Эконометрические модели спроса, предложения
Основные 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.
Подобные документы
Системы эконометрических уравнений. Суть идентификации - единственности соответствия между приведенной и структурной формой модели. Оценка параметров структурной модели. Косвенный и двухшаговый метод наименьших квадратов. Модель протекционизма Сальвадора.
курсовая работа, добавлен 25.09.2011Особенности прогнозирования спроса на товары длительного пользования. Метод математического моделирования. Использование метода наименьших квадратов для идентификации параметров системы. Применение моделей кривых роста в экономическом прогрессе.
дипломная работа, добавлен 30.10.2017Эконометрические модели, описываемые системой регрессионных уравнений и тождеств, которые не содержат подлежащих оценке параметров модели, не включая случайной составляющей. Модель спроса и предложения. Одновременная оценка регрессионных уравнений.
контрольная работа, добавлен 16.04.2014Основные направления эконометрической деятельности. Этапы эконометрического исследования: постановка проблемы, спецификация моделей, оценка параметров модели. Сущность построения модели множественной регрессии. Анализ оценок метода наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 03.01.2012Базовые понятия и задачи эконометрики. Основные этапы эконометрических исследований. Применение интервальной оценки в практическом статистическом анализе. Расчет параметров нелинейных регрессионных моделей. Условия применения метода наименьших квадратов.
презентация, добавлен 12.05.2014Этапы 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.
курс лекций, добавлен 10.02.2014Основные задачи регрессионного анализа. Использование обобщенного метода наименьших квадратов. Характеристика оценки коэффициентов автокорреляции, дисперсии и ковариации. Особенность тенденции роста рассеяния случайных отклонений и построения матрицы.
презентация, добавлен 18.01.2015Классификация и информационная база эконометрических моделей. Сущность однофакторной линейной регрессии. Подбор параметров прямой регрессии по методу наименьших квадратов. Нулевая и конкурирующая гипотезы. Проверка линейной регрессии на адекватность.
учебное пособие, добавлен 14.04.2015Основные типы эконометрических моделей и исходные данные для их построения. Оценка статистической значимости параметров линейной модели множественной и парной регрессии. Применение эконометрических моделей для прогнозирования, примеры их построения.
учебное пособие, добавлен 07.05.2015Описание и примеры системы эконометрических уравнений. Характеристика основных методов оценки параметров эконометрических моделей множественной регрессии. Основные принципы моделирования временных рядов. Изменения характера тенденции временного ряда.
контрольная работа, добавлен 17.10.2014Эконометрический метод, понятие эконометрических уравнений, их применение. Система независимых уравнений, пример модели авторегрессии. Проблема идентифицируемости, система линейных одновременных эконометрических уравнений, методы наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 19.01.2016Построение и обоснование математической модели динамики изменения цены и спроса в рыночной экономике. Исследование экономического цикла колебания совокупного спроса и предложения. Решение дифференциальных уравнений поиска состояния равновесия рынка.
статья, добавлен 18.12.2017Построение математической модели системы на основе экспериментально полученных в процессе её функционирования входных и выходных сигналов. Оценки по критериям наименьших квадратов, наименьших взвешенных квадратов, максимального правдоподобия и риска.
лабораторная работа, добавлен 16.12.2013Анализ воздействия ряда экономических факторов на результативную переменную. Особенности динамических эконометрических моделей, их классификация. Модели с распределенным лагом. Основные преимущества метода Алмона. Геометрическая лаговая структура Койка.
доклад, добавлен 25.04.2013Сущность метода наименьших квадратов (МНК). Функциональная, стохастическая и корреляционная связи. Инструментарий МНК: процедуры проверки гипотезы о существовании связи, подбора лучшей функциональной модели, определения параметров уравнения регрессии.
лекция, добавлен 29.09.2013Изучение эконометрических методов. Рассмотрение применения метода максимального правдоподобия к некоторым базовым видам моделей. Изучение теории тестирования и методов оценивания. Использование аппарата матричной алгебры и правил матричных операций.
учебное пособие, добавлен 28.12.2013Временной 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 10.01.2015- 18. 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.
курс лекций, добавлен 16.05.2016 Рассмотрение особенностей методологии выбора факторов при построении эконометрической модели. Изучение процесса расчета коэффициентов многофакторных эконометрических моделей при помощи метода наименьших квадратов. Определение коэффициентов эластичности.
презентация, добавлен 04.04.2023Адекватность математической модели и методы её построения, описывающие взаимосвязи между двумя случайными величинами с помощью регрессионных уравнений. Применение методов линейного программирования для моделирования и решения производственных задач.
практическая работа, добавлен 21.05.2017Разработка оптимального плана производства, дающего наибольшую прибыль. Построение графика временного ряда; построение линейной модели и оценка ее параметров с помощью метода наименьших квадратов. Оценка адекватности и точности построенной модели.
контрольная работа, добавлен 09.06.2014Прогнозирование 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 05.09.2013Главная особенность двухшагового и косвенного методов наименьших квадратов в моделировании. Анализ получения состоятельных оценок и параметров моделей из линейных одновременных уравнений. Основная характеристика проблемы идентификации уравновешивания.
презентация, добавлен 18.01.2015Комплексное 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 06.02.2015Идентификация парной линейной регрессионной зависимости между ВВП и капиталом. Идентификация линейных трендовых моделей ВВП, капитала и числа занятых, прогноз по этим моделям. Эконометрическая модель с использованием метода наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 01.11.2012