Лекция — категория Эконометрика: 1 Страница

Материала по категории - Эконометрика на сайте Лекция всего: 236 страниц.

---

Определение размера площади возможного пожара Понятие автокорреляции. Методы ее обнаружения и устранения ГЛАВА 2. ПАРНЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ АБСОЛЮТНЫЕ И ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ. ВЫЧИСЛЕНИЕ СРЕДНИХ ЗНАЧЕНИЙ ОТНОСИТЕЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ. Влияние отдельных факторов на результативную переменную. Понятие мультиколлинеарности. Способы ее обнаружения и методы устранения Домашняя контрольная работа по эконометрике Понятие о множественной регрессии. Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР). Определение параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов. Проблема гетероскедастичности. Её экономические причины и методы выявления. Линейная модель парной регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойство оценок МНК. Тема № 8. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК) Оценка общего качества уравнения множественной регрессии Формирование регрессионных моделей на компьютере с помощью ППП Excel Тема № 2. Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии Метод наименьших квадратов используется для оценивания . . . Одним из подходов к выявлению мультиколлинеарности в Методы решения систем эконометрических уравнений Временные ряды и их характеристики Практическая работа №1. Решение задач эконометрики с применением парной линейной регрессии Атрибутивный, или качественный, фактор, представленный Индекс корреляции, теоретическое корреляционное отношение. Коэффициент детерминации для нелинейных моделей. Применение МНК для нелинейных моделей. Показатели качества уравнения парной регрессии С помощью какого критерия оценивается значимость коэффициентов регрессии? Стандартная ошибка уравнения регрессии. Оценка статистической значимости показателей корреляции, параметров уравнения регрессии. Дисперсионный анализ. Критерии Фишера и Стьюдента. Тема № 14. Виды нелинейных уравнений регрессии Определение эконометрики. Взаимосвязь с другими науками. Системы одновременных регрессионных уравнений Обобщенный метод наименьших квадратов. (ОМНК). Прогнозирование. Доверительный интервал прогноза. Показатели тесноты связи факторов с результатом. Доверительные интервалы коэффициентов регрессии и дисперсии возмущений Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Значимость коэффициентов регрессии проверяется по критерию Тема 1. Линейные однофакторные регрессионные Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии Понятие о функциональной, статистической и корреляционных связях. Основные задачи корреляционно-регрессионного анализа. Оценка качества модели множественной регрессии: F-критерий Фишера, t-критерий Стьюдента. Мультиколлинеарность. Методы устранения мультиколлинеарности. Гомоскедастичность подразумевает . . . Модели с распределенным лагом – определение параметров и их интерпретация Методы обнаружения гетероскедастичности Нахождение доверительных интервалов для коэффициентов регрессионной модели Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. Современные проблемы экономической науки. Тема № 5. Оценка параметров линейных уравнений регрессии Определение эконометрики. Взаимосвязь с другими науками. Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Эконометрика и экономико-математические методы. Тема № 11. Проверка статистической значимости эконометрической модели Оценка моделей с распределенными лагами Проверка значимости и подбор модели с использованием коэффициентов детерминации. Информационные критерии Уравнение регрессии, его смысл и назначение. Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии. коэффициентов уравнения множественной регрессии Оценка параметров регрессионной модели Системы одновременных уравнений. Измерение и интерпретация случайной составляющей. Сглаживание ряда методом скользящего среднего Метод наименьших квадратов (МНК). Проверка статистических гипотез о значениях коэффициентов Модели множественной регрессии и анализ показателей тесноты связи ПРИМЕНЕНИЕ ИНДЕКСОВ В ЭКОНОМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ Формирование нелинейных однофакторных регрессионных моделей на компьютере с помощью ППП Excel Оценка параметров линейного уравнения Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок на основе МНК Спецификация переменных в уравнение регрессии. Ошибки спецификации. Гиперболическая и логарифмическая регрессии. Полиномиальная и кусочно-полиномиальная регрессия. Анализ общего качества уравнения регрессии. Глава 3. Предпосылки метода наименьших квадратов Проверка гипотезы о некоррелированности остатков Характеристики точности оценок коэффициентов регрессии Измерение тесноты связи между результативным и факторными признаками. Гетероскедастичные и автокоррелированные остатки в линейных регрессионных моделях. Статистические свойства оценок метода наименьших квадратов. Анализ влияния отдельных факторных признаков на результативный признак. Практическая работа №6. Одновременные уравнения Чем собственно занимается эконометрист? ВАРИАЦИОННЫЙ РЯД, ПОЛИГОН И ГИСТОГРАММА Тема 3. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация ГЛАВА 7. СИСТЕМЫ ОДНОВРЕМЕННЫХ Множественная линейная регрессия Прогнозирование в регрессионных моделях Характеристика временных рядов. Определение тренда в динамическом ряду экономических показателей. Определение размера эксплуатационных расходов Проверка значимости структурных изменений временного ряда Соотношения между экономическими переменными. Оценивание значимости уравнения регрессии Имеются данные о рынке строящегося жилья в Санкт-Петербурге (по состоянию на декабрь 2006 г.). Изучение теоретического материала Некоторые законы распределений случайных величин Описание связей между макроэкономическими переменными. Семинар 8. Методы оценки параметров структурной формы модели Цель и задачи выполнения курсового проекта ТЕМА 5. Задачи экономического анализа, решаемыена основе регрессионных эконометрических моделей ГЛАВА 6. МОДЕЛИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ Доверительные интервалы для коэффициентов: реальные статистические данные Обобщенный метод наименьших квадратов. Метод Главных Компонент. Функциональная, статистическая и корреляционная Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина -Уотсона Уравнение парной линейной регрессии Оценка и интерпретация параметров. Динамические эконометрические модели ОРГАНИЗАЦИЯ И ВИДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ Статистические гипотезы и их проверка Обобщенный метод наименьших квадратов. Суть метода Главных Компонент. Решение типовых задач в среде Excel Оценка параметров линейной регрессии Раздел 1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях ГЛАВА 1. БАЗОВЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ Проверка значимости параметров множественной линейной регрессии с использованием f-критериев Предмет, метод и задачи курса «Эконометрика». Парная регрессия и корреляция Показатели измерения тесноты и силы связи Казанский (ПРИВОЛЖСКИЙ) ФЕДЕРАЛЬНЫЙ унивеситет Оценивание параметров и свойства выборочных оценок Вероятность, случайное событие, случайная величина ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ В ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ Статистические гипотезы о значениях коэффициентов Тема 5. Задачи экономического анализа, решаемые Кафедра экономической теории и предпринимательства Имеются данные о строящемся жилье в Санкт-Петербурге (по состоянию на январь 2012 г.). Выявление структуры временного ряда ГРУППИРОВКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ Оценивание значимости качественных признаков при исследовании пространственных выборок Множественной линейной регрессии Построение мультипликативной модели временного ряда. ГЛАВА 3. МОДЕЛЬ МНОЖЕСТВЕННОЙ Нормативно-правовые источники Оценка статистической значимости параметров уравнения регрессии. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К РЕШЕНИЮ КОНТРОЛЬНЫХ ЗАДАНИЙ Моделирование и анализ многомерных временных рядов Автокорреляция уровней временного ряда Глава 4. Предпосылки метода наименьших квадратов Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона СИСТЕМЫ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ Регрессионные модели с переменной структурой Структурная и приведенная формы модели Моделирование сезонных колебаний II. МОДЕЛЬ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ Оценка существенности параметров линейной Глава 1. Теоретические аспекты исследования Интервалы прогноза по линейному уравнению Оценка степени тесноты связи между количественными переменными. Методы анализа и прогнозирования временных рядов Уравнение регрессии, его смысл и назначение. Выбор типа математической функции при построении уравнения ОБЩИЕ УКАЗАНИЯ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ КОНТРОЛЬНЫХ ЗАДАНИЙ ЛИНЕЙНЫЙ ПАРНЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ С гетероскедастичными остатками В многомерных временных рядах Метод ЖОК оценки результатов взаимовлияний факторов Применение МНК для нелинейных моделей. Оценивание длины периоды и периодической составляющей И показатели качества регрессии Фиктивные переменные в регрессионных моделях Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК) Применение систем эконометрических уравнений Программа курса, методические указания для Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда Результаты эмпирического анализа Выборочная ковариация. Выборочная дисперсия. Коэффициент корреляции Перечень вопросов, выносимых на государственный экзамен ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Информационные таможенные технологии Оценивание моделей и типы зависимостей Секция 9. Роль права в деятельности транспортного комплекса Российской Федерации Апреля, конференц-зал библиотеки (ауд. 170704) Кафедра экономики таможенного дела. Государственной итоговой аттестации Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели методом исключения Секретарь – Кислов Денис Алексеевич, доцент кафедры радиофизики и электроники, к.ф.-м.н. Оценка влияния факторов, включенных в модель, на объем реализации РАСПИСАНИЕ учебных консультаций ИСГЗ по ЗДО СЕКЦИЯ 12. ТЕХНОЛОГИЯ МАШИНОСТРОЕНИЯ На 2014/15 уч. год, с 19  по 28 января 2015 г. Регистрация участников конференции. 11.20 – открытие конференции Построение линейного уравнения тренда роста балансовой стоимости имущества ОАО «Сургутнефтега» Экономическая оценка рисков Руководитель секции – Шлейников Вячеслав Борисович, доцент кафедры электро- и теплоэнергетики, к.т.н. Проректор по учебной работе. С.А. Корольков К государственному экзамену. Основная литература ИНСТИТУТА УПРАВЛЕНИЯ И РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ (дополнительное расписание) Краткая характеристика ОАО «Сургутнефтегаз» Кафедра экономико-управленческих дисциплин Оценка качества модели регрессии Регрессионный анализ в EXCEL Кафедра Математика и информатика МОРФОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД В ТЕХНИКЕ. Деятельности и таможенные платежи Корреляционный анализ данных Показатели и критерии оценки результатов сдачи Случайные переменные (величины) Цель и задачи государственной итоговой аттестации Генеральная совокупность и ее числовые характеристики Способы оценивания характеристик случайной величины и оценки Построение иерархической содержательной модели исследуемой системы Тема 10. Характеристики и модели временных рядов Справочные материалы для выполнения расчетов Распределение проверяемых компетенций и дисциплин Модель парной линейной регрессии Аналитическое выравнивание временных рядов, оценка параметров уравнения тренда Метод наименьших квадратов (МНК) Тема 5. Линейная модель множественной регрессии Расчет параметров уравнения тренда Вероятность в непрерывном случае Объект системного проектирования – «Автошкола». Корреляционный анализ. Уравнение парной регрессии Формулы, используемые при регрессионном анализе Использование фиктивных переменных в моделях с временными рядами Тема 14. Нелинейные модели регрессии и линеаризация Раздел 1. Технико-экономическая характеристика работы пассажирской станции Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация Коэффициент корреляции, коэффициент детерминации, корреляционное отношение Культура речи и деловое общение. Безопасность жизнедеятельности выполнения выпускной квалификационной работы Показатели и критерии оценки выполнения и результатов защиты выпускной квалификационной работы Особенности практического применения регрессионных моделей. Тема 16. Модели с лаговыми переменными и проблема мультиколлинеарности Тема 2. Линейная модель парной регрессии Тема 12. Показатели качества регрессии Мультиколлинеарность и методы ее устранения Оценивание коэффициентов КЛММР Взаимосвязь эконометрики с экономической теорией, статистикой и экономико-математическими методами Основные цели и задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа Тема 1. Эконометрика, её задачи и методы Оценка статистической значимости регрессии Интерпретация уравнения регрессии Парная и частная корреляция в КЛММР Парная регрессия и метод наименьших квадратов Данные для расчета модели с фиктивной переменной Тема. Линейная модель множественной регрессии Тема. Система эконометрических уравнений Построение степенной модели парной регрессии Проверка гомоскедастичности дисперсии по критерию Бартлетта Области применения эконометрических моделей Эконометрический анализ взаимосвязанных временных рядов Статистический анализ финансово - производственных показателей Тема 4. Множественная регрессия. Регрессии нелинейные по оцениваемым параметрам Основные производственные и финансовые показатели деятельности компании Техническая оснащённость станции Тема: «Линейная модель множественной регрессии».

---