Лекция — категория Эконометрика: 1 Страница

Материала по категории - Эконометрика на сайте Лекция всего: 288 страниц.

Тема 5. Задачи экономического анализа, решаемые Соотношения между экономическими переменными. Нахождение доверительных интервалов для коэффициентов регрессионной модели Статистические гипотезы о значениях коэффициентов Проверка значимости параметров множественной линейной регрессии с использованием f-критериев Гетероскедастичные и автокоррелированные остатки в линейных регрессионных моделях. Обобщенный метод наименьших квадратов. Суть метода Главных Компонент. Прогнозирование. Доверительный интервал прогноза. Имеются данные о строящемся жилье в Санкт-Петербурге (по состоянию на январь 2012 г.). Модели с распределенным лагом – определение параметров и их интерпретация Методы решения систем эконометрических уравнений ТЕМА 5. Задачи экономического анализа, решаемыена основе регрессионных эконометрических моделей Влияние отдельных факторов на результативную переменную. Изучение теоретического материала Тема 1. Линейные однофакторные регрессионные Измерение и интерпретация случайной составляющей. Оценка и интерпретация параметров. Формирование регрессионных моделей на компьютере с помощью ППП Excel Тема 3. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация Формирование нелинейных однофакторных регрессионных моделей на компьютере с помощью ППП Excel Характеристика временных рядов. Определение тренда в динамическом ряду экономических показателей. Раздел 1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях Семинар 8. Методы оценки параметров структурной формы модели Системы одновременных регрессионных уравнений Современные проблемы экономической науки. Предмет, метод и задачи курса «Эконометрика». Метод наименьших квадратов (МНК). Описание связей между макроэкономическими переменными. Гиперболическая и логарифмическая регрессии. Полиномиальная и кусочно-полиномиальная регрессия. Доверительные интервалы для коэффициентов: реальные статистические данные Проверка статистических гипотез о значениях коэффициентов Проверка значимости и подбор модели с использованием коэффициентов детерминации. Информационные критерии Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. Обобщенный метод наименьших квадратов. Метод Главных Компонент. Измерение тесноты связи между результативным и факторными признаками. Анализ влияния отдельных факторных признаков на результативный признак. Имеются данные о рынке строящегося жилья в Санкт-Петербурге (по состоянию на декабрь 2006 г.). Определение эконометрики. Взаимосвязь с другими науками. Чем собственно занимается эконометрист? Системы одновременных уравнений. Спецификация переменных в уравнение регрессии. Ошибки спецификации. Понятие о функциональной, статистической и корреляционных связях. Основные задачи корреляционно-регрессионного анализа. Уравнение регрессии, его смысл и назначение. Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии. Линейная модель парной регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойство оценок МНК. Стандартная ошибка уравнения регрессии. Оценка статистической значимости показателей корреляции, параметров уравнения регрессии. Дисперсионный анализ. Критерии Фишера и Стьюдента. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Индекс корреляции, теоретическое корреляционное отношение. Коэффициент детерминации для нелинейных моделей. Применение МНК для нелинейных моделей. Понятие о множественной регрессии. Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР). Определение параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов. Оценка качества модели множественной регрессии: F-критерий Фишера, t-критерий Стьюдента. Мультиколлинеарность. Методы устранения мультиколлинеарности. Глава 3. Предпосылки метода наименьших квадратов Проблема гетероскедастичности. Её экономические причины и методы выявления. Обобщенный метод наименьших квадратов. (ОМНК). Домашняя контрольная работа по эконометрике Казанский (ПРИВОЛЖСКИЙ) ФЕДЕРАЛЬНЫЙ унивеситет Парная регрессия и корреляция Показатели качества уравнения парной регрессии Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок на основе МНК Оценка общего качества уравнения множественной регрессии Понятие автокорреляции. Методы ее обнаружения и устранения Методы обнаружения гетероскедастичности Понятие мультиколлинеарности. Способы ее обнаружения и методы устранения Множественная линейная регрессия Тема № 2. Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии Тема № 5. Оценка параметров линейных уравнений регрессии Тема № 8. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК) Тема № 11. Проверка статистической значимости эконометрической модели Тема № 14. Виды нелинейных уравнений регрессии Атрибутивный, или качественный, фактор, представленный Гомоскедастичность подразумевает . . . Значимость коэффициентов регрессии проверяется по критерию Метод наименьших квадратов используется для оценивания . . . Одним из подходов к выявлению мультиколлинеарности в С помощью какого критерия оценивается значимость коэффициентов регрессии? Кафедра экономической теории и предпринимательства Показатели измерения тесноты и силы связи Модели множественной регрессии и анализ показателей тесноты связи ГЛАВА 1. БАЗОВЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ Вероятность, случайное событие, случайная величина Некоторые законы распределений случайных величин Оценивание параметров и свойства выборочных оценок Статистические гипотезы и их проверка ГЛАВА 2. ПАРНЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Функциональная, статистическая и корреляционная Характеристики точности оценок коэффициентов регрессии Анализ общего качества уравнения регрессии. Прогнозирование в регрессионных моделях ГЛАВА 3. МОДЕЛЬ МНОЖЕСТВЕННОЙ Оценка параметров регрессионной модели коэффициентов уравнения множественной регрессии ГЛАВА 6. МОДЕЛИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ Временные ряды и их характеристики Оценка моделей с распределенными лагами ГЛАВА 7. СИСТЕМЫ ОДНОВРЕМЕННЫХ Цель и задачи выполнения курсового проекта Определение размера эксплуатационных расходов Определение размера площади возможного пожара Нормативно-правовые источники ОРГАНИЗАЦИЯ И ВИДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ ГРУППИРОВКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ ВАРИАЦИОННЫЙ РЯД, ПОЛИГОН И ГИСТОГРАММА АБСОЛЮТНЫЕ И ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ. ВЫЧИСЛЕНИЕ СРЕДНИХ ЗНАЧЕНИЙ ОТНОСИТЕЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ. ПРИМЕНЕНИЕ ИНДЕКСОВ В ЭКОНОМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ Практическая работа №1. Решение задач эконометрики с применением парной линейной регрессии Уравнение парной линейной регрессии Оценивание значимости уравнения регрессии Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии Доверительные интервалы коэффициентов регрессии и дисперсии возмущений Проверка гипотезы о некоррелированности остатков Решение типовых задач в среде Excel Сглаживание ряда методом скользящего среднего Оценивание значимости качественных признаков при исследовании пространственных выборок Проверка значимости структурных изменений временного ряда Практическая работа №6. Одновременные уравнения
1 |