Эконометрика для подготовленных
Изучение методов экстремального оценивания и проведение их тестирования. Рассмотрение теории, оценки, асимптотических свойств оценок максимального правдоподобия и обобщенного метода моментов. Описание структуры панельных данных и динамической регрессии.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | курс лекций |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 28.12.2013 |
| Размер файла | 624,2 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.
Подобные документы
Анализ метода наименьших квадратов для парной регрессии, как метода оценивания параметров линейной регрессии. Рассмотрение линейного уравнения парной регрессии. Исследование множественной линейной регрессии. Изучение ошибок коэффициентов регрессии.
контрольная работа [108,5 K], добавлен 28.03.2018Изучение методов моделирования и анализа панельных данных. Построение ABC-XYZ классификации среди данных широкой номенклатуры по товарным запасам торгового предприятия. Виды исходных данных и построение на их основе модели регрессии по панельным данным.
курсовая работа [363,2 K], добавлен 23.02.2015Практика применения эконометрических методов выходит за границы классической математико-статистической теории. Схема последовательного анализа А. Вальда или схема оценивания степени полинома в регрессии путем последовательной проверки адекватности модели.
реферат [64,9 K], добавлен 08.01.2009Основные параметры уравнения регрессии, оценка их параметров и значимость. Интервальная оценка для коэффициента корреляции. Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии. Показатели качества уравнения регрессии, прогнозирование данных.
контрольная работа [222,5 K], добавлен 08.05.2014Задачи эконометрики, ее математический аппарат. Взаимосвязь между экономическими переменными, примеры оценки линейности и аддитивности. Основные понятия и проблемы эконометрического моделирования. Определение коэффициентов линейной парной регрессии.
контрольная работа [79,3 K], добавлен 28.07.2013Построение асимптотических логарифмических амплитудно- и фазочастотных характеристик. Расчет оптимального плана и экстремального значения функции цели с помощью симплекс-метода. Нахождение экстремума заданной функции с учетом системы ограничений.
курсовая работа [3,2 M], добавлен 25.05.2015Ознакомление с основами модели простой регрессии. Рассмотрение основных элементов эконометрической модели. Характеристика оценок коэффициентов уравнения регрессии. Построение доверительных интервалов. Автокорреляция и гетероскедастичность остатков.
лекция [347,3 K], добавлен 23.12.2014Сущность многофакторного регрессионного анализа с применением МНК-оценок. Математическая модель влияния структуры кредитных активов и ресурсов банков на уровень процентной прибыльности. Подготовка к эконометрическому моделированию в пакете IBM SPSS.
дипломная работа [3,9 M], добавлен 03.07.2015Примеры задач, решения которых найдено путем использования метода экспертных оценок и линейное прогнозирование (симплекс-метод). Определение структуры комплекса оборудования и получения максимальной выгоды при наличии ограниченных исходных данных.
контрольная работа [54,7 K], добавлен 07.07.2010Разработка и исследование эконометрических методов с учетом специфики экономических данных и в соответствии с потребностями экономической науки и практики. Применение эконометрических методов и моделей для статистического анализа экономических данных.
реферат [43,1 K], добавлен 10.01.2009Рассмотрение этапов прогнозирования управленческих решений. Изучение методов экспертных оценок: "интервью", "докладная записка", "морфологический анализ". Анализ данных об объеме инвестиций и стоимости продукции с помощью диаграмм и линейных функций.
контрольная работа [687,4 K], добавлен 13.10.2014Рассмотрение немарковской системы массового обслуживания с двумя типами заявок. Расчет значений асимптотических характеристик немарковской системы. Выяснение возможности описания системы с помощью марковской модели и асимптотических характеристик.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 22.08.2017Построение доверительного интервала для коэффициента регрессии. Определение ошибки аппроксимации, индекса корреляции и F-критерия Фишера. Оценка эластичности изменения материалоемкости продукции. Построение линейного уравнения множественной регрессии.
контрольная работа [250,5 K], добавлен 11.04.2015Измерения в эконометрике. Парная регрессия и корреляция эконометрических исследований. Оценка существования параметров линейной регрессии и корреляции. Стандартная ошибка прогноза. Коэффициенты эластичности для различных математических функций.
курс лекций [474,5 K], добавлен 18.04.2011Расчет параметров парной линейной регрессии. Оценка статистической значимости уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Статистический анализ с помощью ППП MS EXCEL.
контрольная работа [1,6 M], добавлен 14.05.2008Основы построения и тестирования адекватности экономических моделей множественной регрессии, проблема их спецификации и последствия ошибок. Методическое и информационное обеспечение множественной регрессии. Числовой пример модели множественной регрессии.
курсовая работа [3,4 M], добавлен 10.02.2014Аппроксимация данных с учетом их статистических параметров. Математическая постановка задачи регрессии, ее принципы. Виды регрессии: линейная и нелинейная, полиномиальная. Сглаживание данных и предсказание зависимостей. Реализация задач в Mathcad.
реферат [167,8 K], добавлен 12.04.2009Методологические основы эконометрики. Проблемы построения эконометрических моделей. Цели эконометрического исследования. Основные этапы эконометрического моделирования. Эконометрические модели парной линейной регрессии и методы оценки их параметров.
контрольная работа [176,4 K], добавлен 17.10.2014Освоение методики организации и проведения выборочного наблюдения; статистических методов и методов компьютерной обработки информации; методов оценки параметров генеральной совокупности на основе выборочных данных. Проверка статистических гипотез.
лабораторная работа [258,1 K], добавлен 13.05.2010Понятие модели множественной регрессии. Сущность метода наименьших квадратов, который используется для определения параметров уравнения множественной линейной регрессии. Оценка качества подгонки регрессионного уравнения к данным. Коэффициент детерминации.
курсовая работа [449,1 K], добавлен 22.01.2015
