- •Глава 1. Определение эконометрики
- •Взаимосвязь эконометрики с другими науками
- •Понятие эконометрики
- •Типы данных и виды переменных в эконометрическом моделировании
- •Этапы эконометрического моделирования
- •1. Какое определение соответствует понятию эконометрики?
- •10. Найдите правильную последовательность этапов эконометрического моделирования:
- •Глава 2. Парная регрессия и корреляция
- •Понятие функциональной и статистической зависимостей
- •Понятие корреляционного анализа
- •Понятие корреляции
- •Различают следующие варианты корреляций:
- •Формула определения ковариации
- •Формула определения линейного коэффициента корреляции
- •Формула расчета t-критерия Стьюдента
- •Понятие регрессионного анализа
- •Уравнение линейной парной регрессии
- •Формула определения коэффициента эластичности
- •Формула определения бета-коэффициента
- •Формулы для определения t-критерия Стьюдента
- •Формула определения f-критерия Фишера
- •Формула расчета индекса корреляции
- •Понятие нелинейных моделей и их линеаризация
- •Регрессии по переменным, но линейные по оцениваемым параметрам
- •Линеаризация регрессий нелинейных по оцениваемым параметрам
- •Расчет параметров уравнения парной линейной регрессии
- •Проверка адекватности и точности модели парной линейной регрессии
- •1. Связь называется корреляционной:
- •2. По аналитическому выражению различают связи:
- •3. Регрессионный анализ заключается в определении:
- •Глава 5. Моделирование временных рядов
- •Понятие ряда динамики
- •Понятие временнóго ряда
- •Виды временны́х рядов
- •Основные требования к построению временнóго ряда
- •Понятие тренда
- •Основные виды тренда
- •Общие составляющие тренда
- •Графическое изображение составляющих тренда
- •Модели составляющих компонент
- •Характеристика параметров тренда
- •Свойства линейного тренда
- •Динамика обеспеченности жильём населения в Российской Федерации на конец года, м2
- •Показатели динамики обеспеченности жильём в Российской Федерации на конец года, м2
- •Расчётная таблица
- •Понятие о сезонных колебаниях и сезонной составляющей
- •Методы выявления сезонной компоненты
- •Динамика курса евро на ммвб в Российской Федерации, руб.
- •Расчет индекса сезонности курса евро на ммвб
- •Понятие сезонной волны
- •Динамика экспорта Российской Федерацией нефтепродуктов (по данным фтс России), млн. Тонн
- •Расчетная таблица
- •Динамика экспорта Российской Федерацией нефтепродуктов (по данным фтс России), млн. Тонн
- •Расчётные данные
- •Понятие временного лага
- •Распределение Стьюдента(t-распределение)
- •Распределение Фишера - Снедекора (f-распределение)
- •Критические точки для статистики Колмогорова Dn
Регрессии по переменным, но линейные по оцениваемым параметрам
Наименование регрессии |
Уравнение регрессии |
Нормальные уравнения |
Полином второго порядка |
|
|
Гипербола |
|
Или,
заменим
Параметры определяются из следующих формул:
|
Линеаризация регрессий нелинейных по оцениваемым параметрам
Наименование регрессии |
Уравнение регрессии |
Линеаризация |
Степенная функция |
|
Для определения параметров степенной функции методом наименьших квадратов необходимо привести ее к линейному виду путем логарифмирования обеих частей уравнения:
Это уравнение представляет собой прямую линию на графике, по осям которого откладываются не сами числа, а их логарифмы (так называемая логарифмическая шкала или логарифмическая сетка).
Пусть
Тогда уравнение примет вид:
Параметры модели определяются по формулам:
|
Показательная функция |
|
Линеаризацию переменных произведем путем логарифмирования обеих частей уравнения:
Уравнение изображается прямой линией на полулогарифмической сетке, которая получается как сочетание натуральной шкалы для значений независимой переменной x и логарифмической шкалы – для значений зависимой переменной y.
Пусть
,
,
Тогда
уравнение примет вид: Параметры модели определяются по формулам:
|
При использовании любой формы криволинейной корреляционной зависимости теснота связи между переменными может быть измерена с помощью индекса корреляции, который определяется аналогично коэффициенту корреляции для линейной формы связи.
Уравнение корреляционной связи должно быть по возможности более простым, чтобы сущность изучаемой зависимости между переменными проявлялась достаточно четко, а параметры уравнения поддавались определенному экономическому толкованию. При этом в каждом отдельном случае вопрос выбора соответствующего уравнения связи решается особо.
Пример 2.1. Имеются следующие выборочные данные (выборка 20% случайная бесповторная) о среднедушевых денежных доходах населения и среднедушевому обороту розничной торговли по городам региона (в месяц, руб.):
Таблица 2.1
№ города |
Среднедушевой денежный доход, руб. |
Среднедушевой оборот розничной торговли, руб. |
№ города |
Среднедушевой денежный доход, руб. |
Среднедушевой оборот розничной торговли, руб. |
1 |
3357 |
2425 |
9 |
3563 |
2200 |
2 |
3135 |
2050 |
10 |
3219 |
1892 |
3 |
2842 |
1683 |
11 |
3308 |
2008 |
4 |
3991 |
2375 |
12 |
3724 |
2225 |
5 |
2293 |
1167 |
13 |
3416 |
1983 |
6 |
3340 |
1925 |
14 |
3022 |
2342 |
7 |
3089 |
1042 |
15 |
3383 |
2458 |
8 |
4372 |
2925 |
16 |
4267 |
2125 |
Необходимо построить уравнение регрессии, оценить его адекватность и точность. Сделать выводы.
Решение:
Для определения тесноты связи между признаками и построения уравнения регрессии построим таблицу 2.2.
Таблица 2.2
