
- •Кіріспе. Ықтималдық теориясы мен математикалық статистика түсініктері
- •Пәннің мақсаты
- •Пәннің міндеттері
- •Эконометрияны оқып білу үшін керекті пәндер
- •Эконометрия пәні
- •Эконометрияның ғылым ретінде пайда болуынан тарихи деректер
- •Эконометриялық өлшем мен зерттеу проблемалары
- •Негізгі түсініктер
- •Ықтималдықтың анықтамалары. Қасиеттерi
- •Ықтималдықтарды қосу және көбейту
- •Ықтималдықты табу формулалары
- •Ең болмағанда бiр оқиғаның пайда болу формуласы
- •7. Пуассон формуласы
- •Дискреттi кездейсоқ шамалар
- •Дискреттi кездейсоқ шамалардың сандық мiнездемелерi
- •Қорытынды мен ескертулер
- •Үздiксiз кездейсоқ шамалар. Сандық мiнездемелерi
- •Бас жиын және таңдамалы жиын
- •Математикалық статистиканың эконометриялық мақсаттары
- •Таңдамалы математикалық үміт және дисперсия
- •Қайталау сұрақтары
- •Ең кіші квадраттар әдісі Эконометриялық модель құру ерекшеліктері.
- •Модель құру принциптері.
- •Ең кіші квадрат әдісімен сызықтық регрессия теңдеуін құрып, зерттеу (е.К.К.).
- •Сызықтық корреляциялық модельдер.
- •Қайталау сұрақтары
- •Көптік сызықтық регрессия Регрессиялық факторлар
- •Екк әдісі бойынша көпмәнді регрессия
- •Дербес регрессиялық және кореляциялық теңдеулер
- •Қайталау сұрақтары
- •Көптік сызықтық регрессияның классикалық моделі
- •Болжамдарды (гипотезаларды) тексеру
- •Қайталау сұрақтары
- •Детерминация коэффициенті
- •Қажетті формулалар
- •Айнымалылар спецификациясы. ДЕрбес корреляция
- •Сызықтық емес регрессияның кейбір түрлері.
- •Түрге жататындар,
- •Өндірістік функция түсінігі (ө.Ф.)
- •Сұраныс функциясы.
- •Нарық моделі
- •Икемділік
- •Қайталау сұрақтары
- •Мультиколлинеарлық құбылыс Мультиколлинеарлық
- •Мультиколлинеарлық түсінігі
- •Мультиколлинеарлықтың зиянды салдарлары
- •Мультиколлинеарлықты анықтау
- •Мультиколлинеарлықты болдырмау әдістері
- •Қайталау сұрақтары
- •Спирменнің рангілік корреляциясы
- •1) Спирмен тесті:
- •Қайталау сұрақтары
- •Динамикалық қатар Динамикалық қатар түсінігі
- •Динамикалық қатарды жөнге келтіру әдістері.
- •Динамикалық модель
- •Қайталау сұрақтары
- •Әдебиеттермен жұмыс жасау
- •Жаттығулар, есептер шығару
- •Өз білімін өзі тексеру жолдары
- •Консультациялар
- •Бақылау жұмыстары
- •Жұмысты орындау үшін негізгі түсініктемелер, нұсқаулар
- •Варианттар
- •Жұмысты орындау үшін негізгі түсініктемелер, нұсқаулар
- •Варианттар
- •Жұмысты орындау үшін негізгі түсініктемелер, нұсқаулар
- •Варианттар
- •10 Сабақ
- •Жұмысты орындау үшін негізгі түсініктемелер, нұсқаулар
- •Варианттар
- •11 Сабақ
- •12 Сабақ
- •Жұмысты орындау үшін негізгі түсініктемелер, нұсқаулар
- •Варианттар
- •Автокорреляция
- •Сөж тақырыптары
- •Ықтималдық теориясы мен математикалық статистика түсініктері.
- •Ең кіші квадраттар әдісі
- •Тапсырмалар
- •Тақырыбы: Жұптық сызықтық регрессия және корреляция. Тапсырмалар
- •Тақырыбы: Көптік сызықтық регрессияның моделі Тапсырма
- •Тақырыбы:Мультиколлинеарлық құбылыс. Жалған айнымалылар. Тапсырмалар
- •7.Ең жоғарғы пайда болу шарты? -
- •Тақырыбы: Сызықтық регрессия коэффициенттерінің статистикалық мәнділігін бағалау. Тапсырмалар
- •Тапсырмалар
- •9. Баға 1% өзгергенде, сұраныс өзгереді -
- •10.Ұсыныс формуласы - ның баға арқылы өзгеруі? - баға 1% өскенде ұсыныс кемиді
Динамикалық қатарды жөнге келтіру әдістері.
1. Уақыт қатарынан көрсеткіштерінің аномальдық мәндерін тауып жою – алдын ала анализ жасау деп аталады.
2. Аномальдық деңгейі дегеніміз – зерттеліп жатқан экономикалық құбылысқа сәйкес келмейтін, тіпті қайшы келетін, күтілетін заңдылықты өзгертіп жіберуі мүмкін көрсеткіштерінің мәні.
3 а) І себебі – техникалық агрегация (қатар құрған кездегі) кезіндегі немесе дезагрегация, информацияны кіргізгендегі қателер – І түрдегі қателер
б) ІІ түрдегі қателер – факторларға объективті себептердің әсері. Мұндай қателерді алып тастап, жөнге келтіруге болмай шығады.
І Қолданылатын әдістердің бірі
Ирвин әдісінің формулалары
-
нің мәндері таблицалық мәндермен
салыстырылады
.
Егер кеткен қателер І түрдегі болса,
сәйкес келмейтін деңгейлік мәнді екі
шеткі мәндерінің қосындысының жартысы
ретінде алады. Сөйтіп (стационар) жөнге
келтіріліп түзетілгеннен кейін тренд
моделін алуға болады.
ІІ Тренд моделін құру этаптары:
Уақыт қатары
мүмкіндігінше дәл екіге бөлінеді
Әрбір бөліктері үшін
жоғарыдағы формулалар арқылы есептелінеді
Фишер критерийі бойынша
Бұл
мәндер таблицалық
- критерийімен салыстырылады. Егер
кеткен қате
(10 % - қате), 0,05 (5 %), 0,01 (1 %) аспаса, яғни
болса, онда
деп алынып тренд бар деп есептелінеді.
Егер
болса, онда
этапта
Стьюдент критерийі бойынша трендтің жоқ-бары төмендегідей формулалармен зерттеледі
,
мұндағы
Егер
белгілі % қате
бойынша орындалса, онда тренд жоқ,
керісінше болса тренд бар.
ІІІ 1) Бостандық немесе еркіндік дәрежелерінің саны туралы.
Көрсеткіштерді
статистикалық бағалауда олардың
статистикалық үлестірім заңдары мен
олардың комбинацияларын қарастыруға
болады. Статистикалық гипотезаларды
тексеру, сенімділік интервалдарын құру
(мысалы, хи –
квадрат
,
Фишер – Снедекорс) кездерінде олардың
заңдылықтарының өрнектеріне бостандық
көрсеткіші
(немесе еркіндік дәреже) сандары деген
түсінікті кіргізуге тура келеді. Бұл
түсінік механикадағы дәл осы түсініктерге
сәйкес Материалдық нүктенің кеңістіктегі
қозғалысының бостандық көрсеткіш саны
(число степеней свободы) – 6 = үш
координаталары мен сол ауырлық центрінен
ауытқу үшін үш сан.
Осыған
сәйкес,
– К.Ш.
комбинациясының еркіндік дәреже саны
да –
болады. Себебі олар өз орындарын
бір-біріне байланыссыз өзгерте алады.
Ал
–
ны біртіндеп өлшеу тізбегі десек те,
олардың қосындысы да,
-
да
бостандық көрсеткішіне ие болады.
Ал,
үшін бостандық көрсеткіші бірге кемиді.
Өйткені олардың кезкелгенін басқалары
арқылы өрнектеуге болатындықтан олар
(бір) байланысты болады.
үшін
бостандық көрсеткіш саны екіге кемиді
.
Өйткені
басқа
мен байланысты. Мысалы,
–
дегі
– бостандық көрсеткіш саны.
2) Апроксимациялау моделін бағалау.
Тәжірибелік немесе теориялық мәндер мен модельдік мәндердің арасындағы ауытқу модельдің сәйкестігін немесе сәйкеспейтінін көрсетеді.
Бірақ,
әртүрлі мәндерді салыстырғанда әртүрлі
болуы мүмкін. Мысалы,
болса,
онда
-
дің
-
ге қарағанда қатесі екі есе кем деуге
болмайды. Сол сияқты
үшін 5 және 10 есе кем қате деуге болмайды.
Қателерді процентпен (пайызбен) және
орта мәндерін салыстыру арқылы бағалайды.
Төмендегі
нақты мысалда аппроксимация қателігі
есептелген
|
|
|
|
10,0 |
9,9 |
0,1 |
1,0 |
13,4 |
13,4 |
0,0 |
0,0 |
15,4 |
15,5 |
-0,1 |
0,6 |
16,5 |
17,0 |
-0,5 |
3,0 |
18,6 |
18,1 |
0,5 |
2,7 |
19,1 |
19,1 |
0,0 |
0,0 |
Σ 93,0 |
93,0 |
0 |
7,3 |
;
;
мұндағы