Экономические модели с фиктивными переменными
Применение фиктивных переменных в моделях множественной регрессии. Использование фиктивных переменных в моделях с временными рядами. Введение качественных факторов в регрессионную модель. Способ преобразования качественных переменных в количественные.
Подобные документы
Рассмотрение понятия фиктивной переменной, как индикаторной переменной, которая отражает качественную характеристику. Ознакомление с эконометрическими моделями и использованием фиктивных переменных в моделях с временными рядами (линейным трендом).
контрольная работа, добавлен 21.03.2014Формулировка вида модели простой (парной) регрессии, исходя из соответствующей теории связи между переменными. Определение величины случайных ошибок. Применение фиктивных переменных для функции спроса. Построение системы линейных одновременных уравнений.
контрольная работа, добавлен 29.04.2013Три основных класса моделей, которые применяются для анализа и прогноза в эконометрике. Понятие о временных рядах и их виды. Решение задач определения парной и множественной регрессии. Использование независимых переменных в регрессионных моделях.
учебное пособие, добавлен 01.06.2013Понятие фиктивных переменных. Особенности их применения для функции спроса. Построение уравнения регрессии. Фиктивные переменные сдвига и взаимодействия, а также во временных рядах, в моделях с сезонностью. Моделирование линейного временного тренда.
контрольная работа, добавлен 11.12.2013Уравнение зависимости объема предложения блага от цены этого блага и зарплаты сотрудников фирмы. Линейная модель множественной регрессии данных, расчёт автокорреляции остатков с помощью теста Дарбина-Уотсона. Уравнение регрессии с фиктивными переменными.
контрольная работа, добавлен 27.04.2013Оценка практической значимости уравнения множественной регрессии с помощью показателя множественной корреляции и его квадрата – показателя детерминации. Теснота совместного влияния факторов на результат. Включение факторов в регрессионную модель.
реферат, добавлен 25.04.2015Изучение роста валового внутреннего продукта, его прогнозирование. Построение регрессионной модели. Отбор факторов, проведение корреляционного анализа и построение прогноза на основе модели. Моделирование сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных.
курсовая работа, добавлен 27.11.2016Назначение множественной регрессии. Коэффициент корреляции между двумя векторами. Определение наилучшего уравнения регрессии. Оценка параметров нулевого уравнения регрессии. Оптимальное количество независимых переменных. Использование метода включения.
курсовая работа, добавлен 23.11.2013Отбор факторов в модель множественной регрессии. Линейная модель, матричная форма. Оценка параметров модели и качества множественной регрессии. Анализ и прогнозирование на основе многофакторных моделей. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции.
презентация, добавлен 26.12.2014Ознакомление с процессом построения модели предсказания банкротства на основе логистической регрессии. Исследование описательных статистик по финансовым коэффициентам. Анализ объясняющих переменных на основе частоты их появления в различных моделях.
курсовая работа, добавлен 27.09.2016Построение поля корреляции. Определение зависимости между индексом промышленного производства и розничной цены на пищевые товары. Необходимость использования фиктивных переменных. Вычисление средней ошибки аппроксимации. Уравнение линейного тренда.
контрольная работа, добавлен 25.03.2014Понятие и характеристика временного ряда. Автокорреляция уровней временного ряда. Моделирование тенденции временного ряда, сезонных и циклических колебаний. Модели прогнозирования и применение фиктивных переменных для моделирования сезонных колебаний.
презентация, добавлен 13.07.2015Построение диаграммы рассеяния и описание взаимосвязи переменных. Построение уравнения множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Расчет параметров линейной парной регрессии. Составление уравнений и графиков нелинейной регрессии.
контрольная работа, добавлен 28.04.2016Особенности регрессионного анализа для стохастических объясняющих переменных. Стационарные ряды и модели ARMA. Регрессионный анализ для стационарных объясняющих переменных. Процедуры для различения TS и DS рядов. Оценивание модели коррекции ошибок.
учебное пособие, добавлен 17.12.2013Комплексное изучение основных возможностей пакета STATISTICA при осуществлении множественного регрессионного анализа. Нахождение уравнения множественной регрессии. Определение параметров модели. Проверка выполнения предпосылок метода наименьших квадратов.
лабораторная работа, добавлен 06.02.2015Использование корреляционного анализа для множественной регрессионной модели и обоснование её значимости и значимости каждого регрессора, используя электронную таблицу Excel. Подбор наиболее подходящей линейной модели и нелинейной множественной модели.
лабораторная работа, добавлен 18.09.2012Парная регрессия и корреляция. Типы кривых, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными. Построенные модели по индексу детерминации и средней ошибке аппроксимации. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии.
курс лекций, добавлен 10.04.2010Этапы построения эконометрической модели. Применение парной регрессии в исследованиях. Задачи корреляционно-регрессионного анализа. Виды функций, часто используемых в эконометрическом моделировании. Показатели силы связи в моделях парной регрессии.
презентация, добавлен 09.11.2013Статистические методы в эконометрике; количественное описание взаимосвязей переменных. Спецификация, смысл и оценка параметров линейной регрессии и корреляции. Интервалы прогноза по уравнению регрессии. Критерии тесноты связи, нелинейная регрессия.
контрольная работа, добавлен 14.06.2011Идентификация переменных и конструирование математической модели. Использование ключевых финансовых величин в качестве факторов, потенциально влияющих на значение прибыли. Применение корреляционно-регрессионного анализа в изучении среднедушевых доходов.
контрольная работа, добавлен 27.12.2015Матричная запись множественной линейной модели регрессионного анализа. Решение задач регрессивного анализа. Пример решения нахождения модели множественной регрессии. Проверка статистической значимости коэффициентов уравнения множественной регрессии.
контрольная работа, добавлен 29.01.2012Построение ковариационной и корреляционной матрицы (количество строк и столбцов равно числу переменных). Статистический анализ построенной регрессии, определение значимости модели и ее параметров, анализ адекватности модели на основе критерия Фишера.
контрольная работа, добавлен 03.11.2018Методы отбора экзогенных переменных и оценки качества полученного уравнения. Использование надстройки "Анализ данных" пакета MS Excel при построении моделей множественной регрессии. Предпосылки метода наименьших квадратов (условия Гаусса-Маркова).
лабораторная работа, добавлен 19.02.2016Сущность и цели экономического анализа, взаимосвязи переменных и поведение различных показателей. Модель парной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов, система нормальных уравнений. Примеры реализации линейной регрессии в Microsoft Excel.
учебное пособие, добавлен 06.10.2012Оценка и анализ влияния факторов на зависимую переменную по построенным моделям однофакторной и двухфакторной регрессий с помощью коэффициентов детерминации, эластичности и множественной корреляции. Установление степени линейной связи между переменными.
контрольная работа, добавлен 09.05.2013