
- •Предмет эконометрики.
- •2 Методология эконометрического исследования. Математическая и эконометрическая модель.
- •4Эконометрическая модель и экспериментальные данные.
- •5Основные этапы и проблемы эконометрического моделирования.
- •7.Точечные оценки параметров распределения.
- •8.Интервальные оценки параметров распределения.
- •9.Понятие статистических гипотез. Доверительная вероятность и уровень значимости. Ошибки первого и второго рода.
- •10.Проверка статистических гипотез о виде распределений.
- •5)Исследование регрессионной модели.
- •10)Оценка параметров множественной регрессии
- •11)Исследование остатков.
- •Вопрос 17. Коэффициент линейной корреляции и его значимость.
- •Вопрос 18. Стандартная ошибка и значимость коэффициентов линейной регрессии.
- •Вопрос 19. Адекватность линейной регрессионной модели и ее значимость.
- •Вопрос 20. Точечное и интервальное прогнозирование по линейной регрессионной модели.
- •Вопрос 21. Экономические задачи, приводящие к нелинейным регрессионным моделям. Кривые Филлипса и Энгеля.
- •22. Внутренне линейные парные регрессионные модели, способы их линеаризации.
- •23. Полиномиальная и параболические регрессии.
- •24. Индексы корреляции и детерминации для парных нелинейных регрессионных моделей, проверка их значимости.
- •25. Адекватность нелинейной регрессии, ее значимость.
- •26. Классификация уравнений множественной регрессии, их использование в экономике.
- •27. Метод наименьших квадратов в многомерном случае, его геометрическая интерпретация.
- •28. Уравнение множественной линейной регрессии.
- •29. Нелинейные уравнения и их линеаризация. Оценки производственных функций Кобба-Дугласа.
- •30. Множественное регрессионное уравнение в стандартизированном масштабе. Матричная форма записи множественной регрессии.
- •31. Методы отбора факторов при построении множественных регрессионных моделей. Мультиколлинеарность факторов, способы её устранения.
- •39.Автокорреляция остатков, вычисление коэффициентов автокорреляции.
- •41 Обобщённый метод наименьших квадратов. Его применение для уменьшения гетероскедастичности и автокорреляции.
- •43.Проблема идентификации
- •44.Оценивание параметров структурной модели. Косвенный, двухшаговый и трёхшаговый метод наименьших квадратов.
- •45.Основные элементы временного ряда
- •50 Статистическая оценка взаимосвязи двух временных рядов. Методы исключения тенденции.
- •51. Коинтеграция временных рядов.
- •52.Общая характеристика моделей с распределённым лагом и моделей авторегрессии.
- •53 Интерпретация параметров моделей с распределённым лагом. Изучение структуры лага и выбор вида модели с распределённым лагом.
Предмет эконометрики.
Эконометрика - это наука, которая на базе статистических данных дает количественную характеристику взаимозависимым экономическим явлениям и процессам. Эконометрика - это наука об экономических измерениях.
Эконометрика представляет собой сочетание трех наук:
1) экономической теории;
2) математической и экономической статистики;
3) математики.
Основным предметом исследования эконометрики являются массовые экономические явления и процессы.
Эконометрика через математические и статистические методы анализирует экономические закономерности, доказанные экономической теорией.
Принципы эконометрики.
1. принцип правильной постановки проблемы;
2. принцип системной направленности эконометрических расчетов;
3. принцип учета рыночной неопределенности;
4. принцип улучшения имеющихся альтернатив и поиска новых.
Основные эконометрические методы.
1. сводка и группировка информации;
Статистическая сводка - это научно организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию, группировку данных,
2. вариационный и дисперсионный анализ;
Дисперсия признака - это средний квадрат отклонений вариантов от их средней величины
В эконометрических расчетах используется среднее квадратическое отклонение - обобщающая характеристика размеров вариации признака в совокупности. Оно равно корню квадратному из дисперсии. Для осуществления сравнений колеблемости одного и того же признака в нескольких совокупностях используется относительный показатель вариации — коэффициент вариации.
2. регрессионный и корреляционный анализ;
Применение метода наименьших, квадратов (МНК) позволяет получить достаточно точные теоретические значения модели однофакторной регрессии и соответственно ее графическое изображение (термин "регрессия" - движение назад, возвращение в прежнее состояние, - был введен Френсисом Галтоном в конце XIX века при анализе зависимости между ростом родителей и ростом детей; в любом случае средний рост детей - и у низких, и у высоких родителей -стремится (возвращается) к среднему росту людей в данном регионе).
3. статистические уравнения зависимости;
4. статистические индексы и др.
Статистические индексы могут быть использованы в качестве меры изменения количества независимо от изменения качественного признака (цены, себестоимости, производительности труда и т.п.), а также для характеристики качественного признака независимо от изменения количества (объема продукции в натуральном выражении, численности работников и т.п.).
2 Методология эконометрического исследования. Математическая и эконометрическая модель.
Эконометрические модели
Статистические и математические модели экономических явлений и процессов определяются спецификой той или иной области экономических исследований. В экономике качества модели, на которых основаны статистические методы сертификации и управления качеством ( модели статистического приемочного контроля, статистического технологических процессов, планирования экспериментов, оценки и контроля надежности и другие ) используют как технические, так и экономические характеристики, а потому относятся к эконометрике, равно как и многие модели теории массового обслуживания (теории очередей).
Другой важный раздел эконометрики — теория и практика экспертных оценок. Экспертные оценки используют для решения ряда экономических задач, например, выбора оптимального направления инвестиций, или наилучшего образца определенного вида продукции для организации массового выпуска, или при прогнозировании развития экономической ситуации, или при распределении финансирования. Следовательно, используемые в теории экспертных оценок модели являются эконометрическими более известными в теоретических и учебных публикациях являются различные эконометрические модели, предназначенные для прогнозирования макроэкономических показателей. Это обычно модели весьма частного вида, имеющие целью прогнозирование многомерного временного ряда. Они представляют собой систему линейных зависимостей между прошлыми и настоящими значениями переменных. В таких задачах оценивают как структуру модели, то есть вид зависимости между значениями известных координат вектора в прежние моменты времени и их значениями в прогнозируемый момент (то есть проводят т. н. идентификацию модели), так и коэффициенты, входящие в эту зависимость. Структура такой модели — объект нечисловой природы, что и объясняет сложность соответствующей теории.
Каждой области экономических исследований, связанной с анализом эмпирических данных, как правило, соответствуют свои эконометрические модели. Например, для моделирования процессов налогообложения с целью оценки результатов применения управляющих на процессы налогообложения должен быть разработан комплекс соответствующих эконометрических моделей. Кроме системы уравнений, необходим блок экспертных оценок. Полезен блок статистического контроля, включающий как методы выборочного контроля правильности уплаты налогов (налогового аудита), так и блок выявления резких отклонений параметров, описывающих работу налоговых служб.
С помощью эконометрических методов следует оценивать различные величины и зависимости, используемые при построении имитационных моделей процессов налогообложения. При анализе потоков платежей необходимо использовать эконометрические модели инфляционных процессов.