Построение эконометрической модели

Сущность множественного регрессионного анализа. Проблемы коррекции гетероскедастичности с помощью тестов Голдфельда-Квандта и Глейзера. Проверка качества уравнения регрессии и значимости коэффициента детерминации. Неоднородность дисперсий ошибок.

Подобные документы

  • Расчет и сущность параметров уравнений линейной и нелинейной парной регрессии. Связь доходов от международных перевозок и длины дороги с помощью показателей корреляции и детерминации. Оценка аппроксимации качества уравнения регрессии доходов от перевозок.

    курсовая работа, добавлен 09.06.2015

  • Оценка параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов. Проверка регрессии на гетероскедастичность. Нахождение коэффициента автокорреляции остатков. Сравнение факторной и остаточной дисперсии в расчете на одну степень свободы.

    контрольная работа, добавлен 01.06.2020

  • Нахождение закона распределения переменной и построение гистограммы. Выбор наиболее типичного значения переменной, средний разброс ее значений. Расчет коэффициента корреляции. Оценка линейного уравнения регрессии. Проверка качества построенной модели.

    курсовая работа, добавлен 11.06.2012

  • Построение линейной модели, параметры которой можно оценить методом наименьших квадратов. Выбор показателя корреляции. Составление таблицы дисперсионного анализа для расчета значения критерия Фишера. Расчет частных и парных коэффициентов эластичности.

    контрольная работа, добавлен 15.12.2012

  • Изучение характеристик модели (коэффициента корреляции, коэффициента детерминации, остатков, значимости F-критерия Фишера). Рассмотрение экономической интерпретации коэффициентов модели. Использование расчета показателя относительной ошибки аппроксимации.

    задача, добавлен 15.04.2014

  • Применение линейного регрессионного анализа для ситуаций с одной зависимой и одной независимой переменной. Проверка соблюдения необходимых условий для применения анализа линейной однофакторной регрессии. Построение точек на графике прямой регрессии.

    презентация, добавлен 01.11.2013

  • Уравнения линейной, гиперболической, степенной и показательной парной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Оценка значимости коэффициентов регрессий с помощью критерия Стьюдента и доверительных интервалов.

    контрольная работа, добавлен 24.12.2010

  • Построение уравнения парной регрессии. Расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Оценка статической значимости параметров регрессии и корреляции. Прогноз зарплаты в зависимости от значения прожиточного минимума.

    задача, добавлен 27.09.2016

  • Описание проверки гипотезы относительно параметров регрессионного уравнения. Определение несмешенности, состоятельности и эффективности параметров регрессионного уравнения. Использование гистограммы Колмогрова-Смирнова, проверка гетероскедантичности.

    контрольная работа, добавлен 24.06.2016

  • Расчет линейного коэффициента парной корреляции и оценка тесноты связи. Особенность статистической значимости параметров регрессии и корреляционной системы. Подсчет ошибки прогноза и его доверительного интервала. Вычисление коэффициента детерминации.

    контрольная работа, добавлен 28.08.2017

  • Измерение тесноты связи показателей с помощью коэффициента корреляции с помощью методов корреляционно-регрессионного анализа, аналитики. Статистическая функция КОРРЕЛ для вычисления парных коэффициентов корреляции. Алгоритм разработки имитационной модели.

    статья, добавлен 28.03.2020

  • Построение уравнения регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Матричный подход в регрессионном анализе. Оценка вариации уравнения регрессии и проверка гипотез о наклоне и коэффициенте корреляции. Оценка математического ожидания значений отклика.

    учебное пособие, добавлен 22.11.2012

  • Рассмотрение основных аспектов модели множественной регрессии. Проверка наличия мультиколинеарности факторов. Оценка статистической надежности уравнения регрессии с помощью F–критерия Фишера. Особенности расчета минимальных среднегодовых издержек.

    контрольная работа, добавлен 08.03.2015

  • Определение коэффициентов линейного уравнения регрессии. Определение числа индивидуальных значений признака. Корреляционная зависимость и уравнение регрессии. Построение системы нормальных уравнений с использованием метода наименьших квадратов.

    реферат, добавлен 24.12.2011

  • Анализ неоднородности наблюдений из-за дисперсии случайной ошибки эконометрической модели. Методы устранения гетероскедастичности остатков модели регрессии. Применение взвешивания и замен. Оценка ковариационной матрицы. Корректировка способом Уайта.

    реферат, добавлен 20.01.2015

  • Основные положения регрессионного анализа. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Сущность метода наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. Коэффициенты детерминации. Понятия мультиколлинеарности и частной корреляции.

    курсовая работа, добавлен 29.04.2014

  • Понятие эконометрики и сущность эконометрической модели, этапы процесса моделирования (постановочный, априорный и пр.). Нелинейные модели парной регрессии и корреляции. Сравнение построенных моделей по индексу детерминации и средней ошибке аппроксимации.

    реферат, добавлен 03.08.2015

  • Расчет уравнения парной линейной регрессии зависимости прибыли от производительности труда. Особенность вычисления обобщающего коэффициента эластичности. Калькуляция средней ошибки аппроксимации. Характеристика показателей корреляции и детерминации.

    контрольная работа, добавлен 14.06.2015

  • Построение регрессионных моделей, определение оптимальной модели с помощью коэффициента детерминации. Вычисление коэффициента корреляции линейной модели, определение средней ошибки аппроксимации, общего коэффициента эластичности и критерия Фишера.

    лабораторная работа, добавлен 18.11.2014

  • Составление 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 19.04.2017

  • Проведение методом линейной множественной регрессии идентификации модели, ее верификация. Оценка статистической значимости коэффициентов В0, В1, В2 с помощью t-статистики Стьюдента. Проверка наличия автокорреляции отклонений с помощью статистики Уотсона.

    контрольная работа, добавлен 08.09.2014

  • Особенности регрессионного анализа экономических моделей, его основные положения. Нахождение и оценка параметров парной регрессионной модели. Оценка значимости уравнения регрессии. Корреляционный анализ зависимости цен на недвижимость в Пермском крае.

    курсовая работа, добавлен 18.06.2015

  • Понятие о регрессионной зависимости и коэффициенте детерминации. Построение трендов и получение прогнозных значений на основе регрессионного анализа. Порядок проведения корреляционного анализа средствами Excel. Особенности исследования временных рядов.

    курсовая работа, добавлен 15.12.2013

  • Оценка корреляционной матрицы факторных признаков. Построение уравнений парной и множественной регрессии. Определение доверительного интервала прогнозов. Оценка значимости регрессивного уравнения и числа детерминации, взаимосвязь по временным рядам.

    методичка, добавлен 28.12.2013

  • Построение средствами регрессионного анализа математической модели зависимости стоимости квартиры в городе Смоленске от характеристик квартиры и ее расположения в городе. Построение уравнения множественной регрессии. Матрица парных коэффициентов.

    статья, добавлен 21.02.2018

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.