктивністю капіталу, то параметр а2 є коефіцієнтом пропорційності між граничною і середньою продуктивністю капіталу (для виробничої регресії Кобба-Дугласа 0< a1 <1).

Граничним продуктом капіталу називається додатковий обсяг продукту виробництва , отриманий у результаті додаткових вкладень капіталу при незмінних затратах решти факторів виробництва.

Граничний продукт капіталу , отриманий у результаті додаткових вкладень відносно малої порції капіталу при незмінних значеннях працезатрат, визначається за формулою:

Для виробничих регресії Кобба-Дугласа додатковий продукт, отриманий за рахунок приросту капіталу при незмінних значеннях працезатрат, визначається за формулою

Граничний продукт , отриманий у результаті додаткових вкладень відносно малими порціями працезатрат і капіталу , визначається за формулою:

Закон спадання граничної продуктивності праці

Розглянемо виробничу регресію Кобба-Дугласа

.

Оскільки Х2 залишається незмінною величиною, то чисельник - постійна величина. Позначимо чисельник через с1, де параметр а1 (0,1). Оскільки 1-а1 = а2 то маємо ГПп = .

Очевидно, що із зростанням затрат праці при незмінних значеннях капіталу гранична продуктивність праці спадає (при . Це і є закон спадання граничної продуктивності праці. Зобразити графічно.

Закон спадання граничної продуктивності капіталу.

Розглянемо виробничу регресію Кобба-Дугласа

.

Оскільки Х1 залишається незмінною величиною, то чисельник - постійна величина. Позначимо чисельник через с2, де параметр а2 (0,1). Оскільки 1-а2 = а1 то маємо ГПк = .

Очевидно, що із зростанням затрат праці при незмінних значеннях капіталу гранична продуктивність праці спадає (при . Це і є закон спадання граничної продуктивності праці. Зобразити графічно.

Питання для самоперевірки

Що таке двофакторна виробнича регресія.

Які висуваються гіпотези для з'ясування форми регресійного зв'язку.

Система нормальних рівнянь для оцінки параметрів виробничої регресії Кобба-Дугласа.

Розкрийте суть частинного коефіцієнта еластичності і його економічну інтерпретацію.

Розрахунок сумарного коефіцієнта еластичності.

Що відбудеться з обсягом виробництва, якщо сумарний коефіцієнт еластичності рівний одиниці.

Що відбудеться з обсягом виробництва, якщо сумарний коефіцієнт еластичності більший одиниці.

Що відбудеться з обсягом виробництва, якщо сумарний коефіцієнт еластичності менший одиниці.

Ізокванти, суть, методи розрахунку.

Темп приросту показника виробничої регресії.

Гранична продуктивність праці, граничний продукт праці.

Гранична продуктивність капіталу, граничний продукт капіталу.

Закон спадання граничної продуктивності праці.

Закон спадання граничної продуктивності капіталу.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Перевірка загальної якості рівняння регресі та статистичної значущості оцінок параметрів економетричної моделі. Прогнозування значень залежної змінної. Визначення коефіцієнта еластичності. Економетричний аналіз лінійної функції парної регресії в MS Exel.

    презентация [1,4 M], добавлен 10.10.2013

  • Оцінка якості моделі лінійної регресії. Використання методу найменших квадратів при розрахунках параметрів. Згладжування рядів динаміки за методом простої середньої і експоненціального згладжування. Перевірка адекватності моделі за критерієм Фішера.

    контрольная работа [272,3 K], добавлен 10.05.2015

  • Специфікація економетричної моделі парної регресії. Побудова лінійної, степеневої та показникової економетричної моделі, поняття коефіцієнта регресії та детермінації. Графічне зображення моделювання лінійного зв’язку, застосування F–критерію Фішера.

    контрольная работа [5,1 M], добавлен 17.03.2010

  • Виробнича функція Кобба-Дугласа. Розрахунок методом математичної екстраполяції прогнозного значення обсягу виробництва при заданих значеннях витрат праці та виробничого капіталу. Оцінка адекватності моделі за критерієм Фішера. Оцінки параметрів регресії.

    контрольная работа [39,9 K], добавлен 13.03.2015

  • Параметри проведення економетричного аналізу. Метод найменших квадратів. Оцінка параметрів лінійної регресії за методом найменших квадратів. Властивості простої лінійної регресії. Коефіцієнти кореляції і детермінації. Ступені вільності, аналіз дисперсій.

    контрольная работа [994,5 K], добавлен 29.03.2009

  • Аналіз прогнозу заробітної плати при прогнозному значенні середнього добового прожиткового мінімуму. Побудова лінійного рівняння парної регресії. Розрахунок лінійного коефіцієнта парної кореляції, коефіцієнта детермінації й середньої помилки апроксимації.

    лабораторная работа [409,7 K], добавлен 24.09.2014

  • Обчислення інтервалів стійкості двоїстих оцінок стосовно зміни запасів дефіцитних ресурсів. Розрахунок інтервалів можливих змін ціни одиниці рентабельної продукції. Визначення очікуваного значення прибутку, коефіцієнту варіації та рівня дисперсії.

    контрольная работа [171,7 K], добавлен 25.04.2010

  • Розрахунок зміни помилки повторної вибірки, якщо середнє квадратичне відхилення ознаки було збільшено в 2 рази. Визначення індексу фізичного обсягу товарообігу та товарообігу в фактичних цінах. Обчислення індексу ефективності суспільного виробництва.

    контрольная работа [45,6 K], добавлен 28.07.2016

  • Побудова загальної лінійної регресії та аналіз її основних характеристик. Перевірка гіпотези про лінійну залежність між змінними. Визначення статистичної властивості окремих оцінок і моделі в цілому. Альтернативні способи оцінки параметрів регресії.

    лабораторная работа [77,0 K], добавлен 22.07.2010

  • Загальна лінійна економетрична модель, етапи побудови. Емпірична модель множинної лінійної регресії. Проведення кореляційного аналізу за допомогою MS Exel. Позитивна та негативна автокореляція. Значення статистик Дарбіна-Уотсона при 5% рівні значимості.

    лекция [1,3 M], добавлен 10.10.2013

  • Головна мета методів найменших квадратів. Розрахунок системи рівнянь для динамічного ряду облікової ставки ФРН. Розрахунок лінійної залежності рентабельності фірми від наявних сумарних активів і середньорічної вартості нормованих оборотних засобів.

    контрольная работа [71,7 K], добавлен 11.02.2010

  • Типи економетричних моделей. Етапи економетричного аналізу економічних процесів та явищ. Моделі часових рядів та регресійні моделі з одним рівнянням. Системи одночасних рівнянь. Дослідження моделі парної лінійної регресії. Однофакторні виробничі регресії.

    задача [152,8 K], добавлен 19.03.2009

  • Визначення оптимального плану графічним та симплексним методом. Побудова економетричної моделі залежності між витратами обігу та вантажообігом. Розрахунок детермінаціі, кореляції, еластичності. Виявлення мультиколінеарності між заданими факторами.

    контрольная работа [451,8 K], добавлен 03.12.2013

  • Статистичні методи аналізу та обробки спостережень. Характерні ознаки типової і спеціалізованої звітності підприємств. Оцінка параметрів простої лінійної моделі методом найменших квадратів. Аналіз показників багатофакторної лінійної і нелінійної регресії.

    контрольная работа [327,1 K], добавлен 23.02.2014

  • Нарощування простих і складних відсотків. Потоки платежів, ренти. Розрахунок прибутковості цінного папера. Диверсифікованість портфелю цінних паперів. Оптимальний ринковий портфель. Опціонні контракти, їх види. Біномінальна модель визначення ціни опціону.

    курс лекций [83,0 K], добавлен 25.01.2010

  • Характеристика та призначення лінійної балансової моделі, порядок визначення коефіцієнтів прямих витрат. Методика вирішення балансових рівнянь за допомогою зворотної матриці, визначення коефіцієнтів повних витрат. Повні витрати праці і капіталовкладень.

    контрольная работа [31,0 K], добавлен 21.10.2009

  • Графік емпіричних змінних. Графік регресійної функції. Відносна похибка розрахункових значень регресії. Коефіцієнти еластичності. Межі надійних інтервалів індивідуальних прогнозованих значень.

    контрольная работа [119,0 K], добавлен 11.08.2007

  • Виконання економетричної моделі, що визначає залежність товарообороту від торгової площі. Побудова діаграми розсіювання, обґрунтування можливості використання парної, нелінійної, багатофакторної лінійної регресії для розробки економічної інтерпретації.

    контрольная работа [449,4 K], добавлен 09.02.2014

  • Непараметричні (емпіричні) методи оцінки тісноти зв’язку. Розрахунки рангових коефіцієнтів кореляції Спірмена та Кендала. Найпростіші показники кореляційної залежності Фехнера. Коефіцієнти асоціації і контингенції, взаємної спряженості Пірсона і Чупрова.

    контрольная работа [72,4 K], добавлен 18.06.2010

  • Побудова економетричної моделі парної регресії. На основі даних про витрати обігу (залежна змінна) і вантажообігу (незалежна змінна) побудувати економетричну модель. Рівняння регресії. Коефіцієнт парної детермінації та кореляції. Перевірка надійності.

    задача [563,6 K], добавлен 28.12.2008

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.