
- •1.Понятие и практическое значение эконометрики
- •2.Связь эконометрики с другими областями научного знания
- •3.Структура дисциплины эконометрика
- •4.Моделирование парных связей: понятие, принципы, последовательность операций
- •5.Парная регрессия в условиях линейной связи, порядок расчетов и интерпретация параметров.
- •6.Парная корреляция в условиях линейной связи, порядок расчетов и интерпретация параметров.
- •7. Методы оценки кач-ва (сюда входит 8,9,10 вопросы)
- •10.Оценка стат.Значимости параметров эконометрич.Модели на основе кр.Стьюдента
- •11. Точечный и интервальный прогнозы на основе модели парной линейной регрессии
- •13. Коэф.Эластичности при парной линейной связи.
- •14. Последовательные этапы построения модели множественной регрессии
- •17. Натуральная и стандартизированная формы модели множественной регрессии
- •19. Показатели силы связи в модели множественной регресии в абсолютной и относительной форме
- •20. Коэффициент множественной корреляции и детерминации
- •21. Коэффициенты частной корреляции, техника их расчета в двухфакторной модели
- •22. Оценка Значимости Уравнения Множественной Регрессии
- •25. Понятие и виды систем эконометрических уравнений.
- •26. Идентификация системы одновременных эконометрических ур-ний.
- •27. Структурная и приведённая формы системы одновременных ур-ний.
- •28. Оценивание параметров системы одновременных уравнений косвенным методом наименьших квадратов.(кмнк)
- •29. Пошаговый метод наименьших квадратов
- •30.Понятие временного ряда.
- •Автокорреляция уровней временного ряда и методы ее оценки (лекц)
- •Коэффициент автокорреляции уравнений первого порядка, второго порядка (лекц)
- •Автокорреляционная функция и коррелограмма (лекц)
- •Порядок расчета и интерпретация параметров линейного уравнения тренда
- •36. Прогнозирование на основе модели тренда
- •37.Модели тренда на основе нелинейных функций
- •38. Аддитивная модель сезонной компоненты временного ряда
- •39.Методы выравнивания временного ряда с периодической (сезонной) компонентой
- •40. Мультипликативная модель сезонной компоненты временного ряда
- •41. Коэффициенты сезонности (исходные, средние, средние скорректированные)
- •42. Критерий Дарбина –Уотсона
3.Структура дисциплины эконометрика
В рамках изучения дисциплины рассматриваются 4 направления:
1)анализ парных причинно-следственных связей xy
2)моделирование множественных связей одного следствия с комплексом факторов
X
1
Х2
Х3 y
…
Хn
3)комплексный анализ связей нескольких факторов и нескольких следствий
X
1
Y1
X
2
Y2
X3 Y3
… …
Xn Yn
4)Xi, Yi, Ti – появляется фактор времени. Любое направленное моделирование по своему содержанию ориентировано на решение следующих задач: обоснование выбора переменных(зависимых и независимых, включенных в модель); выбор функции, соответствующий форме связи(связь может быть линейная, нелинейная); измерение силы связи между переменными; определение тесноты связи; оценка существенности(статистическая значимость) полученных параметров; прогнозирование на основе построенной модели.
Данный перечень задач решается разными способами при разных направлениях эконометрического анализа.
4.Моделирование парных связей: понятие, принципы, последовательность операций
Парными называются связи, в которых анализ ограничен влиянием только одного фактора на изучаемое следствие. При данном анализе, как и при других направлениях эконометрических исследований, построение модели осуществляется в следующей последовательности операций:
1)постановочная операция
Ее цель – сформулировать задачу, решаемую методом моделирования. Эта задача формируется на основе положений эконом теории и отраслевой экономической науки, изучающей определенную область общественной жизни, таким образом, итогом постановочного этапа является строгая постановочная формулировка исследуемой проблемы.
2)априорный этап
Он представлен теоретическим анализом проблемы. Результатом этого этапа являются научные гипотезы о механизмах и тенденциях связей. В ходе последующего моделирования эти гипотезы будут либо отклонены, либо подтверждены с уточнением в форме рядов количественных параметров.
Гипотезы уточняют задачи анализа и помогают разработать стратегию исследования.
3)параметризация – выбор конкретного вида математической модели. Такой выбор может осуществляться несколькими способами и их сочетанием. Здесь могут присутствовать: логический анализ, анализ предварит сформированной информации в виде графиков или элементарных показателей.
4)информационный
Должны собрать исходную информацию. Решаются такие вопросы как выбор даты, определение границ территории и определение полноты охвата изучаемой совокупности (сплошной учет всех единиц или выборочный учет, но тогда нужно определить вид выборки так, чтобы объем выборки и вид выборки обеспечивали нужный уровень репрезентативных данных).
N ед наблюд Xi Yi
5)идентификация модели
Fi a=
b=
rxy=
6)версификация модели – оценка статистич значимости построенной модели, то есть степени соответствия практическим данным.
Существует несколько приемов версификации. Они оценивают или достоверность модели в целом, или достоверность отдельных параметров.
7)если модель признана статистич значимой, то можно составлять прогноз (долгоср, среднеср, прямая экстраполяция, ожидаемое значение параметров модели).
Прогноз может быть точечным и интервальным.
Точечный прогноз предполагает, что данный вариант включает единственное значение прогнозируемого показателя. Например, через 6 месяцев цены на фотоаппараты вырастут на 10%. Интервальный прогноз – это такое предсказание будущего, в котором предлагается некоторый интервал, диапазон значений прогнозируемого показателя. Например, через 6 месяцев цены на фотоаппараты вырастут на 10-15%.
Точечный прогноз — это одно число для одного периода времени. Например, если требуется спрогнозировать объем продаж мороженого в декабре, точечным прогнозом будет число проданных упаковок в этом месяце. Интервальный прогноз — это два числа для одного периода времени: верхняя и нижняя граница прогноза.
Принципы построения модели:
Выбор модели должен быть научно обоснован. Должно быть обеспечено подлежащее качество исходных данных, информация должна соответствовать запросам пользователей; результат моделирования (если это незасекреченная информация) должен быть общедоступен для заинтересованных лиц и своевременно представлен им.