На этой странице для вас добавлены статьи по категории - Эконометрика на сайте Студопедия.
Всего лекционного материала по - Эконометрика - 1733 добавлений.
- Метод наименьших квадратов;
- Условия Гаусса-Маркова;
- Зависимые и независимые события;
- Оценка качества регрессионной модели;
- Тест по эконометрике (начальный уровень);
- Проверка значимости уравнения регрессии;
- Статистическая значимость;
- Расчет коэффициента корреляции и детерминации;
- Пример расчета параметров парной линейной регрессии;
- Свойства оценок параметров;
- Интервальный прогноз на основе линейного уравнения регрессии;
- Построение линейной регрессионной модели с помощью Microsoft Excel .;
- Критерии проверки. Критическая область;
- Решение. 1.Для расчета параметров уравнения линейной регрессии строим расчетную таблицу 2.3;
- Тест Бреуша – Пагана (Breusch - Pagan).;
- Вероятность, случайное событие, случайная величина;
- Основные этапы эконометрического моделирования;
- Оценка параметров линейной модели множественной регрессии;
- Тест на выбор «длинной» или «короткой» регрессии.;
- Модель парной линейной регрессии;
- Пример решения задач. Задача № 1.В корзине лежат 6 красных и 6 зеленых яблок;
- Тема 7. Модели с распределенным лагом;
- Распределение Фишера;
- Дисперсионный анализ;
- Квантиль и квартиль;
- Нормальное распределение. Законы распределений случайных величин;
- Эконометрика;
- Гиперболическая и логарифмическая регрессии. Полиномиальная и кусочно-полиномиальная регрессия;
- Оформление РГЗ;
- Аддитивная модель временного ряда;
- Интерпретация уравнения регрессии;
- Классы эконометрических моделей;
- Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов;
- И корреляции. F-критерий Фишера. Дисперсионный анализ;
- Основные понятия регрессионного анализа;
- Гомоскедастичность и гетероскедастичность дисперсии остатков;
- Тема: Фиктивные переменные;
- Обобщённый метод наименьших квадратов. Гомоскедастичность и гетероскедастичность;
- Предмет эконометрики, ее связь с другими науками;
- ЭКОНОМЕТРИКА;
- Ее дисперсия и среднее квадратическое отклонение;
- РЕШЕНИЕ ТИПОВОГО ПРИМЕРА;
- Свойств выборочных вариаций (дисперсий) и ковариаций;
- Использование регрессионной модели для прогноза. Дисперсия ошибки прогноза;
- Тема 5. Множественная регрессионная модель;
- Уравнение регрессии, его смысл и назначение. Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии;
- Характеристика моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии;
- Использование программы Table Curve 2D v5.01 для определения параметров однофакторных зависимостей.;
- Пакет анализа Excel (программа «Регрессия»);
- Анализ влияния отдельных факторных признаков на результативный признак;
- ЭКОНОМЕТРИКА. Методические указания к;
- Построить поле корреляции результата и фактора;
- Оценка качества эконометрических регрессионных моделей по адекватности.;
- Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками;
- Вопросы. Тема 3. Парная регрессия и корреляция[2]. статистическая зависимость (независимость) случайных переменных;
- Выбор формы уравнения регрессии;
- Вычисление выборочных характеристик;
- Технология решения задач корреляционного и регрессионного анализа с помощью пакета анализа;
- Лабораторная работа № 1. Модели множественной регрессии;
- Решение типовой задачи. Пример.По территориям региона приводятся данные за 199X г;
- Контрольные ЗАДАЧИ;
- ПОНЯТИЕ О МАТЕМАТИЧЕСКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ И ЕГО РОЛИ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ;
- Тема: Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК);
- Формы проведения занятий (лекции, семинарские и практические занятия);
- Оценка качества нелинейных уравнений регрессии;
- Основные предпосылки регрессионного анализа;
- Тест серий (runs test);
- Регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам;
- Корректировка (очистка) автокорреляции;
- Определение эконометрики. Взаимосвязь с другими науками. Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Эконометрика и экономико-математические методы;
- Измерение тесноты связи между результативным и факторными признаками;
- Цель и задачи выполнения РГЗ;
- Математико-статистический инструментарий эконометрики;
- Статистические гипотезы и их проверка;
- Функция ЛИНЕЙН;
- Применение эконометрики;
- Экспоненциальная и степенная регрессии;
- Взаимосвязь случайных величин;
- Автокорреляционная функция. Коррелограмма;
- Расчет средней ошибки аппроксимации;
- Тест Гольдфельда-Квандта на гомоскедастичность;
- Идентифицируемость системы;
- Анализ случайных остатков в модели регрессии;
- Задание. Пример 1.1. Для определения зависимости между сменной добычей угля на одного рабочего (переменная Y;
- Ошибки, встречающиеся при эконометрических исследованиях;
- Типы данных в эконометрическом исследовании;
- Функциональная, стохастическая и корреляционная зависимости;
- Задание 5. Рассчитать оценки параметров регрессии по формулам и дать экономическую интерпретацию параметров регрессии;
- Примеры задач к теме 9;
- Модель авторегрессии ошибок первого порядка (марковская схема);
- Типы данных. В эконометрических исследованиях используют два типа данных: пространственные (панельные) данные (cross – sectional data) и временные ряды (time – series;
- Применение МНК для нелинейных моделей;
- Если оценка параметра является смещенной, то нарушается предпосылка метода наименьших квадратов о _________ остатков;
- Значение эконометрики для экономической теории и практики. Эконометрика и ее связь с экономической теорией;
- Основы дисперсионного анализа;
- Статьи и научные доклады по эконометрике;
- Пример проведения расчетов в Excel;
- Пример. Необходимо исследовать зависимость между результатами письменных вступительных и курсовых экзаменов по математике;
- Методы решения систем эконометрических уравнений;
- История возникновения эконометрики;
- Й учебный вопрос. Метод Койка;
- Дискретная случайная величина;
- Задание 6. 1. Даны координаты экспериментальных точек и выбран вид регрессионной;
- Использование МНК для нахождения параметров парной линейной регрессии;
- Области применения эконометрических моделей. Методологические вопросы построения эконометрических моделей: обзор используемых методов;
- Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости;
- Распределение Фишера-Снедекора;
- Тема: Оценка тесноты связи;
- Расчет параметров и характеристик модели множественной регрессии;
- Определение периода сезонности;
- Коэффициент корреляции;
- Распределение Стьюдента;
- Задача 1. Изучается зависимость материалоемкости продукции от размера предприятия по 10 однородным заводам:;
- Оценка адекватности построенной модели;
- Общий критерий Фишера;
- Стационарные и нестационарные стохастические процессы;
- Сущность эконометрики;
- Временной ряд – это совокупность значений экономического показателя за несколько _____ моментов (периодов) времени;
- Оценка адекватности уравнения регрессии (проверка гипотез о предпосылках метода наименьших квадратов);
- Типы эконометрических моделей;
- Лабораторная работа № 2. Бинарные переменные в моделях множественной регрессии;
- Найдем ковариационную матрицу оценок;
- Решение типовой задачи. По 20 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника y (тыс;
- Тема: Идентификация систем эконометрических уравнений;
- Пример решения задач с применением электронных таблиц EXСEL;
- Распределение Стьюдента;
- Тема: Оценка значимости параметров эконометрической модели;
- Тема 4. Парная регрессионная модель. Парная (простая, однофакторная) регрессия –регрессия, в которой рассматривается зависимость показателя Y от одного фактора Х;
- Проверка статистических гипотез о значениях коэффициентов;
- Решение. 1.Уравнение парной линейной регрессии имеет вид:;
- Тема: Линейное уравнение множественной регрессии;
- Точечные оценки и их свойства;
- Сопоставимость уровней временного ряда;
- Вырожденное распределение;
- Типтік есептерді шешу;
- Виды нелинейных регрессионных моделей, расчет их параметров;
- Решение. Для удобства проведения расчетов поместим результаты промежуточных расчетов в таблицу:;
- Мультиколлинеарность;
- Глава 5. ПРЕДПОСЫЛКИ МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ;
- Эконометрические модели: общая характеристика, различия статистического и эконометрического подхода к моделированию;
- Двухфакторная линейная регрессионная модель.;
- Тема 3. Информационные технологии в эконометрических исследованиях;
- Статистическими называются выводы, полученные;
- Оценить статистическую значимость найденных параметров тренда;
- Нелинейные модели регрессии и их линеаризация;
- Перспективы и проблемы эконометрики;
- T-статистика для коэффициента корреляции r определяется как;
- Задача №4;
- Набора категорий;
- Факторы, включаемые множественную регрессию, должны отвечать следующим требованиям;
- Коэффициент корреляции;
- ГЛОССАРИЙ. АВТОКОРРЕЛЯЦИОННАЯ ФУНКЦИЯ ВРЕМЕННОГО РЯДА – последовательность коэффициентов автокорреляции уровней временного ряда;
- Мерой разброса значений случайной величины служит;
- Проверка качества модели;
- Линейная регрессионная модель с двумя переменными;
- Метод наименьших квадратов;
- ПОНЯТИЕ О ПРОГНОЗИРОВАНИИ И ПРОГНОСТИКЕ;
- Всю совокупность реализаций случайной величины называют _____совокупностью;
- Задание 3. Проверить значимость коэффициента корреляции при уровне значимости 0,05;
- Этапы моделирования;
- Теоретическая справка. Множественная регрессия – это уравнение связи с несколькими независимыми переменными:;
- Примеры задач для решения к темам 3 и 4;
- Вводная лекция. Предмет эконометрики и особенности ее метода;
- Свойства выборочных оценок;
- Моделирование процессов с помощью уравнения парной линейной регрессии;
- Задача 3. Зависимость потребления электроэнергии у (тыс;
- Статистическая оценка параметров регрессии и;
- Модели временных рядов;
- Биквадратная функция;
- Лекция 3. Проверка качества уравнения регрессии. Показатели качества регрессии;
- Оценивание параметров и свойства выборочных оценок;
- Левая часть системы эконометрических уравнений представлена совокупностью _________ переменных;
- Характеристики временных рядов. Выявление тренда в динамических рядах экономических показателей;
- Проблема гетероскедастичности. Её экономические причины и методы выявления;
- Получим;
- Тема 1.2. Основные понятия теории вероятностей и статистики, применяемые в эконометрике (2 занятия);
- Кусочно-линейная модель;
- Тест Дарбина – Уотсона на наличие автокорреляции.;
- Задача 3. По 20 предприятиям отрасли были получены следующие результаты регрессионного анализа зависимости объема выпуска продукции у (млн руб.) от численности занятых;
- Для диагностики модели на гетероскедастичность ошибок применяется;
- Решите задачи;
- ЭКОНОМЕТРИКА. Ч1. Элементы теории вероятностей и математической статистики.;
- Тест Гольдфельда – Куандта (Goldfeld - Quandt).;
- Что означает условие гомоскедастичности?;
- Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона;
- Вопрос 4. В чем принципиальное отличие скорректированного коэффициента детерминации от обычного коэффициента детерминации;
- Методические указания к выполнению лабораторной работы;
- Статистические свойства оценок метода наименьших квадратов;
- Вопросы (тестовые задания) для проведения рубежного контроля;
- Механические методы выравнивания;
- Примеры. 1. Оценить линейную регрессию, построить график, найти коэффициент корреляции, стандартные ошибки коэффициентов регрессии;
- Интегрированная модель авторегрессии - скользящего среднего;
- Оценка коэффициентов модели регрессии с гетероскедастичными остатками;
- Задания и задачи;
- Задача 3. По совокупности 30 предприятий концерна изучается зависимость прибыли у (тыс;
- Тема 2. Корреляция и регрессия;
- Теоретические основы работы с пакетом Statistica 6.0;
- Критерии СТЬЮДЕНТА;
- Однофакторная линейная регрессионная модель.;
- Лекция 2. Парная регрессия. Суть регрессионного анализа. Линейная регрессия и корреляция, смысл и оценка параметров. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК;
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |