- •1. Определение и задачи эконометрики. Место эконометрики в общественных науках.
- •2. Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии.
- •3. Оценка параметров уравнения регрессии.
- •4. Абсолютные и относительные показатели силы связи в уравнениях парной регрессии.
- •Показатели тесноты связи в моделях парной регрессии
- •6.Статистический анализ достоверности модели парной регрессии
- •7. Оценка значимости параметров уравнения парной регрессии
- •8.Интервальная оценка параметров уравнения парной регрессии
- •9. Средняя ошибка аппроксимации
- •10. Использование модели парной регрессии для прогнозирования
- •11. Смысл и значение множественной регрессии в эконометрических исследованиях. Выбор формы уравнения множественной регрессии
- •12. Отбор факторов в уравнение множественной регрессии.
- •13 Оценка параметров уравнения множественной регрессии.
- •16 Множественный коэффициент корреляции и коэффициент детерминации.
- •17 Показатели частной корреляции
- •18 Оценка значимости уравнения множественной регрессии на основе коэффициента детерминации и результатов дисперсионного анализа
- •19 Частные критерии Фишера в оценке результатов множественной регрессии
- •20 Использование фиктивных переменных в множественной регрессии
- •21 Мультиколлинеарность факторов - понятие, проявление и меры устранения
- •22 Гетероскедастичность - понятие, проявление и меры устранения
- •23 Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике
- •29 Двухшаговый метод наименьших квадратов для оценки параметров структурной формы модели
- •30 Специфика временного ряда как источника данных в эконометрическом моделировании
- •31 Автокорреляция уровней временного ряда и ее последствия
- •32 Моделирование тенденции временных рядов
- •33 Оценивание параметров в уравнениях тренда
- •34 Методы исключения тенденции при моделировании взаимосвязей временных рядов
- •35 Метод отклонений от тренда
- •36 Метод последовательных разностей
- •37 Регрессионные модели с фактором времени
- •38 Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона в оценке качества уравнений, построенных по временным рядам
- •39. Прогнозирование на основе рядов динамики
- •40. Модели с лаговыми переменными (основные понятия, определения и направления использования)
- •43 Ом пк при построении модели регрессии.
1. Определение и задачи эконометрики. Место эконометрики в общественных науках.
Э-быстроразвивающ отрасль науки, цель которой-придать колич меры эк-ким отношениям. Смысл- в моделировании эк-ких явлений.(экономика,метрика(мера)). Это наука об изменении и анализе эк-ких явления и их взаимосвязей. Она возникла в результате взаимодействия и обьединения 3х компонентов – эк.теории, статистики и мат.методоы. + присоединилась вычислительн техника как условие развития Э.
Э-наука, кот дает колич выражение взаимосвязей экономич явления и процессов.
Эконометрич модель-сложные структурные соотношения в эк.жизни, рассматривает взаимосвязи между соц эк-кими переменными.Типы переменных – зависимая (обьясняемая) – независ (обьясняющая)
Этапы эконометрич исследования – постановка проблемы, получение данные, анализ их качества, спецификация модели, оценка параметров, интерпретация результатов.
Основные цели эконометрич моделирования:− Установление взаимосвязей между экономическими переменными; − Прогноз экономических переменных (на основе исторической информации). Построение любой эконометрич модели, этапы: 1.теоретич (цель, описыв-ся связи) 2.информацион (поиск данных) 3.спецификация (устанавл экзоген,эндоген перемен, выял связи) 4.идентификация (условия корректного оценивания) 5.оценка параметров 6.верификация (проверка адекватности,делается вывод о точности расчетов).
2. Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии.
1.линейная у=а+вх (в-коэф.регрессии, а,х-параметры) в больше 0-прямая связь, в меньше 0 – обратная связь. Использ когда с изменением фактора, ср.значение результативн признака измен-ся равномерно. Только здесь пар-р в-абсолютный показатель силы связи. Он оценивает на сколько в средн измен-ся результат у при изменнеии фактора х на 1 ед-цу.
2.парабола у=а+вх+сх2 когда имеется изменение направления связи, есть мин/макс.
3.гипербола у=а+в/х если есть какое-то ограничение
4.показательная у=a*в(в степ= х) при изучении темпов роста
5.степенная у=а*х(в степ= в)
6.экспоненциальн у=е(в степ =а+вх)
Для выбора матем функции проводится анализ исследуем пер-ных, графическое представление данных и расчет показателей аппроксимации (оценивает соотв-вие между фактич и теоретич значен результативн признака). Для графич представления исп-ют поле корреляции, т.е. облако точек с координатами х,у
3. Оценка параметров уравнения регрессии.
Для оценки параметров использ метод наименьш квадратов (МНК)/ он позволяет получить такие оценки пар-ров а,в при кот сумма квадратов отклонений фактич значений результативн признака у от расчетных у» минимальна. SSост=сумма(у-у»)2=мин, у=а+вх следоват сумма(у-(а+вх)2)2=мин Чтобы эта величина была минимальной, нужно вычислить частн производну. По кажд из параметров и приравнять в 0. dS/da=-2сумма(у-а-вх)=0, dS/db=-2сумма (у-а-вх)х=0 Преобразуя ур-я получим систему нормальн ур-ний 1.n*a+b*sumx=sumy 2.a*sumx+b*sumx2=sumy*x
Для парного линейн уравн пара-ры находятся с пом: b=(средн у*х – ср y* ср х)/ G2 по х и след. а=срУ-в*срХ. Для нелинейн ф-ции чтобы использ МНК надо перевести ур из нелин вида к линейн, т.е. сделать линеаризацию.