Современные методы эконометрики

Понятие, предмет и задачи эконометрики. Спецификация моделей парной и множественной регрессии. Проверка значимости результатов с помощью критерия Фишера. Значение мультиколлениарности при отборе факторов. Моделирование сезонных и циклических колебаний.

Подобные документы

  • Определение зависимости среднедушевого потребления продукта от размера дохода и индекса цен. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Оценка уравнения регрессии с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Прогнозирование эластичности спроса.

    контрольная работа, добавлен 01.11.2015

  • Анализ статистических данных, описывающих зависимость уровня рентабельности на предприятии от скорости товарооборота. Построение на их основе уравнения парной регрессии с помощью программы Excel. Определение значимости оценок с заданной надежностью.

    контрольная работа, добавлен 30.04.2014

  • 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

  • Построение уравнения линейной парной регрессии, оценка статистической значимости ее параметров и коэффициента корреляции. Уравнение множественной регрессии и вычисление частного коэффициента эластичности. Анализ автокорреляции уровней временного ряда.

    контрольная работа, добавлен 27.03.2015

  • Экономический анализ зависимости цены автомобиля от его возраста и мощности двигателя с помощью коэффициентов парной корреляции и множественной регрессии. Прогноз объёма продаж. Проверка регрессионных моделей на автокорреляцию и мультиколлинеарность.

    контрольная работа, добавлен 07.01.2013

  • Изучение основных разделов эконометрики: парная и множественная регрессия и корелляция, системы эконометрических уравнений, временные ряды. По всем разделам представлены тесты и варианты контрольных работ, по 10 вариантам рассмотрены типовые задачи.

    учебное пособие, добавлен 09.06.2009

  • Построение уравнения линейной и квадратичной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Анализ тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Расчет общего и частного F-критерия Фишера. Сущность информативных лаговых переменных.

    контрольная работа, добавлен 07.10.2015

  • Способы 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 03.05.2014

  • Особенности эконометрического моделирования стоимости квартир. Порядок построения классической линейной модели множественной регрессии. Анализ показателей: индекса корреляции и детерминации, F-критерий Фишера. Оценка матрици на мультиколлинеарность.

    контрольная работа, добавлен 12.01.2014

  • Использование корреляционного анализа для множественной регрессионной модели и обоснование её значимости и значимости каждого регрессора, используя электронную таблицу Excel. Подбор наиболее подходящей линейной модели и нелинейной множественной модели.

    лабораторная работа, добавлен 18.09.2012

  • Построение поля корреляции, расчет параметров уравнения линейной регрессии, оценка тесноты связи. Сравнительная оценка силы связи фактора с результатом. Анализ линейных коэффициентов парной и частной корреляции. Уравнение множественной регрессии.

    контрольная работа, добавлен 30.03.2010

  • 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

  • Формирование отечественной научной школы в области эконометрики, анализ ее научных результатов и возможности их использования при решении задач экономики. Организация производства и контроллинга на предприятиях, в организациях и при преподавании.

    статья, добавлен 26.05.2017

  • Статистические методы в эконометрике; количественное описание взаимосвязей переменных. Спецификация, смысл и оценка параметров линейной регрессии и корреляции. Интервалы прогноза по уравнению регрессии. Критерии тесноты связи, нелинейная регрессия.

    контрольная работа, добавлен 14.06.2011

  • Изучение роста валового внутреннего продукта, его прогнозирование. Построение регрессионной модели. Отбор факторов, проведение корреляционного анализа и построение прогноза на основе модели. Моделирование сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных.

    курсовая работа, добавлен 27.11.2016

  • Построение уравнения парной регрессии. Расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Оценка статической значимости параметров регрессии и корреляции. Прогноз зарплаты в зависимости от значения прожиточного минимума.

    задача, добавлен 27.09.2016

  • Пример построения однофакторных и многофакторных моделей. Анализ значимости коэффициентов регрессии с использованием критериев Стьюдента и модели с применением критерия Фишера. Расчет ошибки аппроксимации и прогнозы социально-экономических показателей.

    курсовая работа, добавлен 16.11.2009

  • Понятие о временном (динамическом) ряде и его структура. Расчёт коэффициента автокорреляции динамического ряда. Моделирование сезонных и циклических колебаний временного ряда. Понятие о динамических эконометрических моделях. Суть методов Алмон и Койка.

    учебное пособие, добавлен 08.11.2013

  • Расчет линейного коэффициента парной корреляции, средней ошибки аппроксимации. Оценка статистической надежности уравнения регрессии и коэффициента детерминации с помощью критерия Фишера. Построение систем эконометрических уравнений, их приведенная форма.

    контрольная работа, добавлен 21.03.2013

  • Корреляционные поля и цель их построения. Коэффициенты уравнения парной линейной регрессии. Связь между коэффициентами регрессии и корреляции. Определение параметров парной линейной регрессии. Графическое представление уравнения парной линейной регрессии.

    реферат, добавлен 30.01.2013

  • Три 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 01.06.2013

  • Построение линейного уравнения парной регрессии. Расчет линейного коэффициента парной корреляции. Оценка статистической значимости уравнения регрессии. Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции. Построение поля корреляции результативного признака.

    контрольная работа, добавлен 01.03.2017

  • Прогнозирование с помощью моделей парной линейной, квадратичной регрессии. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Допущения и свойства оценок при использовании метода наименьших квадратов. Идентифицируемость структурных моделей.

    лабораторная работа, добавлен 05.09.2013

  • Оценка и расчёт значимости коэффициентов уравнения множественной регрессии и корреляции с помощью f-критерия Стьюдента и t-статистики Стьюдента: интерпретация параметров, коэффициентов эластичности и стандартизированных бетта-коэффициентов уравнения.

    реферат, добавлен 08.06.2012

  • Построение диаграммы рассеяния и описание взаимосвязи переменных. Построение уравнения множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Расчет параметров линейной парной регрессии. Составление уравнений и графиков нелинейной регрессии.

    контрольная работа, добавлен 28.04.2016

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.