Оглавление

1) Эконометрика, её задача и метод 3

2) Линейная модель множественной регрессии. 3

3) Этапы построения эконометрических моделей. Этапы решения экономико-математических задач 3

4) Принципы спецификации эконометрических моделей. 4

5) Отражение в модели влияния неучтённых факторов. Б.42-44 6

6) Типы переменных в эконометрических моделях 6

7) Структурная и приведённая формы спецификации эконометрических моделей. Б. 45, Елисеева 7

8) Отражение в эконометрических моделях фактора времени. 8

9) Модели временных рядов. К.83-86.+Дарбин-Уотсон, Б.31 9

10) Свойства временных рядов 10

11) Регрессионные модели с фиктивными переменными. 11

12) Ожидаемое значение случайной переменной, её дисперсия и среднее квадратическое отклонение. 12

13) Оценка параметров парной регрессионной модели методом наименьших квадратов. К.76 + система нормальных уравнений (было в лекции), презентация Парная регрессия 13

14) Спецификация моделей со случайными возмущениями и преобразование их к системе нормальных уравнений. (было в лекции) 15

15) Проблема мультиколлинеарности в моделях множественной регрессии. Признаки мультиколлинеарности 15

16) Статистические свойства оценок параметров парной регрессионной модели 17

17) Ковариация, коэффициент корреляции и индекс детерминации 17

18) Интервальная оценка индивидуального значения зависимой переменной в парной регрессионной модели 18

19) Количественные характеристики взаимосвязи пары случайных переменных Корреляция, ковариация, индекс детерминации и стат. Фишера. 19

20) Фиктивная переменная наклона: назначение; спецификация регрессионной модели с фиктивной переменной наклона; значение параметра при фиктивной переменной 20

21) Дифференциальный закон распределения как характеристика случайной переменной (я так поняла, что это нормальный закон распределения непрерывной СВ) 21

22) Спецификация и оценивание МНК эконометрических моделей нелинейных по параметрам. Через Поиск решения К.76 21

23) F-тест качества спецификации множественной регрессионной модели 22

24) Эконометрическая инвестиционная модель Самуэльсона-Хикса. Оценка коэффициентов модели Самуэльсона-Хикса 24

25) Гетероскедастичность случайного возмущения. Причины. Последствия. Тест GQ. GQ= ДИСП ост.2/ДИСП ост1, большее на меньшее. Б. 302 25

Тест Голдфелда-Квандта обнаружения гетероскедастичности остатков модели регрессии 25

26) Способы корректировки гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов Делить большие остатки 28

27) Составление спецификации модели временного ряда (Ахтунг! сдуто из книги Катаргина частично) 33

29) Применение фиктивных переменных при исследовании сезонных колебаний: спецификация модели, экономический смысл параметров при фиктивных переменных 35

30. Алгоритм теста Дарбина-Уотсона на наличие (отсутствие) автокорреляции случайных возмущений 37

Дополнение к вопросу 26 38

Алгоритм проверки значимости регрессора в парной регрессионной модели. 38

31. Настройка модели с системой одновременных уравнений 41

32. Структура экономических задач. Математическая модель объекта 43

34. Что такое стационарный процесс 45

37) Спецификация моделей со случайными возмущениями и преобразование их к системе нормальных уравнений Текст в почте 45

38. Оценивание линейной модели множественной регрессии в Excel 47

39. Алгоритм проверки адекватности парной регрессионной модели. 49

39-40. Алгоритм проверки адекватности парной регрессионной модели 50

41. Автокорреляция случайного возмущения. Причины. Последствия 51

43) Коэффициент детерминации в регрессионной модели 51

1. Эконометрика, её задача и метод

Эконометрика (от «экономика» и «метрия») – раздел экономико-математического моделирования. Это наука, изучающая конкретные количественные закономерности и взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических методов и моделей. Является синтезом экономической теории, социально-экономической статистики, алгебры, теории вероятности, математической статистики.

Метод эконометрики – метод экономико-математического моделирования – состоит в предварительном построении упрощенной схемы экономической задачи, составленной математическим языком (формализация) и в последующем расчете по этой схеме искомых неизвестных.

Задача эконометрики – выявление взаимосвязей между количественными характеристиками объектов. Целью выявления взаимосвязей является построение математических правил прогноза, недоступных для наблюдения количественных характеристик объектов по наблюдаемым или заданным значениям других количественных характеристик объектов.

Эмпирическим материалом для построения правил прогноза (эти правила именуются эконометрическими моделями) служат результаты наблюдений за изучаемыми экономическими объектами.

2. Линейная модель множественной регрессии.

Система состоит из равенств:1)y=a0+a1*x1+a2*x2+u; 2)E(u/x1,xt)=0; 3)E(u2/x1,x2)=r2u.

x1,x2- экзогенные переменные , y-эндогеных переменных .случайных возмущений предполагает гомоскедастичность. спецификация содержит 4 параметра. Это линейная эконометрическая модель в виде изолированных уравнений с несколькими объясняющими перемен или модель линейной множественной регрессии. экономический смысл коэффициентов а1 и а2-ожидаемые предельные значения перемен у по перемен х.это базовая модель,т.к.1)к такой модели может быть приближена практически любая эконометрическая модель в виде изолир уравнения;2)поведенческие уравнения в линейных моделях имеют такой же вид. эконометрическая инвестиционная модель Самуэльсона-Хикса является частным случаем модели

3. Этапы построения эконометрических моделей. Этапы решения экономико-математических задач

Этапы построения эконометрических моделей.

1.Спецификация эконометрической модели;

2.Сбор статистической информации об объекте-оригинале в виде конкретных значений экзогенных и эндогенных переменных, включенных в спецификацию модели;

3.Оценивание неизвестных параметров модели (настройка, оценивание или идентификация модели);

4.Проверка адекватности оцененной модели (проверка соответствия настроенной модели объекту-оригиналу).

Этапы решения экономико-математических задач.

1 способ: Решение экономико-математической задачи включает следующие этапы:

1.Предварительное построение упрощенной схемы задачи, составленной математическим языком (эта схема именуется математической моделью объекта)

2. Расчет по этой схеме искомых данных

3.Выводы

Наиболее сложным и трудоемким этапом в решение экономико-математической задачи является построение экономической модели. Рассмотрим этапы построения экономической модели:

1)Спецификация модели

2)Подготовка исходной информации (сбор статистической информации об объекте- оригинале в виде конкретных значений экзогенных и эндогенных переменных, включенных в спецификацию модели)

3)Оценивание параметров модели (настройка, оценивание или идентификация модели)

4)Тестирование качества параметров модели:-гомоскедастичность, автокорреляция

5)Проверка адекватности (проверка соответствия настроенной модели объекту-оригиналу)

2 способ:Решение задачи:

1. Постановка задачи: потребности, выгоды, ресурсы.2. Сбор и оценка данных.3. Построение концептуальной модели :а)выдвижение гипотез и предложений ;б)определение параметров и переменных модели, в) критериев эффективности.4. Разработка структурной модели: формулы.5. Разработка алгоритмов и программ, а лучше найти готовое приложение и настроить его: ввести формулы, связать с данными. 6. Тестирование 7. Решение задачи. Оценка результатов. 8. Оформление отчета.9. Сдача проекта, обучение персонала.