- 2071. Эконометрика и ее методы
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.
Определение эконометрики и эконометрическое моделирование. Парная регрессия и корреляция. Модель множественной регрессии, оценка ее качества. Системы линейных одновременных уравнений. Факторный, кластерный и дискриминантный статистический анализ.
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.
- 2074. Эконометрика как наука
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.
- 2075. Эконометрика как наука
Сущность и характеристика эконометрики. Эмпирическое содержание априорных экономических рассуждений, эмпирический вывод экономических законов. Прогнозирование и моделирование в регрессионных моделях. Перспективы развития прикладной эконометрики.
- 2076. Эконометрика как наука
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.
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.
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.
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.
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.
Кредит как объект экономического исследования. Построение и анализ множественной эконометрической модели. Оценка параметров множественной линейной эконометрической модели с использованием парных коэффициентов корреляции. Анализ модели и оценка параметров.
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.
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.
Расчет и сущность параметров уравнений линейной и нелинейной парной регрессии. Связь доходов от международных перевозок и длины дороги с помощью показателей корреляции и детерминации. Оценка аппроксимации качества уравнения регрессии доходов от перевозок.
- 2085. Эконометрические методы
Системы эконометрических уравнений. Суть идентификации - единственности соответствия между приведенной и структурной формой модели. Оценка параметров структурной модели. Косвенный и двухшаговый метод наименьших квадратов. Модель протекционизма Сальвадора.
Принятие решений как связующий процесс, необходимый для выполнения управленческой функции. Компромиссы и негативные последствия, сопровождающие принятие решения. Предмет и история развития эконометрики. Эконометрический эксперимент и его результаты.
- 2087. Эконометрические методы учета инфляционных ожиданий в стратегическом планировании на предприятии
Определение, сущность и причины возникновения инфляции. Адаптивные и рациональные инфляционные ожидания. Непараметрические модели прогнозирования. Эконометрическое моделирование и учет инфляционных ожиданий на примере совместного предприятия Форд-Соллерс.
- 2088. Эконометрические модели
Классификация и основные этапы эконометрического моделирования. Спецификация и структура модели, её применение в управлении. Основные понятия корреляционно-регрессионного анализа. Главные особенности парного и линейно-парного регрессионного анализа.
- 2089. Эконометрические модели
Три основных класса моделей, которые применяются для анализа и прогноза в эконометрике. Понятие о временных рядах и их виды. Решение задач определения парной и множественной регрессии. Использование независимых переменных в регрессионных моделях.
Изучение типологии данных моделирования временных рядов при построении эконометрической модели. Анализ динамики автокорреляций коэффициентов величины во временных рядах тенденций и циклических колебаний значений. Расчет значений сезонной компоненты.
Методы моделирования временных рядов, типы данных. Проверка гипотезы о существовании тренда. Моделирование тенденции временного ряда: сглаживание и аналитическое выравнивание. Определение коэффициентов автокорреляции второго и более высоких порядков.
Общая характеристика эконометрического моделирования в маркетинговых исследованиях. Модель оптимального ценообразования как частный случай моделирования маркетинговых процессов. Этапы экономико-математического моделирования маркетинговых исследований.
Модели с лаговыми переменными: распределенные, полиномиальные Алмон, геометрические Койка, авторегрессионные модели. h-критерий Дарбина для автокорреляции остатков при авторегрессии. Модель частичной корректировки, адаптивных ожиданий, коррекции ошибок.
Основные принципы и методы построения линейных, нелинейных эконометрических моделей спроса, предложения. Трендовая модель экономической динамики. Использование для нахождения параметров модели либо метода наименьших квадратов, либо матричной записи.
- 2095. Эконометрические расчеты
Нелинейная и множественная регрессия, временные ряды. Зависимость объема выпуска продукции от объема капиталовложений. Экономическое прогнозное значение выработки продукции на одного работника. Значение F-критерия Фишера, коэффициент детерминации.
- 2096. Эконометрический анализ
Построение количественно определенных экономико-математических моделей, разработка методов оценки их параметров по статистическим данным и анализ свойств. Прогнозирование на уровне предприятий. Построение точечных прогнозов на основе регрессионной модели.
Эмпирическая проверка связи подушевого выпуска и нормы инвестиций, а также проверка гипотезы о влиянии нормы инвестиций на экономический рост. Эконометрический анализ наличия причинности по Грейнжеру между экономическим ростом и нормой инвестиций.
Моделирование влияния структуры совета директоров на эффективность предприятия с помощью современных экономико-математических методов. Прогноз распределения выделенных кластеров, оценка их динамик и устойчивости выводов, сделанных на основе анализа.
Анализ различных подходов к определению вероятности. Особенности и примеры стохастических зависимостей в экономике. Проверка ряда гипотез о свойствах распределения вероятностей для случайной компоненты как один из этапов эконометрического исследования.
Теоретические аспекты эконометрического изучения и анализа себестоимости картофеля. Многофакторный корреляционно–регрессионный анализ. Вычисление параметров парной регрессии и корреляции. Выборочный коэффициент детерминации. Средняя ошибка аппроксимации.