Эконометрика и ее методы

Понятие парной и множественной регрессии. Суть метода наименьших квадратов для линейной регрессионной модели. Определение коэффициентов корреляции и эластичности. Средняя ошибка аппроксимации. Виды временных рядов. Гетероскедастичность случайных ошибок.

Подобные документы

  • Оценка параметров уравнения линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Определение выборочного коэффициента корреляции. Частичная как вид мультиколлинеарности, при которой факторные переменные связаны некоторой стохастической зависимостью.

    контрольная работа, добавлен 05.02.2016

  • Основные 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 03.01.2012

  • Расчет коэффициентов корреляции и детерминации. Оценка уравнения регрессии. Матрица парных коэффициентов корреляции. Частные коэффициенты эластичности. Анализ параметров уравнения регрессии. Проверка гипотез относительно коэффициентов уравнения регрессии.

    контрольная работа, добавлен 22.09.2011

  • Построение поля корреляции результата (общая сумма ущерба) и фактора (расстояние до ближайшей пожарной станции). Определение параметров уравнения парной линейной регрессии, коэффициента корреляции. Значение критерия Стьюдента для коэффициента регрессии.

    контрольная работа, добавлен 19.10.2011

  • 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

  • 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

  • Сущность 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 29.09.2013

  • Расчет и составление матрицы парных коэффициентов корреляции и индекса детерминации. Вычисление дисперсионного отношения Фишера. Построение экономической модели влияния годового фонда заработной платы и мигрантов на численность безработных в регионе.

    контрольная работа, добавлен 10.01.2017

  • Методы расчета линейного коэффициента парной корреляции. Оценка статистической значимости коэффициентов множественного уравнения регрессии с помощью критерия Стьюдента. Проверка системы эконометрических уравнений на необходимое условие идентификации.

    контрольная работа, добавлен 12.12.2015

  • Классификация 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 14.04.2015

  • 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

  • Рассмотрение модели линейной регрессии. Ознакомление с содержанием стандартного метода наибольшего правдоподобия. Получение трехдиагональной обратной матрицы при помощи гауссового исключения. Получение окончательной несмещенной оценки дисперсии.

    реферат, добавлен 26.06.2018

  • Понятие и сущность временных рядов. Нестационарные временные ряды: модели тренда, сезонности, аддитивная, мультипликативная. Методы анализа временных рядов, анализ автокорреляционной функции и коррелограммы. Адаптивные методы прогнозирования показателей.

    реферат, добавлен 31.07.2012

  • 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

  • Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции. Оценка параметров линейной и парной модели с полным перечнем факторов, влияние факторных переменных на Y по коэффициентам регрессии. Тестирование предпосылок теоремы Гаусса-Маркова для двух моделей.

    контрольная работа, добавлен 18.04.2018

  • Расчет оценки параметров уравнения парной линейной регрессии. Оценка тесноты связи между признаками с помощью выборочного коэффициента корреляции. Построение доверительного интервала для коэффициента регрессии. Осуществление дисперсионного анализа.

    контрольная работа, добавлен 16.03.2017

  • Определение параметров линейного уравнения множественной регрессии. Характеристика коэффициентов парной, частной и многократной корреляции. Нахождение скорректированного показателя многочисленной детерминации. Особенность применения критерия Фишера.

    задача, добавлен 14.05.2016

  • Установление мультиколлинеарности факторов. Уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов. Статистическая значимость уравнения и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Расчет коэффициентов эластичности.

    задача, добавлен 16.03.2014

  • 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

  • Комплексное 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 06.02.2015

  • 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.

    шпаргалка, добавлен 02.03.2014

  • 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

  • Основной расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Анализ оценки статистической значимости параметров регрессии с помощью критерия Фишера и Стьюдента. Характеристика верхней и нижней границ доверительных интервалов.

    задача, добавлен 20.06.2016

  • Принципы использования алгоритмов вычисления оценок для решения задач распознавания. Свойства произвольной функции по методу наименьших квадратов для разных видов уравнений множественной регрессии. Косвенный МНК и его значение для линейной функции.

    контрольная работа, добавлен 06.02.2014

  • Построение и анализ линейной множественной регрессии. Исследование степени корреляционной зависимости между переменными. Системы одновременных уравнений и их идентификация. Анализ временных рядов и прогнозирование. Оценка авторегрессионной модели.

    лабораторная работа, добавлен 02.08.2013

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.