На этой странице для вас добавлены статьи по категории - Эконометрика на сайте Студопедия.
Всего лекционного материала по - Эконометрика - 1733 добавлений.
- Цели и задачи эконометрики;
- Исследование остатков величин регрессии;
- Вопрос 1. Система эконометрических уравнений включает в себя следующие переменные:;
- Некоторые проблемы эконометрического моделирования;
- Тема 7. Моделирование динамических процессов;
- Различают уравнения парные и множественной регрессии.;
- Спецификация переменных в уравнение регрессии. Ошибки спецификации;
- Модель спроса и предложения;
- Корреляционно-регрессионный анализ: понятие, задачи, ограничения;
- Тема 2. Статистическая проверка гипотез;
- Построение уравнения с помощью функции Мастер диаграмм;
- Автокорреляция в остатках;
- Кривая Гомперца и логистическая кривая;
- Содержание основной части курсовой работы при моделировании временного ряда;
- Схема дисперсионного анализа.;
- Обобщенные критерии качества модели;
- Задачи эконометрики в области социально-экономических исследований;
- При помощи какой статистики проверяется значимость коэффициента парной корреляции r?;
- Эконометрические модели;
- Вопрос 19. При проверке статистических гипотез ошибка второго рода возникает в случае;
- Задача 1. Предполагается, что объем предложения некоторого блага Y для функционирующей в условиях конкуренции фирмы зависит линейно от цены X1 этого блага и заработной;
- Рабочая программа по эконометрике.;
- Содержание основной части курсовой работы при изучении множественной взаимосвязи;
- Фиктивные переменные, предназначены для обозначения различных лет, кварталов, месяцев и т.п. – это _________фиктивные переменные;
- Простейшие виды экстраполяции временных рядов;
- Задание 9. Система эконометрических уравнений.;
- Практическая работа 2;
- Распределение Стьюдента;
- Функция Кобба — Дугласа называется;
- Вопрос 13. Для двухфакторной регрессии дана оценка ковариационной матрицы вектора оценок b.;
- Оценивание функции спроса и расчет оптимальной цены;
- Задания и задачи. 1.Известны посезонные данные по объемам продаж сноубордов, шт;
- Виды нелинейных регрессионных моделей, расчет их параметров;
- Модуль 8. Оценивание систем одновременных уравнений.;
- Системы одновременных уравнений;
- Что составляет основу многошагового регрессионного анализа?;
- И регрессионного анализа;
- III. Доверительный интервал для дисперсии нормальной СВ;
- Тема 4. Нелинейные регрессионные модели;
- Тема 3. Информационные технологии в эконометрических исследованиях;
- ЭКОНОМЕТРИКА;
- Непрерывная случайная величина;
- Статистика интервальных данных - научное направление на стыке метрологии и статистики;
- Тема 3. Информационные технологии эконометрических;
- Поиск и исключение аномальных наблюдений;
- Паспорт рабочей программы учебной дисциплины;
- В методе выделения неслучайной составляющей (МНК) необходимо, чтобы величина _____________ была минимальной;
- Методические указания к внеаудиторнойработе обучающихся;
- Первое уравнение системы (2.5.3) можно преобразовать к виду. Второе уравнение можно преобразовать к виду;
- Словарь эконометрических терминов;
- ЗАДАНИЯ ДЛЯ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ И КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ;
- Линейная модель парной регрессии и корреляции;
- Графическое диагностирование автокорреляции. Тест серий;
- Оценка качества уравнения регрессии;
- Функция Кобба – Дугласа называется;
- Лабораторная работа № 5. Метод экспоненциального сглаживания для прогнозирования временных рядов;
- Пример решения задачи №2: Построение и исследование эконометрической модели магазина в виде линейнойтроичной регрессии;
- Й учебный вопрос. Общая характеристика и интерпретация параметров моделей;
- Некоторые сведения об истории развития эконометрики;
- ТЕМЫ И ИХ КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ;
- Тема 8. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК).;
- Тема лекции 1. Введение в эконометрику. Элементы теории вероятности и математической статистики. ;
- Выбор вида модели и оценка ее параметров;
- Двухшаговый МНК;
- Коэффициент эластичности показывает;
- Тема №8 Обобщенный метод наименьших квадратов;
- Тест Бреуша—Годфри;
- Задача 3. По 30 наблюдениям получены следующие данные:;
- Е) Модели Бокса-Дженкинса для нестационарных рядов;
- Метод максимального правдоподобия;
- Показатели адекватности модели;
- Коэффициенты эластичности для ряда математических функций;
- Выбор вида модели с распределительным лагом;
- Системы одновременных уравнений. Это модели, которые описываются системами регрессионных уравнений и тождеств;
- Тема 4. МНК для множественной линейной регрессии;
- Понятие о модели, системе;
- Обобщенный метод наименьших квадратов. Метод Главных Компонент;
- F) Форма контроля;
- Обобщенная адаптивная модель;
- придавать конкретное количественное выражение общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической теорией;
- Модель долгосрочного прогнозирования экономики;
- Тема 10. Линейная модель с двумя независимыми переменными.;
- Множественная регрессия;
- Тема 3. Преобразования переменных и нелинейная регрессия;
- Показатели частной корреляции и детерминации;
- Проверка выполнения условий для получения «хороших» оценок методом наименьших квадратов;
- Ранг наблюдения переменной – номер наблюдения переменной в упорядоченной ___________ последовательности;
- Число степеней свободы для общей суммы квадратов отклонений;
- Тренировочные задания;
- Модель бинарной фиктивной переменной;
- II. Темы по эконометрике;
- Построим нелинейные модели;
- Оценивание параметров регрессионной модели;
- Отбор факторов при построении множественной регрессии;
- Тест ранговой корреляции Спирмена – тест на;
- Измерения в экономике;
- Основная предпосылка эконометрического анализа;
- Содержание дисциплины. 1. Введение в эконометрику;
- Несмещенность МНК-оценок;
- Вопросы к экзамену по дисциплине «Эконометрика» для студентов специальности 080101 «Экономическая безопасность», 3 курс, 5 семестр;
- Интерпретация параметров моделей с распределенным лагом;
- Лаговой;
- Модель скользящего среднего;
- Коэффициенты при сезонных фиктивных переменных показывают ____________ при смене сезона;
- Построение прогноза по уравнению регрессии;
- Парные измеряющие (регрессионные) модели и корреляция;
- Ряды цен на фондовом рынке;
- Требования к профессиональным компетенциям;
- Оценка степени тесноты связи между количественными переменными;
- Множественная регрессия и корреляция;
- Задание для ККР;
- Основные цели и задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа;
- Введение. Современная экономическая теория как на микро, так и на макро уровне, постоянно усложняющиеся экономические процессы;
- Стационарные и нестационарные ряды;
- Тема 4. Интерпретация уравнения регрессии. Качество оценивания.;
- Задача №2;
- Разностные уравнения с лаговыми пременными;
- Этапы эконометрического исследования;
- Задача (решение с помощью пакета Statistica);
- Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии. В прогнозных расчетах по уравнению регрессии определяется предсказываемое (ур) значение как точечный прогноз уi при xp = xi;
- Сложная мультипликативная модель с фиктивными переменными;
- Объясняющие (экзогенные, независимые) переменные X;
- Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (модуля) «Эконометрика»;
- Модель типа черного ящика;
- Эконометрика как наука;
- Синтаксис: TPDF(p;df);
- Основные понятия теории вероятностей. Автор: ст. преп. Кундакчян Резеда Мухтаровна;
- Задание № 2. Построить модель вида;
- Этапы экстраполяции временных рядов;
- Задача 2. Выбрать одно из следующих нелинейных уравнений регрессии, которое лучше описывает зависимость между признаками:;
- Обобщенная модель временного ряда;
- Задание на коэффициент эластичности;
- Промежуточный контроль;
- Аналитическое выравнивание временных рядов, оценка параметров уравнения тренда;
- МОДЕЛЬ ПАРНОЙ НЕЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ;
- Верификация модели;
- Формулировки определений понятия «эконометрика»;
- Модели с распределенным лагом;
- Выборочная дисперсия расчетных значений величины y называется __________ дисперсией зависимой переменной;
- Условия реализации программы учебной дисциплины;
- Регрессионные модели как инструмент анализа и прогнозирования экономических явлений;
- Способы устранения мультиколлинеарности;
- Основные этапы регрессионного анализа;
- Определения. Линейная регрессионная модель для случая одной факторной переменной;
- Прогнозирование в регрессионных моделях;
- Лабораторный практикум (практические занятия);
- МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ВЫПОЛНЕНИЮ. Задания контрольной работы для обучающихся заочной формы обучения составлены в соответствии с учебной программой дисциплины «Эконометрика».;
- Данные наблюдений для эконометрического моделирования;
- Доверительные интервалы прогноза;
- Построение параметрической регрессионной модели;
- Проверка значимости модели;
- Задача с высокой мультиколлинеарностью;
- Пример. Рассмотрим систему одновременных уравнений;
- Теоретические вопросы;
- Множественная линейная регрессия;
- Зависимость валового дохода от основных фондов и оборотных средств;
- Основные положения Построения линейной модели.;
- МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ВНЕАУДИТОРНОЙ РА-БОТЫ ОБУЧАЮЩИХСЯ И ОБОСНОВАНИЕ ВРЕМЕНИ, ЗА-ТРАЧИВАЕМОГО НА ЕЕ ВЫПОЛНЕНИЕ;
- Для эконометрической модели уравнения регрессии ошибка модели определяется как ______ между фактическим значением зависимой переменной и ее расчетным значением;
- Промежуточные вычисления с использованием логарифмов исходных данных;
- Условные данные по субъектам России за 199Хг.;
- Введение в эконометрическое моделирование;
- Основные методы эконометрики;
- В) Модель авторегрессии 1-го порядка;
- Тема 9. Вопросы практического использования регрессионных моделей. Регрессионные модели с переменной структурой. Фиктивные переменные.;
- Однофакторная регрессия;
- Модели парной регрессии;
- Эконометрика сегодня;
- Примерный список тем курсовых работ;
- Формирование нелинейных однофакторных регрессионных моделей на компьютере с помощью ППП Excel;
- Свойства оценок, получаемых по методу наименьших квадратов;
- Метод наименьших квадратов;
- Многомерные случайные величины;
- Оценка точности и адекватности модели на основе остатков;
- Табличное значение критерия Стьюдента зависит;
- Виды эконометрических моделей;
- Множественный корреляционный анализ;
- Матрица формирования компетенций;
- Проверка значимости параметров модели;
- Моделирование структуры временного ряда;
- МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ДЛЯ СТУДЕНТОВ ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ;
- Пример 5;
- Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация;
- Линейная регрессия и корреляция;
- Методические указания. Метод наименьших квадратов (МНК) предназначен для решения избыточной системы нормальных уравнений;
- Модель сезонных явлений с линейным ростом;
- Решение задач;
- МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ;
- Реализация типовых задач на персональном компьютере.;
- Парная линейная регрессия;
- Теоретические вопросы;
- Структура эконометрики;
- Точечный прогноз и оценка доверительных интервалов прогноза;
- Задача №1. Контрольная работа «Эконометрика»;
- Шаг 2. Выбор и уточнение ориентации диапазона данных и ряда;
- Имеются данные о рынке строящегося жилья в Санкт-Петербурге (по состоянию на декабрь 2006 г.);
- Тобит-анализ;
- Улучшение имеющихся альтернатив и поиск новых;
- Равносторонняя гипербола;
- Оценочные средства для промежуточной аттестации;
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |