Прогнозирование. Если выполняются все условия верификации, то модель является качественной

Если выполняются все условия верификации, то модель является качественной. В противном случае ее надо усовершенствовать: либо на этапе спецификации, либо варьировать выборку. По качественной модели можно прогнозировать объем экспорта по объему ВНП. (Сделать вывод о возможности прогнозировать) ____________ ________________________________________________________________________________________________________________________________________________________.

Точечный прогноз экспорта равен ____________, интервальный прогноз равен (________, _______), где центр интервала равен точечному прогнозу, концы интервалов получены прибавлением и вычитанием произведения стандартной ошибки регрессии на критическое значение t-статистики. (Сделать вывод о качестве прогноза) _____________________________________________________________________________________.

СУРС

СПЕЦИФИКАЦИЯ И ПАРАМЕТРИЗАЦИЯ

ПАРНОЙ НЕЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ

Количество часов СУРС на тему – 2.

2. Задание выдается в начале семестра, защищается работа в конце семестра.

3. В теоретической части работы студент должен изложить один из вопросов, касающихся методики спецификации, параметризации и идентификации парных регрессионных моделей. В практической части работы студент должен проявить умение специфицировать и параметризовать парную эконометрическую модель по заданным статистическим данным.

4. Список литературы, теоретические вопросы и практические задания приведены ниже.

5. Результаты СУРС представляются в бумажном и электронном виде (WORD) с титульным листом и списком цитируемой литературы.

6. При защите работы студент должен проявить глубокие знания по всем вопросам темы.

Теоретические вопросы

(определяет преподаватель)

1. Корреляционная зависимость между двумя факторами и уравнение парной регрессии.

2. Этапы построения парной регрессионной модели.

3. Спецификация парной регрессионной модели на основе анализа корреляционного поля.

4. Оценка характера парной регрессии по выборочной ковариации.

5. Оценка тесноты связи между факторами по индексу корреляции.

6. Анализ общего качества уравнения парной регрессии по индексу детерминации.

7. Параметризация парной регрессионной модели на основе процедуры линеаризации.

8. Оценка связи между факторами на основе анализа среднего коэффициента эластичности.

9. Оценка адекватности уравнения регрессии по показателюсредней ошибки аппроксимации.

10. Прогнозирование по парной регрессионной модели.