3. Вычисление коэффициента эластичности для разных функций.

Вид регрессии	Формула для расчета
Линейная
Степенная
Показательная
Полулогарифмическая
Обратная
Гиперболическая

4. Дайте определение эконометрики. Какие вопросы она решает и как связана с другими науками.

Название “эконометрика” было введено в 1926 году Рагнаром Фришем. В буквальном переводе этот термин означает “измерения в экономике”.

Эконометрика - это самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приёмов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе (I) экономической теории, (II) экономической статистики, (III) математико-статистического инструментария придавать конкретные количественные выражения общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической теорией.

Эконометрика также формулирует экономические модели, основываясь на экономической теории или на эмпирических данных, оценивает неизвестные величины (параметры) в этих моделях, делает прогнозы (и оценивает их точность) и даёт рекомендации по экономической политике. На современном этапе своего развития эконометрика представляет собой сочетание трех наук: 1) экономической теории; 2) математики; 3)математической и экономической статистики. Эконометрика-это наука,кот. на основе статистических данных количественно характеризует зависимые эконом.явления и процессы.

Билет 2

1. Как связаны между собой структурная и приведенная форма модели.

2. Составьте матрицу парных коэффициентов корреляции и межфакторной корреляции для регрессионной модели с 4-мя факторами.

	y	x	z	k
y	1
x	0,8	1
z	0,7	0,8	1
k	0,6	0,5	0,2	1

Предпочтение отдается не фактору более тесно связанному с рез-том, а тому фактору, который при достаточной связи с рез-том имеет наименьшую тесноту связи с др. факторами в условии их независимости друг от друга.

По величине парных коэф. корелляции обнаруживается лишь явно коллинеарность факторов.

3. Корреляция для нелинейной регрессии.

4. Парная линейная регрессия. Мнк и другие методы оценки параметров регрессии.

Парной регрессией называется уравнение связи двух переменных у и х

Вида y = f (x),

где у – зависимая переменная (результативный признак);

х – независимая, объясняющая переменная (признак-фактор).

Различают линейные и нелинейные регрессии.

Метод наименьших квадратов МНК

Для оценки параметров регрессий, линейных по этим параметрам, используется метод наименьших квадратов (МНК). МНК позволяет получить такие оценки параметров, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака у от теоретических значений ŷx при тех же значениях фактора x минимальна, т. е.

Метод наименьших квадратов — один из методов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки.

Метод наименьших квадратов применяется также для приближённого представления заданной функции другими (более простыми) функциями и часто оказывается полезным при обработке наблюдений.

Помимо МНК используются следующие методы:

1. - минимизируется сумма модуля отклонения.

2. Функция Хупера