Эконометрическое моделирование. Этапы. Классы моделей
Статистическое и эконометрическое моделирование, его основные этапы. Классы эконометрических моделей. Линеаризация и оценка параметров нелинейной модели, качественная характеристика коэффициента эластичности. Расчет коэффициента линейной регрессии.
Подобные документы
Характеристика основных понятий и типов моделей. Особенность оценки параметров эконометрических моделей с помощью методов математической статистики. Главные этапы экономико-математического моделирования. Применение стохастических моделей в экономике.
контрольная работа, добавлен 21.12.2022Исследование предложений на автомобиль Renault Duster на сайте auto.ru. Проверка данных на мультиколлинеарность. Выбор факторов для построения модели. Оценка уровня точности эконометрической модели. Исследование качества уравнения модели регрессии.
статья, добавлен 05.05.2019Оценка коэффициента линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Модель кейнсианского типа. Определение эмпирических коэффициентов регрессии и корреляции в случае линейной модели регрессии. Решение системы нормальных уравнений по формулам Крамера.
контрольная работа, добавлен 19.10.2013Описание регрессионных моделей. Вычисление параметров линейного уравнения регрессии. Выражение соотношения между социально-экономическими процессами с помощью нелинейной регрессии. Статистические проверки параметров регрессии и показателей корреляции.
курсовая работа, добавлен 14.12.2015Результаты исследования и анализа взаимосвязи заболеваемости по болезням основных классов и экологических факторов по регионам страны. Эконометрическое моделирование экологических причин болезней органов дыхания. Использование моделей панельных данных.
статья, добавлен 18.06.2018Применение метода максимизации полинома для нахождения параметров полигауссовых моделей при их моментно-кумулянтном описании. Синтез аналитических выражений и статистическое моделирование полиномиального оценивания на примере бигауссовского распределения.
лекция, добавлен 30.01.2016Сравнительный анализ имитационных систем моделирования: основные инструментальные средства. Исследование линейной и нелинейной модели планирования производственной системы. Результаты исследования линейной и нелинейной модели на чувствительность.
курсовая работа, добавлен 14.02.2021Построение однофакторной и двухфакторной моделей регрессии. Анализ влияния фактора на зависимую переменную по моделям с помощью коэффициентов детерминации, множественной корреляции, эластичности и установление степени линейной связи между переменными.
практическая работа, добавлен 16.05.2013Малые предприятия и их присутствие во всех секторах экономики. Основные принципы организации статистического наблюдения. Моделирование числа предприятий в РФ. Эконометрическое моделирование среднегодовой численности работников сельского хозяйства.
реферат, добавлен 21.08.2008Построение поля корреляции. Анализ силы связи эластичности и бета-коэффициента. Оценка статистической надежности экономической модели и результатов значимости параметров регрессии и корреляции. Выбор лучшей модели и расчет прогнозного результата.
контрольная работа, добавлен 30.04.2014Построение диаграммы рассеяния и описание взаимосвязи переменных. Построение уравнения множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Расчет параметров линейной парной регрессии. Составление уравнений и графиков нелинейной регрессии.
контрольная работа, добавлен 28.04.2016Параметры уравнения линейной регрессии, экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Остаточная сумма квадратов. Проверка независимости остатков с помощью критерия Дарбина-Уотсона. Вычисление коэффициента детерминации. Построение степенной модели.
контрольная работа, добавлен 23.11.2011Нахождение 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 24.11.2014Прогнозирование 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 05.09.2013Классификация математических моделей, требования, предъявляемые к ним. Основные этапы математического моделирования. Методы исследования математических моделей: аналитический, имитационный, эмпирико-статистический и пр. Решение транспортной задачи.
контрольная работа, добавлен 10.05.2017Спецификация, смысл и оценка параметров линейной регрессии и корреляции. Оценка существенности параметров линейной регрессии и корреляции. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии. Критерии оценки тесноты связи. Нелинейная регрессия.
реферат, добавлен 21.04.2010Определение места имитационного моделирования в составе экономико-математических методов. Общая характеристика структуры имитационных моделей. Основные этапы процесса имитации, моделей глобальных систем и экономических систем масштаба предприятия.
учебное пособие, добавлен 18.02.2015Основные 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 03.01.2012Построение 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 31.03.2015Расчет линейного коэффициента парной корреляции, средней ошибки аппроксимации. Оценка статистической надежности уравнения регрессии и коэффициента детерминации с помощью критерия Фишера. Построение систем эконометрических уравнений, их приведенная форма.
контрольная работа, добавлен 21.03.2013Особенности поиска параметров уравнения линейной регрессии. Основы определения средней относительной ошибки аппроксимации. Графическое построение фактических и модельных значений точки прогноза. Основные аспекты вычисления коэффициента детерминации.
контрольная работа, добавлен 16.04.2015Построение 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 14.04.2021Показательный тренд. Построение регрессии. Дисперсионный анализ для линейной регрессии. Доверительные интервалы для оцененных параметров. Критерий Фишера значимости всей регрессии. Колеблемость признака. Моделирование сезонности ВВП. Индексный анализ.
курсовая работа, добавлен 21.08.2008Расчет линейного коэффициента парной корреляции и оценка тесноты связи. Особенность статистической значимости параметров регрессии и корреляционной системы. Подсчет ошибки прогноза и его доверительного интервала. Вычисление коэффициента детерминации.
контрольная работа, добавлен 28.08.2017Методы 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