Предмет и методы эконометрики. Эконометрические модели
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.
Подобные документы
Обзор статистической зависимости с помощью методов корреляционного и регрессионного анализа. Изучение линейной и нелинейной регрессии. Прогнозирование временных рядов при построении эконометрической модели данных. Функции сложного процента денег.
курсовая работа, добавлен 07.09.2013Расчет оценки параметров уравнения парной линейной регрессии. Оценка тесноты связи между признаками с помощью выборочного коэффициента корреляции. Построение доверительного интервала для коэффициента регрессии. Осуществление дисперсионного анализа.
контрольная работа, добавлен 16.03.2017Вычисление коэффициента корреляции между заработной платой и прожиточным минимумом. Построение доверительных полос для уравнения регрессии. Дисперсионный анализ и определение параметров линейной регрессионной модели методом наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 21.12.2013Эконометрическое моделирование стоимости квартир. Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции, оценка их значимости. Расчет параметров линейной парной регрессии. Анализ динамики экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда.
контрольная работа, добавлен 01.03.2017Три 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 01.06.2013Установление мультиколлинеарности факторов. Уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов. Статистическая значимость уравнения и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Расчет коэффициентов эластичности.
задача, добавлен 16.03.2014Анализ понятия и основных задач эконометрики - отрасли науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям. Оценка существенности параметров парной линейной регрессии и корреляции в эконометрических исследованиях.
лекция, добавлен 13.02.2011Оценка качества подгонки (значимости) линии регрессии к имеющимся данным. Средняя ошибка аппроксимации, анализ дисперсии, разложение отклонения от среднего. Свойства коэффициента детерминации, число степеней свободы. Дисперсионный анализ результатов.
презентация, добавлен 12.07.2015Ознакомление с основными понятиями теории вероятностей и статистики, применяемыми в эконометрике. Рассмотрение и анализ экономической и статистической интерпретации линейной модели парной регрессии. Определение коэффициентов корреляции и детерминации.
курс лекций, добавлен 21.09.2017Способы оценки качества каждой модели через среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера. Анализ параметров линейного, степенного, гиперболического трендов, описывающих динамику доли малых предприятий. Этапы расчета параметров линейной регрессии.
контрольная работа, добавлен 03.05.2014Поведение и значение различных экономических показателей. Зависимость спроса или потребления от уровня дохода и цен на товары. Парная линейная регрессия. Взаимосвязи экономических переменных. Суть регрессионного анализа. Метод наименьших квадратов.
лекция, добавлен 15.03.2011Оценка статистической значимости параметров регрессии. Прогнозирование чистого дохода и расчет доверительного интервала для коэффициентов регрессии и математического ожидания. Вычисление коэффициента детерминации, анализ наличия автокорреляции остатков.
контрольная работа, добавлен 20.05.2012Изучение параметров уравнения линейной регрессии. Расчет остаточной суммы квадратов. Проверка выполнения предпосылок МНК. Вычисление дисперсий случайных величин. Свойства коэффициентов регрессии. Критерий поворотных точек. Парный коэффициент корреляции.
контрольная работа, добавлен 04.02.2014Временной 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 10.01.2015Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции, параметров линейной парной регрессии и их статистическая значимость. Определение фактических и модельных значений, точек прогноза. Построение модели формирования цены квартиры за счёт значимых факторов.
контрольная работа, добавлен 10.06.2015Оценка статистической надежности уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера, коэффициента детерминации и скорректированного коэффициента детерминации. Расчет коэффициента корреляции для определения тесноты связи между исследуемыми признаками.
задача, добавлен 25.03.2020Параметры линейной, степенной, показательной функций и равносторонней гиперболы. Оценка каждой модели через среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера. Линейный коэффициент парной корреляции и средняя ошибка аппроксимации, параметры регрессии.
контрольная работа, добавлен 05.10.2011Расчет параметров уравнений линейной, степенной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной, гиперболической парной регрессии. Оценка средней ошибки аппроксимации качества уравнений. Оценка статистической надежности результатов моделирования.
контрольная работа, добавлен 16.05.2016Основная цель множественной регрессии, используемой в решении проблем спроса, изучении доходности акций и функции издержек производства. Условия включения факторов при построении множественной регрессии. Механизм действия их мультиколлинеарности.
презентация, добавлен 05.10.2015Исследование предложений на автомобиль Renault Duster на сайте auto.ru. Проверка данных на мультиколлинеарность. Выбор факторов для построения модели. Оценка уровня точности эконометрической модели. Исследование качества уравнения модели регрессии.
статья, добавлен 05.05.2019Комплексное 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 06.02.2015Назначение 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 23.11.2013- 98. Эконометрика
Сущность эконометрики, характеристика приемов, методов и основных моделей, используемых для количественного выражения общих закономерностей. Особенности этапов процесса моделирования. Построение и описание линейной модели парной регрессии и корреляции.
учебное пособие, добавлен 01.04.2013 Знакомство со способами построения экспериментальных точек в декартовой системе координат. Общая характеристика ключевых этапов и проблем расчета коэффициентов парной корреляции. Рассмотрение основных особенностей линейной, а также нелинейной регрессии.
контрольная работа, добавлен 02.11.2020Основные 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