• Решение задач с помощью методов математического моделирования. Определение количества изделий каждого вида, которые необходимо выпустить, чтобы получить максимальную прибыль. Поиск оптимального решения доставки продукции от поставщиков к потребителям.

    контрольная работа (146,3 K)
  • Рассмотреть экономическое явление, в котором участвуют два фактора переменных. Составление уравнения линейной, степенной, показательной функций и уравнение равносторонней гиперболы. Построение корреляционного поля и соответствующих линий тренда.

    задача (1,1 M)
  • Линейная модель парной регрессии и корреляции. Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии. Методы оценки структурной формы модели. Автокорреляция уровней временного ряда. Моделирование сезонных колебаний, критерий Дарбина-Уотсона.

    курс лекций (1,4 M)
  • Задачи курса "Эконометрика", его место в системе экономического образования. Оценка количественных закономерностей и взаимозависимостей математико-статистическими методами. Специфика моделей регрессионного анализа. Понятия дисперсионного анализа.

    методичка (401,1 K)
  • Выбор зависимости между показателем эффективности ценной бумаги и рынка ценных бумаг. Построение уравнения регрессии и расчет коэффициента эластичности. Анализ одновременного включения показателей процентных ставок банка по кредитованию юридических лиц.

    практическая работа (297,7 K)
  • Основные понятия эконометрики, теории вероятностей и математической статистики. Модель множественной линейной регрессии. Временные ряды. гетероскедастичность и автокоррелированность. Системы одновременных уравнений, особенности их структуры и формы.

    курс лекций (634,8 K)
  • Основные этапы построения эконометрической модели. Оценка параметров линейной парной регрессии и нелинейных моделей. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Моделирование одномерных временных рядов и прогнозирование. Модели авторегрессии.

    курс лекций (1,0 M)
  • Описание основных задач эконометрики и методов, применяемых для их решения. Парный и множественный регрессионный анализ. Определение системы эконометрических уравнений. Использование информационных технологий при проведении эконометрических исследований.

    учебное пособие (1,0 M)
  • Предмет и задачи эконометрического моделирования. Построение парных и множественных регрессионных моделей экономических процессов. Анализ модели множественной линейной регрессии. Характеристика особенностей эконометрических моделей интегрированного типа.

    методичка (1,1 M)
  • Построение оценок в линейных моделях и изучение их свойств. Сравнение и применение точного, приближенного и бутстраповского подходов к инференции. Рассмотрение линейной и нелинейной регрессии среднего и линейных моделей с инструментальными переменными.

    курс лекций (327,6 K)
  • Понятие парной и множественной регрессии. Суть метода наименьших квадратов для линейной регрессионной модели. Определение коэффициентов корреляции и эластичности. Средняя ошибка аппроксимации. Виды временных рядов. Гетероскедастичность случайных ошибок.

    контрольная работа (464,7 K)
  • Эконометрика как количественное описание закономерностей и взаимосвязей экономических объектов и процессов с помощью математических методов. Теория производственных функций. Анализ спроса и потребления, балансовые методы. Логические пути моделирования.

    реферат (26,4 K)
  • Рассмотрение основных этапов построения эконометрической модели, знакомство с особенностями. Эконометрика как раздел экономики, занимающийся разработкой и применением статистических методов для измерений взаимосвязей между экономическими переменными.

    реферат (222,7 K)
  • Основные понятия и определения эконометрики и эконометрического моделирования. Парная корреляция и регрессия, проверка значимости параметров парной линейной модели. Виды линейной модели множественной регрессии. Системы линейных одновременных уравнений.

    курс лекций (205,3 K)
  • Рассмотрение основных аспектов модели множественной регрессии. Проверка наличия мультиколинеарности факторов. Оценка статистической надежности уравнения регрессии с помощью F–критерия Фишера. Особенности расчета минимальных среднегодовых издержек.

    контрольная работа (262,2 K)
  • Качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов. Специфика экономических данных. Нечисловые экономические величины. Эконометрические модели и методы. Эконометрика как область научно-практической деятельности. Статистика интервальных данных.

    реферат (43,6 K)
  • Эконометрика как наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. Применение моделей для статистического анализа экономических данных.

    конспект урока (75,1 K)
  • Определение, объект исследования и основные принципы эконометрики. Количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов. Совокупность методов анализа связей между экономическими показателями на основании реальных статистических данных.

    реферат (21,4 K)
  • Структура современной эконометрики, определение логарифмически нормального распределения. Методы статистической проверки гипотез однородности. Эконометрика прогнозирования и риска, основные способы управления качеством. Статистика интервальных данных.

    статья (39,6 K)
  • Проверка значимости исходного предположения. Прогноз размера инвестиций и стоимости валового регионального продукта. Идентификация структурной модели. Использование двухшагового метода наименьших квадратов. Анализ значений для эндогенной переменной.

    курсовая работа (133,8 K)
  • Основные идеи и статистические данные в эконометрике. Методы решения задачи эконометрики (корреляционный и регрессионный анализ), их характеристика. Уравнение регрессии. Выборка наблюдений как отправная точка любого эконометрического исследования.

    презентация (166,2 K)
  • Парная регрессия и корреляция. Построение уравнения регрессии. Оценка параметров модели, тесноты связи. Расчет доверительных интервалов. Точечный и интервальный прогноз по уравнению линейной регрессии. Основные цели множественной регрессии и корреляции.

    методичка (699,3 K)
  • Характеристика принципа конкретных количественных и качественных взаимосвязей экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов. Построение уравнения парной регрессии. Статистический анализ модели и оценка её качества.

    лекция (126,6 K)
  • Изучение количественных закономерностей и взаимосвязей в экономике при помощи методов математической статистики. Задачи регрессионного анализа. Особенности экономических моделей. Проверка адекватности модели на основе тестирования статистических гипотез.

    лекция (86,4 K)
  • Анализ понятия и основных задач эконометрики - отрасли науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям. Оценка существенности параметров парной линейной регрессии и корреляции в эконометрических исследованиях.

    лекция (602,1 K)
  • Показатели денежных доходов и расходов населения как важнейшие характеристики уровня жизни населения. Эконометрическая модель, которая обосновывает линейную зависимость доходов и расходов на душу населения по субъектам Российской Федерации за 2015 год.

    статья (433,0 K)
  • Уровень качества жизни населения как показатель, определяющий уровень социального развития. Формирование и анализ его главных индикаторов. Анализ модели, в основе которой лежит количество учащихся и объем государственных инвестиций в образование.

    статья (16,3 K)
  • Кривая обучения как графическое представление изменения скорости обучения определённому виду деятельности. Использование кривой обучения как косвенного критерия скорости и вектора развития производства и прогнозирования эффективности инвестирования.

    статья (165,5 K)
  • Сущность оценки кредитопривлекательности клиента для банка. Метод оценки параметров множественной линейной эконометрической модели с использованием парных коэффициентов корреляции. Алгоритм выявления лишних факторов. Анализ модели и оценка параметров.

    курсовая работа (397,3 K)
  • Внедрение программных продуктов, включающих современные эконометрические инструменты анализа конкретных экономических данных. Эконометрика и контроллинг. Высокие эконометрические технологии и их возможности для решения задач управления и контроллинга.

    статья (42,6 K)