Теоретична узагальнена лінійна економетрична модель може бути специфікована у наступній формі :
, (11.4)
де y – залежна (пояснювана) змінна моделі, x1, x2, … , xm – незалежні (пояснюючі) змінні моделі або фактори, а0, а1, …. , аm – параметри моделі, ε – випадковий член, m – кількість пояснюючих змінних моделі.
Представлена узагальнена модель (11.4) дійсна для всієї генеральної сукупності спостережень за змінними моделі й відображає відповідну економічну ситуацію, яка склалась на макро- або мікрорівні.
Вибіркова узагальнена лінійна економетрична модель має наступний вигляд :
, (11.5)
де y – залежна (пояснювана) змінна моделі, x1, x2, … , xm – незалежні (пояснюючі) змінні моделі (фактори), А0, А1, Аm – параметри вибіркової моделі, e – залишки моделі.
Вибіркова модель (11.5) розробляється для певної статистичної вибірки з генеральної сукупності. На відміну від моделі (11.4) параметри вибіркової моделі А0, А1, … , Аm є оцінками (наближеними значеннями) параметрів а0, а1, аm і випадковими величинами, а залишки моделі e можна оцінити на основі статистичних даних. Таким чином, вибіркова модель завжди є тільки оцінкою реальної але невідомої теоретичної моделі.
Вибіркова функція регресії для узагальненої лінійної економетричної моделі має наступний вигляд :
, (11.6)
де – оцінка математичного сподівання залежної (пояснюваної) змінної моделі, x1, x2, … , xm – незалежні (пояснюючі) змінні моделі (фактори), А0, А1, Аm – параметри вибіркової регресії.
Узагальнена нелінійна економетрична модель - це регресійна модель, яка встановлює нелінійну залежність між економічними показниками.
Узагальненими нелінійними економетричними моделями можуть бути відомі функції:
1. Квадратична - або .
2. Гіперболічна - або .
3. Степенева - або .
4. Модифікована експонента - або .
5. Крива Гомперця - або .
6. Логістична - або .
7. Показова функція - або
Більшість представлених функцій, що використовуються для опису техніко-економічних показників, шляхом функціональних перетворень у по х (роздільно або одночасно) можуть бути зведені до лінійного вигляду. При цьому метод перетворень залежить від форми зв'язку.
Гіпербола вигляду перетвориться в лінійну шляхом заміни. Статична функція вигляду перетвориться в лінійну шляхом логарифмуванням. У результаті маємо . Позначимо .
У результаті маємо.
Показова функція виду y=bekx перетвориться в лінійну логарифмуванням .
Позначимо при цьому . У результаті маємо y1х+b1.
Теоретична лінія регресії може бути подана у вигляді плавної кривої яка кількісно виражає зв'язок між середніми інтервальними значеннями і відповідними значеннями х (аргументами). Процес знаходження невідомих параметрів теоретичної залежності є однією з важливих проблем теорії кореляції і регресії.
Наприклад, при знаходженні параметрів параболи видунеобхідно складати і вирішувати систему з трьох нормальних рівнянь, яке розв’язується, виходячи з вимоги методу найменших квадратів, тобто .
Підставляючи , маємо
(11.7)
Знаходимо часткові похідні і прирівнюємо їх до нуля
(11.8)
Після відповідного перетворення маємо
(11.9)
В узагальнених економетричних моделях визначаються також коефіцієнти кореляції, детермінації, критерії адекватності (t-статистики, F-критерій Фішера, перевіряється на мультиколінеарність, гетероскедастичність, автокореляцію залишків).