Основы эконометрики
Регрессионные модели. Статистическая значимость коэффициента регрессии. Метод наименьших квадратов: шаговая структура. Линеаризация нелинейных моделей. Эконометрическое прогнозирование. Оценивание параметров линейных моделей, а также их верификация.
Подобные документы
Оценка выборочного коэффициента корреляции. Построение корреляционного поля. Уравнение линейной регрессии. Оценка тесноты корреляционной зависимости. Определение среднего квадратического отклонения. Статистическая значимость коэффициентов регрессии.
контрольная работа, добавлен 14.06.2014Построение линейной модели множественной регрессии, оценка адекватности построенного уравнения регрессии. Расчет стандартизованных коэффициентов модели. Распределение стран по кластерам, соотвествующим уровню жизни населения, построение диаграмм.
контрольная работа, добавлен 11.12.2019Параметры регрессионных зависимостей. Применение классической линейной регрессии, основанной на методе наименьших квадратов для задач оценки рыночной стоимости. Основные условия минимизации суммы квадратов отклонений. Коэффициенты уравнения регрессии.
статья, добавлен 02.11.2018Исследование особенностей эконометрики. Характеристика её основных методов. Построение линейной модели парной регрессии. Основы определения индекса корреляции. Аспекты построения показательной функции. Методы вычисления значение F-критерия Фишера.
контрольная работа, добавлен 19.05.2014Особенность концепции, основанной на минимизации суммы клеток отклонений некоторых функций от искомых переменных. Метод наименьших квадратов в регрессионном анализе. Суть постоянной дисперсии случайных ошибок. Особенность расчета ковариационной матрицы.
лекция, добавлен 17.03.2015Понятие асимптотической относительной эффективности оценок. Цели регрессионного анализа и необходимость проведения обзора наиболее популярных методов оценивания параметров модели. Численный сравнительный анализ. Построение модели на реальных данных.
дипломная работа, добавлен 11.02.2017Современное состояние экономики США, структура валового внутреннего продукта. Особенности автомобильной промышленности. Прогнозирование производства легковых автомобилей: методы скользящей средней, экспоненциального сглаживания, наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 01.11.2016Построение поля корреляции для заданной зависимости. Определение уравнения регрессии степенной формы и интерпретация параметров. Вычисление индекса корреляции и его основной смысл. Средняя ошибка аппроксимации. Расчет стандартной ошибки регрессии.
задача, добавлен 27.11.2013Спецификация эконометрической модели. Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи метода наименьших квадратов. Проверка статистической значимости эконометрической модели. Системы уравнений, используемых в эконометрике.
шпаргалка, добавлен 10.03.2017Сетевое планирование и управление. Оптимизация сетевого графика. Анализ корреляционного поля. Проведение оценки параметров модели, используя метод наименьших квадратов. Особенности теории игр. Применение критерий Гурвица для определения стратегии фирмы.
контрольная работа, добавлен 29.01.2010Определение эконометрики, ее основные задачи, экономико-математические модели и переменные. Принципы спецификации эконометрических моделей и их формы. Примеры спецификации и преобразования к приведенной форме моделей в задачах управления экономикой.
презентация, добавлен 26.01.2015Прогнозирование численности населения города с использованием метода скользящей средней, экспоненциального сглаживания и наименьших квадратов. Построение графиков расчетных показателей. Расчет ошибок полученных прогнозов при применении каждого метода.
контрольная работа, добавлен 01.10.2015Линейная регрессия как используемая в статистике регрессионная модель зависимости одной переменной у от другой или нескольких других переменных х с линейной функцией зависимости. Использование матричных методов. Вычисление коэффициента корреляции.
контрольная работа, добавлен 16.02.2015Прогнозирование академической успеваемости студентов. Использование балльно-рейтинговой системы оценки успеваемости студентов. Использование дискриминантных моделей для прогнозирования. Вычисления на основе модели. Вычисление коэффициента корреляции.
статья, добавлен 17.02.2019Методология построения динамических моделей микроэкономики. Регрессионные модели, экстраполирующие закономерности изменения статистических данных по показателям. Многофакторные временные модели. Зависимость объема перевозок от числа транспортных средств.
курсовая работа, добавлен 28.10.2013Понятие и история зарубежной эконометрики. Развитие статистики и эконометрики в России. Специфика моделей и эмпирических данных в экономике. Начальное описание предмета эконометрики и ее задач. Применение и сущность метода взвешенной скользящей средней.
дипломная работа, добавлен 29.09.2017Линейная и нелинейная регрессия. Корреляционно-регрессионный анализ в статистике. Уравнение и коэффициенты регрессии. Цели и задачи статистической информации. Адекватность моделей, построенных на основе уравнения регрессии. Законы и принципы статистики.
контрольная работа, добавлен 06.11.2020Неопределенность и современные методы прогнозирования экономических показателей. Комбинирование различных методов прогнозирования. Задания весов с помощью компьютерных программ. Построение прогнозов с помощью линейных и нелинейных методов исследования.
дипломная работа, добавлен 02.04.2016Понятие имитационной модели и моделирования. Расчет показателей динамики развития экономических процессов. Сезонный временной ряд. Оценка адекватности и точности трендовых моделей. Прогнозирование экономических показателей на основе трендовых моделей.
курсовая работа, добавлен 05.06.2012Знакомство с экономико-математическими методами, применяемыми в анализе хозяйственной деятельности. Основные особенности принципов построения моделей в экономике. Стохастический анализ как метод решения широкого класса задач статистического оценивания.
контрольная работа, добавлен 27.03.2013Вычисление точечных оценок для математического ожидания, дисперсии и среднеквадратического отклонения показателей. Определение парного коэффициента линейной корреляции и порядок проверки его значимости. Нахождение и решение уравнения линейной регрессии.
контрольная работа, добавлен 10.03.2016Эконометрический расчет максимального дохода от продаж, исходя из данных общей стоимости товара и количества его проданных единиц. Построение линейной модели оптимальной цены. Формульное вычисление параметров модели с помощью наименьших квадратов.
задача, добавлен 28.01.2014Параметры уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера. Прогнозирование среднего значения показателя. Коэффициенты детерминации и средние ошибки аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 14.01.2015Обзор областей возможного применения логистической регрессии. Построение модели прогнозирования движения цены акций на бирже. Преобразование данных для улучшения качества модели. Анализ закономерностей и прогнозирование движения рынка, потока клиентов.
статья, добавлен 17.08.2018Цели и задачи эконометрики. Этапы процесса моделирования. Спецификация модели как подробное описание поведения объекта на математическом языке. Основные принципы спецификации модели. Понятие фиктивной переменной. Спецификация моделей временных рядов.
контрольная работа, добавлен 08.02.2011