- •Калининград – 2011 Содержание
- •Тема 1. Введение. Эконометрика и эконометрическое моделирование.
- •Тема 2. Временные ряды4.
- •Тема 3. Парная регрессия и корреляция.
- •3.1. Корреляционный анализ
- •Коэффициент парной корреляции
- •Множественный коэффициент корреляции
- •Частный коэффициент корреляции
- •Пример 3.1. Вычисление коэффициентов парной, множественной и частной корреляции.
- •3.2. Регрессионный анализ
- •Оценка параметров регрессионного уравнения
- •Матричная форма записи
- •Решение
- •Анализ статистической значимости параметров модели парной регрессии
- •Интервальная оценка параметров модели
- •Прогнозирование с применением уравнения регрессии
- •Решение:
- •1. Построение линейной модели парной регрессии
- •2. Построение степенной модели парной регрессии
- •3. Построение показательной функции
- •4.Построение гиперболической функции
- •Расчет прогнозного значения результативного показателя:
- •Тема 4. Множественная регрессия.
- •Оценка качества модели регрессии.
- •Использование многофакторных моделей для анализа и прогнозирования развития экономических систем.
- •Построение точечных и интервальных прогнозов на основе регрессионной модели. Какие факторы влияют на ширину доверительного интервала?
- •Коэффициент детерминации:
- •Тема 5. Системы линейных одновременных уравнений.
- •Тема 6. Многомерный статистический анализ
- •Факторный анализ
- •Кластерный анализ
- •Дискриминантный анализ
- •Постановка задачи дискриминантного анализа
- •Алгоритм выполнения дискриминантного анализа
- •4. Рассчитывается объединенная ковариационная матрица по формуле: .
- •Литература по теме 6.
- •Задание для выполнения контрольной работы по дисциплине Задача 1.
- •Приложения
- •Приложение 2. Значения t-критерия Стьюдента при уровне значимости 0,10; 0,05; 0,01 (двухсторонний)
- •Приложение 3. Критические границы отношения r/s
- •Приложение 4. D-статистика Дарбина - Уотсона: d1 и d2, уровень значимости в 5%
- •Основная
- •Дополнительная
- •Правила построения арпсс-моделей
Дополнительная
-
Магнус Я. Р., Катышев П.К., Персецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. – М.: Дело, 1997. –248 с.
-
Доугерти К. Введение в эконометрику. –М.: ИНФРА-М, 1997.
-
Джонстон Дж. Эконометрические методы. – М.: Статистика, 1980. – 444 с.
-
Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. – М.: Статистика, 1974.
Полезные ссылки на интернет - ресурсы
http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/study.htm
УЧЕБНЫЕ МАТЕРИАЛЫ ПО ЭКОНОМЕТРИКЕ И СТАТИСТИКЕ
http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/index.htm
Эконометрическая страничка
Учебные материалы по эконометрике (методички, лекции, программы). Ссылки на материалы аналогичной тематики. http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/soft.htm
КОМПЬЮТЕРНЫЕ ПРОГРАММЫ
(статистика и эконометрика)
http://www.iet.ru/archiv/zip/nosko.zip
В.П. Носко «Эконометрика для начинающих. Основные понятия, элементарные методы, границы применимости, интерпретация результатов» Москва, ИЭПП, 2000.
http://www.statsoft.ru/home/textbook/
Электронный учебник по статистике. StatSoft Учебник помогает понять основные понятия статистики и более полно представить диапазон применения статистических методов.
http://jenpc.nstu.nsk.su/uchebnik2/sod-nav.htm
учебник по Математической статистике
http://infoscope.forth.ru/Statistics/trends/ARIMA/ModellingRules/index.html
Правила построения арпсс-моделей
http://molchanov.narod.ru/econometrics.html
http://molchanov.narod.ru/ucheb_posob/econometr_pract_2000.html
Ссылки по использованию программы Eviews
1 Вообще говоря, система уравнений не обязательно должна быть разрешена аналитически. Модель может представлять собой множество операций, которые позволяют перейти от экзогенных к эндогенным переменным.
2 Нормативные ограничения – ограничения, определенные содержательным смыслом анализируемых связей.
3 Данные [data] – сведения о состоянии любого объекта, в том числе и экономического, представленные в формализованном виде и предназначенные для обработки (или уже обработанные). Данные не обязательно должны быть числовыми. Так статистические показатели работы предприятий и анкетные данные о человеке – это все данные.
4 Эта тема изучается только студентами 2-го образования. Студенты 1-го образования изучают эту тему в рамках дисциплины ЭММ и ПМ.
5 Основоположниками теории корреляции считаются английские биометрики Ф. Гальтон (1822-1911) и К.Пирсон (1857-1936). Термин «корреляция» был заимствован из естествознания и обозначает соотношение, соответствие. Представление о корреляции как об отношении взаимозависимости между случайными переменными величинами лежит в основе математико-статистической теории корреляции.
6 Для вычисления а0 добавлен столбец Х0.
7 Внимание!!! Полиномы таких высоких порядков редко используются при прогнозировании экономических показателей.
8 Специальный индекс человеческого развития, который объединяет три показателя (валовой внутренний продукт на душу населения, грамотность и продолжительность предстоящей жизни) и дает обобщенную оценку человеческого прогресса. Впервые данный показатель был предложен в 1990 г. группой исследователей Программы развития ООН.