Основы эконометрики
Модели парной и множественной регрессии. Аспекты множественной регрессии: мультиколлинеарность, фиктивные переменные, частная корреляция. Гетероскедастичность и корреляция по времени. Обобщенный метод наименьших квадратов. Инструментальные переменные.
Подобные документы
Понятие множественной регрессии, основные этапы построения многофакторной регрессионной модели, ее спецификация. Ранжирование факторов места положения, шкала оценки. Сущность коэффициента корреляции, его задачи. Анализ связи при ранговых факторах.
отчет по практике, добавлен 14.12.2012Оценка коэффициентов линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Расчет доверительных интервалов для теоретических коэффициентов регрессии. Оценка параметров модели с распределенным лагом. Определения коэффициентов, входящих в уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 20.05.2012Индексы физического объема розничного товарооборота. Корреляция как признак, указывающий на взаимосвязь ряда числовых последовательностей. Расчет параметров уравнения парной линейной регрессии. Способы расчета теоретического корреляционного отношения.
лабораторная работа, добавлен 14.11.2010Использование Microsoft Excel для расчета матрицы парных коэффициентов корреляции. Анализ коэффициентов эластичности. Расчет стандартной ошибки модели линейной регрессии. Модуль оценки коэффициентов множественной корреляции и линейной детерминации.
контрольная работа, добавлен 24.05.2009Вычисление значения линейного коэффициента корреляции и оценка с его помощью тесноты и направления корреляционной связи между двумя признаками в случае наличия между ними линейной зависимости. Построение однофакторного парного уравнения регрессии.
методичка, добавлен 07.10.2014Метод группировки и сводка статистических материалов. Абсолютные и относительные статистические величины. Показатели вариации. Ряды динамики. Расчет показателей динамики. Индекс Пааше. Парная корреляция. Метод наименьших квадратов. Регрессионная модель.
курсовая работа, добавлен 20.12.2012Анализ факторов, влияющих на результат футбольного матча. Применение методов эконометрики в футболе. Анализ статистических данных по футбольным командам с помощью парной и множественной регрессии. Исследование составленных регрессионных уравнений.
статья, добавлен 30.04.2019Изучение социально-экономического значения оплаты труда как одного из индикаторов уровня жизни населения. Прогнозирование по аддитивной тренд-сезонной модели и по модели регрессии с включением фактора времени, корреляция и регрессия по временным рядам.
курсовая работа, добавлен 25.03.2014Характер расположения точек в корреляционном поле. Построение моделей линейной регрессии для несгруппированных данных. Оценка надежности коэффициента корреляции, адекватности уравнения регрессии. Коэффициент детерминации, его смысловое значение.
лабораторная работа, добавлен 21.01.2015Задачи эконометрики в области социально-экономических исследований. Основные этапы эконометрического моделирования. Классическая и обобщенная линейные модели множественной регрессии. Прогнозирование, основанное на использовании моделей временных рядов.
методичка, добавлен 23.02.2015Расчет линейного коэффициента парной корреляции и доверительного интервала. Определение коллинеарности переменных. Уравнение парной линейной регрессии. Оценка качества модели с помощью коэффициента детерминации. Расчет среднего коэффициента эластичности.
методичка, добавлен 11.12.2015Уравнение парной регрессии. Расчет линейного коэффициента парной корреляции, параметров линейного и экспоненциального трендов. Оценка статистической значимости и параметров уравнения с помощью t-критерия. Оценка надежности уравнения с помощью F-критерия.
контрольная работа, добавлен 18.06.2014Расчет параметров линейного, степенного, показательного уравнения парной регрессии. Использование показателей корреляции и детерминации. Оценка значимости уравнения регрессии в целом с использованием общего F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
задача, добавлен 16.05.2016Расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Оценка статистической значимости параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента. Расчет ошибки прогноза и доверительного интервала.
контрольная работа, добавлен 15.04.2015Экономическая интерпретация коэффициента регрессии, порядок его расчета. Определение остаточной суммы квадратов и оценка дисперсию остатков. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Построение графика регрессии.
контрольная работа, добавлен 20.01.2014Предмет, методы и задачи эконометрики. Оценка степени влияния различных факторов на объемы потребления сахара в стране. Построение модели множественной регрессии, показывающей зависимость цены сахара от объемов его производства, экспорта и импорта.
курсовая работа, добавлен 03.03.2012Изучение классической модели линейной регрессии, анализ ее нарушений. Рассмотрение особенностей регрессионных моделей с переменной структурой, нелинейной регрессии. Моделирование одномерных временных рядов. Системы линейных одновременных уравнений.
методичка, добавлен 15.12.2015Параметры регрессионных зависимостей. Применение классической линейной регрессии, основанной на методе наименьших квадратов для задач оценки рыночной стоимости. Основные условия минимизации суммы квадратов отклонений. Коэффициенты уравнения регрессии.
статья, добавлен 02.11.2018Зависимость объема продаж бензина от динамики потребительских цен. Значение выборочного линейного коэффициента корреляции. Оценка статистической значимости коэффициента детерминации с помощью гипотез. Нахождение значения средней ошибки аппроксимации.
практическая работа, добавлен 15.12.2015Спецификация эконометрической модели. Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии. Понятие и исследование фиктивных переменных. Линейное уравнение, его составление и разрешение. Свойства оценок параметров эконометрической модели.
шпаргалка, добавлен 10.02.2014Рассмотрение понятия спецификации и параметризации уравнения регрессии. Оценка уравнения, анализ статической значимости коэффициентов множественной регрессии. Расчет доли объясненной дисперсии, проверка гипотезы о наличии автокорреляции остатков.
контрольная работа, добавлен 05.03.2016Методы построения нелинейных регрессионных моделей. Сущность регрессии линейной и нелинейной. Особенности оценки адекватности модели. Применение парной нелинейной регрессии и линеаризации для анализа воздействия инфляции на количество безработных.
курсовая работа, добавлен 24.11.2013Технология регрессионного анализа. Коэффициент линейной корреляции. Эмпирическое корреляционное отношение. Построение уравнения регрессии. Применение дисперсионного анализа для оценки качества уравнений регрессии. Коэффициент множественной детерминации.
лекция, добавлен 10.11.2017Рассмотрение динамики поведения парной и множественной регрессий в комплексе эконометрических уравнений и временных рядов. Определение гомоскедастичности и автокоррелированности остатков. Мультипликативные системы экономических процессов на рынке.
курс лекций, добавлен 30.05.2014Матрица парных и частных коэффициентов корреляции, их сравнение; поэтапный регрессионный анализ, проверка данных на наличие мультиколлинеарности. Построение регрессионной модели и её интерпретация; сравнение исходных данных с уравнением регрессии.
курсовая работа, добавлен 30.08.2012