Основы эконометрии

Понятие и принципы описательной статистики. Случайные ошибки измерения. Законы алгебры линейной регрессии, ее основная модель. Гетероскедастичность и автокорреляция ошибок. Оценка параметров систем уравнений. Понятие и анализ фиктивных переменных.

Рубрика Экономика и экономическая теория
Вид методичка
Язык русский
Дата добавления 03.12.2013
Размер файла 959,0 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


HTML-версии работы пока нет.
Cкачать архив работы можно перейдя по ссылке, которая находятся ниже.


Подобные документы

  • Расчет корреляции между экономическими показателями. Построение линейной и не линейной множественной регрессии. Проверка на гетероскедастичность моделей с использованием теста Бреуша-Пагана. Корреляция между наблюдаемыми экономическими показателями.

    курсовая работа [82,2 K], добавлен 23.03.2011

  • Классическая линейную модель множественной регрессии. Значимость уравнения регрессии и его коэффициентов. Доверительный интервал. Матрица парных коэффициентов корреляции. Модель множественной регрессии. Автокорреляция.

    контрольная работа [172,9 K], добавлен 17.01.2004

  • Расчет параметров линейного уравнения множественной регрессии с перечнем факторов по данным о деятельности компаний США. Оценка силы связи факторов с результатом с помощью средних (общих) коэффициентов эластичности. Доверительный интервал прогноза.

    лабораторная работа [666,9 K], добавлен 21.04.2015

  • Экономическая интерпретация коэффициентов регрессии. Графическое представление фактических и модельных значений точки прогноза, уравнений регрессии (гиперболической, степенной, показательной). Нахождение коэффициентов детерминации и эластичности.

    контрольная работа [324,1 K], добавлен 13.04.2010

  • Временной ряд и его основные элементы. Автокорреляция уровней временного ряда и выявление структуры. Моделирование тенденции временного ряда. Метод наименьших квадратов. Приведение уравнения тренда к линейному виду. Оценка параметров уравнения регрессии.

    контрольная работа [95,7 K], добавлен 25.02.2010

  • Параметры уравнений линейной, степенной парной. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации, качества уравнений с помощью средней ошибки аппроксимации. Определение прогнозного значения от среднего значения заданного параметра.

    контрольная работа [150,5 K], добавлен 22.02.2016

  • Построение диаграммы рассеивания (корреляционного поля). Группировка данных и построение корреляционной таблицы. Оценка числовых характеристик для негруппированных и группированных данных. Выборочное значение статистики. Параметры линейной регрессии.

    контрольная работа [150,5 K], добавлен 14.12.2010

  • Сущность и применение метода наименьших квадратов для однофакторной линейной регрессии. Нахождение коэффициента эластичности для указанной модели в заданной точке X и его экономический анализ. Прогноз убыточности на основании линейной регрессии.

    контрольная работа [47,3 K], добавлен 15.06.2009

  • Эконометрическое моделирование динамики экспорта и импорта РФ: построение регрессии, дисперсионный анализ для линейной регрессии, эластичность показательной регрессии, изучение качества линейной регрессии, колеблемость признака. Доверительные интервалы.

    курсовая работа [367,5 K], добавлен 21.08.2008

  • Статистика розничного и оптового товарооборота: показательная регрессия, построение регрессии. Дисперсионный анализ для линейной регрессии, изучение ее качества. Доверительные интервалы для оцененных параметров и критерий Фишера значимости регрессии.

    контрольная работа [300,4 K], добавлен 21.08.2008

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.