Особенность эконометрики и экономико-математических методов
Линейные и нелинейные модели парной регрессии и корреляции. Свойства оценок на основе метода наименьших квадратов. Анализ системы эконометрических уравнений. Характеристика структурной и приведенной форм. Суть автокорреляции уровней временного ряда.
Подобные документы
Этапы построения эконометрической модели. Оценка параметров линейной парной регрессии. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов в случае гетероскедастичности остатков. Составляющие временного ряда.
курс лекций, добавлен 10.02.2014Прогнозирование с помощью моделей парной линейной, квадратичной регрессии. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Допущения и свойства оценок при использовании метода наименьших квадратов. Идентифицируемость структурных моделей.
лабораторная работа, добавлен 05.09.2013Основные понятия и формулы эконометрики. Решение типовых задач в MS Excel, построение линейного уравнения парной регрессии. Оценка статистической значимости уравнений регрессии и корреляции, их отдельных параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.
учебное пособие, добавлен 18.03.2015Методы расчета линейного коэффициента парной корреляции. Оценка статистической значимости коэффициентов множественного уравнения регрессии с помощью критерия Стьюдента. Проверка системы эконометрических уравнений на необходимое условие идентификации.
контрольная работа, добавлен 12.12.2015Временной ряд как совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени. Основные свойства коэффициента автокорреляции. Сущность метода наименьших квадратов. Расчет линейного уравнения регрессии.
курсовая работа, добавлен 10.01.2015Определение и характеристика сущности парной регрессии и корреляции. Изучение примеров гетероскедастичности. Ознакомление с традиционном методом наименьших квадратов для многомерной регрессии. Рассмотрение критических значений критерия Стьюдента.
курсовая работа, добавлен 26.09.2017- 7. Эконометрика
Линейная модель парной регрессии и корреляции. Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии. Методы оценки структурной формы модели. Автокорреляция уровней временного ряда. Моделирование сезонных колебаний, критерий Дарбина-Уотсона.
курс лекций, добавлен 27.11.2013 Построение уравнения линейной парной регрессии, оценка статистической значимости ее параметров и коэффициента корреляции. Уравнение множественной регрессии и вычисление частного коэффициента эластичности. Анализ автокорреляции уровней временного ряда.
контрольная работа, добавлен 27.03.2015Описание и примеры системы эконометрических уравнений. Характеристика основных методов оценки параметров эконометрических моделей множественной регрессии. Основные принципы моделирования временных рядов. Изменения характера тенденции временного ряда.
контрольная работа, добавлен 17.10.2014Определение корреляционной зависимости между величинами. Характеристика значимости нелинейной корреляции для множественного уравнения парной регрессии. Оценка качества модели функции регрессии и её параметров. Изучение методов наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 26.04.2013Уравнение линейной парной регрессии одного признака от другого. Расчет линейного коэффициента парной корреляции и коэффициента детерминации. Уравнение множественной регрессии, выбор факторов. Автокорреляция уровней временного ряда, его структура.
контрольная работа, добавлен 21.01.2013Оценка существенности параметров уравнения множественной регрессии и корреляции. Классификация систем эконометрических уравнений. Создание экономической модели значений котировок доллара по отношению к рублю с целью повышения прибыльности предприятий.
контрольная работа, добавлен 23.11.2016Понятие парной и множественной регрессии. Суть метода наименьших квадратов для линейной регрессионной модели. Определение коэффициентов корреляции и эластичности. Средняя ошибка аппроксимации. Виды временных рядов. Гетероскедастичность случайных ошибок.
контрольная работа, добавлен 08.02.2022Суть метода наименьших квадратов, его применение для оценки эконометрических уравнений. Вычисление вторых производных и проверка определенности матрицы Гессе. Построение доверительных интервалов в модели однофакторной регрессии с нормальными ошибками.
статья, добавлен 04.02.2014Нормальная линейная модель парной регрессии. Альтернативный метод нахождения параметров уравнения парной регрессии, построение точечного и интервального прогноза. Классический, обобщенный и доступный метод наименьших квадратов, программная реализация.
курсовая работа, добавлен 17.04.2010Предмет, цели и задачи эконометрики. Применение математических уравнений и моделей в эконометрики. Становление и развитие эконометрических методов. Применение множественной регрессии начале XX века. Данные для моделирования экономических процессов.
контрольная работа, добавлен 09.10.2011Основные направления эконометрической деятельности. Этапы эконометрического исследования: постановка проблемы, спецификация моделей, оценка параметров модели. Сущность построения модели множественной регрессии. Анализ оценок метода наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 03.01.2012Эконометрический метод, понятие эконометрических уравнений, их применение. Система независимых уравнений, пример модели авторегрессии. Проблема идентифицируемости, система линейных одновременных эконометрических уравнений, методы наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 19.01.2016Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области. Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции и параметров линейной парной регрессии. Исследование динамики экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда.
контрольная работа, добавлен 26.02.2013Оценка коэффициента линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Модель кейнсианского типа. Определение эмпирических коэффициентов регрессии и корреляции в случае линейной модели регрессии. Решение системы нормальных уравнений по формулам Крамера.
контрольная работа, добавлен 19.10.2013Особенности применения метода наименьших квадратов для минимизации ошибки как одного из методов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Основные виды уравнений множественной регрессии.
реферат, добавлен 24.09.2015Классификация эконометрических моделей. Использование метода наименьших квадратов для нахождения параметров. Описание тренда и интервенции временного ряда. Построение модели стоимости обучения в высшем учебном заведении. Проведение анализа рынка квартир.
контрольная работа, добавлен 17.02.2014Методы расчета параметров выборочного уравнения линейной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Оценка статистической значимости коэффициента корреляции, используя критерий Стьюдента. Анализ тесноты связи с помощью показателя детерминации.
учебное пособие, добавлен 13.01.2016Составление уравнения регрессии с применением метода наименьших квадратов. Оценка достоверности полученного уравнения с использованием корреляционного анализа. Расчет среднеквадратичного отклонения, коэффициентов парной детерминации и корреляции.
задача, добавлен 19.04.2017Изучение зависимости прибыли от выработки продукции на одного человека. Построение линейного уравнения парной регрессии. Установление наличия (или отсутствия) циклической компоненты и её периода с помощью коэффициента автокорреляции уровней ряда.
контрольная работа, добавлен 20.11.2014