Темы письменных работ

Темы рефератов:

  1. Метод статистических уравнений зависимостей. Коэффициент сравнения

 2. Уравнения однофакторной зависимости (линейная и криволинейная). Расчет параметров уравнений однофакторной зависимости

3. Формы уравнений зависимостей. Прямая линейная связь. Обратная линейная связь. Криволинейная связь

4. Уравнения множественной зависимости. Расчет параметров многофакторных уравнений зависимостей

 5. Нормативные расчеты микроэкономических показателей хозяйственной деятельности. Суть макро- и микроэкономических факторов 

 6. Нормативные и прогнозные расчеты динамики микроэкономических показателей хозяйственной деятельности

 7. Нормативные расчеты степени интенсивности использования факторов в динамике

 8. Прогнозные расчеты динамики микроэкономических показателей

 9. Нормативные расчеты микроэкономических показателей хозяйственной деятельности. Способы нормативных расчетов 

10. Однофакторная криволинейная регрессия 

11. Смысловое содержание коэффициентов парной регрессии и их размерность. Коэффициент корреляции и детерминации, их смысловое содержание

12. Понятие ложной корреляции

13. Понятие об экономических временных рядах. Интервальные, моментные временные ряды, производные временные ряды. Сопоставимость и несопоставимость элементов (уровней) выборки

14. Понятие абсолютного прироста, коэффициента роста и коэффициента прироста, средний темп роста и средний темп прироста

15. Понятие тренда, как детерминированной части временного ряда и случайной составной части элемента выборки

 16. Типы временных рядов. Понятие о стационарном случайном процессе в более широком смысле

 

Глоссарий

Случайной переменной называется переменная, которая с определенной вероятностью может принимать значения из каждого заданного множества.

Если случайная величина может принимать конечное или счетное число значений, то это дискретная случайная величина

Случайная величина, которая может принимать любые значения из некоторого интервала, является непрерывной случайной величиной.

Центральная предельная теорема утверждает, что если случайную величину можно представить как сумму большого числа не зависящих друг от друга слагаемых, каждое из которых вносит в сумму незначительный вклад, то эта сумма распределена приблизительно по нормальному закону.

Математическое ожидание дискретной случайной величины – это взвешенное среднее всех ее возможных значений на вероятность соответствующего исхода.

Математическое ожидание случайной величины называют ее средним по генеральной совокупности.

  Совокупность всех возможных значений случайной переменной описывается генеральной совокупностью, из которой извлекаются эти значения.

Способ оценивания – это общее правило, или формула, в то время как значение оценки – это конкретное число, которое меняется от выборки к выборке.

Оценка характеристики случайной величины называется несмещенной, если ее математическое ожидание совпадает с теоретическим значением этой характеристики.

Эффективная оценка – это та, у которой дисперсия минимальна.

Если предел оценки по вероятности равен истинному значению характеристики генеральной совокупности, то эта оценка называется состоятельной.

Выборочная ковариация является мерой взаимосвязи между двумя переменными.

Если х и у – случайные величины, то теоретическая ковариация  определяется как математическое ожидание произведения отклонений этих величин от их средних значений:

1-е условие. Математическое ожидание случайного члена равно нулю, .

2-е условие. Дисперсия случайного члена u постоянна для всех наблюдений, т.е. .

3-е условие. Случайные члены во всех наблюдениях должны быть независимы друг от друга.

4-е условие. Случайный член должен быть распределен независимо от объясняющих переменных.

Ошибка I рода – отвергается истинная нулевая гипотеза, ошибка IIрода – не отвергается ложная нулевая гипотеза.

Множество всех этих значений, определенных как интервал между нижней и верхней границами неравенства, известно как доверительный интервал для величины b.

Мультиколлинеарность- явление означает коррелированность двух или нескольких объясняющих переменных в уравнении регрессии

Гетероскедастичность -.в торое условие Гаусса-Маркова требует постоянства дисперсии случайного члена  во всех наблюдениях: , -гомоскедастичность

Когда третье условие Гаусса-Маркова при выполнении первого условия Е(e_i e_j)=0, i¹j, i, j=1,2,…n. нарушается, т.е при наличии связи между случайными членами возникает явление автокорреляции

При отрицательной автокорреляции каждая реализация случайного члена e_i как правило, сменяется реализаций случайного члена e_i+1 противоположного знака

Число периодов, на которое запаздывает воздействие фактора на текущее состояние процесса, называется лагом.

Психологические. Люди не могут изменить свои предложения немедленно вслед за изменением цен или дохода. В течение нескольких периодов они привыкают к новым условиям.

Технологические. Если цена капитала снизится, это не отразится немедленно на объеме выпуска фирмы.

Институциональные. Контракты найма на работу заключаются на определенный срок. Облигации погашаются через несколько лет.

Лаговая переменная -это переменная, влияние которой характеризуется некоторым запаздыванием.

Модель считается динамической, если она включает в себя значения переменных не только для текущего, но и для предыдущих моментов времени

Временной ряд - это упорядоченная во времени последовательность наблюдений.

Одномерные временные ряды полученные в результате наблюдения одной, фиксированной характеристики исследуемого объекта.

  Многомерные временные ряды как результат наблюдений нескольких характе­ристик одного исследуемого объекта в течение ряда моментов времени.

Стохастические временные ряды подразделяются на стационарные и не­стационарные. Ряд y(t) называется стационарным, если сред­нее, дисперсия и ковариации у(t) не зависят от t.

 

 

Выходные сведения