Эконометрика видеолекции – ()

Эконометрика — Лучшее видео смотреть онлайн

Опубликовано: меньше минуты назад

11 674 просмотра

Опубликовано: 50 лет назад

92 174 просмотра

Опубликовано: меньше минуты назад

360 938 просмотров

Опубликовано: 3 часа назад

2 102 просмотра

Опубликовано: 3 часа назад

275 779 просмотров

Опубликовано: меньше минуты назад

5 427 просмотров

Опубликовано: 3 часа назад

5 888 просмотров

Опубликовано: 3 часа назад

1 562 просмотра

Опубликовано: 50 лет назад

5 964 просмотра

Опубликовано: 50 лет назад

6 316 просмотров

Опубликовано: меньше минуты назад

2 857 просмотров

Опубликовано: 50 лет назад

13 963 просмотра

Опубликовано: 3 часа назад

860 просмотров

luchshee-video.ru

Лекции эконометрика (сокращенные) | Файловый клуб FilesClub.net

ТЕМА 1. ПРЕДМЕТ И МЕТОД ЭКОНОМЕТРИКИ
Эконометрика быстроразвивающаяся отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.
Эконометрика это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.
Предмет исследования эконометрики – экономические явления.
К основным задачам эконометрики можно отнести следующее:
Построение эконометрических моделей, т.е. представление экономических моделей в математической форме, удобной для проведения эмпирического анализа. Данную проблему принято называть проблемной спецификации. Отметим, что зачастую она может быть решена несколькими способами.
Оценка параметров построенной модели, делающих выбранную модель наиболее адекватной реальным данным. Это так называемый этап параметризации.
Проверка качества найденных параметров модели и самой модели в целом. Иногда этот этап анализа называют этапом верификации.
Использование построенных моделей для объяснения поведения исследуемых экономических показателей, прогнозирования и предсказания, а также для осмысленного проведения экономической политики.

TЕМА 2. ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ И КОРРЕЛЯЦИЯ В ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ.

1. Спецификация модели.
Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели, т. е. с формулировки вида модели, исходя из соответствующей теории связи между переменными. Практически в каждом отдельном случае величина y складывается из двух слагаемых:

где yj фактическое значение результативного признака;

·xj. — теоретическое значение результативного признака, найденное исходя из соответствующей математической функции связи у и x, т. е. из уравнения регрессии;

·j случайная величина (возмущение), характеризующая отклонения реального значения результативного признака от теоретического, найденного по уравнению регрессии. Ее присутствие в модели порождено тремя источниками: спецификацией модели ( а) неправильный выбор той или иной математической функции, б) недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора), выборочным характером исходных данных (если совокупность неоднородна, то уравнение регрессии не имеет практического смысла), особенностями измерения переменных (например, статистическое измерение величины дохода сопряжено с рядом трудностей и не лишено возможных ошибок, например в результате наличия сокрытых доходов).

В парной регрессии выбор вида математической функции может быть осуществлен тремя методами:
графическим;
аналитическим, т. е. исходя из теории изучаемой взаимосвязи;
экспериментальным.
Значительный интерес представляет аналитический метод выбора типа уравнения регрессии. Он основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.

2. Линейная регрессия и корреляция.
Линейная регрессия находит широкое применение в эконометрике в виде четкой экономической интерпретации ее параметров. Линейная регрессия сводится к нахождению уравнения вида

Построение линейной регрессии сводится к оценке ее параметров — а и b. Оценки параметров линейной регрессии могут быть найдены разными методами.

Классический подход к оцениванию параметров линейной регрессии основан на методе наименьших квадратов (МНК). То есть, получим следующую систему нормальных уравнений для оценки параметров а и b:

Решая систему нормальных уравнений либо методом последовательного исключения переменных, либо методом определителей, найдем искомые оценки параметров а и b. Можно воспользоваться следующими готовыми формулами:

filesclub.net

лекции по эконометрике — Видео

Опубликовано: 3 часа назад

2 102 просмотра

Опубликовано: 50 лет назад

6 316 просмотров

Опубликовано: меньше минуты назад

2 866 просмотров

Опубликовано: меньше минуты назад

11 674 просмотра

Опубликовано: 3 часа назад

30 738 просмотров

Опубликовано: 2 часа назад

619 просмотров

Опубликовано: 3 часа назад

1 562 просмотра

Опубликовано: 1 час назад

1 023 просмотра

Опубликовано: 3 часа назад

5 888 просмотров

Опубликовано: 3 часа назад

266 просмотров

Опубликовано: 3 часа назад

384 просмотра

Опубликовано: меньше минуты назад

5 427 просмотров

Опубликовано: 3 часа назад

157 просмотров

Опубликовано: меньше минуты назад

287 просмотров

Опубликовано: 3 часа назад

6 997 просмотров

Опубликовано: 3 часа назад

764 просмотра

videoyoutube.ru

эконометрика лекции — Видео

Опубликовано: 3 часа назад

2 102 просмотра

Опубликовано: 50 лет назад

6 316 просмотров

Опубликовано: меньше минуты назад

2 866 просмотров

Опубликовано: 3 часа назад

5 888 просмотров

Опубликовано: 3 часа назад

860 просмотров

Опубликовано: 3 часа назад

764 просмотра

Опубликовано: 3 часа назад

157 просмотров

Опубликовано: 3 часа назад

384 просмотра

Опубликовано: 3 часа назад

1 562 просмотра

Опубликовано: 3 часа назад

211 просмотров

Опубликовано: 3 часа назад

175 просмотров

Опубликовано: 3 часа назад

272 просмотра

Опубликовано: 3 часа назад

174 просмотра

Опубликовано: 3 часа назад

143 просмотра

Опубликовано: 3 часа назад

261 просмотр

Опубликовано: 3 часа назад

150 просмотров

Опубликовано: 3 часа назад

225 просмотров

turprikol.com

Эконометрика, лекции

Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software

http://www.foxitsoftware.com For evaluation only.

Составитель: Е.А.Парышева

Введение Эконометрика – наука, исследующая количественные закономерности и взаимозависи-

мости в экономике на основе методов теории вероятностей и математической статистики, адаптированных к обработке экономических данных.

Основным элементом курса является анализ и построение взаимосвязей экономических переменных.

Математическая статистика и ее применение в экономике – эконометрика – позволяют строить экономические модели, оценивать их параметры, проверять гипотезы о свойствах экономических показателей и формах их связи, что в конечном счёте служит основой для экономического анализа и прогнозирования (основная цель эконометрики).

Экономические модели позволяют выявить особенности экономического объекта и на основе этого предсказывать будущее поведение объекта при изменении каких-либопараметров (повышение обменного курса, падение прибыли…).

По своему определению любая экономическая модель абстрактна и, следовательно, неполна. Так, например, в простейшей модели спроса предполагают, что спрос на какой-либотовар определяется его ценой (р) и доходом потребителя (I):q f ( p, I ) .

На самом же деле на спрос влияют также другие факторы (цены на другие товары, реклама, мода, погода и т.д.). Поэтому в модель добавляют, обычно аддитивным образом, случайный компонент ε, интегрирующий (объединяющий) в себе влияние всех неучтённых явно в модели факторов. Например, модель спроса принимает вид: q f ( p, I ) .

Введение случайного компонента в модель приводит к тому, что взаимосвязь остальных её переменных перестаёт быть строго детерминированной (функциональной) и становится стохастической (статистической, случайной), каковая и наблюдается в реальной действительности.

Связь переменных, на которую накладываются воздействия случайных факторов, называ-

ется статистической (корреляционной).

Основой для выявления и обоснования эмпирических (опытных) закономерностей являются статистические данные, которые обычно подразделяются на 2 вида:

-перекрёстные данные – данные покакому-либоэкономическому показателю, полученные для различных однотипных объектов (фирм, регионов). При этом либо все данные относятся к одному периоду времени, либо временная принадлежность несущественна.

-временные ряды – данные, характеризующие один объект, но в разные моменты време-

ни.

Существуют различные методы сбора экономических данных: опрос, анкетирование, получение официальной стат.отчётности…

Собранные данные могут быть представлены в различной форме: в виде таблиц, диаграмм, графиков.

Далее подготовленные данные подставляются в теоретическую модель, представленную аналитически (в виде некоторого уравнения) или в графическом виде.

При этом возникает ряд проблем, важнейшими из которых являются проверка согласованности теоретической модели с опытными данными, оценка параметров модели и проверка предположений (гипотез), лежащих в основе модели.

Основные этапы эконометрического исследования:

0. Постановочный этап – постановка проблемы, целей моделирования, сбор данных, анализ их качества.

I. Спецификация модели – выбор вида формулы зависимости.

II. Параметризация – оценка значений параметров выбранной модели.

III. Верификация – проверка качества полученных параметров и самой модели в целом.IV. Использование построенной модели для объяснения поведения экономических пока-

зателей и прогнозирования.

studfiles.net

Лекции по эконометрике [PDF] — Все для студента

Основные требования для построения модели одномерной линейной регрессии. Оценки параметров простой линейной регрессии на основе МНК. Коэффициент детерминации. Его свойства. Скорректированный коэффициент детерминации. Его свойства. Проверка модели на адекватность. Критерий Фишера. Проверка значимости параметров модели. Критерий Стьюдента. Основные предположения в…

  • 766,53 КБ
  • дата добавления неизвестна
  • изменен

Содержит лекции по разделам: парная и множественная регрессия, системы эконометрических уравнений, временные ряды. Без примеров. Приведен краткий справочник по формулам. Парная регрессия и корреляция. Линейная модель парной регрессии и корреляции. Нелинейные модели парной регрессии и корреляции. Множественная регрессия и корреляция. Спецификация модели. Отбор факторов при…

  • 538,75 КБ
  • дата добавления неизвестна
  • изменен

СГУТиКД, 3 курс, Прикладная информатика Введение в эконометрику. Модель парной регрессии. Оценка качества уравнения регрессии. Нелинейная регрессия. Линейная модель множественной регрессии. Мультиколлинеарность. Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Гетероскедастичность. Моделирование одномерных временных рядов. Автокорреляция. Фиктивные переменные….

  • 1,25 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • изменен

Финек, 35 стр. В данном документе приведены задачи с пошаговым решением типовых задач. Также представлены необходимые приложения: Таблица значений F-критерия Фишера (двусторонний), Таблица критических значений t-статистики Стьюдента, Шкала атрибутивных оценок тесноты корреляционной зависимости, Случайная ошибка коэффициента асимметрии для выборок разного объема.

  • 389,41 КБ
  • дата добавления неизвестна
  • изменен

Введение. Эконометрика и эконометрическое моделирование: основные понятия и определения Парная корреляция и регрессия Ковариация. Выборочный коэффициент парной корреляции Оценка значимости выборочного коэффициента парной корреляции Модель парной регрессии. Основные понятия. Линейная парная регрессия Определение параметров линейной парной модели методом МНК Проверка…

  • 193,65 КБ
  • дата добавления неизвестна
  • изменен

Эконометрика Академия управления ТИСБИ Учебно-методическое пособие Казань – 2008 Пособие содержит курс лекций по основным разделам эконометрики: парная и множественная регрессия, системы эконометрических уравнений и временные ряды. По всем разделам представлены тесты и варианты контрольных работ. Для выполнения контрольных заданий по 10 вариантам рассмотрены типовые задачи….

  • 1,70 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • изменен

www.twirpx.com

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *