- •П.Я. Бушин
- •Введение
- •Глава 1. Парная линейная регрессия и корреляция
- •1.1. Обычный метод наименьших квадратов (мнк) и его предпосылки
- •1.2. Оценки точности уравнения регрессии и его параметров
- •1.2.1. Стандартная ошибка оценки по регрессии
- •1.2.3. Интервальные оценки параметров уравнения регрессии
- •1.2.4. Проверка значимости параметров уравнения регрессии
- •1.2.7. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена
- •1.3. Спецификация уравнения регрессии
- •0 1,22 1,42 2,58 2,78 4
- •1.4. Нелинейная корреляция и регрессия
- •1.4.2. Индекс корреляции
- •Глава 2. Множественная корреляция и регрессия
- •2.1. Множественный корреляционный анализ
- •2.1.1. Анализ матрицы парных коэффициентов корреляции
- •2.1.2. Частная и множественная корреляция
- •2.2. Линейная модель множественной регрессии
- •2.2.1. Уравнение множественной регрессии в натуральном масштабе
- •2.2.2.Стандартизованное уравнение множественной регрессии
- •2.2.3. Оценки точности уравнения множественной регрессии
- •2.2.4. Анализ остатков уравнения множественной регрессии на втокорреляцию
- •2.2.5. Пошаговый выбор переменных
- •0 0,9 1,83 2,17 3,1 4
- •2.3. Особые случаи использования мнк во множественной регрессии
- •2.3.1. Оценка параметров уравнения множественной регрессии в условиях мультиколлинеарности (пошаговый регрессионный анализ)
- •2.3.2. Оценка параметров уравнения множественной регрессии с автокоррелированными остатками
- •2.3.3. Оценка уравнения множественной регрессии с гетероскедастичными остатками (обобщенный мнк)
- •2.3.4. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные)
- •Глава 3. Анализ временных рядов
- •3.1. Характеристики временных рядов
- •3.2. Показатели точности прогноза
- •3.3. Анализ автокорреляций
- •3.4. Модели стационарных временных рядов
- •3.5. Модели нестационарных временных рядов
- •3.5.1. Прогноз по тренду
- •3.5.2. Прогнозирование на основе сезонной компоненты (сезонная декомпозиция временного ряда)
- •3.5.3. Прогноз по экспоненциально взвешенным скользящим средним (адаптивные методы прогнозирования)
- •Поквартальные данные продажи учебников
- •Расчет прогноза с учетом сезонной компоненты
- •Глава 4. Система одновременных эконометрических уравнений
- •4.1. Общие понятия о системах одновременных уравнений
- •4.2. Косвенный метод наименьших квадратов
- •4.3. Проблемы идентифицируемости
- •Библиографический список
- •Оглавление
- •Глава 1. Парная линейная регрессия и корреляция………………………………………4
- •Глава 2. Множественная корреляция и регрессия………………………………………..23
- •Глава 3. Анализ временных рядов………………………………………………………….58
- •Пример. Моделирование сезонной компоненты на основе
- •Учебное издание Павел Яковлевич Бушин эконометрика
П.Я. Бушин
Эконометрика
Практикум по решению и анализу задач
Хабаровск 2005
Министерство образования и науки
Российской Федерации
Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Хабаровская государственная академия
экономики и права»
П.Я. Бушин
Эконометрика
Рекомендовано
Дальневосточным региональным
учебно-методическим центром (ДВ РУМЦ)
в качестве учебного пособия
для студентов экономических
специальностей вузов региона
Хабаровск 2005
ББК В
Б 94
Бушин П. Я. Эконометрика. Практикум по решению и анализу задач : учеб. пособ. –Хабаровск : РИЦ ХГАЭП, 2005. – 88 с.
Содержание учебного пособия соответствует государственному образовательному стандарту дисциплины «Эконометрика».
В учебном пособии рассмотрены корреляционно-регрессионный анализ и особенности его использования при нарушении предпосылок метода наименьших квадратов. Кроме того, рассмотрены методы анализа и прогнозирования стационарных и нестационарных временных рядов и оценивание параметров совместных систем эконометрических уравнений. По всем рассматриваемым разделам приведены задачи, решенные с использованием того или иного статистического пакета прикладных программ (ППП), но основное внимание уделяется анализу полученных результатов с точки зрения выполнения необходимых условий для решения задачи и интерпретации полученных решений.
Предполагается, что все предлагаемые к решению задачи могут быть решены с помощью стандартных статистических ППП и в пособии они решены с помощью тех или иных ППП, например, таких, как StatgraphicsPlus,STATISTICA,MINITAB. Выбор того или иного ППП для решения конкретных задач обосновывается только наличием в нем необходимых статистических процедур и удобством отражения результатов.
В конце каждой главы рассмотрены примеры решения и анализа задач по рассматриваемой в главе теме и приведены задания для выполнения самостоятельной. Предполагается, что читатель может и не иметь в своем распоряжении необходимого программного обеспечения, поэтому часть заданий для самостоятельной работы приведены с уже готовыми результатами их решения в виде отчетов на основе того или иного статистического ППП. Читателю остается только проанализировать эти отчеты и сделать соответствующие выводы. Подобранные примеры к тому же помогут определиться читателю в круге задач, решаемых на основе эконометрических методов.
Пособие предназначено для студентов экономических специальностей всех форм обучения, кроме того, оно может быть полезным и специалистам, принимающим участие в выработке управленческих решений на основе статистических методов.
Рецензенты: В. А. Кузнецов, зав. каф. математических методов и информационных технологий ДВАГС, канд.физ.-мат.наук., доцент и С. А. Ланец, канд. физ. - мат. наук., с. н. с. ИЭИ ДВО РАН
Бушин П. Я., 2005.
Хабаровская государственная академия экономики и права, 2005