|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Виды эконометрических моделейПредмет эконометрики, ее связь с другими науками 29.12.1930 – основание эконометрического общества. Эконометрика – наука, изучающая количественные закономерности экономических явлений и процессов с помощью статистических методов и моделей. (Модель – уравнение, система.) Этапы эконометрического исследования 1. Установка проблемы 2. Получение данных, анализ их качества (однородность, отсутствие пробелов) 3. Спецификация моделей (зависимость показателя, выбор зависимых и независимых переменных x и y, выбор формы математической функции для описания связи) 4. Оценка параметров модели ( – параметры) 5. Интерпретация и использование результатов анализа. Виды эконометрических моделей 1. По количеству уравнений в модели: - Одно уравнение (регрессии) - Несколько (система уравнений) 2. По видам связи: - Функциональные (связи, описываемые тождествами) Тождество – взаимосвязь между показателями, где нет неизвестных параметров. - Стохастические (есть элементы случайности) – описываются уравнением регрессии. Регрессия отражает корреляционную связь – закономерное изменение средних значений зависимых переменных при изменении независимых. 3. По форме функции: - Линейные модели - Нелинейные модели 4. По количеству факторов (т.е. независимых переменных в уравнении регрессии): - Уравнение парной регрессии (с одной переменной-фактором) - Уравнение множественной регрессии . 5. По типу данных: - Классическая нормальная множественная модель - Модель с ограничениями (e.g. модели тренда ) 6. По временной принадлежности данных: - Пространственные данные (один момент времени, но много объектов наблюдения) - Временные ряды (для одного объекта наблюдения рассматриваются характеристики в разные периоды времени). - Объединение пространственных и временных данных Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.) |