Контрольно-курсовая работа Предмет и метод эконометрики. Эконометрика, предмет и метод 1.1 Предмет и метод 1.2Эконометрическая модель 1.3 Измерения в экономике 2. Корреляция альтернативных признаков 2.3 Метод аналитических группировок 2.4 Корреляционно-регрессионный анализ 2.4.1 Парная регрессия. Парная корреляция 2.4.1.1 Парная линейная регрессия 2.4.1.2 Парная линейная корреляция 2.4.1.3 Оценка надежности параметров парной линейной регрессии и корреляции 2.4.1.4 Парная нелинейная регрессия 2.4.1.5 Коэффициенты эластичности в парных моделях 2.4.1.6 Парная нелинейная корреляция 2.4.1.7 Оценка надежности параметров парной нелинейной регрессии и корреляции 2.4.1.8 Прогнозирование на основе парной модели регрессии. Расчет доверительных интервалов для прогнозного значения , параметров уравнения регрессии и коэффициента (индекса) корреляции 2.4.2 Множественная регрессия. Множественная корреляция 2.4.2.1 Множественная регрессия 2.4.2.2 Частные уравнения регрессии 2.4.2.3 Множественная корреляция 2.4.2.4 Частная корреляция 2.4.2.5 Оценка надежности параметров множественной регрессии и корреляции Литература 1. Эконометрика, предмет и метод 1.1 Предмет и метод Термин «эконометрика» впервые введен в Австро-Венгрии П. Цьемпой. В основе метода эконометрики лежат методы статистики, такие как: 1. регрессионный анализ; 2. корреляционный анализ; 3. выделение тренда динамического ряда; 4. изучение сезонных и циклических колебаний динамического ряда; 5. статистическое оценивание результатов и т.д. К таким процессам относятся: 1. асимметричность связей; 2. мультиколлинеарность переменных; 3. гетероскедастичность; 4. автокорреляция; 5. ложная корреляция; 6. наличие лагов и т.д. 1.2 Эконометрическая модель Эконометрические модели являются главным инструментом в эконометрике. Регрессионные модели с одним уравнением. 3. Моделью временных рядов называется эконометрическая модель, в которой результативных признак - функция переменной времени, или переменных относящихся к другим моментам времени. Модель тренда - отражает зависимость результативного признака от трендовой компоненты: (1) где: временной тренд, заданный функцией определенного вида, линейной или нелинейной. Может быть: аддитивная (дополняющая) модель , (3) мультипликативная (множительная) модель (4) 4. К моделям, отражающим зависимость результативного признака от переменных, относящихся к другим моментам времени относятся: модель с распределенным лагом - модель, отражающая зависимость результативного признака от предыдущих значений факторных признаков. модель авторегрессии - модель, отражающая зависимость результативного признака от предыдущих значений результативных признаков. модели ожидания - модель, отражающая зависимость результативного признака от будущих значений факторных или результативных переменных. Тождественные системы уравнений состоят из уравнений, вид которых и значения параметров известны. Системы одновременных уравнений могут включать в себя большое количество уравнений, например, модель Уортона американской экономики, содержит более одной тысячи уравнений, которые решаются одновременно. 1.3 Измерения в экономике В настоящее время термин «измерение» употребляется в трех значениях: 1. Так как, в статистике изучают детерминированность следствия факторами (детерминизм - обусловленность явлений множеством факторов) будем называть признак (явление) характеризующий следствие результативным признаком (зависимым признаком, результатом). Для этого рассчитывают коэффициент Фехнера и коэффициент корреляции рангов Спирмена. Для расчета данного коэффициента необходимо рассчитать отклонения значений признаков и от их средних значений и , при этом определяют знак отклонений или . Таблица 1. К «тетрахорическим показателям» относят: коэффициент ассоциации Пирсона коэффициент коллигации Юла коэффициент контингенции Юла и Кендэла коэффициент Шарлье и др. Квадрат корреляционного отношения - коэффициент детерминации: (27) Показывает долю вариации результативного признака обусловленную включенным в модель фактором. Наибольшее распространение из методов расчета параметров уравнения получил метод наименьших квадратов (МНК). Подставим полученные значения (возьмем значения полученные в Microsoft Excel, как наиболее точные. см. далее ) в уравнение регрессии . В новой книге Microsoft Excel внесем исходные данные (рис 1). Значимость параметров уравнения и коэффициента корреляции проверяют при помощи критерия Стьюдента - t-критерия.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
