На этой странице для вас добавлены статьи по категории - Эконометрика на сайте Студопедия.
Всего лекционного материала по - Эконометрика - 1733 добавлений.
- ТЕСТОВЫЕ ЗАДАНИЯ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОМЕЖУТОЧНОГО КОНТРОЛЯ И ПРОВЕРКИ ОСТАТОЧНЫХ ЗНАНИЙ;
- В каком диапазоне изменяется функция распределения F(х) случайный величины х?;
- Наблюдение, сводка и группировка статистических данных;
- Отбор факторов-аргументов;
- Методы распознавания типа тренда и оценки его параметров;
- Эконометрические модели с качественными переменными;
- Показатели тесноты связи для нелинейных по параметрам функций регрессии;
- Кубическая функция;
- Метод максимального правдоподобия;
- Системы уравнений в эконометрике;
- Упрощенная система уравнений для линейного тренда;
- Глоссарий. Эконометрика –это наука, которая даёт количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов;
- Дарбина-Уотсона;
- Метод наименьших квадратов;
- Коэффициент детерминации;
- Обобщенный МНК и его исп-ие для оценки эфф-ти методов определения параметров уравнения регрессии;
- Дополнительная. 2.Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер;
- Коэффициент детерминации;
- Методом Монте-Карло;
- Коэффициент корреляции, коэффициент детерминации, корреляционное отношение;
- ЭКОНОМЕТРИКА, ЛЕКЦИЯ 1;
- Основные типы трендов;
- Тест Чоу;
- Порядок выполнения, оформления и защиты контрольных работ;
- МОДЕЛИ С ДИХОТОМИЧЕСКИМИ (ФИКТИВНЫМИ) ПЕРЕМЕННЫМИ;
- Асимптоты с привлекательными функциями для измерения экономических процессов (показателей);
- Общие принципы проверки статистических гипотез;
- ПРИМЕРНЫЙ ТЕСТ К ЭКЗАМЕНУ;
- Лаговые переменные и их использование пи построении уравнения регрессии(общие сведения);
- Методы изучения автокорреляции;
- Квадратичная функция;
- Фиктивные переменные;
- Значение параметров гиперболы;
- Способы определения наличия или отсутствия мультиколлинеарности;
- Соблюдение требований, которым должен удовлетворять ряд остатков;
- Система линейных одновременных уравнений СЛОУ (общие сведения);
- Метод разности средних двух частей одного и того же ряда;
- Взаимосвязь эконометрики с экономической теорией, статистикой и экономико-математическими методами;
- Основные производственные показатели предприятий электросвязи;
- Доверительные интервалы;
- Интерпретация уравнения регрессии;
- Невысоких степеней;
- Парная и частная корреляция в КЛММР;
- ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬ;
- Метод инструментальных переменных (МИП) и его применение для параметров уравнения регрессия (общий случай);
- Основные этапы регрессионного анализа. Понятие эконометрики и ее место в экономических исследованиях;
- Интерполяционный полином Лагранжа;
- Линейная модель;
- Временные ряды. Задача 3.Имеются условные данные об изменении результирующего показателя для соответствующих моментов (уровней) времени t;
- Временной ряд с сезонными колебаниями;
- Спецификация модели;
- Модели ARIMA;
- Критические значения t-критерия Стьюдента (двухсторонний);
- Характеристика параметров линейного тренда;
- Задача 3. Домашняя контрольная работа по эконометрике;
- Множественная линейная регрессия. Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь. Но;
- Основные цели и задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа;
- Коэффициенты эластичности;
- С гетероскедастичными остатками;
- Графическая интерпретация кривых роста;
- Выборочная дисперсия расчетных значений величины y называется __________ дисперсией зависимой переменной;
- Вопрос 15. Чему равно минимальное значение коэффициента корреляции;
- Обратно пропорциональная функция;
- Н. Хубулава. Хубулава Н.М., доктор экономических наук, профессор, Заслуженный деятель наук Российской Федерации;
- Для линейного тренда;
- Линейная модель;
- Методы выявления сезонной компоненты;
- Гетероскедастичность остатков в уравнении регрессии и ее последствия;
- С автокорреляцией остатков;
- Нелинейная парная регрессия;
- Сглаживание временных рядов;
- Общее понятие о системах уравнений;
- Введение. В последнее время специалисты, обладающие знаниями и навыками проведения прикладного экономического анализа с использованием доступных математических и;
- ЭКОНОМЕТРИКА;
- Временной ряд как случайный процесс;
- Задача № 2. Множественная регрессия;
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Невозможно стать хорошим эконометристом путем изучения лишь литературных источников. Прикладные эконометрические обоснования включают в себя гораздо больше;
- Проблема идентификации. Идентификация – это единственность соответствия между приведенной и структурной формами модели;
- Основные понятия и определения. Парная регрессия – уравнение связи двух переменных y и x:;
- Лекция 2. Эконометрическое моделирование Основные этапы и проблемы эконометрического моделирования Классификация переменных в эконометрических моделях Понятия;
- Тренировочные задачи. 1. Имеются данные, характеризующие динамику спроса (у) в зависимости от насыщенности рынка (х1) и фактора цен (х2);
- Мультиколлинеарность и методы ее устранения;
- Лекция №6. Проверка свойств данных, выполнение которых предполагалось при оценивании уравнения регрессии;
- Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов;
- Принцип максимального правдоподобия. Построение регрессионных моделей при гетероскедастичности ошибок;
- Модели системы одновременных уравнений и их составляющие;
- ТЕМА 1. ВВЕДЕНИЕ В ЭКОНОМЕТРИКУ;
- Проверка соответствия распределения случайной компоненты нормальному закону распределения;
- Нелинейные модели;
- ПРИБОРОСТРОЕНИЯ И ИНФОРМАТИКИ;
- Решение вопроса о спецификации модели;
- Временные ряды;
- СТОХАСТИЧЕСКИЕ РЕГРЕССОРЫ;
- ПРА-1 и другие;
- Понятие эконометрики и ее место в экономических исследованиях;
- Задача №3. Осуществление проекта требует выполнения ряда работ, перечень которых задан в таблице 3;
- Задача 2. Десезонализированный ряд данных представляет собой последовательность значений, отражающих влияние как трендовой;
- Лекция 1. Ожог Светлана Викторовна «Сборник тестов по дисциплине эконометрика»;
- Системы эконометрических уравнений;
- Классификация временных рядов;
- Тест к главе 3;
- Предмет эконометрики;
- Система показателей тесноты многофакторной связи;
- Тренировочные задачи;
- Проверка значимости и подбор модели с использованием коэффициентов детерминации. Информационные критерии;
- Представление случайного члена в преобразованных нелинейных ур-ях регрессии;
- Пример 1.. Как видно из названия курса эконометрики ("эконо-" — экономика, "метрика" — измерение), он посвящен проблемам измерения экономических;
- Парная регрессия;
- Введение. Учебно-методическое пособие по эконометрике с применением MS Excel;
- Выбор функционального показателя;
- Обобщенный метод наименьших квадратов;
- Проверка гипотезы о существовании тренда;
- Тренировочные задачи. 1. В чем сущность эконометрических моделей регрессии, в частности спроса, предложения?;
- Предмет, задачи и методы эконометрики;
- Методом наименьших квадратов;
- Сглаживание временных рядов экономич. показ-ей;
- Временные ряды. Таблица 4.6 Источник вариации Сумма квадратов Степени свободы Средний квадрат X 24,447 10,414 Z, XZ 6,797;
- Проверка статистических гипотез;
- Задача 2. Производственная функция Кобба-Дугласа характеризуется следующим уравнением:;
- Оценка качества модели множественной регрессии;
- Экономические модели. Понятие экономической модели;
- Замещающие переменные и их использование при построении уравнения регрессии (общие сведения);
- Способы выявления колеблемости во временном ряду. 44. Показатели колеблемости в ряду динамики;
- Некоторые понятия теории вероятности и математической статистики;
- Нелинейные модели парной регрессии и корреляции;
- Свойства оценок полученных МНК;
- Пример 2;
- Данные для расчета модели с фиктивной переменной;
- Часть 1 Теоретические аспекты курса «Эконометрика»;
- Нелинейные модели;
- Распределение Пуассона. Говорят, что случайная величина ξ имеет распределение Пуассона с параметром λ, где λ > 0;
- Краткий справочник по формулам;
- ТЕСТ ПО ДИСЦИПЛИНЕ;
- Определение параметров нелин-го ур-ия герессии, не приводимого к лин-му ур-ию;
- Время, как замещающая переменная при моделировании НТП в производственной функции Кобба-Дугласа;
- Тест Голфенда-Квандта;
- Задания для контрольной работы. Задача 1.По территориям региона приводятся данные за 199X г;
- Парная регрессия и метод наименьших квадратов;
- Отбор исходных данных;
- Множественная регрессия и корреляция. Таблица 1.5 Вид функции, Первая производная, Средний коэффициент эластичности,;
- Выбор вида ур-ия регрессии с использ-ем теста Бокса-Кокса;
- Решение корреляционных моделей и экономико-математический анализ результатов решения;
- Требования к выполнению контрольной работы;
- Методика проведения анализа на основе построения уравнения многофакторной линейной регрессии;
- Графическое представление временных рядов;
- Некоторые обобщения;
- Двухшаговый метод наименьших квадратов;
- Трехшаговый МНК;
- Моделирование тенденции временного ряда. Распространенным способом моделирования тенденции временного ряда является построение аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от;
- Общая характеристика временных рядов. Трендовые модели;
- СУЩНОСТЬ КОРРЕЛЯЦИИ;
- ВОПРОСЫ ДЛЯ ЗАЧЕТА;
- Содержание. Функция спроса и метод наименьших квадратов;
- Тренировочные задачи. - легкость вычислительной процедуры;;
- Свойства оценок на основе МНК;
- Проверка независимости значений уровней случайной компоненты;
- Предпосылки метода наименьших квадратов;
- Функция стандартного нормального распределения;
- Тест ранговой корреляции Спирмена;
- Системы эконометрических уравнений. В последние десятилетия в экономических исследованиях важное место заняла проблема описания структуры связей между переменными системой так называемых;
- Уравнения множественной регрессии;
- Измеряющие (регрессионные) модели и корреляция;
- Оценка статистической надежности уравнения регрессии и ее последствия;
- Методы устранения гетероскедастичности;
- Фиктивные переменные для коэф-та наклона ур-ия регрессии;
- Оценка параметров нелинейной модели;
- Фиктивные переменные для пространственных выборок и временных рядов;
- Структурная и приведенная формы модели. Система совместных, одновременных уравнений (или структурная форма модели) обычно содержит эндогенные и экзогенные переменные;
- Системы для обработки эконометрических данных;
- Этап. Подготовка исходных данных для моделирования;
- Авторегрессионная модель;
- Г) Модель авторегрессии p-го порядка;
- Модель полиномиальных лагов;
- Использование сезонных фиктивных переменных;
- Чему равно М (кх), где к – константа, а х - случайная величина?;
- Экспоненциальное сглаживание;
- Материально-техническое обеспечение дисциплины;
- Нормальное распределение;
- Способы определения формы связи между показателями;
- Каким образом устраняется нелинейность регрессии по параметру?;
- Системы эконометрических уравнений: Модель спроса и предложения;
- Модель сезонных колебаний;
- Концепция эконометрического моделирования;
- Матричная форма метода наименьших квадратов.;
- Тестовые задания для контроля знаний;
- Шаблон для создания тестов в формате QTI v 2.0. 4. Вопросы типа «Упорядочение»;
- Фиксированный или случайный эффект ?;
- Структура и содержание выполняемых заданий;
- Введение. Ресурсы по статистике и эконометрике;
- ЗАДАНИЯ ДЛЯ ДОМАШНЕЙ КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ;
- Провести оценку качества трендовой модели в целом;
- Д) Смешанная модель авторегрессии – скользящего среднего порядка (p,q) – АРСС(p,q);
- Метод наименьших квадратов. Наиболее распространенным методом оценки параметров является метод наименьших квадратов (МНК);
- Тема 8. Фиктивные переменные во множественной регрессии. Их использование для моделирования сезонных колебаний;
- Модели адаптивных ожиданий и неполной корректировки;
- Нелинейные зависимости;
- Критические точки распределения F Фишера – Снедекора;
- Дополнительная. 1. Вадзинский Р. Статистические вычисления в среде Excel;
- К каким последствиям приводит мультикаллинеарность?;
- Задания и задачи. 1. Имеются следующие ряды оценок по тестам чтения и арифметики:;
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |