Учебная работа № 89008. «Контрольная Эконометрика. Вопросы 25, 50
Содержание:
«25. Измерение тесноты связи множественной регрессии и границы его изменения.
50. При какой структуре лага используется метод Койка.
»
Форма заказа готовой работы
Выдержка из похожей работы
Проверила: Коновалова А,С,
2014 г,
Содержание
Введение
Глава I, Аналитическая часть
1,1 Основы построения и тестирования адекватности экономических моделей множественной регрессии
1,2 Проблема спецификации экономических моделей множественной регрессии
1,3 Последствия ошибок спецификации экономических моделей множественной регрессии
Глава II, Проектная часть
2,1 Методическое обеспечение множественной регрессии
2,2 Информационное обеспечение множественной регрессии
2,3 Числовой пример модели множественной регрессии и выводы множественной регрессии
Заключение
Список использованных источников
Введение
Эконометрика — это самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории, экономической статистики и экономических измерений, математико-статистического инструментария придавать конкретное количественное выражение общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической теорией,
Целью работы является получение практических навыков построения эконометрических моделей,
Эконометрический метод складывался в преодолении следующих трудностей, искажающих результаты применения классических статистических методов (сущность новых терминов будет раскрыта в дальнейшем):
1, асимметричности связей;
2, мультиколлинеарности связей;
3, эффекта гетероскедастичности;
4, автокорреляции;
5, ложной корреляции;
6, наличия лагов,
Для описания сущности эконометрической модели удобно разбить весь процесс моделирования на шесть основных этапов:
1-й этап (постановочный) — определение конечных целей моделирования, набора участвующих в модели факторов и показателей, их роли;
2-й этап (априорный) — предмодельный анализ экономической сущности изучаемого явления, формирование и формализация априорной информации, в частности, относящейся к природе и генезису исходных статистических данных и случайных остаточных составляющих;
3-й этап (параметризация) — собственно моделирование, т,е, выбор общего вида модели, в том числе состава и формы входящих в нее связей;
4-й этап (информационный) — сбор необходимой статистической информации, т,е, регистрация значений участвующих в модели факторов и показателей на различных временных или пространственных тактах функционирования изучаемого явления;
5-й этап (идентификация модели) — статистический анализ модели и в первую очередь статистическое оценивание неизвестных параметров модели;
6-й этап (верификация модели) — сопоставление реальных и модельных данных, проверка адекватности модели, оценка точности модельных данных,
Эконометрическое моделирование реальных социально-экономических процессов и систем обычно преследует два типа конечных прикладных целей (или одну из них):
1) прогноз экономических и социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы;
2) имитацию различных возможных сценариев социально-экономического развития анализируемой системы (многовариантные сценарные расчеты, ситуационное моделирование),
При постановке задач эконометрического моделирования следует определить их иерархический уровень и профиль,
Анализируемые задачи могут относиться к макро — (страна, межстрановой анализ), мезо — (регионы внутри страны) и микро — (предприятия, фирмы, семьи) уровням и быть направленными на решение вопросов различного профиля инвестиционной, финансовой или социальной политики, ценообразования, распределительных отношений и т,п,
Глава I, Аналитическая часть
1″