- •Предмет, цели и задачи эконометрики. Связь эконометрики с другими областями знаний.
- •Этапы эконометрического исследования и их содержание. Типы выборочных данных.
- •3. Этапы эконометрического исследования и их содержание. Типы выборочных данных.
- •4. Суть метода наименьших квадратов для множественной линейной регрессии.
- •Виды переменных в эконометрическом исследовании. Классы эконометрических моделей.
- •Модели временных рядов.
- •Парный регрессионный анализ. Функция парной регрессии. Причины присутствия в модели случайной составляющей.
- •Гетероскедастичность. Метод Спирмена.
- •10. Определение и свойства выборочного коэффициента парной корреляции rxy. Связь выборочного коэффициента корреляции и коэффициента детерминации для парной линейной регрессии.
- •11. Прогнозирование по уравнению парной линейной регрессии. Точечный прогноз. Интервальные прогнозы для средних и индивидуальных значений результативного признака.
- •Статистические гипотезы и их проверка.
- •13. Доверительные интервалы для параметров парной линейной регрессии.
- •14. Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам уравнения парной линейной регрессии
- •15. Дисперсии и стандартные ошибки эмпирических коэффициентов парной линейной регрессии.
- •16. Проверка общего качества уравнения регрессии на основе проверки значимости коэффициента детерминации r2.
- •17. Нелинейная регрессия и преобразование переменных. Нелинейные модели относительно факторных переменных, но линейные по оцениваемым параметрам. Линеаризация таких моделей.
- •18. Коэффициент детерминации. Его смысл и свойства. Определение и формулы для расчета сумм , , , и .
- •20. Определение и формулы для расчета сумм , , , и . Формулы связи между этими суммами.
- •21.Суть метода наименьших квадратов. Определение и формулы для расчета сумм , , и . Формулы для расчета эмпирических коэффициентов парной линейной регрессии.
- •22. Интервальные прогнозы для средних и индивидуальных значений результативного признака.
- •24. Мультиколлинеарность.
- •26.Классы эконометрических моделей.
- •27.Множественная линейная регрессия. Предпосылки метода наименьших квадратов.
- •Коэффициент детерминации. Его смысл и свойства. Определение и формулы для расчета сумм , , , и .
- •36. Число степеней свободы. Остаточная дисперсия и стандартная ошибка для парной и множественной регрессии.
- •38. Статистические гипотезы и их проверка.
- •39. Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам уравнения парной линейной регрессии.
- •40. Гетероскедастичность. Метод Голдфельдта-Квандта.
- •41. Взвешенный метод наименьших квадратов
- •42. Формула для расчета коэффициентов регрессии в матричном виде.
- •43. Мультиколлинеарность
- •44. Фиктивные переменные.
Предмет, цели и задачи эконометрики. Связь эконометрики с другими областями знаний.
Эконометрика — научная система, цель которой придать конкретное количественное выражение общим качественным закономерностям, обусловленным экономической теорией средствами экономической статистики.
Эконометрика базируется на синтезе экономической теории, математики и статистики.
Цель: эмпирический вывод экономических законов.
Задачи: построение эк. моделей, оценивание их параметров, проверка гипотез о свойствах эк. показателей и формах их связи. Термин Эк-ка бы л введен в 1926 г. норвежским экономистом Фришем. В переводе означает измерения в экономике. Эконом-ка – наука, связанная с эмпирическим выводом эконом. законов. Гл. назначение эк-ки состоит в модельном описании конкретных количественных взаимосвязей, сущ-х между анализир – ми соц. –экон. явлениями.
Методы эк-ки охватывают весь цикл решений экон.-кой задачи, т. е. от ее построения до содержательной интерпретации результатов анализа.
По условию иерархии анализ-й экономич-й системы выделяют
Микроуровень
Мезоуровень
Макроуровень.
Этапы эконометрического исследования и их содержание. Типы выборочных данных.
1) постановочный – набор участвующих в экономической модели переменных
2) априорный – проводится анализ сущности изучаемого объекта, формирование и формализация априорной информации
3) информационный – осуществляется сбор необходимой статистической информации, наблюдаемых значений экономических переменных
4) спецификация модели – построение эконометрической модели для эмпирического анализа
5) идентификация модели – осуществляется статистический анализ модели
6) параметризация модели – оценка параметров построенной модели
7) верификация модели – проверка качества параметров модели и самой модели в целом
8) прогнозирование – составление прогноза и рекомендаций для конкретных эк. явлений по результатам эконометрического моделирования.
Типы выборочных данных:
Пространственные данные – относящиеся к одному и тому же моменту времени данные о каком-либо эк. показателе, характеристика однотипных объектов.
Временные ряды – данные о каких-либо показателях, характеризующие одни и те же объекты в разные моменты времени
Панельные данные – прослеженные во времени пространственные микроэкономические выборки, т.е. они состоят из наблюдений одних и тех же эк. единиц в последовательные моменты времени. Панельные данные содержат 3 измерения: признаки – объекты – время. С их помощью изучают бедность, преступность, оценивают результативность гос. программ в области соц. политики.
3. Этапы эконометрического исследования и их содержание. Типы выборочных данных.
Выделяют следующие этапы эконометрического исследования:
1. Подбор начальной модели (этап спецификации). Он осуществляется на основе экономической теории, предыдущих знаний об объекте исследования, опыта исследователя и его интуиции.
2. Оценка параметров модели на основе имеющихся статистических данных (этап параметризации).
3. Осуществление проверки качества модели (этап верификации).
4. При наличии хотя бы одного неудовлетворительного ответа по какому-либо критерию
модель совершенствуется с целью устранения выявленного недостатка.
5. При положительных ответах по всем критериям модель считается качественной. Она используется для анализа и прогноза объясняемой переменной.
Однако необходимо предостеречь от абсолютизации полученного результата, поскольку даже качественная модель является подгонкой спецификации модели под имеющийся набор данных.
При моделировании экономических процессов используют следующие типы данных:
пространственные данные
Пространственными данными является набор сведений по разным объектам, взятым за один и тот же период или момент времени. Например, набор сведений по разным.
фирмам (объем производства, численность работников, размер основных производственных фондов и пр.).
временные данные
Временными данными является набор сведений, характеризующий один и тот же объект, но за разные периоды или моменты времени. Например, ежеквартальные данные о средней заработной плате, индексе потребительских цен, числе занятых за последние годы, ежедневный курс доллара США. Отличительной особенностью временных данных является то, что они естественным образом упорядочены по времени.