Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Компьютерное моделирование эконометрических систем

Читайте также:
  1. A. [мах. 2,5 балла] Соотнесите систематические группы растений (А–Б) с их признаками (1–5).
  2. Best Windows Apps 2013. Часть 1. Или приводим чистую операционную систему в рабочее состояние.
  3. EV3.1 Допустимые аккумуляторы тяговой системы
  4. EV3.6 Система управления аккумулятором (СУА)
  5. EV4.6 Изоляция, проводка и рукава проводки тяговой системы
  6. EV4.9 Провода для передачи энергии тяговой системе
  7. Fidelio Front Office - система автоматизации работы службы приема и размещения гостей.

Построение компьютерной модели базируется на абстрагировании от конкретной природы явлений или изучаемого объекта-оригинала и состоит из двух этапов — сначала создание качественной, а затем и количественной модели. Компьютерное же моделирование заключается в проведении серии вычислительных экспериментов на компьютере, целью которых является анализ, интерпретация и сопоставление результатов моделирования с реальным поведением изучаемого объекта и, при необходимости, последующее уточнение модели и т. д.

К основным этапам компьютерного моделирования относятся:

· постановка задачи, определение объекта моделирования;

· разработка концептуальной модели, выявление основных элементов системы и элементарных актов взаимодействия;

· формализация, то есть переход к математической модели; создание алгоритма и написание программы;

· планирование и проведение компьютерных экспериментов;

· анализ и интерпретация результатов

Компьютерное моделирование применяют для широкого круга задач, таких как:

· проектирование шумовых барьеров для борьбы с шумовым загрязнением

· конструирование транспортных средств

· прогнозирование погоды

· прогнозирование цен на финансовых рынках

Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и средств. Процесс моделирования включает три элемента:

1) субъект (исследователь);

2) объект исследования;

3) модель, опосредствующая отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

Моделирование — циклический процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта и ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах. В методологии моделирования, таким образом, заложены большие возможности саморазвития.

7. F – Тест качества спецификации эконометрической модели

Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели, т.е. формулировки вида модели исходя из соответствующей теории связи между переменными. После того как модель построена проводится исследование качества спецификации данной модели. Для этого используют: F-тест, Тест Стьюдента, просчитывают коэффициент детерминации и ошибку аппроксимации.

F-тест - оценивание качества уравнения регрессии - состоит в проверке гипотезы Н0 о статистической незначимости уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Для этого выполняется сравнение фактического Fфакт и критического (табличного) Fтабл значений F-критерия Фишера. Fфакт определяется как

где n — число единиц совокупности;

m - число параметров при переменных х

Fтабл – это максимально возможное значение критерия под влия­нием случайных факторов при данных степенях свободы и уровне значимости а. Уровень значимости а - вероятность отвергнуть пра­вильную гипотезу при условии, что она верна.

Если Fтабл<Fфакт, то Н0 - гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик отклоняется и признается их статистическая значимость и надежность. Если Fтабл>Fфакт, то гипотеза Н0 не отклоняется и признается статистическая незначимость, ненадежность уравнения регрессии.

Приведем пример: предположим, что a1=0. Вычислим величину F по формуле

F=(R2/k)/((1-R2)*(n-(k+1))),

где к –кол-во регрессоров модели, n – кол-во уравнений наблюдения.

В нашем случае F=R2/((1-R2)*(n-2)).

Если выполняется прдпосылка a1=0, то F имеет нормальный закон распределения и степени свободы ν1=к =1, ν2 = n-(k+1)=n-2. По таблице Фишера находим Fкрит согласно найденным ν1 и ν2.

1)F ≤ Fкрит - гипотеза a1=0 принимается, т.е. делается вывод об отсутствии объясняющей способности регрессора wt;

2) F › Fкрит – есть все основания полагать, что регрессор в оцененной модели обладает способностью объяснять эндогенные значения Yt и модель считается качественной.


Дата добавления: 2015-10-23; просмотров: 138 | Нарушение авторских прав


Читайте в этой же книге: Множественная линейная регрессионная модель. Оценивание параметров множественной регрессии методом наименьших квадратов | Определение границ доверительного интервала | Оценивание параметров модели взвешенным методом наименьших квадратов | Проверка гипотез относительно коэффициентов парной регрессии | Автокорреляция случайного возмущения | Модель парной регрессии. Границы доверительных интервалов | Гетероскедастичность случайной компоненты. Тесты на наличие гетероскедастичности | Парная регрессия. Оценивание параметров методом наименьших квадратов | Дисперсионный анализ в парной регрессии |
<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Анализ вариации зависимой переменной в регрессии| Интервальное прогнозирование по оцененной линейной эконометрической модели парной регрессии значений эндогенной переменной

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.006 сек.)