- •Эконометрика
- •Лекция 1. Предмет и метод эконометрики. Ковариация, дисперсия и корреляция
- •1.1. Предмет и метод эконометрики
- •1.2. Выборочная ковариация.
- •1.3. Основные правила расчета ковариации.
- •1.4. Теоретическая ковариация.
- •1.5. Выборочная дисперсия. Правила расчета дисперсии.
- •1.6. Коэффициент корреляции.
- •1.7. Коэффициент частной корреляции.
- •Тест для самоконтроля
- •Лекция 2. Парная линейная регрессия.
- •2.1. Проблема оценивания линейной связи экономических переменных.
- •2.2. Модель парной линейной регрессии.
- •2.3. Регрессия по методу наименьших квадратов.
- •2.4. Интерпретация уравнения регрессии.
- •2.5. Качество оценки: коэффициент r2.
- •Тесты для самоконтроля
- •Лекция 3. Статистическая оценка достоверности выборочных показателей связи.
- •Оценка достоверности уравнения регрессии в целом
- •Определение средней ошибки, предельной ошибки и доверительных границ коэффициента корреляции
- •3.1. Оценка достоверности уравнения регрессии в целом
- •3.2. Определение средней ошибки, предельной ошибки и доверительных границ коэффициента корреляции
- •3.3. Проверка гипотезы и интервальная оценка коэффициента регрессии.
- •3.4. Средняя ошибка уравнения и интервальная оценка отдельных значений результативного признака.
- •Тесты для самоконтроля
- •Лекция 4. Нелинейная регрессия
- •4.1. Спецификация модели
- •4.2. Классификация нелинейных функций.
- •4.3. Отдельные виды нелинейных регрессий.
- •4.3.2. Равносторонняя гипербола.
- •4.3.3. Степенная функция.
- •4.4.Коэффициенты эластичности в нелинейных регрессиях.
- •4.5. Корреляция для нелинейной регрессии.
- •Тесты для самоконтроля
- •Лекция 5. Множественная регрессия и корреляция
- •Понятие множественной регрессии, и ее графическая интерпретация
- •Отбор факторов при построении модели.
- •Коллинеарность факторов. Методы преодоления межфакторной связи
- •Модульная единица 5.1. Параметризация и спецификация уравнения множественной регрессии
- •5.1.1. Понятие множественной регрессии, и ее графическая интерпретация
- •5.1.2. Отбор факторов при построении модели.
- •5.1.3. Коллинеарность факторов. Методы преодоления межфакторной связи
- •5.1.4. Параметризация уравнения множественной регрессии и его интерпретация
- •Тесты для самоконтроля
- •Модульная единица 5.2. Множественная и частная корреляция. Предпосылки мнк.
- •5.2.1.Множественная корреляция.
- •5.2.2. Скорректированный индекс детерминации (корреляции).
- •5.2.3. Частная корреляция.
- •5.2.4. Частные f- тесты
- •5.2.5. Предпосылки мнк.
- •Тесты для самоконтроля
- •Лекция 6. Моделирование динамических процессов
- •6.1. Элементы временного ряда
- •6.2. Автокорреляция
- •6.3. Выявление структуры временного ряда
- •6.4. Моделирование тенденции
- •6.5. Изучение взаимосвязи переменных по данным временных рядов
- •6.6. Критерий Дарбина-Уотсона
- •Тесты для самоконтроля
- •Лекция 7. Системы эконометрических уравнений
- •Модульная единица 7.1. Виды систем эконометрических уравнений и их идентификация. Косвенный метод наименьших квадратов
- •7.1.1. Понятие и необходимость применения систем уравнений
- •7.1.2. Косвенный метод наименьших квадратов
- •7.1.3. Проблема идентификации
- •Вопросы для повторения
- •Тесты для самоконтроля
- •Модульная единица 7.2. Методы решения сверхидентифицируемых систем
- •7.2.1. Двухшаговый метод наименьших квадратов
- •7.2.4. Исходные данные
- •7.2.2. Понятие о трехшаговом методе наименьших квадратов
- •7.2.3. Применение систем уравнений
- •Контрольные вопросы
- •Тесты для самоконтроля
- •Пример выполнения работы.
- •Контрольные вопросы к защите
- •Способ оценки результатов
- •Общая постановка задачи. Используя средства ms excel построить парную линейную модель регрессии, рассчитать показатели тесноты связи по индивидуальным данным.
- •Пример и методические указания к выполнению работы.
- •1. Исходные данные
- •Контрольные вопросы к защите
- •Способ оценки результатов
- •Контрольные вопросы к защите
- •Способ оценки результатов
- •Общая постановка задачи. Используя встроенный инструмент «Регрессия» ms excel, построить парную линейную модель регрессии, оценить результаты.
- •Пример и методические указания к выполнению работы.
- •Контрольные вопросы к защите
- •Способ оценки результатов
- •Пример и методические указания к выполнению работы.
- •Контрольные вопросы к защите
- •Способ оценки результатов
- •Пример и методические указания к выполнению работы.
- •1. Исходные данные
- •2. Оценка значимости. Точечная и интервальная оценки параметров уравнения регрессии
- •Контрольные вопросы к защите
- •Способ оценки результатов
- •Общая постановка задачи. Используя средства ms excel построить множественную линейную модель регрессии, рассчитать показатели тесноты связи по индивидуальным данным.
- •Пример и методические указания к выполнению работы.
- •2 Способ.
- •4 Способ.
- •Контрольные вопросы к защите
- •Способ оценки результатов
- •Общая постановка задачи. Требуется проверить модель регрессии на гетероскедастичность остатков
- •Пример и методические указания к выполнению работы.
- •Контрольные вопросы к защите
- •Способ оценки результатов
- •Общая постановка задачи. Используя средства ms excel построить уравнение тренда.
- •Пример и методические указания к выполнению работы.
- •Контрольные вопросы к защите
- •Способ оценки результатов
- •Общая постановка задачи. Построить модель связи между экономическими переменными по данным временных рядов.
- •Пример и методические указания к выполнению работы.
- •1. Исходные данные
- •2. Автокорреляционные функции
- •2.1. Тест на автокорреляцию остатков трендов
- •3. Первые разности
- •Контрольные вопросы к защите
- •Способ оценки результатов
- •Список индивидуальных данных:
- •Контрольные вопросы к защите
- •Способ оценки результатов
- •Пример и методические указания к выполнению работы.
- •Контрольные вопросы к защите
- •Способ оценки результатов
- •Общая постановка задачи.
- •Пример и методические указания к выполнению работы.
- •2. Исходные данные
- •Контрольные вопросы к защите
- •Способ оценки результатов
- •Словарь основных терминов и определений (глоссарий)
- •Промежуточный тест по дисциплине «Эконометрика» Учебный модуль 3. Модульная единица 6.
- •Тестовые задания
- •Итоговый тест по дисциплине «Эконометрика»
- •1. Шкала проходных баллов по модулям
- •Модульная единица 2. Парная линейная регрессия.
- •Модульная единица 3. «Статистическая оценка достоверности выборочных показателей связи»
- •Модуль 2. Множественная регрессия и корреляция Модульная единица 5.1. Параметризация и спецификация уравнения множественной регрессии
- •Модуль 4. Системы эконометрических уравнений Модульная единица 7.1. Виды систем эконометрических уравнений и их идентификация. Косвенный метод наименьших квадратов
- •Модуль 4. Модульная единица 7.2. «Методы решения сверхидентифицируемых систем»
- •Контрольные работы промежуточного контроля Контрольная работа №1(модульные единицы 1, 2, 3)
- •Предмет и метод эконометрики.
- •Контрольная работа №1(модульные единицы 1, 2, 3)
- •Контрольная работа №1(модульные единицы 1, 2, 3)
- •Контрольная работа №1(модульные единицы 1, 2, 3)
- •Контрольная работа №1(модульные единицы 1, 2, 3)
- •Контрольная работа №1(модульные единицы 1, 2, 3)
- •Контрольная работа №2 (модульная единица 4)
- •5. Классификация нелинейных функций.
- •Контрольная работа № 3 (модуль 5, модульные единицы 5.1, 5.2)
- •Контрольная работа № 4 (модуль 7, модульные единицы 7.1, 7.2)
- •Контрольные вопросы итогового контроля
Тесты для самоконтроля
1. В парной регрессии выбор вида математической функции, моделирующей связь переменных, может быть осуществлен методами:
1) графическим (верно) |
3) аналитическим, то есть исходя из теории изучаемой взаимосвязи (верно) |
2) экспериментальным (верно) |
4) выборочным |
2. График функции представлен на рисунке
1)
|
3)
|
2) (верно) |
4) |
3. График функции
представлен на рисунке
1)
|
3) (верно) |
2)
|
4)
|
4. График степенной функции представлен на рисунке
1) (верно) |
3)
|
2)
|
4)
|
5. График показательной функции представлен на рисунке
1)
|
3)
|
2)
|
4) (верно) |
6. Во сколько раз число наблюдений должно превышать число рассчитываемых параметров при переменной х?
1) в 6-7 раз (верно) |
3) в 20-25 |
2) число наблюдений может быть равно числу параметров при х |
4) в 2-3 |
7. Нелинейным является уравнение регрессии нелинейное относительно
1) переменных (верно) |
3) ошибки аппроксимации |
2) образов |
4) параметров (верно) |
8. Какой функцией (какими функциями) могут быть описаны кривые Энгеля, характеризующие соотношение между спросом на масло (у) и общей суммой дохода (х).
1) у = - (верно) |
3) у = х |
2) у = а + вхс |
4) у = + х |
9. К регрессиям, нелинейным относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейным по оцениваемым параметрам, относятся
1) у = а + вх + сх2+ dх3 (верно) |
3) у = х |
2) (верно) |
4) у = - (верно) |
10. К регрессиям, нелинейным по оцениваемым параметрам, внутренне линейным относятся
1) у = х (верно) |
3) у = а вх (верно)
|
2) |
4) |
11. Функция у = х приводится к линейному виду следующими преобразованиями
1) х =z |
3) log y = log log x
|
2) log y = log + log x
|
4) log y = log + x log (верно)
|
12. Функция у = х приводится к линейному виду следующими преобразованиями
1) |
3) log y = log log x
|
2) log y = log + log x (верно)
|
4) log y = log + x log
|
13. Метод наименьших квадратов был применен к линеаризованному уравнению ln y = 2 + 3 ln x . Преобразуйте эту зависимость в зависимость y от х
1) у = 3х7,4 |
3) у = 7,4х3 (верно) |
2) у = 100+х3 |
4) у = 2х3 |
14. В какой функции параметр b является коэффициентом эластичности?
1) у = abх |
3) в функциях у = abх и у = a хb |
2) у = a хb (верно) |
4) у=a+bx |
15. Общая формула для расчета коэффициента эластичности это
1) Э= (верно) |
3) Э= |
2) Э = |
4) |
16. По какой формуле рассчитывается коэффициент эластичности для показательной функции
1) Э = |
3) (верно) |
2) Э= |
4) |
17. Коэффициент эластичности показывает
1) на сколько единиц изменится независимая переменная, если зависимая изменится на 1 % |
3) мультиколлинеарность в модели |
2) на сколько % изменится зависимая переменная, если независимая изменится на 1% (верно) |
4) на сколько единиц изменится зависимая переменная, если независимая изменится на 1 свою единицу измерения |
18. Для каких функций можно рассчитывать парный линейный коэффициент корреляции?
1) у = х |
3) у = а вх
|
2) (верно) |
4) |
19. Чему равен индекс корреляции, если доля остаточной дисперсии в общей составила 0,19?
1) 0,81 |
3) 0,9 (верно) |
2) 0,19 |
4) 0,44 |
20. Чему равен F-критерий Фишера для степенной функции, если парный линейный коэффициент корреляции составил 0,7, а индекс корреляции – 0,8, численность выборки – 12?
1) 9,6 |
4) 21,3 |
2) 1,78 |
5) 17,8 (верно) |