Введение. Час спустя в двери позвонили

Оглавление

 

Введение. 3

1. Определение эконометрики. 5

1.1.Понятие эконометрики: предмет, цель и задачи. 5

1.2. Типы данных и виды переменных используемых в эконометрических исследованиях экономических явлений. 6

1.3. Эконометрическая модель. Классификация эконометрических моделей. 9

1.4. Основные этапы построения эконометрических моделей. 11

Текущий контроль знаний по теме: 12

2. Модели временных рядов.. 15

2.1. Понятие временный ряд, виды временных рядов; основные составляющие временного ряда. 15

2.2. Основные типы трендов и их распознавание. 20

2.3. Автокорреляция, коэффициент автокорреляции. 24

2.4. Моделирование тенденции временного ряда. 29

2.5. Применение моделей кривых роста в прогнозировании временных рядов 33

2.6. Расчет показателей динамики во временных рядах. 41

2.7.Моделирование сезонных колебаний. 44

2.8. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона. 53

2.9. Расчет доверительных интервалов прогноза. 56

2.10. Оценка адекватности модели. 58

2.11. Характеристики точности модели. 60

Текущий контроль знаний по теме: 62

3. Парная регрессия и корреляция. 68

3.1. Понятие функциональной, статистической и корреляционной зависимости. 68

3.2. Коэффициент корреляции. 71

3.3. Сущность регрессионного анализа. 74

3.4. Линейная парная регрессия …. 75

3.5. Нелинейные модели парной регрессии и корреляции. 89

Текущий контроль знаний по теме: 96

4. Множественная регрессия и корреляция. 101

4.1. Уравнение линейной множественной регрессии. Оценка параметров множественной регрессии. 101

4.2. Отбор факторных признаков при построении множественной регрессии. 109

4.3. Множественная и частная корреляция. 114

Текущий контроль знаний по теме: 117

5. Система одновременных уравнений. 120

5.1. Виды систем уравнений в эконометрике. Структурная и приведенная формы модели. 120

5.2. Идентификация моделей. 125

5.3. Методы оценки параметров структурной формы модели. 131

Текущий контроль знаний по теме: 132

СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ... 137

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.. 138

Приложение 1 Таблица значений F-критерия Фишера на уровне значимости α = 0,05 139

Приложение 2 Критические значения t-критерия Стьюдента на уровне значимости 0,10; 0,05; 0,01 (двусторонний) 140

Приложение 3 Критические значения X² на уровне значимости 0,10; 0,05; 0,01 141

Приложение 4 Значения статистик Дарбина-Уотсона на уровне значимости 0,05 142

Введение.

Термин эконометрия (эконометрика) был введен в научную литературу в 1930 году норвежским статистиком Рагнаром Фришем для обозначения нового направления научных исследований, возникшего из необходимости научно-обоснованного подтверждения и доказательства концепций и выводов экономической теории результатами количественного анализа рассматриваемых процессов. В этой связи можно сказать, что основная задача эконометрики состоит в построении моделей специфического типа (эконометрических моделей), описывающих взаимообусловленное развитие социально-экономических процессов, на основе информации, отражающей распределение их уровней во времени или (и) в пространстве однородных объектов. Эти модели используются в анализе и прогнозировании общих закономерностей и конкретных количественных характеристик рассматриваемых процессов, определении управляющих воздействий. Вследствие этого в самом широком толковании эконометрию можно рассматривать как объединение ряда дисциплин – экономической теории (включая микро- и макроэкономику, социальную сферу), социально-экономической статистики и теории измерения общественных процессов, математической статистики и методов экономико-математического моделирования.

Каждая из перечисленных дисциплин играет свою роль в эконометрическом исследовании. Экономическая теория занимается вопросами разработки концепций относительно законов развития исследуемых процессов с учетом их взаимосвязей; социально-экономическая статистика и теория измерений – выражением количественных и качественных состояний этих процессов (как правило, в последовательные периоды (моменты) времени) в виде набора логически непротиворечивых и содержательных показателей; методы экономико-математического моделирования – разработкой моделей взаимосвязей между рассматриваемыми процессами, адекватно отражающими экономические концепции в рамках выбранной системы показателей; математическая статистика – собственно построением самих моделей (т. е. оценкой их параметров), проверками гипотез относительно их адекватности тенденциям процессов, значимости взаимосвязей между ними, оценками неопределенности в полученных результатах, вызванной систематическими и случайными ошибками и т. п.

При этом обычно предполагается, что систематические ошибки в результатах возникают вследствие использования неадекватной тенденциям исследуемых процессов концепции относительно их взаимосвязей, систематических ошибок измерений их уровней, неправильно выбранной спецификации модели и ряда других причин объективного и субъективного характера.

Причинами существования случайной ошибки модели, как правило, являются случайные ошибки измерения процессов, невозможность учета в модели случайных воздействий множества незначимых с точки зрения экономической теории факторов и другие подобные причины.

Таким образом, при эконометрическом исследовании имеют место две стороны проблемы обеспечения высокого качества его результатов – качественная и количественная. Качественная заключается в установлении соответствия между построенной эконометрической моделью и лежащей в ее основе концепцией, а количественная – в точности аппроксимации (подгонки) имевшихся количественных и качественных характеристик рассматриваемых процессов данными модельных расчетов.

В конкретных научных исследованиях “концептуальные” и собственно “вычислительные”, прикладные аспекты эконометрии нередко отделяются друг от друга. В каждом из них имеют место свои проблемы, нерешенные задачи. Основной задачей “вычислительной” эконометрии является собственно построение адекватной тенденциям рассматриваемых процессов эконометрической модели.