Системы эконометрических моделей
Автор и составитель программы. – к.ф.-м.н. С.А.Ланец, Корреляционно-регрессионный анализ. Статистическая связь переменных. Корреляция. Парная регрессия. МНК. Оценка параметров регрессии. Анализ выполнимости предпосылок классической модели регрессии. Теорема Гаусса-Маркова. Критерии качества модели - , R , Стьюдента, Фишера. Доверительные интервалы. Примеры применения. Модель множественной регрессии. Классическая модель линейной множественной регрессии. Основные гипотезы МНК в случае множественной регрессии. Теорема Гаусса-Маркова. Статистические критерии , R , R , критерии Стьюдента и Фишера. Доверительные интервалы. Статистические свойства МНК оценок Методы анализа множественной регрессии. Примеры применения. Модель оценки рынка недвижимости. Нелинейные модели множественной регрессии. Нелинейные модели множественной регрессии и их линеаризация. Логарифмические, полулогарифмические модели и интерпретация их параметров. Экспоненциальные, полиномиальные и степенные модели. Специфика эконометрического анализа производственных функций Кобба-Дугласа. Нелинейные модели в модели рынка недвижимости. Различные аспекты множественной регрессии. Мультиколлинеарность и методы ее устранения. Фиктивные переменные и модели с переменной структурой. Моделирование сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных. Моделирование сезонных колебаний методом скользящего среднего. Автокорреляция. Корреляция во времени. Автокорреляция. Критерий Дарбина – Уотсона. Преобразование данных при автокорреляции. Обобщенные разности. Регрессия при условии автокорреляции. Анализ остатков регрессии. Прогнозирование в условиях автокорреляции. Исследование линейной взаимосвязи между доходами домашних хозяйств и расходами на питание. Динамические модели. Динамические модели. Модели с распределенным лагом. Распределение Алмон и Койка. Определение структуры лагов. Эконометрический анализ модели динамики ОПФ ( основных производственных фондов) как функции от инвестиций с распределенным лагом . Временные ряды. Элементы временного ряда. Тренд, сезонная компонента, циклическая составляющая. Сглаживание данных и прогнозирование. Модели взвешенной средней и авторегрессия. Структурное моделирование временных рядов. Метод фиктивных переменных для вычисления сезонных компонент и построение рядов экономических показателей, очищенных от сезонности. Системы эконометрических моделей. Модели одновременных уравнений. Структурная и приведенная формы систем одновременных уравнений. Меры согласия для систем одновременных уравнений. Косвенный, двухшаговый и трехшаговый МНК. Одновременная оценка функций спроса и предложения в форме системы одновременных уравнений и отличие их от оценок при раздельном оценивании.
Популярное: Как распознать напряжение: Говоря о мышечном напряжении, мы в первую очередь имеем в виду мускулы, прикрепленные к костям ... Организация как механизм и форма жизни коллектива: Организация не сможет достичь поставленных целей без соответствующей внутренней... Почему человек чувствует себя несчастным?: Для начала определим, что такое несчастье. Несчастьем мы будем считать психологическое состояние... Почему люди поддаются рекламе?: Только не надо искать ответы в качестве или количестве рекламы... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (233)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |