- •Министерство сельского хозяйства рф
- •080200 "Менеджмент"
- •Содержание
- •Предисловие
- •Тема 1. Введение в эконометрику
- •Предмет эконометрики
- •Основные задачи эконометрики
- •3. Особенности эконометрического метода
- •Вопросы для самоконтроля:
- •4. Типы данных и моделей
- •Тема 2. Основы эконометрического анализа
- •Понятие о корреляции и регрессии
- •2. Сущность корреляционно-регрессионного анализа и моделирования
- •3. Общие принципы проверки статистических гипотез
- •Понятие о корреляции и регрессии
- •2. Сущность корреляционно-регрессионного анализа и моделирования
- •3. Общие принципы проверки статистических гипотез
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 3. Однофакторные корреляционно - регрессионные модели и возможности их применения для анализа и прогноза
- •1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях
- •2. Особенности оценки параметров нелинейных моделей
- •3. Методика построения модели парной регрессии
- •1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях
- •2. Особенности оценки параметров нелинейных моделей
- •3. Методика построения модели парной регрессии
- •Линейная модель.
- •Равносторонняя гипербола.
- •Степенная модель.
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 4: многофакторная корреляция и регрессия
- •Решение вопроса о спецификации модели
- •Описание методов устранения или уменьшения мультиколлинеарности:
- •2. Уравнение многофакторной регрессии, его построение и интерпретация
- •3. Система показателей тесноты многофакторной связи
- •4. Методика проведения анализа на основе построения уравнения многофакторной линейной регрессии
- •5. Предпосылки метода наименьших квадратов
- •Соблюдение требований, которым должен удовлетворять ряд остатков.
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 5. Системы эконометрических уравнений
- •1.Системы уравнений в эконометрике
- •2. Модели системы одновременных уравнений и их составляющие
- •3. Решение проблем идентификации
- •4. Методы решения систем одновременных уравнений
- •Косвенный метод наименьших квадратов
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 6. Временные ряды. Основные типы трендов
- •Виды и построение временных рядов
- •Основные этапы изучения, моделирования и прогнозирования временных рядов
- •2. Основные типы трендов
- •1. Метод разности средних двух частей одного и того же ряда.
- •Определение критерия Стьюдента и его сравнение с табличным значением.
- •Линейный тренд
- •Характеристика параметров линейного тренда.
- •Параболический тренд
- •Гиперболический тренд
- •Экспоненциальный тренд
- •Логарифмический тренд
- •Логарифмический тренд обладает следующими свойствами:
- •3. Методы распознавания типа тренда и оценки его параметров
- •4. Понятие сезонных колебаний и сезонной составляющей
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 7. Автокорреляция временных рядов
- •1. Автокорреляция и авторегрессия
- •Виды автокорреляции:
- •Свойства коэффициента автокорреляции:
- •2. Методы изучения автокорреляции
- •3. Принимают или отклоняют каждую гипотезу с вероятностью (1-α) на основе следующего рисунка:
- •Взаимосвязь временных рядов
- •Методы коррелирования:
- •4 Коинтеграция: понятие, методы проверки гипотезы о ее наличии
- •Методы проверки гипотезы о коинтеграции:
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Глоссарий
- •Литература
- •Приложение 1.
- •Приложение 2. Функция стандартного нормального распределения
- •Приложение 5.
- •Вопросы для зачета
4. Типы данных и моделей
Можно выделить три основных класса моделей, которые применяются для анализа и/или прогноза:
модели временных рядов.
Временной ряд (ряд динамики) – это последовательность упорядоченных во времени числовых показателей,
К этому классу относят модели:
Тренда: y(t)=T(t)+εt,
Где T(t) – временной тренд заданного параметрического вида (например, линейный T(t)=a+bt), ε – случайная (стохастическая) компонента;
Сезонности y(t)=S(t)+εt,
где S(t) – периодическая (сезонная) компонента;
Тренда и сезонности: y(t)=T(t)+S(t)+ εt (аддитивная) или
y(t)= T(t)*S(t)+ εt (мультипликативная).
регрессионные модели с одним уравнением
В таких моделях эндогенная (зависимая) переменная y представляется в виде функции f(x,ß)=f(x1,…,xk ß1,… ßp), где x1,…,xk – независимые переменные, а ß1,…, ßp – параметры. В зависимости от вида функции f(x,ß) модели делятся на линейные и нелинейные.
системы одновременных уравнений.
Эти модели описываются системами уравнений. Системы могут состоять из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может, кроме объясняющих переменных (экзогенных), включать в себя также объясняемые переменные (эндогенные) из других уравнений системы.
При моделировании экономических процессов мы встречаемся с двумя типами исходных данных:
данные, характеризующие совокупность различных объектов в определенный момент (период) времени;
данные, характеризующие один объект за ряд последовательных моментов (периодов) времени.
Модели, построенные по данным первого типа, называются пространственными моделями. Модели, построенные на основе второго типа данных, называются моделями временных рядов.
Объект эконометрического моделирования характеризуется многими признаками. Признаки в модели взаимосвязаны и выступают либо в роли результата (объясняемой переменной), либо в роли фактора (объясняющей переменной). Переменные эконометрической модели любого класса условно делят на следующие виды (рис. 1.3).
Рисунок 1.3. – Виды переменных, применяемых в эконометрическом моделировании
Эконометрическая модель каждого класса направлена на объяснение значений текущих эндогенных переменных в зависимости от значений предопределенных переменных.
Вопросы для самоконтроля:
Дайте определение эконометрики. Чем отличаются широкое и узкое определение термина «эконометрика»?
С какими науками связана эконометрика?
Назовите основные этапы выделения эконометрики в особую науку.
В чем состоит особая роль статистики в формировании эконометрического метода?
В чем принципиальное отличие между экономической теорией и эконометрикой?
Перечислите и раскройте основные задачи эконометрики.
Что означает вероятностный характер экономических процессов и закономерностей?
Каковы этапы эконометрического исследования? Какие вопросы приходится решать эконометристу?
Перечислите основные свойства, которыми в идеале должны обладать результаты эконометрического исследования.
Дайте определение эконометрической модели.
Что такое «спецификация модели»?
Перечислите основные типы моделей, применяемых для анализа и/или прогноза.
Какие типы данных используются в эконометрическом исследовании?
Какие возникают проблемы данных?
По каким типам шкал производятся измерения в эконометрике?
Что является основной базой данных для эконометрических исследований?
Назовите особенности проведения эконометрического исследования в сельскохозяйственном производстве.
