Эконометрика Учебное пособие для экономических специальностей Оглавление

Введение

1. Парная регрессия и корреляция

1.1. Линейная модель парной регрессии и корреляции

2. Множественная регрессия и корреляция

2.1. Спецификация модели. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии

2.2. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок на основе МНК

2.3. Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии

3. Временные ряды

3.1. Моделирование тенденции временного ряда

3.2. Моделирование сезонных колебаний

Приложение 1. Случайные переменные

Приложение 2. Математико-статистические таблицы

Учебное пособие «Эконометрика для экономических специальностей» включает разделы: парная и множественная регрессия, временные ряды.

Учебный материал в пособии разбит на три раздела:

– в первом разделе рассмотрены линейные модели парной регрессии;

– во втором разделе разбирается модель множественной линейной регрессии;

– в третьем разделе рассматриваются модели временных рядов.

По всем разделам представлены варианты контрольных работ. В практикуме для выполнения контрольных заданий рассмотрены типовые задачи.

Пособие предназначено для студентов экономических специальностей дневной, заочной и вечерней форм обучения.

Введение

Эконометрика – одна из базовых дисциплин экономического образования во всем мире.

Эконометрика – это наука, в которой на базе реальных статистических данных строятся и анализируются математические модели реальных экономических явлений и процессов. Одно из направлений эконометрики – построение прогнозов по различным экономическим показателям.

Для описания эконометрической модели весь процесс моделирования разбивается, как правило, на шесть основных этапов:

1-й этап (постановочный) – определение конечных целей моделирования, набора участвующих в модели факторов и показателей, их роли;

2-й этап (априорный) – анализ экономической сущности изучаемого явления, формирование и формализация априорной информации, в частности, относящейся к природе исходных статистических данных и случайных остаточных составляющих;

3-й этап (спецификация) – собственно моделирование, т.е. выбор общего вида модели, в том числе состава и формы входящих в нее связей;

4-й этап (информационный) – сбор необходимой статистической информации, т.е. регистрация значений участвующих в модели факторов и показателей на различных временных или пространственных этапах функционирования изучаемого явления;

5-й этап (идентификация модели) – статистический анализ модели и, в первую очередь, статистическое оценивание неизвестных параметров модели;

6-й этап (верификация модели) – сопоставление реальных и модельных данных, проверка адекватности модели, оценка точности модельных данных.

Эконометрическое моделирование реальных социально-экономических процессов и систем обычно преследует две конечные прикладные цели:

1) прогноз экономических и социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы;

2) имитацию различных возможных исходов социально-экономического развития анализируемой системы.