Основные классы задач, решаемых эконометрическими методами.
Модель парной линейной регрессии: постановка задачи. Спецификация модели. Интерпретация уравнения регрессии. Понятия «несмещенность», «эффективность» и «состоятельность» оценок
Оценка тесноты связи. Понятие «поле корреляции», парный коэффициент корреляции как показатель тесноты линейной связи, интервал изменения его значений.
Метод наименьших квадратов: постановка задачи; выражения для a, b; зависимость между b и sXY, sX2.
Оценка качества подбора уравнения: показатели «общая», «объясненная» и «остаточная» дисперсии, формула расчета коэффициента детерминации, характеристика его значения.
Качество прогноза: коэффициент детерминации. Интерпретация значений коэффициента детерминации. Связь между коэффициентом детерминации и коэффициентом корреляции.
Формулирование нулевой гипотезы. Ошибки первого и второго рода.
Общая схема проверки гипотез, уровень значимости, р-значение.
Проверка статистической значимости эконометрической модели. Понятия «общая», «объясненная» и «остаточная» сумма квадратов отклонений, «дисперсия на одну степень свободы» (средний квадрат), проверка статистической значимости модели, F-критерий Фишера
Множественная линейная регрессия: постановка задачи оценки параметров методом наименьших квадратов, доверительный интервал для коэффициента регрессии, множественный коэффициент корреляции.
Проверка адекватности модели множественной линейной регрессии: критерий Фишера
Фиктивные переменные: определение «фиктивные переменные», примеры фиктивных переменных, используемых в эконометрических моделях, условие включения фиктивных переменных в модель.
Фиктивные переменные: модель бинарной фиктивной переменной.
2015-05-27
287
