Эконометрические методы

Системы эконометрических уравнений. Суть идентификации - единственности соответствия между приведенной и структурной формой модели. Оценка параметров структурной модели. Косвенный и двухшаговый метод наименьших квадратов. Модель протекционизма Сальвадора.

Подобные документы

  • 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.

    лекция, добавлен 10.06.2014

  • Система взаимозависимых уравнений, которая получила наибольшее распространение в эконометрических исследованиях. Структурная и приведенная формы модели. Эндогенные переменные. Проблема идентификации. Методы оценки параметров структурной формы модели.

    курсовая работа, добавлен 01.09.2016

  • Эконометрический 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 19.01.2016

  • Основные принципы и методы построения линейных, нелинейных эконометрических моделей спроса, предложения. Трендовая модель экономической динамики. Использование для нахождения параметров модели либо метода наименьших квадратов, либо матричной записи.

    контрольная работа, добавлен 13.06.2009

  • Системы эконометрических уравнений: ее определение и характеристика. Структурная и приведенная формы модели. Классификация переменных на эндогенные и экзогенные. Проблема идентификации и ее особенности. Методы оценки параметров структурной формы модели.

    контрольная работа, добавлен 03.05.2016

  • Главная особенность двухшагового и косвенного методов наименьших квадратов в моделировании. Анализ получения состоятельных оценок и параметров моделей из линейных одновременных уравнений. Основная характеристика проблемы идентификации уравновешивания.

    презентация, добавлен 18.01.2015

  • 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 10.02.2014

  • Классификация 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 17.02.2014

  • Эконометрические модели, описываемые системой регрессионных уравнений и тождеств, которые не содержат подлежащих оценке параметров модели, не включая случайной составляющей. Модель спроса и предложения. Одновременная оценка регрессионных уравнений.

    контрольная работа, добавлен 16.04.2014

  • Особенности 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 24.09.2015

  • Описание 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 17.10.2014

  • Проблема получения однозначно определенных параметров модели, заданной системой линейных уравнений. Количественное описание тенденции временного ряда. Исследование зависимости оборота розничной торговли. Понятие структурной формы макроэкономической модели

    тест, добавлен 17.04.2014

  • Адекватность математической модели и методы её построения, описывающие взаимосвязи между двумя случайными величинами с помощью регрессионных уравнений. Применение методов линейного программирования для моделирования и решения производственных задач.

    практическая работа, добавлен 21.05.2017

  • Сущность метода наименьших квадратов (МНК). Функциональная, стохастическая и корреляционная связи. Инструментарий МНК: процедуры проверки гипотезы о существовании связи, подбора лучшей функциональной модели, определения параметров уравнения регрессии.

    лекция, добавлен 29.09.2013

  • Суть 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 04.02.2014

  • Особенности прогнозирования спроса на товары длительного пользования. Метод математического моделирования. Использование метода наименьших квадратов для идентификации параметров системы. Применение моделей кривых роста в экономическом прогрессе.

    дипломная работа, добавлен 30.10.2017

  • Подготовка статистической базы эконометрического исследования. Детерминированные и стохастические процессы. Модели дискретного выбора. Бинарные модели, прогнозирование. Иерархический кластерный анализ, производственная функция. Метод наименьших квадратов.

    шпаргалка, добавлен 18.03.2016

  • Виды системы эконометрических уравнении. Построение и расчет эконометрических моделей. Системы уравнений в виде однозначной причинной цепи (рекурсивные). Проблема идентификации для систем эконометрических уравнений; введение искусственных переменных.

    лекция, добавлен 04.03.2018

  • Разработка оптимального плана производства, дающего наибольшую прибыль. Построение графика временного ряда; построение линейной модели и оценка ее параметров с помощью метода наименьших квадратов. Оценка адекватности и точности построенной модели.

    контрольная работа, добавлен 09.06.2014

  • Ковариационная матрица вектора оценок параметров, применяемая в многомерном регрессионном анализе. Система одновременных взаимозависимых уравнений. Классификация переменных на эндогенные и экзогенные. Сущность и условия идентификации структурной модели.

    контрольная работа, добавлен 24.10.2011

  • Построение математической модели системы на основе экспериментально полученных в процессе её функционирования входных и выходных сигналов. Оценки по критериям наименьших квадратов, наименьших взвешенных квадратов, максимального правдоподобия и риска.

    лабораторная работа, добавлен 16.12.2013

  • Применение метода наименьших квадратов как способа регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Парная линейная регрессия и системы одновременных уравнений. Авторегрессионное преобразование.

    реферат, добавлен 17.10.2012

  • Анализ модели CAPM, демонстрирующей прямую связь между риском ценной бумаги и ее доходностью, что позволяет ей показать справедливую доходность относительно имеющегося риска. Оценка модели с помощью метода наименьших квадратов; коэффициент детерминации.

    статья, добавлен 11.03.2018

  • Базовый метод регрессионного анализа для оценки неизвестных параметров моделей по выборочным данным: история, свойства оценок. Парная линейная регрессия; взвешенный метод наименьших квадратов; авторегрессионное преобразование. Применение МНК в экономике.

    реферат, добавлен 10.10.2012

  • Нормальная 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 17.04.2010

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.