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
Экономический анализ зависимости цены автомобиля от его возраста и мощности двигателя. Оценка линейных уравнений регрессии методом наименьших квадратов. Ежемесячный объем продаж автомагазина. Проверка моделей на автокорреляцию и мультиколлинеарность.
курсовая работа, добавлен 09.07.2013Цели применения к преобразованным данным обобщенного метода наименьших квадратов. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). Анализ применения фиктивных переменных для функции спроса. Уравнение регрессии с фиктивными переменными.
лекция, добавлен 25.04.2015Содержание классической (парной и множественной), обобщенной моделей линейной регрессии, и методов наименьших квадратов. Анализ временных рядов и систем одновременных уравнений. Аспекты многомерной регрессии: мультиколлинеарность, частная корреляция.
учебное пособие, добавлен 18.12.2015Рассмотрение спецификации моделей множественной регрессии, метода наименьших квадратов для стандартизованного уравнения. Отбор фактор-признаков и выбор уравнения регрессии. Методы вычисления параметров выбранного уравнения множественной регрессии.
статья, добавлен 30.11.2016Статистическая гипотеза о значимости коэффициента функции регрессии. Построение квадратичной модели функции регрессии. Интерполирование функций. Регрессионные модели, нелинейные относительно как неизвестных параметров, так и включенных переменных.
курсовая работа, добавлен 30.11.2014Изучение классической модели линейной регрессии, анализ ее нарушений. Рассмотрение особенностей регрессионных моделей с переменной структурой, нелинейной регрессии. Моделирование одномерных временных рядов. Системы линейных одновременных уравнений.
методичка, добавлен 15.12.2015Модели парной и множественной регрессии. Аспекты множественной регрессии: мультиколлинеарность, фиктивные переменные, частная корреляция. Гетероскедастичность и корреляция по времени. Обобщенный метод наименьших квадратов. Инструментальные переменные.
учебное пособие, добавлен 12.09.2012Методы построения нелинейных регрессионных моделей. Сущность регрессии линейной и нелинейной. Особенности оценки адекватности модели. Применение парной нелинейной регрессии и линеаризации для анализа воздействия инфляции на количество безработных.
курсовая работа, добавлен 24.11.2013Применение моделей кривых роста в экономическом прогнозировании. Оценка параметров логарифмической параболы. Методы выбора кривых роста. Расчет скользящих средних. Статистические методы прогнозирования в экономике. Сущность метода наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 02.03.2012Построение моделей линейной регрессии для сгруппированных данных по методу наименьших квадратов и с использованием коэффициента линейной корреляции. Оценка надежности уравнения регрессии. Распределение статистической выборки в корреляционном поле.
лабораторная работа, добавлен 21.01.2015Порядок построения линейного уравнения парной регрессии. Расчет коэффициента парной корреляции и ошибки аппроксимации. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Модель множественной регрессии. Коэффициент множественной детерминации.
контрольная работа, добавлен 10.12.2013Нелинейная корреляции для парного и множественного уравнений регрессии. Проверка их значимости. Оценка качества построенной модели с помощью средней ошибки аппроксимации. Интервальная оценка функции регрессии и её параметров. Метод наименьших квадратов.
реферат, добавлен 03.01.2013Задачи эконометрики в области социально-экономических исследований. Основные этапы эконометрического моделирования. Классическая и обобщенная линейные модели множественной регрессии. Прогнозирование, основанное на использовании моделей временных рядов.
методичка, добавлен 23.02.2015Оценка коэффициентов линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Расчет доверительных интервалов для теоретических коэффициентов регрессии. Оценка параметров модели с распределенным лагом. Определения коэффициентов, входящих в уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 20.05.2012Определение параметров уравнения линейной регрессии, проверка их значимости с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии; оценка дисперсии остатков. Относительные ошибки аппроксимации прогнозных моделей.
контрольная работа, добавлен 18.09.2013Рассмотрение возможных альтернатив с помощью модели бинарного выбора. Эконометрическое моделирование переменных и гипотез. Статистическая значимость логит- и пробит-моделей выбора. Проверка значимости модели при помощи теста отношения правдоподобия.
реферат, добавлен 26.04.2015Экономическая интерпретация коэффициента регрессии, порядок его расчета. Определение остаточной суммы квадратов и оценка дисперсию остатков. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Построение графика регрессии.
контрольная работа, добавлен 20.01.2014Определение тесноты связи и оценка существенности уравнения регрессии. Виды нелинейных регрессионных моделей, расчет их параметров. Типовые задачи обработки статистических данных. Сущность математического описания связи. Параметры линейной регрессии.
курсовая работа, добавлен 29.12.2011Описание процедуры синтеза моделей корпорации, отличающихся частными критериями взаимосвязи между трендами прошлых показателей и будущими состояниями корпорации в целом. Верификация моделей и прогнозирование состояния корпорации по системе детерминации.
статья, добавлен 28.04.2017Оценка коэффициентов линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Расчет итоговых доверительных интервалов. Прогнозирование потребления при определенном уровне дохода. Рассмотрение коэффициента детерминации, анализ его статистической значимости.
контрольная работа, добавлен 23.12.2013Специфика ценообразования на рынке недвижимости. Факторы влияния на ее стоимость. Модели оценки объектов. Эконометрическое моделирование цен на недвижимость. Построение многофакторных регрессионных моделей стоимости жилья. ARIMA-метод прогнозирования.
курсовая работа, добавлен 28.08.2016Особенности регрессионных моделей как инструментов анализа и прогнозирования экономических явлений. Предназначение, специфика и использование коэффициента детерминации, сущность моделей с распределенным лагом, их интерпретация и определение параметров.
учебное пособие, добавлен 25.05.2016Использование графического метода для наглядного изображения формы связи между изучаемыми экономическими показателями. Линейная парная регрессия и метод наименьших квадратов. Оценка качества уравнения регрессии с помощью ошибки абсолютной аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 09.09.2014Методология стратегического планирования и управления холдингом, теоретические основы автоматизированного системно-когнитивного анализа. Научное исследование холдинга путем создания и исследования его модели. Верификация системно-когнитивных моделей.
статья, добавлен 24.05.2020Характер расположения точек в корреляционном поле. Построение моделей линейной регрессии для несгруппированных данных. Оценка надежности коэффициента корреляции, адекватности уравнения регрессии. Коэффициент детерминации, его смысловое значение.
лабораторная работа, добавлен 21.01.2015