Эконометрика

Основные этапы построения эконометрической модели. Оценка параметров линейной парной регрессии и нелинейных моделей. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Моделирование одномерных временных рядов и прогнозирование. Модели авторегрессии.

Подобные документы

  • Оценка 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 25.03.2020

  • Параметры 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 05.10.2011

  • Определение эконометрики и эконометрическое моделирование. Парная регрессия и корреляция. Модель множественной регрессии, оценка ее качества. Системы линейных одновременных уравнений. Факторный, кластерный и дискриминантный статистический анализ.

    методичка, добавлен 31.05.2012

  • Множественная регрессия как наиболее распространенный метод в эконометрике. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии. Метод наименьших квадратов, свойства оценок на его основе. Сравнение влияния различных факторов на результат.

    лекция, добавлен 25.04.2015

  • 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

  • Определение коэффициента линейной регрессии в зависимости от удельных постоянных расходов предприятия. Расчет доверительных интервалов для теоретических коэффициентов регрессии. Прогнозирование постоянных расходов при определенном объеме выпуска.

    контрольная работа, добавлен 04.05.2015

  • Расчет параметров уравнений линейной, степенной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной, гиперболической парной регрессии. Оценка средней ошибки аппроксимации качества уравнений. Оценка статистической надежности результатов моделирования.

    контрольная работа, добавлен 16.05.2016

  • Характеристика особенностей линейного парного регрессионного анализа. Методические указания по решению задач по расчету коэффициента линейной парной корреляции и построения уравнения линейной парной регрессии. Анализ множественного регрессионного анализа.

    методичка, добавлен 16.08.2014

  • Основная 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 05.10.2015

  • Назначение 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

  • 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 02.11.2020

  • Определение корреляционной зависимости между величинами. Характеристика значимости нелинейной корреляции для множественного уравнения парной регрессии. Оценка качества модели функции регрессии и её параметров. Изучение методов наименьших квадратов.

    курсовая работа, добавлен 26.04.2013

  • Построение однофакторной и двухфакторной моделей регрессии. Анализ влияния фактора на зависимую переменную по моделям с помощью коэффициентов детерминации, множественной корреляции, эластичности и установление степени линейной связи между переменными.

    практическая работа, добавлен 16.05.2013

  • Основные задачи анализа временных рядов. Стационарные временные ряды и их основные характеристики. Неслучайная составляющая временного ряда и методы его сглаживания. Модели стационарных временных рядов и их идентификация. Модели авторегрессии порядка.

    курсовая работа, добавлен 21.08.2008

  • Расчет линейных коэффициентов парной корреляции и детерминации. Оценка статистической значимости параметров регрессии и коэффициента корреляции с уровнем значимости 0,05. Прогноз значения признака-результата при прогнозируемом значении признака-фактора.

    контрольная работа, добавлен 25.03.2016

  • Показательный тренд. Построение регрессии. Дисперсионный анализ для линейной регрессии. Доверительные интервалы для оцененных параметров. Критерий Фишера значимости всей регрессии. Колеблемость признака. Моделирование сезонности ВВП. Индексный анализ.

    курсовая работа, добавлен 21.08.2008

  • Нелинейные соотношения между экономическими явлениями, их выражение с помощью нелинейных функций. Характеристика двух классов нелинейных регрессий. Сравнительный анализ моделей, построенных по индексу детерминации и средней ошибке аппроксимации.

    лекция, добавлен 25.04.2015

  • Оценка практической значимости уравнения множественной регрессии с помощью показателя множественной корреляции и его квадрата – показателя детерминации. Теснота совместного влияния факторов на результат. Включение факторов в регрессионную модель.

    реферат, добавлен 25.04.2015

  • Параметры уравнения регрессии и корреляционного значения. Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии. Расчет показателя тесноты связи и значимости коэффициента корреляции. Нахождение уравнения линейной регрессии из системы уравнений.

    контрольная работа, добавлен 15.05.2017

  • Методы и модели регрессионного анализа. Переменные регрессии, классическая и обобщенная линейная модели. Системы эконометрических уравнений. Анализ временных рядов и факторы, влияющие на значения элементов ряда. Алгоритмические методы сглаживания.

    курс лекций, добавлен 10.02.2016

  • 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

  • Оценка 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 20.05.2012

  • Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Коэффициенты детерминации и средние относительные ошибки аппроксимации. Прогнозирование среднего значения показателя.

    контрольная работа, добавлен 30.11.2013

  • Определение параметров уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Расчет остаточной суммы квадратов. Оценка дисперсии остатков. Вычисление коэффициента детерминации, проверка значимости уравнения регрессии.

    задача, добавлен 11.06.2013

  • Вычисление параметров уравнений линейной регрессии. Главная особенность интерпретации рассчитанных характеристик. Основной анализ регулярной модели зависимости выручки предприятия от капиталовложений. Построение матрицы коэффициентов парной корреляции.

    контрольная работа, добавлен 20.02.2015

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.