На этой странице для вас добавлены статьи по категории - Эконометрика на сайте Студопедия.
Всего лекционного материала по - Эконометрика - 1733 добавлений.
- Задача 2. Для двух видов продукции А и Б зависимость расходов предприятия у (тыс;
- Статистическая проверка гипотез;
- Тест чоу на однородность зависимости объясняемой переменной от объясняющих;
- Построение системы показателей (факторов). Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции;
- Задача 3. Изучается зависимость по 25 предприятиям концерна потребления материалов у (т) от энерговооруженности труда х1 (кВт • ч на одного рабочего) и объема;
- Критерии и принципы эконометрики. Эконометрика как наука. Предмет эконометрики;
- Задание 1. Построить поле корреляции;
- Основные типы моделей;
- Примеры. Задача 1. В таблице указаны парные коэффициенты корреляции;
- Модели распределенных лагов;
- Эконометрист?;
- Лекция 1. Предмет эконометрики. Особенности эконометрического метода. Этапы эконометрического исследования и построения эконометрической модели;
- Пример решения задачи №1: Построение и исследование эконометрической модели магазина в виде линейной парной регрессии;
- Системой эконометрических уравнений не является система линейных _____ уравнений;
- Методы оценки параметров одновременных уравнений;
- Личные потребительские расходы на питание населения с 1959 по 1983 гг.;
- Доверительные интервалы;
- Построение линии тренда;
- Модели линейного роста;
- Адаптивные методы прогнозирования;
- Свойства коэффициента регрессии и проверка гипотез;
- Линейная модель парной регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойство оценок МНК;
- Модели авторегрессии и скользящего среднего;
- Случайная переменная;
- Первое условие Гаусса – Маркова заключается в том, что _________ для любого i;
- ТРУДОЕМКОСТЬ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ;
- Свойства остатков;
- Основные предположения регрессионного анализа;
- Построение мультипликативной модели;
- Парная линейная регрессия;
- Предмет эконометрики;
- Прогнозирование с применением уравнения регрессии;
- Задача 3. По 40 предприятиям одной отрасли исследовалась зависимость производительности труда - у от уровня квалификации рабочих – x1 и энерговооруженности их труда –;
- По дисциплине «Эконометрика»;
- Панельные данные;
- Задание 3;
- Классификация задач эконометрики;
- Сумма модулей отклонений;
- Статистический анализ данных;
- Решение с помощью ППП Excel;
- Предварительный анализ временных рядов;
- Понятие о системах эконометрических уравнений;
- Пример решения задачи №3: Построение автокорреляционной функции для случайного процесса роста выручки магазина;
- Метод наименьших квадратов;
- Использование многофакторных моделей для анализа и прогнозирования развития экономических систем;
- СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ОПЫТНЫХ ДАННЫХ. ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВЫБОРКИ;
- КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА. Пример выполнения самостоятельной контрольной работы по парной регрессии;
- МОДЕЛЬ ПАРНОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ;
- Общий вид модели линейной регрессии;
- Задание 2. Корреляция и регрессия;
- Моделирование тенденций временного ряда. Адаптивные модели прогнозирования;
- Динамические эконометрические модели;
- Тема: Виды нелинейных уравнений регрессии. 1. Среди предложенных нелинейных зависимостей нелинейной по параметрам является;
- Построение линий тренда;
- Уравнения в отклонениях;
- Оценка статистической значимости;
- Понятие о функциональной, статистической и корреляционных связях. Основные задачи корреляционно-регрессионного анализа;
- Тема 9. Система эконометрических уравнений;
- Значения критерия Стьюдента;
- При нарушении гомоскедастичности остатков и наличии автокорреляции остатков рекомендуется применять _____________ метод наименьших квадратов;
- Два подхода к интерпретации и анализу исходных статистических данных;
- Проверка регрессионной неоднородности данных;
- Осуществить кратковременный (на один шаг вперед) и долгосрочный (на три шага вперед) прогнозы временного ряда;
- При снижении уровня значимости риск совершить ошибку I рода;
- Лабораторная работа № 3. Трендовые модели временных рядов;
- Начальные условия экспоненциального сглаживания;
- Предмет эконометрики;
- Переменные. Переменные ‑ это то, что можно измерять, контролировать или что можно изменять в исследованиях;
- Понятие экономических рядов динамики. Сглаживание временных рядов;
- Основные понятия эконометрики;
- Понятие автокорреляции случайной составляющей;
- Задача №1. По 19 регионам страны изучается зависимость среднемесячной заработной платы, у, от инвестиций в основной капитал на душу населения;
- Задача №1. По 17 регионам страны изучается зависимость ежемесячного среднедушевого денежного дохода, у, от удельного веса населения в трудоспособном возрасте в общей;
- Введение в эконометрику;
- Экспоненциальное распределение.;
- Нормальное распределение. Нормальное распределение важно по многим причинам;
- Статистика Дарбина-Уотсона;
- Методические указания для студентов;
- Тема: Проверка статистической значимости эконометрической модели;
- Задание3. Информационные технологии эконометрических исследований;
- Анализ временных рядов с помощью инструмента Excel-Мастер Диаграмм;
- Й учебный вопрос. Метод Алмона;
- Задача 2. Имеются следующие данные о ценах и дивидендах по обыкновенным акциям, также о доходности компании. № цена акции лоллар США доходность капитала;
- Нормирование переменных;
- Мультипликативные модели регрессии и их линеаризация;
- Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК);
- Основные понятия и определения эконометрики;
- Задачи исследования временных рядов;
- Тема №11Характеристики временных рядов;
- В состав любого временного ряда, построенного по реальным данным, обязательно входит _____ компонента;
- Взаимосвязь эконометрики с экономической теорией, статистикой и экономико-математическими методами;
- Что такое ошибка предсказания в регрессионной модели?;
- Выбор спецификации модели;
- Формулы коэффициентов эластичности;
- По какому критерию проверяется значимость коэффициента парной корреляции?;
- Тема: Структура временного ряда;
- Задача 2. По группе 10 заводов, производящих однородную продукцию, получено уравнение регрессии себестоимости единицы продукции у (тыс;
- Доверительные интервалы для коэффициентов: реальные статистические данные;
- II. Материалы, устанавливающие содержание и порядок проведения промежуточных и итоговых аттестаций;
- Практикум;
- Ситуация, когда не отвергнута ложная гипотеза, называется;
- Пример решения задачи.;
- Показатели измерения тесноты и силы связи;
- Оценка влияния отдельных факторов на основе модели на зависимую переменную (коэффициенты эластичности и;
- Регрессии нелинейные по оцениваемым параметрам;
- Оценка надежности уравнения регрессии;
- Показатели точности модели;
- Определение сезонной компоненты;
- Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками;
- Построение матрицы парных коэффициентов корреляции;
- Задача 1. По территориям Уральского и Западно-Сибирского районов известны данные за ноябрь 1997 г;
- Тема 1. Предмет, задачи, особенности эконометрики;
- Дайте определение эконометрики;
- Основные этапы и проблемы эконометрического моделирования;
- Метод наименьших квадратов. Для оценки параметров линейной или линеаризованной модели применяется метод наименьших квадратов (МНК);
- Требуется;
- Контрольное задание. Исследуется зависимость урожайности у зерновых культур ( ц/га ) от ряда факторов (переменных) сельскохозяйственного производства;
- Рассмотрим мультипликативную производственную функцию;
- Структура эконометрики;
- Основные типы эконометрических моделей;
- Тема 1. Основные аспекты эконометрического моделирования;
- Средства анализа данных на ПК;
- Оценка параметров регрессионного уравнения;
- Специфика экономических данных;
- Определение наличия тенденции;
- Задание 2. Множественная регрессия;
- Тема1. Предмет, задачи, критерии и принципы эконометрики;
- Тема 6. Временные ряды;
- Econometric Views 3.1;
- Вводная лекция. Принципы определения цены товаров, работ или услуг для целей налогообложения по ст;
- Этапы эконометрического исследования;
- На любой экономической показатель чаще всего оказывает влияние не один, а несколько факторов;
- Случайные ошибки;
- Особенности эконометрического анализа;
- Тема: Виды нелинейных уравнений регрессии;
- МНК дает__________ для данной выборки значение коэффициента детерминации R2;
- Выборочная дисперсия зависимой переменной регрессии равна _______объясненной дисперсии зависимой переменной и необъясненной дисперсии зависимой переменной;
- Основные понятия эконометрического моделирования;
- Решение типовой задачи в MS Excel;
- Основные предпосылки метода наименьших квадратов;
- Что понимается под прогнозированием в эконометрике?;
- Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии;
- Дополнительное предположение о нормальном распределении ошибок;
- Математические методы анализа финансовых производных;
- Задача №2. Для изготовления трех видов продукции используется три вида сырья;
- Для оценки значимости парного коэффициента корреляции используется;
- Числовые характеристики случайных величин;
- Задача 3. По 50 семьям изучалось потребление мяса - у (кг на душу населения) от дохода – х1(руб;
- Вопрос 4. Статистические гипотезы используются для оценки;
- Модели адаптивных ожиданий;
- Системы эконометрических моделей;
- Практическое занятие № 10. Построение кривых второго порядка. Парабола;
- Эконометрика получает количественные зависимости для экономических соотношений, основываясь в первую очередь на;
- Решение проблемы мультиколлинеарности;
- Задание 5.Множественная регрессионная модель;
- Предмет, задачи, курса;
- Богданов, А. И;
- Компонентный анализ временных рядов;
- Задание 1. Построить график эмпирического временного ряда. Принять решение о возможности построения на его основе линейного тренда;
- Индекс корреляции, теоретическое корреляционное отношение. Коэффициент детерминации для нелинейных моделей;
- Теоретическая справка. Парная (простая) линейная регрессия представляет собой модель, где среднее значение зависимой (объясняемой) переменной рассматривается как функция одной;
- Задачи экономического анализа, решаемые на основе регрессионных эконометрических моделей;
- ТЕМА 6. МЕТОДЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ;
- Регрессионные модели с одним уравнением;
- ГЛАВА 1. БАЗОВЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ;
- Задача №6. Коммерческая фирма занимается реализацией новогодних игрушек;
- Решение. 1. Уравнение множественной линейной регрессии имеет вид:;
- Решение с помощью ППП Excel;
- Математическое моделирование;
- Типы эконометрических моделей;
- Проверка статистической значимости оценок коэффициентов регрессии;
- Приравнивая это с правой частью 2-го уравнения (4.1) получаем;
- Задание. Пример 2.1. Данные о сменной добыче угля на одного рабочего (переменная Y – измеряется в тоннах), мощности пласта (переменная X1 – измеряется в метрах) и;
- Описание показателей и критериев оценивания компетенций на различных этапах их формирования, описание шкал оценивания;
- Вопросы. Тема 1. Введение. Эконометрика и эконометрическое моделирование;
- Состоятельность;
- Формулирование нулевой гипотезы;
- Задание № 1. В табл. 1 приведены 5 показателей деятельности торговых предприятий;
- Cведения об истории возникновения эконометрики;
- Практическая работа 7;
- О длине временного ряда;
- Решение. В нашем случае зависимость товарооборота за месяц характеризуется следующим уравнением:;
- Задание 7. Моделис распределенным лагом;
- Методы для выявления структуры временного ряда;
- Прогнозирование. Доверительный интервал прогноза;
- Тема 4. Парная регрессионная модель. 1. Парная регрессионная модель: спецификация и сущность.;
- Моделирование сезонных и циклических колебаний;
- Задания и задачи. 1. Имеются данные о деятельности крупнейших компаний США в 2006г. № п/п Чистый доход, млрд долл.США;
- Методические материалы, определяющие процедуры оценивания знаний, умений, навыков и опыта деятельности, характеризующих этапы формирования компетенций;
- ВОПРОСЫ К ЗАЧЕТУ ПО ЭКОНОМЕТРИКЕ;
- Понятие эконометрической модели и последовательность ее построения;
- C) Форма контроля;
- Задача 1. По территориям Восточно-Сибирского и Дальневосточного районов известны данные за ноябрь 1997 г;
- Содержание учебной дисциплины;
- Показатель выборочной ковариации позволяет выразить связь между двумя переменными;
- Понятие случайного процесса;
- Простое экспоненциальное сглаживание;
- Положительная автокорреляция – ситуация, когда случайный член регрессии в следующем наблюдении ожидается;
- По какой формуле вычисляется коэффициент ковариации между случайными величинами х и у?;
- Тема №5. Метод наименьших квадратов;
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |