На этой странице вы можете найти статьи по категории - Эконометрика на сайте Студопедия.
В данной категории - Эконометрика - 319 добавлений.
- Типтік есептерді шешу;
- ТЕМЫ И ИХ КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ;
- Тема 9. Система эконометрических уравнений;
- Тема 7. Модели с распределенным лагом;
- Тема 6. Временные ряды;
- Тема 5. Множественная регрессионная модель;
- Тема 4. Парная регрессионная модель. Парная (простая, однофакторная) регрессия –регрессия, в которой рассматривается зависимость показателя Y от одного фактора Х;
- Тема 4. Парная регрессионная модель. 1. Парная регрессионная модель: спецификация и сущность.;
- Тема 3. Информационные технологии эконометрических;
- Тема 3. Информационные технологии в эконометрических исследованиях;
- Тема 2. Корреляция и регрессия;
- Тема 1. Предмет, задачи, особенности эконометрики;
- Распределение Стьюдента;
- Приравнивая это с правой частью 2-го уравнения (4.1) получаем;
- Пример решения задачи.;
- Построение мультипликативной модели;
- Пакет анализа Excel (программа «Регрессия»);
- Модели с распределенным лагом;
- МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ВНЕАУДИТОРНОЙ РА-БОТЫ ОБУЧАЮЩИХСЯ И ОБОСНОВАНИЕ ВРЕМЕНИ, ЗА-ТРАЧИВАЕМОГО НА ЕЕ ВЫПОЛНЕНИЕ;
- МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ВЫПОЛНЕНИЮ. Задания контрольной работы для обучающихся заочной формы обучения составлены в соответствии с учебной программой дисциплины «Эконометрика».;
- Методические указания к внеаудиторнойработе обучающихся;
- Математические методы анализа финансовых производных;
- Лабораторная работа № 5. Метод экспоненциального сглаживания для прогнозирования временных рядов;
- Лабораторная работа № 3. Трендовые модели временных рядов;
- Лабораторная работа № 2. Бинарные переменные в моделях множественной регрессии;
- Лабораторная работа № 1. Модели множественной регрессии;
- ЗАДАНИЯ ДЛЯ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ И КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ;
- Задание3. Информационные технологии эконометрических исследований;
- Задание 9. Система эконометрических уравнений.;
- Задание 7. Моделис распределенным лагом;
- Задание 5.Множественная регрессионная модель;
- Задание 2. Множественная регрессия;
- Задание 2. Корреляция и регрессия;
- Виды нелинейных регрессионных моделей, расчет их параметров;
- Введение в эконометрику;
- II. Темы по эконометрике;
- Econometric Views 3.1;
- Этапы экстраполяции временных рядов;
- Этапы построения эконометрической модели;
- Экспоненциальное распределение.;
- Эконометрические модели;
- ЭКОНОМЕТРИКА. Ч1. Элементы теории вероятностей и математической статистики.;
- Что составляет основу многошагового регрессионного анализа?;
- Что понимается под прогнозированием в эконометрике?;
- Что означает условие гомоскедастичности?;
- Числовые меры корреляционной связи;
- Цель занятия по каждой теме самостоятельной работы;
- Цели учебной дисциплины;
- Функция Кобба – Дугласа называется;
- Формулировки определений понятия «эконометрика»;
- УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ;
- Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (модуля) «Эконометрика»;
- УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ);
- УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КАРТА ДИСЦИПЛИНЫ;
- Условные данные по субъектам России за 199Хг.;
- Условия реализации программы учебной дисциплины;
- Улучшение имеющихся альтернатив и поиск новых;
- ТРУДОЕМКОСТЬ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ;
- Тренировочные задания;
- Тренировочные задания;
- Требования к уровню усвоения содержания дисциплины;
- Требования к профессиональным компетенциям;
- Точечный прогноз и оценка доверительных интервалов прогноза;
- Тест ранговой корреляции Спирмена – тест на;
- Тескт индивидуального задания;
- Теоретические основы работы с пакетом Statistica 6.0;
- Теоретические вопросы;
- Теоретические вопросы;
- Темы контрольных работ;
- Тема №8 Обобщенный метод наименьших квадратов;
- Тема №5. Метод наименьших квадратов;
- Тема №11Характеристики временных рядов;
- Тема лекции 1. Введение в эконометрику. Элементы теории вероятности и математической статистики. ;
- Тема 9. Вопросы практического использования регрессионных моделей. Регрессионные модели с переменной структурой. Фиктивные переменные.;
- Тема 8. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК).;
- Тема 4. МНК для множественной линейной регрессии;
- Тема 4. Интерпретация уравнения регрессии. Качество оценивания.;
- Тема 3. Преобразования переменных и нелинейная регрессия;
- Тема 2. Множественная регрессия;
- Тема 10. Линейная модель с двумя независимыми переменными.;
- Тема 1. Основные аспекты эконометрического моделирования;
- Сумма модулей отклонений;
- Структура эконометрики;
- Структура и содержание учебной дисциплины;
- Стационарные и нестационарные ряды;
- Статистический анализ уравнения регрессии;
- Статистический анализ данных;
- Статистическая проверка гипотезы;
- Статистическая оценка параметров регрессии и;
- Статистика интервальных данных - научное направление на стыке метрологии и статистики;
- Способы устранения мультиколлинеарности;
- Способ устранения коррелированности регрессоров с остатками с помощью инструментальных переменных;
- Специфика экономических данных;
- Сопоставимость уровней временного ряда;
- Содержание учебной дисциплины;
- СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА (РАЗДЕЛЫ, ТЕМЫ, ВОПРОСЫ);
- Содержание учебно-образовательных модулей;
- Содержание основной части курсовой работы при моделировании временного ряда;
- Содержание основной части курсовой работы при изучении множественной взаимосвязи;
- Случай нелинейных координатных функций;
- Системы эконометрических моделей;
- Синтаксис: TPDF(p;df);
- Свойства оценок, получаемых по методу наименьших квадратов;
- Решение проблемы мультиколлинеарности;
- Рекомендуемое (примерное) содержание учебно-образовательных модулей;
- Реализация типовых задач на персональном компьютере.;
- Распределение Стьюдента;
- Ранг наблюдения переменной – номер наблюдения переменной в упорядоченной ___________ последовательности;
- Разностные уравнения с лаговыми пременными;
- Различают уравнения парные и множественной регрессии.;
- Рабочая программа по эконометрике.;
- ПРОТОКОЛ СОГЛАСОВАНИЯ УЧЕБНОЙ ПРОГРАММЫ ПО ИЗУЧАЕМОЙ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ С ДРУГИМИ ДИСЦИПЛИНАМИ СПЕЦИАЛЬНОСТИ;
- Простое экспоненциальное сглаживание;
- Простейшие виды экстраполяции временных рядов;
- Промежуточный контроль;
- Проверка статистической значимости коэффициента корреляции;
- Проверка значимости параметров модели;
- Проверка значимости модели;
- Проверка выполнения условий для получения «хороших» оценок методом наименьших квадратов;
- Примерный список тем курсовых работ;
- Примерная тематика тренингов;
- Пример решения задачи №3: Построение автокорреляционной функции для случайного процесса роста выручки магазина;
- Пример решения задачи №2: Построение и исследование эконометрической модели магазина в виде линейнойтроичной регрессии;
- Пример решения задачи №1: Построение и исследование эконометрической модели магазина в виде линейной парной регрессии;
- При снижении уровня значимости риск совершить ошибку I рода;
- При помощи какой статистики проверяется значимость коэффициента парной корреляции r?;
- Предисловие 3;
- Предварительный анализ временных рядов;
- Практическая работа 7;
- Практическая работа 2;
- Построим нелинейные модели;
- Построение уравнения с помощью функции Мастер диаграмм;
- Построение прогноза по уравнению регрессии;
- Построение параметрической регрессионной модели;
- Построение матрицы парных коэффициентов корреляции;
- Понятие случайного процесса;
- Понятие о модели, системе;
- Полезные ссылки на интернет-ресурсы;
- Показатели точности модели;
- Показатели измерения тесноты и силы связи;
- Показатели адекватности модели;
- По какому критерию проверяется значимость коэффициента парной корреляции?;
- Перечень практических работ;
- Первое условие Гаусса – Маркова заключается в том, что _________ для любого i;
- Паспорт рабочей программы учебной дисциплины;
- Парные измеряющие (регрессионные) модели и корреляция;
- Парная регрессия и корреляция;
- Оценочные средства для промежуточной аттестации;
- Оценка точности и адекватности модели на основе остатков;
- Оценка статистической значимости;
- Оценка погрешностей расчета по уравнению регрессии;
- Оценка надежности уравнения регрессии;
- Оценка качества эконометрических регрессионных моделей по адекватности.;
- Оценка адекватности уравнения регрессии (проверка гипотез о предпосылках метода наименьших квадратов);
- Оценка адекватности построенной модели;
- Оценивание параметров регрессионной модели;
- Основные цели и задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа;
- Основные понятия эконометрики;
- Основные методы эконометрики;
- Основная предпосылка эконометрического анализа;
- Определение сезонной компоненты;
- Определение периода сезонности;
- Определение наличия тенденции;
- Однофакторная линейная регрессионная модель.;
- ОБЩИЕ ТРЕБОВАНИЯ К СОДЕРЖАНИЮ И УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ;
- Обобщенные критерии качества модели;
- Обобщенная модель временного ряда;
- Обобщенная адаптивная модель;
- Обнаружение автокорреляции;
- О длине временного ряда;
- Начальные условия экспоненциального сглаживания;
- Наименование тем практических занятий, их содержание и объем;
- Модуль 8. Оценивание систем одновременных уравнений.;
- Модель типа черного ящика;
- Модель скользящего среднего;
- Модель сезонных явлений с линейным ростом;
- МОДЕЛЬ ПАРНОЙ НЕЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ;
- МОДЕЛЬ ПАРНОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ;
- Модель долгосрочного прогнозирования экономики;
- Моделирование структуры временного ряда;
- Моделирование сезонных и циклических колебаний;
- Модели парной регрессии;
- Модели линейного роста;
- Модели авторегрессии и скользящего среднего;
- Множественный корреляционный анализ;
- Множественная регрессия;
- МНК дает__________ для данной выборки значение коэффициента детерминации R2;
- Механические методы выравнивания;
- Методы для выявления структуры временного ряда;
- Методические указания по выполнению контрольной задачи;
- Методические указания для студентов;
- МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ДЛЯ СТУДЕНТОВ ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ;
- Метод наименьших квадратов (МНК) в скалярной форме;
- Метод наименьших квадратов;
- Метод наименьших квадратов;
- Метод максимального правдоподобия;
- Место дисциплины в структуре ООП;
- Матричная форма метода наименьших квадратов.;
- Матрица формирования компетенций;
- Математическое моделирование;