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

  • Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии). Средняя ошибка аппроксимации. Значимость уравнения регрессии в целом и значимость параметров регрессионной модели. Коэффициенты эластичности и бета коэффициенты. Отбор информативных факторов в модель.

    контрольная работа, добавлен 16.07.2019

  • Уравнение зависимости объема предложения блага от цены этого блага и зарплаты сотрудников фирмы. Линейная модель множественной регрессии данных, расчёт автокорреляции остатков с помощью теста Дарбина-Уотсона. Уравнение регрессии с фиктивными переменными.

    контрольная работа, добавлен 27.04.2013

  • Внедрение программных продуктов, включающих современные эконометрические инструменты анализа конкретных экономических данных. Эконометрика и контроллинг. Высокие эконометрические технологии и их возможности для решения задач управления и контроллинга.

    статья, добавлен 20.05.2017

  • 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

  • Сущность математического моделирования. Принципы и инструментарии постановки задач. Построение моделей, методы решения детерминированных оптимизационных задач. Проведение корреляционного анализа средствами MS Excel. Способы расчета регрессионных моделей.

    учебное пособие, добавлен 09.01.2015

  • Решение задач по нахождению параметров уравнения линейной регрессии и нахождение экономической интерпретации ее коэффициента. Вычисление остатков и оценка их дисперсии, проверка пара

    контрольная работа, добавлен 23.01.2014

  • Особенности 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 18.06.2015

  • Изучение зависимости выработки продукции на одного работника от ввода в действие новых основных фондов и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности робочих. Построение линейной модели множественной регрессии и запись ее уравнения.

    методичка, добавлен 17.04.2014

  • Оценка линейного коэффициента множественной корреляции, коэффициента детерминации, средних коэффициентов эластичности, бетта–, дельта–коэффициентов двухфакторной регрессионной модели. Коэффициент детерминации модели, прогноз результирующего показателя.

    контрольная работа, добавлен 16.04.2012

  • 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

  • Нахождение опорного плана перевозок транспортной задачи методом северо-западного угла. Построение корреляционно-регрессионных моделей. Определения закона распределения статистических данных. Решение транспортных задач методами линейного программирования.

    методичка, добавлен 23.01.2014

  • Методологические основы применения регрессионного анализа в эконометрике. Интервальная оценка функции регрессии и параметров модели. Особенности использования коэффициента детерминации. Определение дисперсии и проверка достоверности по критерию Фишера.

    курсовая работа, добавлен 17.09.2014

  • Парная регрессия и корреляция. Построение уравнения регрессии. Оценка параметров модели, тесноты связи. Расчет доверительных интервалов. Точечный и интервальный прогноз по уравнению линейной регрессии. Основные цели множественной регрессии и корреляции.

    методичка, добавлен 16.05.2016

  • Уравнения линейной, гиперболической, степенной и показательной парной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Оценка значимости коэффициентов регрессий с помощью критерия Стьюдента и доверительных интервалов.

    контрольная работа, добавлен 24.12.2010

  • Построение линейного уравнения парной регрессии на основе данных о среднедушевом прожиточном минимуме в день на одного трудоспособного жителя страны и о среднедневной заработной плате. Расчет коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации.

    контрольная работа, добавлен 21.02.2011

  • 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

  • Оценка связи порядковых переменных с помощью непараметрических ранговых коэффициентов Спирмена и Кендалла. Модели метода наименьших квадратов с детерминированной независимой переменной. Оценка дисперсии независимой переменной. Сложение временных рядов.

    статья, добавлен 28.07.2020

  • Особенности регрессионного анализа для стохастических объясняющих переменных. Стационарные ряды и модели ARMA. Регрессионный анализ для стационарных объясняющих переменных. Процедуры для различения TS и DS рядов. Оценивание модели коррекции ошибок.

    учебное пособие, добавлен 17.12.2013

  • Основные задачи и предпосылки корреляционного анализа. Использование способов парной корреляции для изучения стохастических зависимостей. Возникновение множественной корреляции от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем.

    доклад, добавлен 12.02.2011

  • Основная цель множественной регрессии, используемой в решении проблем спроса, изучении доходности акций и функции издержек производства. Условия включения факторов при построении множественной регрессии. Механизм действия их мультиколлинеарности.

    презентация, добавлен 05.10.2015

  • Формулировка 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

  • Определение линейного коэффициента парной корреляции, уравнение линейной регрессии. Построение степенной модели путем логарифмирования частей уравнения. Построение гиперболической модели, коэффициент детерминации и средняя относительная ошибка.

    контрольная работа, добавлен 10.06.2009

  • Анализ проблем построения различных регрессионных моделей. Исследование основных возможностей работы среды Eviews на примере расчета значений описательных статистик, полей корреляции результативного и факторного признаков, эмпирической линии регрессии.

    статья, добавлен 31.10.2016

  • 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

  • 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

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.