- •1 Понятие эконометрики, ее основные задачи
- •1Классы эконометрических моделей
- •2 Типы данных и виды переменных в эконометрических моделях
- •2 Этапы эконометрического моделирования
- •3 Корреляционно-регрессионный анализ. Этапы его проведения
- •4. Парная корреляция. Линейный коэффициент корреляции и парный коэффициент детерминации. Проверка значимости коэффициента корреляции.
- •5 Парная линейная регрессия. Оценка коэффициентов корреляции.Коэффициент эластичности.
- •6. Предпосылки мнк ( условия Гаусса-Маркова).
- •7. Проверка адекватности модели. Критерий Фишера.
- •8. Определенные меры точности модели. Доверительные интервалы прогноза.
- •9. Нелинейные модели и их линеаризация. Логарифмич. Модели и обратная зависимость.
- •10. Нелинейные модели и их линеаризация. Степенная и показательн. Модели
- •11. Множественный корреляцион. Регрессион. Анализ. Его задачи.
- •11. Множественная и частная корреляция. Матрица парных линейных коэф-в корреляции, нахождение коэф-та множествен. Корреляции и коэф-т детерминации.
- •26 Временные ряды(вр),их классификация. Составляющие вр
- •52. Решение статистических игр при неизвестных вероятностях состояний природы. Критерий Вальда и Гурвица.
- •Оптимальная периодичность поставок
1 Понятие эконометрики, ее основные задачи
Из-за постоянно усложняющихся эконом процессов есть необходимость в создании и совершенствовании методов их изучения и анализа. При этом широкое распространение получило применение моделирования и качествен анализа рассматриваемы объектов и процессов. Эконометрика-наука, объединяющая совокупность матем-стат методов, позволяющих дать кол-вен выражение взаимосвязей эконом явлений и процессов. → Она позволяет найти количествен подтверждение или опровержение того или иного закона или гипотезы. Важное направление: построение прогнозов по разным эконом показателям. Эконометрика делает на кол, а не качествен аспекты явлений. Цель: занимается разработкой способов моделирования и кол анализа реальных эконом объектов. Задачи: спецификация модели (построение эконометрических моделей для эмпирического анализа), параметризация модели (оценка параметров модели), верификация модели (проверка качества параметров модели и самой модели в целом), прогнозирование модели (составление прогноза и рекомендаций для определен эконом явлений по результатам моделирования).
1Классы эконометрических моделей
- регрессионные модели с одним уравнением. Результативный признак представлен в виде функции от факторных признаков (Y=f(X1, X2, .., Xn)+E. Y-наблюдаемое значение зависимой переменной, f(X)-объясненная часть, зависящая от значений объясняющих переменных, E-случайная составляющая (ошибка)
-система одновременных уравнений. Состоит из тождеств и регрессион уравнений, в кот наряду с факторными признаками включены результативные признаки из др уравнений системы. Одни и те же переменные одновременно рассматриваются как зависимые в одних уравнения и как независимые в других.
-модели временных рядов. Результативн признак явл функцией переменных времени или переменных, относящихся к др моментам времени. (yi=axi+b. y-зависимая переменная, x-независимая переменная). Y=a1x1+a2x2 Пример: модель спроса и предложения представляет собой систему одновременных уравнений Q(D) (нужно написать на Q)=α01(маленькие внизу)+α11*P+α12+E1. Q(s)=α02+α21*P+E2. Q(D)=Q(s). Q(D) – спрос на товар, Q(s) – предложение товара. P – цена. I – доход. Цена товара Р и спрос на товар Q(D) и предложение товара Q(s) явл зависимыми (эндогенными) переменными и определяются из уравнения модели, а величина дохода I явл объясняющей (независимой, экзогенной) переменной.
2 Типы данных и виды переменных в эконометрических моделях
-пространственные данные - набор сведений по разным объектам, взятым за один и тот же период времени (объем производства предприятий региона, численность сотрудников института города)
-временные данные – набор сведений, характеризующий один и тот же объект за разные периоды времени (индекс потребительских цен, численность занятых за последние годы).