Содержание
- 2. Основная литература Эконометрика: учебник / И.И. Елисеева [и др.]; под ред. И.И.Елисеевой. ‑ М.: Издательство Юрайт,
- 3. Дополнительная литература Айвазян С.А. Методы эконометрики. ‑ М.: Инфра-М, 2010 Афанасьев В.Н., Юзбашев М. М. Анализ
- 4. Рагнар Антон Киттиль Фриш (норв. Ragnar Anton Kittil Frisch) (1895-1973)
- 5. 1926 г. норвежский экономист Рагнар Фриш (1895-1973) предложил использовать термин «эконометрика» для обозначения самостоятельной отрасли научных
- 6. Эконометрика – это наука, которая дает конкретное количественное выражение общим (качественным) взаимосвязям экономических явлений и процессов,
- 7. БАЗОВЫЕ КОМПОНЕНТЫ ЭКОНОМЕТРИКИ
- 8. На основе экономической теории разрабатываются концепции развития изучаемых процессов С помощью статистики эти процессы выражаются в
- 9. Главный инструмент эконометрики – эконометрическая модель, параметры которой оцениваются с помощью методов математической статистики
- 10. Этапы построения эконометрической модели Теоретическое описание рассматриваемого экономического процесса с отражением существующих тенденций Сбор данных, анализ
- 11. ПРИМЕНЕНИЕ ПАРНОЙ РЕГРЕССИИ В ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНЯХ Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии Оценка параметров
- 12. Задачи корреляционно-регрессионного анализа Измерение параметров уравнения, выражающего связь между признаками. Эта задача решается оценкой параметров уравнения
- 13. Виды функций, наиболее часто используемые в эконометрическом моделировании
- 14. Методы выбора типа математической функции Аналитический метод (теоретический анализ связи рассматриваемого фактора и результата) Графический метод
- 15. Линеаризация нелинейных уравнений
- 16. Оценка параметров уравнения парной линейной регрессии Для оценки параметров функций, линейных по параметрам, используется метод наименьших
- 17. Оценка параметров уравнения парной линейной регрессии Для линейных и нелинейных уравнений, приводимых к линейным, решается следующая
- 18. Формулы расчета параметров уравнения парной регрессии - свободный член уравнения регрессии (пересечение, intercept). Экономически не интерпретируется.
- 19. Линия регрессии
- 20. Условия применения МНК Модель регрессии должна быть линейной по параметрам Значения ошибки (остатка)- случайные. Их изменение
- 21. Пример
- 22. Продолжение примера
- 23. Линейная зависимость
- 24. Продолжение примера
- 25. Степенная зависимость
- 26. Степенная зависимость
- 27. Показатели силы связи в моделях парной регрессии Абсолютные. Показывают, на сколько единиц в среднем изменяется результативный
- 28. Абсолютные и относительные показатели силы связи для основных видов функций
- 29. Продолжение примера С увеличением инвестиций в основной капитал на 1 тыс. руб. ВРП на душу населения
- 30. Продолжение примера Линейная функция: Степенная функция:
- 31. Показатели тесноты связи в моделях парной регрессии Коэффициент детерминации показывает долю вариации (дисперсии) результативного признака, объясняемую
- 33. Правило сложения дисперсий - общая сумма квадратов отклонений (total sum of squares) - факторная сумма квадратов
- 34. Коэффициент детерминации
- 35. Коэффициент корреляции
- 36. Шкала значений коэффициента (индекса) корреляции До 0,3 связь слабая 0,3-0,5 связь умеренная 0,5-0,7 связь заметная 0,7-0,9
- 37. Свойства линейного коэффициента корреляции Это стандартизованный коэффициент регрессии Сравним для признаков, имеющих различные единицы измерения Если
- 38. Продолжение примера Линейная функция
- 39. Продолжение примера Расчет остаточной суммы квадратов отклонений по линейной функции
- 40. Продолжение примера Расчет теоретических значений результативного признака линейной функции
- 41. Продолжение примера Расчет коэффициента детерминации для линейной функции
- 42. Продолжение примера Расчет теоретических значений результативного признака степенной функции
- 43. Продолжение примера Расчет остаточной суммы квадратов отклонений по степенной функции
- 44. Продолжение примера Расчет показателей корреляции
- 45. Статистическая проверка гипотез Статистической гипотезой называется предположение о свойстве генеральной совокупности, которое можно проверить, опираясь на
- 46. Статистическая оценка достоверности регрессионной модели Выдвигается H0 :r2 в генеральной совокупности Выдвигается H1: r2 в генеральной
- 47. Критическая область – это область, попадание значения статистического критерия в которую приводит к отклонению H0 .
- 48. Оценка значимости уравнения регрессии Если F>Ftab. , то гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик отклоняется и
- 49. Число степеней свободы (degrees of freedom - df) - число свободно варьируемых переменных n - число
- 51. Продолжение примера Расчет критерия Фишера Для линейной функции: Для степенной функции:
- 52. Таблица дисперсионного анализа
- 53. Оценка качества модели на основе ошибки аппроксимации
- 54. Продолжение примера Расчет ошибки аппроксимации для линейной функции
- 55. Оценка значимости коэффициентов регрессии Выдвигается : коэффициент регрессии в генеральной совокупности равен 0 Выдвигается : коэффициент
- 56. Если t>ttab., то отклоняется, то есть параметр не случайно отличается от нуля, и сформировался под влиянием
- 57. Расчет критерия Стьюдента - случайная ошибка коэффициента регрессии
- 58. Продолжение примера
- 59. Продолжение примера ttab. =2,447 t>ttab.
- 60. Построение доверительных интервалов для коэффициентов регрессии
- 61. Расчет показателей регрессии и корреляции с помощью пакета анализа в Excel Установка пакета анализа: Кнопка «Office»
- 62. Расчет показателей регрессии и корреляции с помощью пакета анализа в Excel В диалоговом окне «регрессия» задаются
- 64. Использование модели парной регрессии для прогнозирования
- 66. 95%-ый доверительный интервал
- 67. Продолжение примера
- 68. Продолжение примера
- 69. Продолжение примера
- 70. Свойства остатков Отсутствие связи между остатками и объясняющей переменной Отсутствие связи между остатками и предсказанными значениями
- 71. График остатков (residual plot) (случай гомоскедастичности)
- 73. Скачать презентацию