- •Содержание
- •Введение
- •1. Требования к оформлению контрольной работы. Выбор варианта
- •2. Контрольные задания Задание 1 Линейная регрессионная модель
- •Задание 2 Нелинейная модель. Линеаризация
- •Задание 3 Множественная регрессия
- •Задание 4 Системы регрессионных уравнений
- •Задание 5 Временные ряды. Авторегрессия
- •3. Методические указания
- •3.1. Линейная регрессионная модель
- •3.2. Нелинейная модель. Линеаризация
- •3.3. Множественная регрессия
- •3.4. Системы регрессионных уравнений
- •3.5. Временные ряды. Авторегрессия
- •4. Лекции Тема 1. Введение. Эконометрика и эконометрическое моделирование: основные понятия и определения
- •Эконометрическое моделирование состоит из следующих этапов:
- •Тема 2. Парная корреляция и регрессия
- •2.1. Ковариация. Выборочный коэффициент парной корреляции
- •2.3. Модель парной регрессии. Основные понятия. Линейная парная регрессия
- •2.4. Определение параметров линейной парной модели методом мнк
- •2.5. Проверка значимости параметров парной линейной модели
- •2.6. Проверка выполнения предпосылок мнк.
- •2.7. Оценка качества уравнения регрессии
- •2.8. Нелинейные модели парной регрессии
- •2.9. Прогнозирование с применением парного уравнения регрессии
- •Тема 3. Модель множественной регрессии
- •Общий вид линейной модели множественной регрессии
- •Оценка параметров модели с помощью мнк. Отбор факторов
- •3.3. Анализ статистической значимости параметров модели
- •Оценка качества линейной модели множественной регрессии
- •Оценка влияния отдельных факторов на исследуемую переменную
- •Построение прогнозов на основе модели множественной линейной регрессии
- •Применение обработки регрессия для определения параметров модели множественной линейной регрессии и её исследования
- •Тема 4. Системы линейных одновременных уравнений
- •П одставим это выражение в первое уравнение вместо x2 , и после необходимых арифметических преобразований, получим первое уравнение структурной формы: Далее выразим x1 из первого уравнения пфм
- •Тема 5. Многомерный статистический анализ
- •5. Программа курса
- •6. Вопросы для самопроверки
- •1. Парная линейная регрессия
- •2. Множественная линейная регрессия
- •4. Системы регрессионных уравнений
- •5. Временные ряды. Авторегрессия
- •Заключение
- •Литература
- •Эконометрика Учебное пособие
Содержание
Введение |
4 |
|
1. |
Требования к оформлению контрольной работы. |
|
|
Выбор варианта |
5 |
2. |
Контрольные задания |
6 |
|
Задание 1. Линейная регрессионная модель |
6 |
|
Задание 2. Нелинейная модель. Линеаризация |
6 |
|
Задание 3. Множественная регрессия |
9 |
|
Задание 4. Системы регрессионных уравнений |
9 |
|
Задание 5. Временные ряды. Авторегрессия |
15 |
3. |
Методические указания |
16 |
|
3.1. Линейная регрессионная модель |
16 |
|
3.2. Нелинейная модель. Линеаризация |
21 |
|
3.3. Множественная регрессия |
24 |
|
3.4. Системы регрессионных уравнений |
29 |
|
3.5. Временные ряды. Авторегрессия |
32 |
4. |
Лекции |
38 |
5. |
Программа курса |
87 |
6. |
Вопросы для самопроверки |
88 |
Заключение |
90 |
|
Литература |
91 |
|
Приложение 1. Критические точки распределения Стьюдента |
92 |
|
Приложение 2. Критические точки распределения Фишера |
93 |
|
|
|
|
Введение
Моделирование экономических процессов сопряжено с рядом трудностей. Это и многообразие экономической жизни и конфликт интересов различных социальных групп и внешний фактор в силу открытости современной экономики. Возникает определенный пессимизм по отношению к возможностям и полезности количественного моделирования, стремление к качественному описанию взаимосвязей экономических величин. Тем не менее, конкретные решения, влекущие материальную ответственность, не могут опираться на качественные рассуждения и требуют точных вычислений. Востребованные практикой средства анализа данных, на которые можно опираться в процессе принятия решений, предоставляет эконометрика. В этой науке соединились возможности экономической теории и математики.
В предлагаемом пособии представлены контрольные задания по пяти основным темам, соответствующим стандарту по эконометрике. В первом задании предлагается построить линейную регрессионную модель с одним фактором, влияющим на результат (парная регрессия). В рамках построенной модели требуется получить оценки параметров, оценить качество модели. Во втором задании необходимо построить нелинейную модель с теми же исходными данными. В третьем задании число регрессоров (факторов) увеличивается до двух (множественная регрессия). Необходимо оценить параметры, проверить нулевые гипотезы относительно значений параметров, оценить качество множественной регрессии, сделать прогноз. В четвертом задании предлагается идентифицировать параметры системы одновременных уравнений. В пятом задании изучается автокорреляционная функция временного ряда, и прогнозирование в условиях авторегрессии.
По каждому из пяти заданий предлагаются методические указания, которые включают теоретические выкладки и примеры решения эконометрических задач. Уровень сложности предлагаемых заданий и относительно небольшое количество наблюдений позволяют выполнить предлагаемую работу с помощью обычного калькулятора. Допускается использование специализированных пакетов программ, например оболочки EXEL.
Выполнение работы следует начинать с проработки методических указаний, параллельно изучая теорию в соответствии со стандартом и рабочей программой курса. Затем выполняются задания своего варианта. При подготовке к экзамену, рекомендуется письменно ответить на вопросы для самопроверки.