
- •«050509-Қаржы», «050508-Есеп және аудит» мамандықтары бойынша студенттерге арналған
- •Оқу бағдарламасы (Syllabus)
- •Астана-2012
- •1.1. Оқытушы жөнінде мәлімет:
- •1.2. Ғылыми қызығушылығы:
- •1.4. Оқу пәнінің сипаттамасы.
- •2. Пререквизиттер:
- •4. Эконометрика бойынша оқу - әдістемелік материал:
- •4.1. Эконометрика бойынша дәріс сабағының тақырыптары:
- •4.2. Пратикалық сабақтардың тапқырыптары
- •Бағалау бойынша мәлімет
- •6. Оқу пәнінің жүргізілу саясаты.
- •Пәннің оқу-әдістемелік қамтамассыз етілу картасы
- •Глоссарий
- •Дәріс кешені
- •1 Ықтималдықтар теориясы мен математикалық статистика түсініктері
- •1.1 Оқиғалар. Оқиғаның ықтималдығы
- •1.2 Кездейсоқ шама
- •1.3 Кездейсоқ шаманың сандық сипаттамалары
- •1.4 Кездейсоқ шамалардың үлестіру заңдары
- •1.5 Кездейсоқ шамалардың өзара байланысы
- •2 Ең кіші квадрат әдісі
- •2.1 Регрессиялық талдау ұғымы
- •2.2 Қос сызықтық регрессия
- •2.3 Ең кіші квадраттар әдісі
- •3 Көптік сызықтық регрессия
- •4 Көптік сызықтық регрессияның классикалық моделі
- •5 Детерминация коэффициенті
- •6 Айнымалылар спецификациясы. Дербес корреляция.
- •7 Сызықтық емес эконометрикалық моделдер
- •8 Мультиколлинеарлық құбылыс
- •8.1 Мультиколлинеарлықты анықтау
- •8.2 Мультиколлинеарлықты жою
- •9 Гетероскедастикалылық
- •10 Динамикалық қатар
- •§2.2. Берілген қисық сызықты құру және тегістеу.
- •2. Уақыттық қатарды соңғы айырмалар әдісі арқылы тегістеу.
- •Практикалық сабақтың әдістемелік нұсқаулығы және тематикалық жоспары
- •2 Практикалық сабақ. Статистикалық гипотезаны тексеру
- •3 Практикалық сабақ. Бағалаудың статистикалық қасиеті
- •4 Практикалық сабақ. Сызықтық жұптық регрессия үшін ең кіші квадраттар әдісі
- •5 Практикалық сабақ. Сызықтық регрессия. Таңдаманың коварациясы және коррелияциясы. Сызықтық корреляция. Көптік регрессияның классикалық моделі.
- •6 Практикалық сабақ. Көптік сызықтық регрессия моделі
- •Трендтер негізінде экономикалық көрсеткішке талдау және болжау жасау технологиясы.
- •Трендтермен жұмыс атқаруға арналған Excel-дің аспаптық тәсілдері.
- •Әдебиеттер:
- •Әдебиеттер:
- •Жұп регрессия теңдеуі арқылы көрсеткішке талдау және болжау жүргізу технологиясы.
- •Жұмыстың мақсаты: “ Көпфакторлы модельдің параметрлерін ауытқулар арқылы анықтау ”
- •Жұпты корреляцияның rjtε1t, rjtε2t, rjtε2t коэффициенттерінің мәндері алда анықталынып қойған. (22) жүйедегі символдарды сандық мәндермен ауыстырып, қарапайым теңдеулер жүйесін жазамыз.
- •Зертханалық жұмыс №6
- •«Ең жақсы» модельді таңдап алу ”
- •Қысқаша теориялық бөлім.
- •1 Қадам. Алғашқы берілгендерді дайындау.
- •Көпмүшелі статистикалық мәнділігін тексеру
- •Әдебиеттер:
- •Соөж жұмысының тапсырмалары
- •Соөж 5. Сызықтық регрессия көптрік моделі
- •8. Таралудың эмперикалық функциясын сал
- •9. Асимметрияны және эксцессті көбейту әдісімен тап
- •Студенттердің өзіндік жұмысының әдістемелік нұсқаулығы мен тапсырмалары
- •1. Сөж мақсаты мен міндеттері:
- •Экономикалық көрсеткіштер арасындағы уақыттық лагты ескере отырып болжау және талдау жасау.
- •«Экономика және менеджмент» кафедрасы бойынша мамандандырылған аудиториялар, кабинеттер, лабораториялар тізімі
3 Практикалық сабақ. Бағалаудың статистикалық қасиеті
1. Бағалаудың статистикалық қасиеті (теориялық митариалды ауызша сұрау)
2. орта таңдау мен дисперсияны қосу әдісімен табу. (практикада есеп шығару).
Таңдау тең қадамды варианталар және оған сәйкес жиліктер арқылы берілсін. Бұл жағдайда орта таңдау мен дисперсияны келесі формула арқылы табамыз:
=
h
+ C
= [
- (
)
]
h
.
Қосу
әдісі бойынша бірінші және екінші ретті
шартты моменттерді келесі формула
арқылы есептейміз:
,
,
мұндағы
,
,
.
Мысал 3. Көлемі n =100 таңдау таралуының орта таңдамасы мен дисперсиясын тап
48 52 56 60 64 68 72 76 80 84
2 4 6 8 12 30 18 8 7 5
Шешуі: Келесі кестені құрамыз:
1 |
2 |
3 |
4 |
|
|
|
|
48 |
2 |
2 |
2 |
52 |
4 |
6 |
8 |
56 |
6 |
12 |
20 |
60 |
8 |
20 |
40 |
64 |
12 |
32 |
0 |
68 |
30 |
0 |
0 |
72 |
18 |
38 |
0 |
76 |
8 |
20 |
37 |
80 |
7 |
12 |
17 |
84 |
5 |
5 |
5 |
|
N=100 |
|
|
табамыз
Бірінші және екінші шартты моменттерді табамыз:
.
Қадамы h=4 және жалған ноль С=68;
= h + C=0,03 · 4 + 68 = 68,12;
= [ - ( ) ] h =[4,05 – 0,03 ] · 4 =64,78.
4 Практикалық сабақ. Сызықтық жұптық регрессия үшін ең кіші квадраттар әдісі
1. Сызықтық жұптық регрессия үшін ең кіші квадраттар әдісі (теориялық материалды ауызша сұрау)
2. Ең кіші квадраттар әдісі. Түзу сызық бойынша аппроксимация. (есеп шығару).
Жиындық регрессия моделінде қос сызықтық регрессия үшін пайдаланылатын ең кіші квадраттар әдісінің жалпылама түрі қолданылады. Бағаланған жиындық сызықтық регрессия теңдеуі
(3)
осындай теңдеуді барлық бақылаулар үшін жазайық
(4)
Бағаланған жиындық сызықтық регрессия теңдеуі матрицалық түрде былай жазылады
(5)
мұнда -тік жолдар. Жоғары индекс әріпі транспонирленген матрица екенін көрсетеді. Тәуелді айнымалы тің нақты мәндері және оның (3) теңдеуімен анықталған сәйкес мәндерінен ауытқуын анықтаймыз
Ең кіші квадраттар әдісі ауытқулардың квадраттарының қосындысының минимум шартынан (2) теңдеудің коэффициенттерін анықтауға негізделген
Матрицалардың қасиеттерін пайдаланып,
матрицасының тік жолдары сызықтық тәуелсіз болса, онда кері матрица болады және регрессия теңдеуінің коэффициенті векторының бағасын келесі формула бойынша табуға болады
Мысал 4. У тің Х ке қатынасын келесі кесте арқылы берілсін:
Х |
-2 |
-1 |
0 |
1 |
2 |
3 |
У |
2,5 |
2 |
3,5 |
4 |
4,5 |
5 |
« EXSEL»
программасын пайдаланып және
екенін
біле отырып,
осы
қатынастың параметрлерін тап.
Шешуі. а және в параметрлерін ең кіші квадраттар әдісі бойынша табамыз. Бұл коэффициенттер келесі кесте арқылы табылады:
|
|
|
|
-2 |
2,5 |
4 |
-5 |
-1 |
2 |
1 |
-2 |
0 |
3,5 |
0 |
0 |
1 |
4 |
1 |
4 |
2 |
4,5 |
4 |
9 |
3 |
5 |
9 |
15 |
|
|
|
|
Келесі жүйені шешеміз:
Бұдан
.
Сонда
регрессия теңдеуі
.