Содержание
- 2. Типы переменных в эконометрической модели Результирующая (зависимая, эндогенная) переменная Y Она характеризует результат или эффективность функционирования
- 3. Регрессионный анализ Предназначен для исследования зависимости исследуемой переменной от различных факто-ров и отображения их взаимосвязи в
- 4. Предпосылки применения метода наименьших квадратов (МНК) Первое условие. Математическое ожидание случайной составляющей в любом наблюдении должно
- 5. Свойства оценок метода наименьших квадратов (МНК) Оценки параметров регрессии должны быть несмещенными, состоятельными и эффективными
- 6. Линейная парная регрессия yi = a0 + a1 · xi + ε i , где a0
- 7. Оценка параметров уравнения регрессии МНК МНК минимизирует сумму квадратов отклонения фактических значений yi от расчетных a1=
- 8. Матричная форма оценки параметров уравнения регрессии МНК Y = X · A + ε , где
- 9. Решение системы нормальных уравнений в матричном виде: A = (X’·X)-1·X’·Y . Для расчета вектора A необходимо:
- 10. Оценка качества модели регрессии Качество модели оценивается на основе анализа остаточной компоненты (εi = yi –
- 11. В основе анализа качества лежит теорема о разложении дисперсии на две составляющие: дисперсия объясненная необъясненная Разделив
- 12. Коэффициент детерминации показывает долю вариации результативного признака, находяще-гося под воздействием изучаемых факторов. Чем ближе R2 к
- 14. Для однофакторной модели R = | ry,x |. Критерий Фишера используется для провер-ки значимости модели регрессии
- 15. Если Sε ≤ σy, то модель регрессии использовать целесообразно. Средняя относительная ошибка аппроксимации: A Если A
- 16. Расчетные значения t – критерия определяются по формулам: ta0 = |a0| / Sa0 и ta1 =
- 17. Интервальная оценка параметров модели выполняется для значимого уравнения по формулам: a0 = [a0 ± tтабл·Sa0 ]
- 18. Средняя ошибка прогноза Точечный прогноз ± Интервальный прогноз =
- 19. Графическая интерпретация результатов расчета y Нижняя доверительная граница Верхняя доверительная граница Линия регрессии Доверительный интервал x
- 20. Регрессионный анализ предназначен для исследования зависимости исследуемой переменной от различных факторов и отображения их взаимосвязи в
- 21. Примеры задач, решаемых с помощью регрессионных моделей Исследование зависимости заработной платы (Y) от возраста (X1), уровня
- 22. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). Построена регрессионная модель зависимости заработной платы работника (Y) от
- 24. Администрация страховой компании приняла решение о введении нового вида услуг – страхование на случай пожара. С
- 26. Прогноз по модели Y=10,25+4,69X Прогноз Х По исходным данным полагают, что расстояние до ближайшей пожарной станции
- 27. Построение доверительного интервала прогноза Стандартная ошибка 1.801
- 28. Построение доверительного интервала прогноза Строим доверительный интервал прогноза ущерба с вероятностью 0,90 (t=1,86). Из полученных результатов
- 29. График прогноза
- 30. Задача 1. Задание по эконометрическому моделированию стоимости квартир в Московской области Рассчитайте матрицу парных коэффициентов корреляции;
- 31. Нелинейная регрессия При описании экономических процессов могут использоваться также и нелинейные функции. Различают два класса нелинейных
- 33. Скачать презентацию