Эконометрические модели
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.
Подобные документы
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 18.04.2018Ознакомление с основными понятиями теории вероятностей и статистики, применяемыми в эконометрике. Рассмотрение и анализ экономической и статистической интерпретации линейной модели парной регрессии. Определение коэффициентов корреляции и детерминации.
курс лекций, добавлен 21.09.2017Понятие, 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 02.03.2014Парная регрессия и корреляция. Типы кривых, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными. Построенные модели по индексу детерминации и средней ошибке аппроксимации. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии.
курс лекций, добавлен 10.04.2010Совокупность методов анализа связей между экономическими показателями. Практическое применение динамических эконометрических моделей. Сравнение двух коэффициентов регрессии. Полиномиально распределенные лаги Алмон. Функции модели адаптивных ожиданий.
реферат, добавлен 12.02.2014Построение диаграммы рассеяния линейной парной регрессии. Проверка наличия тренда в заданных значениях прибыли фирмы. Расчет выборочного коэффициента корреляции. Оценка дисперсии случайной составляющей эконометрической модели. Прогноз величины прибыли.
контрольная работа, добавлен 05.12.2016Поиск модели для прогноза временных рядов с учетом минимизации ошибок и высокой точности прогноза. Разработка алгоритмов для прогноза временных рядов, основанных на подходе "Rolling forecasting origin" и их реализация в среде программирования Python.
статья, добавлен 11.02.2021Построение линейного уравнения парной регрессии y от x. Причины существования случайной ошибки. Определение среднеквадратического отклонения; коэффициентов корреляции, эластичности, детерминации. Оценка статистической значимости парной линейной регрессии.
контрольная работа, добавлен 14.04.2021Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции, параметров линейной парной регрессии и их статистическая значимость. Определение фактических и модельных значений, точек прогноза. Построение модели формирования цены квартиры за счёт значимых факторов.
контрольная работа, добавлен 10.06.2015Построение и анализ линейной множественной регрессии. Системы одновременных уравнений и их идентификация. Анализ временных рядов и прогнозирование. Интерпретация коэффициентов регрессии. Проверка на наличие автокорреляции и гетероскедастичность.
контрольная работа, добавлен 02.08.2013Расчет параметров уравнений линейной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной и гиперболической парной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Анализ параметров уравнения регрессии, критерий Стьюдента.
контрольная работа, добавлен 27.03.2017Проблемы 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 25.02.2013Множественные регрессионные модели. Использование множественной регрессии в решении проблем спроса, изучении доходности акций, изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах. Выбор вида уравнения регрессии как спецификация модели.
презентация, добавлен 12.07.2015Расчет 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 09.06.2015Основные демографические показатели Белгородской области за период с 2004 по 2017 год. Главная особенность построения уравнения множественной регрессии. Реализация проверки адекватности построенного уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера.
статья, добавлен 23.01.2019Основные положения регрессионного анализа. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Сущность метода наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. Коэффициенты детерминации. Понятия мультиколлинеарности и частной корреляции.
курсовая работа, добавлен 29.04.2014Рассмотрение основных аспектов модели множественной регрессии. Проверка наличия мультиколинеарности факторов. Оценка статистической надежности уравнения регрессии с помощью F–критерия Фишера. Особенности расчета минимальных среднегодовых издержек.
контрольная работа, добавлен 08.03.2015Понятие эконометрики и сущность эконометрической модели, этапы процесса моделирования (постановочный, априорный и пр.). Нелинейные модели парной регрессии и корреляции. Сравнение построенных моделей по индексу детерминации и средней ошибке аппроксимации.
реферат, добавлен 03.08.2015Сущность и цели экономического анализа, взаимосвязи переменных и поведение различных показателей. Модель парной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов, система нормальных уравнений. Примеры реализации линейной регрессии в Microsoft Excel.
учебное пособие, добавлен 06.10.2012Особенности 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 12.01.2014Расчет линейного коэффициента парной корреляции и его статистической значимости. Вычисление качества уравнения регрессии при помощи коэффициента детерминации. Оценка статистической надежности результатов регрессионного моделирования критерием Фишера.
контрольная работа, добавлен 26.03.2014Характеристика основных математических методов, моделей, которые применяются для решения задач распределения экономических ресурсов. Методика определения влияния трудовых ресурсов предприятия на увеличение регионального валового внутреннего продукта.
статья, добавлен 31.05.2018Построение модели парной линейной регрессии, описывающей зависимость среднедушевых денежных расходов за месяц от среднемесячной начисленной заработной платы на человека. Расчет коэффициентов корреляции и детерминации. Анализ средней ошибки аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 19.05.2012Методы отбора экзогенных переменных и оценки качества полученного уравнения. Использование надстройки "Анализ данных" пакета MS Excel при построении моделей множественной регрессии. Предпосылки метода наименьших квадратов (условия Гаусса-Маркова).
лабораторная работа, добавлен 19.02.2016Способы сведения нелинейных моделей к линейным. Модели линейные по параметрам и нелинейные по переменным. Построение регрессионной модели, численные методы, линеаризация моделей. Эластичность и логарифмические модели. Возмущение в нелинейных моделях.
презентация, добавлен 20.01.2015