Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Laboratorny_blok_4_Nelineynye_modeli.docx
Скачиваний:
0
Добавлен:
01.07.2025
Размер:
188.22 Кб
Скачать

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Кафедра

Моделирование экономических и информационных систем

В.П. Невежин

А.И. Богомолов

Кейс № 4

«Нелинейные модели регрессии»

Москва, 2013

Оглавление

Y

Введение: Методические указания для работы с материалом кейса 3

1. Основные определения и формулы 5

2. Пример: «Как повысить производительность труда сотрудников Компании» 13

2.1. Занятие 1 14

2.2. Занятие 2 19

2.3. Занятие 3 23

Список использованных и рекомендуемых источников 27

3. Индивидуальные задания для самостоятельной работы 46

Список использованных и рекомендуемых источников 52

Таблица 3 60

Введение: Методические указания для работы с материалом кейса

Данный кейс разработан для получения студентами теоретических знаний и практических навыков по теме «Нелинейные модели регрессии», являющейся одной из основных тем дисциплины Эконометрика.

В моделях линейной регрессии переменные имеют первую степень (модель, линейная по переменным), а параметры выступают в виде коэффициентов при этих переменных (модель, линейная по параметрам). Аппарат оценки параметров таких моделей достаточно хорошо разработан и частично изучался в кейсах 2 и 3. Однако многие экономические процессы лучше описываются нелинейными соотношениями.

В результате изучения материала данного кейса студент будет уметь формировать спецификацию эконометрических моделей с нелинейными по коэффициентам стандартными функциями регрессии, проводить логарифмическое преобразование (линеаризацию) эконометрических моделей с нелинейными по коэффициентам стандартными функциями регрессии к линейным моделям, выполнять прогнозирование эндогенной переменной по оцененной модели с нелинейной по коэффициентам функцией регрессии и осуществлять проверку ее адекватности; давать объяснения поведения исследуемых экономических явлений, владеть методикой сбора, обработки экономической информации, применять полученные знания в практической сфере - прогнозировать состояние и развитие экономических процессов.

Работа студента с данным кейсом предусматривает самостоятельное изучение теоретических основ и выполнение практической части изучаемых тем (разделов) дисциплины Эконометрика, как в аудитории под руководством преподавателя, так и самостоятельно при выполнении выданного преподавателем практического задания.

Данный кейс предусматривает 2 этапа (занятий) для освоения теоретического и практического материала темы «Нелинейные модели регрессии» дисциплины Эконометрика.

  1. Проведение преобразования нелинейных моделей к линейным, оценку параметров полученных линейных моделей и их качества.

  2. Проверка нелинейной модели на адекватность.

Студент, перед тем как придти на практическое занятие по освоению практического материала по дисциплине Эконометрика в аудитории университета, должен самостоятельно изучить не только теоретическую часть изучаемой части темы (занятия), но и рассмотреть практическую часть, а для этого необходимо:

  1. Прочесть краткий теоретический материал части темы (подраздел) из первой главы данного кейса, которая будет рассматриваться на занятии, а затем самостоятельно изучить теоретический материал темы по лекции и другим источникам, перечисленным в каждом из подразделов.

  2. Самостоятельно разобрать примеры и упражнения, сопровождающие рассматриваемую тему (подраздел).

  3. На основании самостоятельного изучения теоретического материала, примеров и упражнений сформулировать перечень вопросов, которые будут обсуждаться на практическом занятии.

  4. Составить и записать последовательность процедур, которые необходимо будет выполнить при проведении практической части изучаемого подраздела темы.

  5. После окончания каждого практического аудиторного занятия студент должен самостоятельно выполнить подраздел выданного задания по изучаемой теме и внести полученные результаты в раздел формируемого им отчета по данному кейсу.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]