
- •Содержание
- •1. Модели временных рядов
- •1. Постановочный
- •2.Модели адаптивного сглаживания. Экспоненциальное сглаживание. Теорема Брауна.
- •Экспоненциальное сглаживание.
- •Теорема Брауна.
- •Задание 1
- •Решение
- •1.1. Методом наименьших квадратов найдем оценки линейного уравнения регрессии: .
- •1.2. С помощью коэффициентов парной корреляции проанализируем тесноту линейной связи между доходностью на акцию и доходностью на фондовый индекс .
- •Задание 2
- •Решение
- •2.1. По методу наименьших квадратов находим оценки коэффициентов множественной линейной регрессионной модели
- •2.2. Проверим статистическую значимость параметров и уравнения множественной регрессии с надёжностью 0,95.
- •2.3. Рассчитаем точечный и интервальный прогноз
- •Задание 3
- •3.1. По методу наименьших квадратов находим оценки коэффициентов множественной линейной регрессионной модели
- •3.2. Проверим статистическую значимость параметров и уравнения множественной регрессии с надёжностью 0,95.
- •3.3. Рассчитаем точечный и интервальный прогноз
- •Задание 4
- •1. Линейную трендовую модель строим с помощью надстройки excel «Анализ данных… Регрессия»:
- •Задание 5
- •Список литературы
Содержание
1. Содержание и область исследования эконометрики. Регрессионный анализ как инструмент анализа и прогнозирования экономических явлений. Модели эконометрики. Типы данных. Этапы экономического исследования…………………………………………..2
2.Модели адаптивного сглаживания. Экспоненциальное сглаживание. Теорема Брауна………………………………………………………………….9
Задание 1….…………………………………………………………………….13
Задание 2 ……………………………………………………………………...…18
Задание 3…………………………………………………………………………23
Задание 4…………………………………………………………………………28
Задание 5…………………………………………………………………………35
Список используемой литературы……………………………………………..40
1. Содержание и область исследования эконометрики. Регрессионный анализ как инструмент анализа и прогнозирования экономических явлений. Модели эконометрики. Типы данных. Этапы экономического исследования.
Эконометрика - это наука, в которой на базе реальных статистических данных строятся, анализируются и совершенствуются математические модели реальных экономических явлений.
Появление эконометрики связано с междисциплинарным подходом к изучению экономики. Эта наука возникла на стыке трех областей знания:
экономической теории;
математической экономики;
экономической и математической статистики.
Предмет исследования эконометрики - экономические явления. Но в отличие от экономической теории эконометрика делает упор на количественные, а не на качественные аспекты этих явлений. Например, экономическая теория утверждает, что спрос на товар с ростом его цены убывает. Но при этом практически неисследованным остается вопрос, как быстро и по какому закону происходит это убывание. Эконометрика отвечает на этот вопрос для каждого конкретного случая.
Изучение экономических процессов (взаимосвязей) в эконометрике осуществляется через математические (эконометрические) модели. В этом видится ее родство с математической экономикой. Но если математическая экономика строит и анализирует эти модели без использования реальных числовых значений, то эконометрика концентрируется на изучении моделей на базе эмпирических данных.
Одной из основных задач экономической статистики является сбор, обработка и представление экономических данных в наглядной форме: в виде таблиц, графиков, диаграмм. Эконометрика также активно пользуется этим инструментарием, но идет дальше, применяя его для анализа экономических взаимосвязей и прогнозирования.
Мощным инструментом эконометрических исследований является аппарат математической статистики. Действительно, большинство экономических показателей носит характер случайных величин, предсказать точные значения которых практически невозможно. Связи между экономическими показателями обычно не носят строгий функциональный характер, а допускают наличие каких-либо случайных отклонений (особенно это касается макроэкономических данных). Вследствие этого использование методов математической статистики в эконометрике естественно и обосновано. Однако в силу специфики получения статистических данных в экономике (например, в экономике невозможно проведение управляемого эксперимента) эконометристам приходится использовать свои собственные наработки и специальные приемы анализа, которые в математической статистике не встречаются.
Развитие компьютерных систем и специальных прикладных программ, совершенствование методов анализа сделали эконометрику мощнейшим инструментом экономических исследований.
В классическом курсе эконометрики рассматривается два типа выборочных данных: пространственные данные и временные данные.
_ В экономике под пространственной выборкой понимают набор показателей экономических переменных, полученный в данный момент времени. О пространственной выборке имеет смысл говорить в том случае, когда все наблюдения получены примерно в неизменных условиях, то есть представляют собой набор независимых выборочных данных из некоторой генеральной совокупности. Например, набор сведении по разным фирмам (объем производства, численность работников, размер основных производственных фондов), данные об объеме, ценах потребления некоторого товара по потребителям и т. д.
Временными данными является набор сведений, характеризующий один и тот же объект, но за разные периоды или моменты времени. Примером временных данных могут быть ежеквартальные данные о средней заработной плате, индексе потребительских цен, числе занятых за последние годы или, например, ежедневный курс доллара или евро на ММВБ. Отличительной особенностью временных данных является то, что они естественным образом упорядочены по времени.
Можно выделить три основных класса моделей, которые используются в эконометрических исследованиях.