27. Статистическое изучение взаимосвязи рядов динамики

ПЛАН 1

ВВЕДЕНИЕ

1. Специфика статистического изучения взаимосвязи рядов динамики

   1. Основные задачи и предпосылки применения корреляционно-регрессионного анализа

   2. Условия Гаусса-Маркова

   3. Автокорреляция и связанные с ней факторы. Возможные причины автокорреляции

   4. Обнаружение автокорреляции первого порядка: критерий Дарбина-Уотсона

2. Методы исключения временной тенденции

   1. Метод отклонений от тренда

   2. Метод последовательных разностей

   3. Включение в модель регрессии фактора времени

3. Методы оценивания параметров уравнений регрессии по временным рядам

   1. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона

   2. Оценивание параметров уравнения регрессии при наличии автокорреляции в остатках

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ПЛАН 2

ВВЕДЕНИЕ

1. Статистическое изучение связи между явлениями как важнейшая задача всякого научного анализа

   1. Виды и формы связей

   2. Результативность и факторный признаки

2. Важнейшие методы статистики, применяемые в анализе связи между явлениями

   1. Задачи корреляционно-регрессионного анализа и моделирования

   2. Условия применения и ограничения корреляционно-регрессионного метода

   3. Показатели тесноты связи

   4. Проверка адекватности регрессионной модели

   5. Экономическая интерпретация параметров регрессии

3. Понятие о множественной корреляции. Множественное уравнение регрессии

   1. Нелинейные зависимости

      1. Параболическая корреляция

   2. Корреляционно-регрессионные модели и их применение в анализе и прогнозе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ, 1998

2. Бережная Е.В., Бережной В.Н. Математические методы моделирования экономических систем. Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2003

3. Браун М. Теория и измерение технического прогресса / Пер. с англ. В.В. Зотова; Под ред. Г.Г. Пирогова. М., 1971

4. Вайну Я.Я. Корреляция рядов динамики. М.: Статистика, 1977

5. Венсель В.В. Интегральная регрессия и корреляция: статистическое моделирование рядов динамики – М.: Финансы и статистика, 1983

28. Особенности корреляционно-регрессионного анализа уровней временных рядов

ПЛАН

ВВЕДЕНИЕ

1. Особенности корреляционно-регрессионного анализа уровней временных рядов

1. Статистические методы измерения автокорреляции

2. Статистические методы устранения автокорреляции

1. Общие принципы построения многофакторных корреляционно-регрессионных моделей

2. Корреляционно-регрессионный анализ факторов уровня урожайности зерновых культур

   1. Корреляция исходных данных

   2. Корреляция первых разностей

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Балдин К.В. Эконометрика: Учлособие для вузов по специальности «Финансы и кредит», «Бухучет, анализ и аудит» /Балдин К.В., О.В.Быстров, М.М.Соколов, - 2-е изд. перераб. и доп. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004

2. Бережная Е.В., Бережной В.Н. Математические методы моделирования экономических систем. Уч. пособие. Москва. Финансы и статистика, 2003.

3. Бородич С А. Эконометрика: Учебное пособие/ СА. Бородич. - Мн.: Новое звание, 2001

4. Доугерти К. Введение в эконометрику / Пер. с англ. В.Н. Лукаш и др.; Науч. ред. О.О. Замков. М., 1997.

5. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика.- М.: ЮНИТИ, 2003.