і послуг та боргових зобов'язань у сфері особистого споживання за допомогою банківських чи казначейських білетів та розмінною монетою. Це пов'язано з тим, що розмір грошових платежів тут у середньому менший, а потреба в негайному їх здійсненні значно вища. Тому платежі готівкою в сфері особистого споживання вигідніші й зручніші, ніж через банки. Але з розвитком товарно-грошових відносин, удосконаленням кредиту та комп'ютеризацією банківської справи сфера готівкового обороту поступово звужуватиметься.
Виникнення депозитних, а далі й електронних грошей, за допомогою яких здійснюється автоматичне переведення грошових сум за безпосереднім розпорядженням власника поточних рахунків, органічно поєднало в собі переваги депозитної та готівкових форм грошей. Тут немає потреби переносити великі маси готівки, досягається значна економія витрат, кожен платник може миттєво виконати платіж. Учені-економісти завжди були проти жорсткого розірваного поділу єдиної грошової маси на безготівкову та готівкову, але радянські політики, дбаючи про так зване обмеження й витіснення товарно-грошових відносин за соціалізму, постійно ігнорували всі застереження. Тим часом такий поділ був штучним і суперечив законам грошового обігу. Він поділив єдиний грошовий обіг на гроші, які обслуговували потреби населення, і безготівкові кошти, які використовувалися для розрахунків підприємств з бюджетом, банками та іншими організаціями. Внаслідок цього склалося два нібито незалежних потоки нерівноцінних грошей. Однак через видачу кредитів банки сприяють переведенню безготівкових грошей на оплату ресурсів і послуг інших підприємств, які, в свою чергу, виплачують із них заробітну плату, премії, здійснюють інші готівкові платежі. Так безготівкові гроші перетворюються в наявну готівку, яка потребує відповідної маси товарів і послуг. Якщо ж товарів немає, то це означає одне - переповнення каналів грошового обігу й інфляційне знецінення грошової одиниці.
Національна валюта - не лише гарант державності й незалежності України. Її введення супроводжується докорінними реформами економіки, структурними зрушеннями в народному господарстві, рішучим переходом до ринкових відносин, збалансуванням грошової та товарної маси, внутрішньою, а потім і зовнішньою конвертованістю гривні.
7. Лінійна модель з двома змінними
Основу багатьох економетричних моделей складає лінійна регресійна функція, яка має економічне теоретичне тлумачення, та допущення про стохастичні та інші властивості складових частин цієї моделі.
Лінійна регресійна функція для і-го спостереження має вигляд
yi = a0 + a1xi1 + a2xi2 +...+ akxik + ui,
(1)
де
yi - і-те спостереження залежної змінної;
xij - і-те спостереження j-ї незалежної змінної, ;
aj - постійні коефіцієнти (параметри), ;
ui - випадкова змінна, яка характеризує збурення і-го спостереження.
Для класичної регресійної моделі характерно те, що незалежні змінні не є випадковими величинами, тобто їх значення можна контролювати і в лабораторному експерименті задавати довільно. Звичайно в деяких моделях таке допущення не є реальним і потрібно вводити неконтрольовані змінні (ціни, обсяг продукції тощо). Будь які порушення допущень класичної моделі розглядаються узагальненою моделлю.
Випадковою змінною є ui, а значить і залежна від неї yi - теж випадкова. Збурення ui роблять регресійну функцію стохастичною.
a0 - це вільний член регресійного рівняння. Змінна x0i, яка відноситься до нього зветься допоміжною. Для всіх і вона дорівнює 1 і часто не записується. Регресійна функція містить k пояснюючих змінних. Тому мова може іти про парну регресію, якщо k=1, або множинну регресію, якщо k>1.
Далі будемо виходити з того, що змінна y має кількісний вимір і необмежену область визначення. Інакше треба звертатися до області статистики, яка розглядає методи оцінювання якісних показників.
Для статистичного оцінювання параметрів регресійної моделі необхідно мати рядки даних спостережень, довжиною для всіх змінних. За умови n>k. Тоді виникає система з n регресійних рівнянь . Для запису такої моделі зручно використовувати матриці (2).
Y = XA + u,
(2)
де
Y – вектор значень залежної змінної розміром n x 1;
X – матриця незалежних змінних розміром n x m (n – число спостережень, m – кількість параметрів, m=k+1);
A – вектор оцінок параметрів моделі розміром 1 x m;
u– вектор залишків розміром n x 1.