Основные вопросы эконометрики
Основные направления эконометрической деятельности. Этапы эконометрического исследования: постановка проблемы, спецификация моделей, оценка параметров модели. Сущность построения модели множественной регрессии. Анализ оценок метода наименьших квадратов.
Подобные документы
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 25.04.2015Построение 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 07.10.2015Проблемы спецификации модели: отбор факторов при построении множественной регрессии, выбор формы уравнения. Уровни ряда, составляющие временных рядов. Аддитивная, мультипликативная и смешанная модели. Пример построения корреляционного поля данных.
контрольная работа, добавлен 25.02.2013Проведение методом линейной множественной регрессии идентификации модели, ее верификация. Оценка статистической значимости коэффициентов В0, В1, В2 с помощью t-статистики Стьюдента. Проверка наличия автокорреляции отклонений с помощью статистики Уотсона.
контрольная работа, добавлен 08.09.2014Факторы, влияющие на инновационную активность организаций. Эконометрический анализ инновационной деятельности при помощи пакета Statistica, получение оценочной модели множественной регрессии. Показатели объема инновационных товаров, работ и услуг.
статья, добавлен 11.09.2018Прогнозирование стоимости нефти как важная задача для проведения государственной политики. Использование нелинейного метода наименьших квадратов для оценки параметров модели. Применение накопившейся статистической информации для уточнения прогноза.
статья, добавлен 13.09.2018Особенности 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 30.10.2017Изучение влияния факторов на производительность труда. Построение уравнения регрессии и распределения. Определение значимости коэффициентов парной корреляции. Проверка случайности колебаний уровней остаточной последовательности. Оценка точности модели.
лабораторная работа, добавлен 04.10.2016Временные ряды специфических (финансовых) показателей являются объектом исследования одного из самых "древних" направлений эконометрики – финансовой эконометрики. Экономическое значение вторичного рынка ценных бумаг. Модели финансовой эконометрики.
курсовая работа, добавлен 16.10.2010Адекватность 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 21.05.2017Определение параметров парной линейной регрессии графическим методом. Ее широкое применение в эконометрике ввиду четкой экономической интерпретации ее параметров. Расчет параметров регрессии методом наименьших квадратов. Определение степенной функции.
контрольная работа, добавлен 02.02.2014Основные идеи и статистические данные в эконометрике. Методы решения задачи эконометрики (корреляционный и регрессионный анализ), их характеристика. Уравнение регрессии. Выборка наблюдений как отправная точка любого эконометрического исследования.
презентация, добавлен 15.02.2012Особенности регрессионного анализа экономических моделей, его основные положения. Нахождение и оценка параметров парной регрессионной модели. Оценка значимости уравнения регрессии. Корреляционный анализ зависимости цен на недвижимость в Пермском крае.
курсовая работа, добавлен 18.06.2015Анализ неоднородности наблюдений из-за дисперсии случайной ошибки эконометрической модели. Методы устранения гетероскедастичности остатков модели регрессии. Применение взвешивания и замен. Оценка ковариационной матрицы. Корректировка способом Уайта.
реферат, добавлен 20.01.2015- 115. Моделирование на основе парной регрессии и корреляции. Моделирование одномерных временных рядов
Оценка существенности параметров уравнения множественной регрессии и корреляции. Классификация систем эконометрических уравнений. Создание экономической модели значений котировок доллара по отношению к рублю с целью повышения прибыльности предприятий.
контрольная работа, добавлен 23.11.2016 Нахождение метода наименьших квадратов уравнения линейной регрессии, где признак: среднесписочное число работников магазина и сумма розничного товарооборота. Определение параметров зависимости. Применение коэффициента корреляции, его вычисление.
контрольная работа, добавлен 24.11.2014Выбор факторных признаков для построения двухфакторной регрессионной модели по данным десяти кредитных учреждений. Определение параметров модели. Расчет линейного коэффициента множественной корреляции, детерминации, эластичности и их интерпретация.
контрольная работа, добавлен 09.02.2015- 118. Нелинейная регрессия
Выражение нелинейных соотношений между экономическими явлениями с помощью соответствующих нелинейных функций. Применение степенной функции в определении соотношений между явлениями. Спецификация модели. Отбор факторов построения множественной регрессии.
контрольная работа, добавлен 06.11.2014 - 119. Основы эконометрики
Построение доверительного интервала для коэффициента регрессии модели. Оценка качества модели, ошибки аппроксимации, индекса корреляции и F-критерия Фишера. Оценка эластичности спроса на товар в зависимости от его цены, коэффициент эластичности.
контрольная работа, добавлен 31.03.2015 - 120. Основы эконометрики
Рассмотрение понятия экономико-математической модели и моделирования. Классификация моделей и этапы моделирования. Определение методов и моделей изучения и прогнозирования спроса. Изучение модели управления товарными запасами и обслуживания в торговле.
курсовая работа, добавлен 24.01.2017 - 121. Особенности экстраполяции. Принципы прогнозирования. Классификация экономического прогнозирования
Экстраполяция - определение недостающего уровня, находящегося в начале или конце ранжированного ряда. Применение метода наименьших квадратов для расчета параметров функциональной зависимости. Основные этапы при прогнозировании экономических явлений.
контрольная работа, добавлен 24.11.2014 Линейная процедура получения оценок параметров уравнения и условия, при которых она дает несмещенные и эффективные оценки, в теореме Гаусса-Маркова. Доказательство теоремы, расчет дисперсии прогнозирования. Оценка уравнений регрессии с помощью Excel.
презентация, добавлен 02.10.2011Формулировка задач эконометрики и определение эмпирического материла для построения прогноза. Рассмотрение основных этапов процесса моделирования. Примеры и спецификация экономических моделей. Особенности использования эндогенных и экзогенных переменных.
презентация, добавлен 02.07.2015- 124. Основы эконометрики
Расчет линейного уравнения множественной регрессии; его оценка на основе коэффициента детерминации и общего критерия Фишера. Расчет параметров линейного, экспоненциального, степенного, гиперболического трендов по данным о средних потребительских ценах РФ.
контрольная работа, добавлен 01.12.2013 - 125. Эконометрика
Сущность эконометрики, характеристика приемов, методов и основных моделей, используемых для количественного выражения общих закономерностей. Особенности этапов процесса моделирования. Построение и описание линейной модели парной регрессии и корреляции.
учебное пособие, добавлен 01.04.2013