- •Тема 1 Методы и модели регрессионного анализа 7
- •Тема 2. Системы эконометрических уравнений 50
- •Тема 3. Анализ временных рядов 60
- •Предисловие
- •Введение. Эконометрическая модель и проблемы эконометрического моделирования
- •Общие понятия
- •Экономическая модель
- •Эконометрическая модель
- •Элементы эконометрической модели и их свойства
- •Задачи эконометрики
- •Эконометрика и её место в ряду математических и экономических дисциплин
- •Тема 1 Методы и модели регрессионного анализа
- •1.1 Основные понятия регрессионного анализа
- •1.1.1 Спецификация модели
- •1.2 Парная регрессия и корреляция
- •1.2.1 Линейная модель парной регрессии и корреляции
- •Оценка тесноты связи
- •Оценка качества подбора уравнения
- •Проверка статистической значимости эконометрической модели
- •Оценка значимости параметров эконометрической модели
- •1.2.2 Нелинейные модели парной регрессии и корреляции Виды нелинейных уравнений регрессии
- •Линеаризация нелинейных моделей регрессии
- •Оценка тесноты связи нелинейной регрессии
- •Оценка качества нелинейных уравнений регрессии
- •1.3 Множественная регрессия и корреляция
- •Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии
- •1.3.1 Линейное уравнение множественной регрессии
- •Оценка параметров линейных уравнений регрессии
- •1.3.2 Линейное уравнение множественной регрессии с стандартизированном масштабе
- •1.3.2 Частные уравнения регрессии
- •1.3.3 Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи мнк
- •1.3.4 Предпосылки мнк, методы их проверки
- •Обобщенный метод наименьших квадратов (омнк)
- •1.3.5 Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии
- •Оценка тесноты связи
- •Проверка статистической значимости эконометрической модели
- •Оценка значимости параметров эконометрической модели
- •1.3.6 Фиктивные переменные во множественной регрессии
- •1.4 Резюме по теме.
- •Вопросы для повторения
- •Тема 2. Системы эконометрических уравнений
- •2.1. Классификация систем эконометрических уравнений
- •2.2 Структурная и приведенная формы модели
- •2.3 Проблема идентификации систем одновременных уравнений
- •2.4. Методы оценки параметров структурной формы модели (систем одновременных уравнений): косвенный метод наименьших квадратов (кмнк) и двухшаговый метод наименьших квадратов (дмнк)
- •2.5. Модель спроса и предложения
- •2.5.1 Структурная и приведённая форма системы
- •2.6. Вопросы для повторения
- •2.7. Резюме по теме
- •Тема 3. Анализ временных рядов
- •3.1. Структура временного ряда
- •3.2. Автокорреляция уровней временного ряда
- •Проверка гипотезы о наличии тренда во временном ряде
- •3.2. Моделирование тенденции временного ряда
- •3.3. Моделирование сезонных колебаний
- •3.3.1 Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов
- •3.4. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона
- •3.5 Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация
- •3.6 Эргодичность
- •3.7 Особые случаи
- •3.8 Нестационарные временные ряды
- •3.9 Метод разностей и интегрируемость
- •3.10 Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов
- •3.10.1 Понятие адаптивной модели
- •3.10.2 Экспоненциальное сглаживание
- •3.10.3 Модели линейного роста
- •3.10.4 Стохастический процесс Тейла и Вейджа
- •3.10.5 Сезонные модели
- •Аддитивная модель сезонных явлений
- •3.10.6 Модели авторегрессии — скользящего среднего (метод Бокса —Дженкинса)
- •3.10.7 Авторегрессионная модель.
- •3.10.8 Модель скользящего среднего.
- •3.11 Специфика изучения взаимосвязей по временным рядам. Исключение сезонных колебаний. Исключение тенденции.
- •3.11.1. Метод отклонений от тренда
- •3.11.2. Метод последовательных разностей
- •3.12 Резюме по теме.
- •3.13 Вопросы для повторения
1.4 Резюме по теме.
Зависимость между большинством экономических переменных не является строго функциональной из-за воздействия случайных незначительных факторов, и каждому значению одной переменной соответствует множество возможных значений другой переменной. Поэтому исследователи рассматривают зависимость между значениями одной переменной и условным математическим ожиданием другой. Такая зависимость называется корреляционной или регрессионной. Зависимость условного математического ожидания СВ YотXназывается модельным уравнением регрессии. Эта регрессия строится по генеральной совокупности. Но обычно исследователи имеют дело лишь с конечной выборкой ограниченного объема, поэтому вместо модельного уравнения регрессии используют выборочное уравнение регрессии, характеризующее зависимость выборочного условного среднегоy;^от х. Параметры спецификации выборочной регрессии являются оценками соответственных параметров спецификации модельной регрессии. В общем случае не известны ни точный вид функции, ни значения параметров спецификации.
Вопросы для повторения
Что такое условное математическое ожидание?
Какая зависимость называется корреляционной или регрессионной?
Что такое объясняющая переменная?
Что такое объясняемая переменная?
Какое уравнение называется модельным уравнением регрессии?
Какое уравнение называется выборочным уравнением регрессии?
Какая модель наблюдения соответствует модельному уравнению регрессии?
Какая модель наблюдения соответствует выборочному уравнению регрессии?
Что такое величины i?
Что такое невязки, остатки?
Задачи регрессионного анализа?
Что такое парная линейная регрессия?
Что такое принцип наименьших квадратов?
Что такое метод наименьших квадратов (МНК)?
Применение МНК для вычисления коэффициентов парной линейной регрессии?
Нормальные уравнения для вычисления коэффициентов парной линейной регрессии?
Как оценить статистическую значимость уравнения регрессии в целом?
Как оценить статистическую значимость параметров регрессии?
Прогноз по уравнению парной линейной ререссии
Что такое гомоскедастичность остатков?
Что такое гетероскедастичность остатков?
Виды нелинейной регрессии
Оценка тесноты связи нелинейной регрессии
Оценка статистической значимости нелинейной регрессии
В каких случаях целесообразно использование множественной регрессии?
Требования, предъявляемые к факторам, включаемым во множественную регрессию
Мультиколлинеарность, способы ее выявления и ее коррекции
Уравнение линейной множественной регрессии. Коэффициенты «чистой» регрессии
Стандартизованные уравнения регрессии. Стандартизованные коэффициенты регрессии
Частные уравнения регрессии
Частные коэффициенты корреляции
Предпосылки МНК, методы их проверки
Свойства оценок МНК
Оценка статистической значимости множественной регрессии в целом
Оценка статистической значимости коэффициентов «чистой» регрессии
Фиктивные переменные во множественной регрессии
Тема 2. Системы эконометрических уравнений
Цели и задачи изучения темы:
В последние десятилетия в экономических исследованиях важное место заняла проблема описания структуры связей между переменными системой так называемых одновременных уравнений, называемых также структурными уравнениями.
Целью изучения данной темы является формирование представления об одновременных уравнениях в экономике и о методах решения таких уравнений.