Студалл.Орг — категория Эконометрика: 1 Страница

Лекции по категории - Эконометрика на сайте Студалл.Орг.

Всего Лекций, учебников и пособий по - Эконометрика - 157 публикаций..

• Требования к факторам, включаемым в модель множественной регрессии;
• B) Дарбин-Уотсон статистикасы;
• Елисеева И.И. Эконометрика. Учебник. – М.: «Финансы и статистика», 2003. – 338 с;
• ВИДЫ РЕГРЕССИОННЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ;
• Абсолютные и относительные показатели силы связи в уравнениях парной регрессии;
• Анализ влияния отдельных факторных признаков на результативный признак;
• Многофакторная регрессия;
• Практическое занятие № 1;
• Проверить наличие гетероскедастичности в модели. Объяснить полученные результаты;
• Экзаменационные задачи;
• Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками;
• Проверить наличие мультиколлинеарности в модели. Сделать вывод;
• Темы контрольных работ по дисциплине;
• Гетероскедастичность, способы обнаружения и исправления. Метод взвешенных наименьших квадратов;
• Формирование нелинейных однофакторных регрессионных моделей на компьютере с помощью ППП Excel;
• Пояснение к решению задачи;
• Создать workfile;
• Требование 3;
• Виды связи между переменными;
• Методы решения систем эконометрических уравнений;
• Интерпретация параметров моделей с распределенным лагом;
• Требование 6;
• Порядок выполнения задания. 1. 1. В Excel исходные данные должны быть организованы таким образом, чтобы в каждой колонке были представлены данные по соответствующей переменной (рис;
• Решение. Списаок использованной литературы;
• Практическое занятие № 2;
• ТЕОРЕМА ГАУССА-МАРКОВА;
• Оценка параметров линейных уравнений регрессии;
• Выполняется самостоятельно;
• Практическое занятие № 5;
• Практическое занятие № 4;
• Проверить спецификацию модели. Объяснить полученные результаты;
• Коэффициент детерминации,его свойства эконометрика;
• Информационное обеспечение курса;
• Гиперболическая и логарифмическая регрессии. Полиномиальная и кусочно-полиномиальная регрессия;
• Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры;
• Условие идентифицируемости;
• Задания для самооценки;
• Доказательство того, что дисперсия случайного члена из разбиения случайной величины равно математическому ожиданию квадрата его величины;
• Доверительные интервалы для коэффициентов: реальные статистические данные;
• курс, 4 модуль (30.03-3.05, 11.05-7.06);
• Проверка значимости параметров линейной регрессии и подбор модели с использованием f-критериев;
• Нелинейная регрессия (линеаризация, оценка параметров);
• Спецификация эконометрической модели;
• Проверка значимости и подбор модели с использованием коэффициентов детерминации. Информационные критерии;
• по дисциплине «Эконометрика» для студентов специальности «Экономическая безопасность» заочной формы обучения;
• Автокорреляция остатков. Критерий Дарбина- Уотсона;
• Методология эконометрического моделирования;
• Понятие и классификация временных рядов;
• Определения. Линейная регрессионная модель для случая одной факторной переменной;
• Модель производственной функции;
• Статистика Дарбина-Уотсона;
• Задачи экономического анализа, решаемые на основе регрессионных эконометрических моделей;
• Выбор формы уравнения множественной регрессии;
• Мультипликативные модели регрессии и их линеаризация;
• ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ;
• ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ЭКОНОМЕТРИКИ;
• Моделирование тенденции временного ряда при наличии структурных изменений;
• Оценка значимости параметров эконометрической модели;
• Проверка статистических гипотез о значениях коэффициентов;
• Измерение и интерпретация случайной составляющей;
• СИСТЕМЫ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ (СМО);
• Оценка и интерпретация параметров;
• ВИДЫ НЕЛИН.РЕГРЕССИИ И МЕТОДЫ НАХОЖДЕНИЯ ИХ ПАРАМЕТРОВ;
• Использование метода Фишера для оценки значимости регрессии. Коэффициент детерминации;
• Пример эконометрического исследования;
• Характеристики временных рядов. Выявление тренда в динамических рядах экономических показателей;
• Оценивать значимость факторов и их взаимодействия;
• Основные предпосылки регрессионного анализа. Теорема Гаусса-Маркова;
• ТЕМА 1. Предмет, метод и задачи ЭконометрикИ;
• Имеются данные о рынке строящегося жилья в Санкт-Петербурге (по состоянию на декабрь 2006 г.);
• ВЫПИСКА ИЗ ГОС ВПО сп. 080105.62 «Экономика-Бак»;
• Требования к критериям оценки выполнения практических заданий, контрольных работ;
• Проблема идентификации;
• Динамические эконометрические модели;
• Назовите основные задачи эконометрики;
• Регрессионные модели как инструмент анализа и прогнозирования экономических явлений;
• Тема 4. Нелинейные модели регрессии и их;
• Тема 4. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация;
• Глава 1. Аналитическая часть;
• Тема 5. Оценка качества эконометрических;
• Проверка функциональной формы;
• Описание связей между макроэкономическими переменными;
• Линеаризация моделей;
• Модель представляет собой систему одновременных уравнений. Проверим каждое ее уравнение на идентификацию;
• Перечень тем для подготовки к экзамену;
• Структура систем эконометрических уравнений;
• Моделирование тенденции временного ряда. Одним из наиболее распространенных способов моделирования тенденции временного ряда является построение аналитической функции;
• Метод наименьших квадратов (МНК);
• Частные уравнения, коэффициенты эластичности множественной регрессии;
• Стохастические регрессоры;
• Порядок выполнения контрольной работы;
• Лекция 1. Понятие эконометрики и эконометрических моделей;
• Корреляционная зависимость и эконометрическая модель;
• Нелинейные модели регрессии и линеаризация;
• Классическая формулировка Ц.П.Т;
• Тесноту линейной корреляционной связи между одной случайной величиной и некоторым множеством случайных величин;
• Линейная модель парной корреляции;
• Коэффициент корреляции. Перейдем к оценке тесноты корреляционной за­висимости;
• ПОНЯТИЕ КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ И ЕГО СВ-ВА.ЛОЖНАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ;
• Моделирование сезонных и циклических колебаний;
• ЗАДАНИЕ 3. МНО ЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ И КОРРЕЛЯЦИЯ;
• РЕШЕНИЕ ТИПОВОГО ПРИМЕРА. СОДЕРЖАНИЕ С. ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 1 «Математическое моделирование экономических процессов с помощью парных регрессионных;
• Оценка параметров уравнения регрессии;
• Проверка на наличие тренда;
• Оценивание систем одновременных уравнений;
• Корреляционная связь. Количественная мера силы корреляционной связи;
• ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН,ИСПОЛЬЗУЕМЫХ В РЕГРЕССИОННОМ АНАЛИЗЕ;
• ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ НАХОЖДЕНИЯ РЕГРЕССИОННОЙ ЗАВИСИМОСТИ МЕЖДУ ВЕЛИЧИНАМИ ПО ИХ НАБЛЮДЕННЫМ ЗНАЧЕНИЯМ.КОРРЕЛЯЦИОННОЕ ПОЛЕ;
• Прогнозирование временных рядов;
• для студентов 3 курса, обучающихся по направлению «Бакалавр экономики» «Бакалавр менеджмента»;
• Сглаживание временных рядов методом скользящей средней;
• Тема 4. Узагальнені економетричні моделі;
• Оценка качества уравнения в целом;
• ЗАДАЧА НАХОЖДЕНИЯ ЛИН.ПАРНОЙ РЕГРЕССИИ;
• Свойства автокорреляционной функции;
• Раздел. СИСТЕМА ЛИНЕЙНЫХ ОДНОВРЕМЕННЫХ УРАВНЕНИЙ;
• Формула расчета для обоих случаев;
• КОЭФФИЦИЕНТ РЕГРЕССИИ И ЕГО ЭКОН.СМЫСЛ;
• НОРМАЛ.РАСПР-ИЕ И ЕГО МЕСТО В РЕГРЕССИОННОМ АНАЛИЗЕ;
• ЗАДАНИЯ ДЛЯ ДОМАШНЕЙ КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ;
• Тема 1. Эконометрическое моделирование;
• МОДЕЛЬ МЕЖОТРАСЛЕВОГО БАЛАНСА;
• Оценка качества модели;
• Тема 3. Модели множественной регрессии;
• Теоретический материал. Для того чтобы оценки, полученные по МНК, давали «наилучшие» результаты, мы потребуем от остаточного члена или ошибки e и от X выполнения следующих условий;
• Рынок квартир в Москве;
• Проверка гипотезы о наличии тренда;
• Этап 3. Выбор типа, спецификация и построение эконометрической модели;
• Теоретический материал;
• Теорема Гаусса-Маркова;
• Определение степени полиномиального тренда методом переменных разностей;
• Методика проведения экзамена;
• КРИТЕРІЇ ОЦІНЮВАННЯ;
• Исследование структуры ряда. Автокорреляция;
• Уровень значимости и мощность критерия. Ошибки при проверке гипотез;
• ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ;
• РЕШЕНИЕ ТИПОВОГО ПРИМЕРА. Пусть имеется временной ряд 4,72; 5,57; 7,45; 8,59; 9,52; 10,66; 12,65; 15,14; 17,05; 20,46; 23,03; 27,52; 31,72; 36,34; 42,59;
• Методы экстраполяции;
• Тема 6. Модели временных рядов;
• РЕШЕНИЕ ТИПОВОГО ПРИМЕРА. Пусть исходные данные представлены таблицей 4;
• Нелинейная регрессия;
• Функция Лапласа (стандартизированное нормальное распределение);
• Рекомендации по выполнению контрольной работы. Контрольная работа по дисциплине «Эконометрика»;
• Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости;
• Программа экзамена по курсу;
• МОДЕЛЬ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ;
• Сущность эконометрики;
• ПАСПОРТ дисциплины;
• Распределение часов по видам занятий;
• Теоретические темы;
• Основы дисперсионного анализа;
• Требования к оформлению в соответствии с ГОСО;
• Прогнозные значения y;
• Проверила: Платонова И.В;
• часть контрольной работы;
• методические указания;
• Список вопросов к экзамену;