Использование фиктивных переменных для исследования структурных изменений. Моделирование сезонности. Количество бинарных переменных при К градациях

Переменные – индикаторы принадлежности наблюдения к определённому

периоду. Их используют для моделирования скачкообразных структурных сдвигов.

Постоянный структурный сдвиг моделируется переменной, равной 0 до определённого момента времени и 1 для всех наблюдений после этого момента времени.

Сезонные переменные – для моделирования сезонности.

Например, модель потребления, учитывающая сезонные колебания:

где

Следует отметить, что вводить четвёртую переменную 4 x для осенних

месяцев не требуется, так как в этом случае все переменные оказались бы связанными тождеством что привело бы их к полной коллинеарности и вырожденности информационной матрицы.

Объём потребления составит

При этом, если в результате регрессионного анализа окажется, что

b3= 0, то это значит, что между летними и осенними сезонами различие в потреблении несущественно. Если b1= b2, то отсутствует различие между потреблением зимой, весной и т.д.

Модель задачи об оптимальном использовании средств, представленной в виде регрессионной модели

Производственная функция позволяет:

1 производить анализ увеличения производства продукции в зависимости от увеличения ресурсов

2 определить эффективность использования ресурсов при их дополнительном вовлечении в производство

3 прогнозировать выпуск производства при различных вариантах развития предприятия

С помощью производственной функции можно решать задачу об оптимизации использования ресурсов

Аналитически функция Кобба-Дугласа

54. Способы расчета параметров а0, а1 и а2 производственной функции Кобба-Дугласа.

Эластичность выпуска продукции.

где y- объем выпускаемой продукции; K – основной капитал, производственные фонды; L – затраты труда, a_{0 –} коэф-т пропорциональности; a_1,a₂- параметры, характеризующие степень однородности производственной функции.

Система независимых регрессионных уравнений. Ее формальная запись. Метод решения.

В системе независимых уравнений, каждая зависимая переменная y рассматривается как функция одного и того же набора факторов x.

Каждое уравнение системы независимых уравнений может рассматриваться самостоятельно. Для нахождения его параметров используется метод наименьших квадратов по существу, каждое уравнение этой системы является уравнением регрессии. Т.к. фактические значения зависимой переменной отличаются от теоретических на величину случайной ошибки, в каждом уравнении присутствует величина случайной ошибки.