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
Цели применения к преобразованным данным обобщенного метода наименьших квадратов. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). Анализ применения фиктивных переменных для функции спроса. Уравнение регрессии с фиктивными переменными.
лекция, добавлен 25.04.2015Порядок построения линейного уравнения парной регрессии. Расчет коэффициента парной корреляции и ошибки аппроксимации. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Модель множественной регрессии. Коэффициент множественной детерминации.
контрольная работа, добавлен 10.12.2013Ранжирование факторов по степени их влияния на результат на основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности. Нахождение коэффициентов парной, частной, множественной корреляции, коэффициента множественной детерминации.
контрольная работа, добавлен 03.06.2015Характеристика целей эконометрического моделирования. Линейная модель парной регрессии и корреляции. Исследование особенностей системы эконометрических уравнений. Основные аспекты отбора факторов при построении уравнения множественной регрессии.
курс лекций, добавлен 08.02.2015Рассмотрение спецификации моделей множественной регрессии, метода наименьших квадратов для стандартизованного уравнения. Отбор фактор-признаков и выбор уравнения регрессии. Методы вычисления параметров выбранного уравнения множественной регрессии.
статья, добавлен 30.11.2016Методика определения значений описательных статистик. Понятие среднего арифметического нескольких чисел. Расчет парных и частных коэффициентов корреляции. Порядок составления и разрешения уравнения множественной регрессии в стандартизованном масштабе.
контрольная работа, добавлен 20.05.2015Эконометрика как отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям. История ее развития, современные достижения и роль. Сущность и сравнительное описание парной и множественной регрессии и корреляции.
учебное пособие, добавлен 20.05.2016Исследование особенностей эконометрики. Характеристика её основных методов. Построение линейной модели парной регрессии. Основы определения индекса корреляции. Аспекты построения показательной функции. Методы вычисления значение F-критерия Фишера.
контрольная работа, добавлен 19.05.2014Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Выведение уравнения множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов. Оценка статистической значимости уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.
презентация, добавлен 30.11.2016Факторы влияния на экономические показатели. Использование множественной регрессии в изучении проблем спроса, доходности акций, функции издержек производства, в макроэкономических расчетах. Оценка параметров линейного уравнения множественной регрессии.
реферат, добавлен 21.11.2022Нелинейная корреляции для парного и множественного уравнений регрессии. Проверка их значимости. Оценка качества построенной модели с помощью средней ошибки аппроксимации. Интервальная оценка функции регрессии и её параметров. Метод наименьших квадратов.
реферат, добавлен 03.01.2013Корреляция между экономическими показателями статистических данных по выборке из 50 наблюдений. Теоретическое уравнение множественной регрессии, адекватность построенной модели. Коэффициент детерминации, линейные коэффициенты корреляции, критерий Фишера.
практическая работа, добавлен 08.10.2015Построение линейной модели множественной регрессии, оценка адекватности построенного уравнения регрессии. Расчет стандартизованных коэффициентов модели. Распределение стран по кластерам, соотвествующим уровню жизни населения, построение диаграмм.
контрольная работа, добавлен 11.12.2019Характеристика принципа конкретных количественных и качественных взаимосвязей экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов. Построение уравнения парной регрессии. Статистический анализ модели и оценка её качества.
лекция, добавлен 22.07.2014Определение наилучшего варианта уравнения парной регрессии по значению коэффициента корреляции. Оценк адекватности уравнения регрессии. Составление таблицы корреляционно-регрессионного анализа. Зависимость индекса Лернера от рыночной доли фирмы.
контрольная работа, добавлен 21.10.2017Классическая линейная модель множественной регрессии. Мультиколлинеарность: понятие, признаки и методы устранения. Выявление и тестирование гетероскедастичности. Практические рекомендации по тестированию автокоррелированности регрессионных остатков.
учебное пособие, добавлен 02.02.2014Построение моделей линейной регрессии для сгруппированных данных по методу наименьших квадратов и с использованием коэффициента линейной корреляции. Оценка надежности уравнения регрессии. Распределение статистической выборки в корреляционном поле.
лабораторная работа, добавлен 21.01.2015Экономический анализ зависимости цены автомобиля от его возраста и мощности двигателя. Оценка линейных уравнений регрессии методом наименьших квадратов. Ежемесячный объем продаж автомагазина. Проверка моделей на автокорреляцию и мультиколлинеарность.
курсовая работа, добавлен 09.07.2013Построение графика временного ряда выручки от реализации, прибыли от продаж, готовой продукции и товаров. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции. Определение показателей независимых переменных, которые включаются в модель множественной регрессии.
контрольная работа, добавлен 11.05.2016Матрица коэффициентов парной корреляции, характеристика показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Результаты построения моделей парных регрессий. Регрессионный анализ множественной регрессии. Нормирование и контроль оборотных средств.
реферат, добавлен 20.04.2019Использование графического метода для наглядного изображения формы связи между изучаемыми экономическими показателями. Линейная парная регрессия и метод наименьших квадратов. Оценка качества уравнения регрессии с помощью ошибки абсолютной аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 09.09.2014Виды связи между признаками явлений. Уравнение парной (простой) и множественной (многофакторной) регрессии. Понятие "теснота связи". Определение F-критерия Фишера для парной регрессии. Сравнение теоретического значения t-критерия Стьюдента с табличным.
лекция, добавлен 25.08.2013Построение поля корреляции для заданной зависимости. Определение уравнения регрессии степенной формы и интерпретация параметров. Вычисление индекса корреляции и его основной смысл. Средняя ошибка аппроксимации. Расчет стандартной ошибки регрессии.
задача, добавлен 27.11.2013Расчет корреляционной матрицы прибыли от экономической модели. Факторы мультиколинеарности. Параметры модели множественной регрессии. Оценка значимости коэффициента корреляции. Оценка уровня прибыли за счет каждого фактора по коэффициенту эластичности.
контрольная работа, добавлен 17.03.2020Регрессионные модели. Статистическая значимость коэффициента регрессии. Метод наименьших квадратов: шаговая структура. Линеаризация нелинейных моделей. Эконометрическое прогнозирование. Оценивание параметров линейных моделей, а также их верификация.
методичка, добавлен 25.10.2012