- •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
Предисловие 3
Введение. Эконометрическая модель и проблемы эконометрического моделирования 4
Общие понятия 4
Экономическая модель 4
Эконометрическая модель 5
Элементы эконометрической модели и их свойства 6
Задачи эконометрики 7
Эконометрика и её место в ряду математических и экономических дисциплин 7
Тема 1 Методы и модели регрессионного анализа 7
1.1 Основные понятия регрессионного анализа 7
1.2 Парная регрессия и корреляция 13
1.3 Множественная регрессия и корреляция 25
1.4 Резюме по теме. 47
1.5Вопросы для повторения 48
Тема 2. Системы эконометрических уравнений 50
2.1. Классификация систем эконометрических уравнений 50
2.2 Структурная и приведенная формы модели 53
2.3 Проблема идентификации систем одновременных уравнений 54
2.4. Методы оценки параметров структурной формы модели (систем одновременных уравнений): косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК) 55
2.5. Модель спроса и предложения 56
2.6. Вопросы для повторения 58
2.7. Резюме по теме 59
Тема 3. Анализ временных рядов 60
3.1. Структура временного ряда 60
3.2. Автокорреляция уровней временного ряда 60
3.2. Моделирование тенденции временного ряда 65
3.3. Моделирование сезонных колебаний 66
3.4. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона 68
3.5 Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация 69
3.6 Эргодичность 71
3.7 Особые случаи 72
3.8 Нестационарные временные ряды 72
3.9 Метод разностей и интегрируемость 74
3.10 Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов 75
3.11 Специфика изучения взаимосвязей по временным рядам. Исключение сезонных колебаний. Исключение тенденции. 89
3.12 Резюме по теме. 91
3.13 Вопросы для повторения 92
Предисловие
Современное образование экономиста или менеджера не может быть полноценным без того, чтобы они владели методами и конкретными процедурами анализа статистических данных. При этом важнейшим обстоятельством является умение выбрать метод обработки, который адекватно отражает специфику решаемой задачи, особенно с точки зрения интерпретации результатов вычислений.
В последние десятилетие совокупность методов обработки статистических данных, позволяющих выявить некоторые закономерности в поведении генерирующих их экономических объектов, принято называть эконометрикой, подчеркивая тем самым, что речь идет об измерениях в экономике.
Излагаются условия и методы построения эконометрических моделей по пространственным и временным данным, оценки параметров методом наименьших квадратов и методом максимального правдоподобия. Описываются структурные модели; автокорреляционная функция и методы выявления структуры временного ряда.
Введение. Эконометрическая модель и проблемы эконометрического моделирования
Цели и задачи изучения темы:
Формирование представления об основных понятиях и проблемах эконометрического моделирования, о математико-статистическом инструментарии эконометрики, о принципах эконометрического моделирования, о связи эконометрических методов с методами математической статистики.
Общие понятия
Постоянно усложняющиеся экономические процессы привели к необходимости создания и совершенствования особых методов изучения и анализа. При этом широкое распространение получило использование моделирования и количественного анализа. На базе последних и сформировалось одно из направлений экономических исследований – эконометрика, быстроразвивающаяся отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.
Эконометрика – это наука, в которой на базе реальных статистических данных строятся, анализируются и совершенствуются математические модели реальных экономических явлений. Одним из важнейших направлений эконометрики является построение прогнозов по различным экономическим показателям.
Эконометрика как научная дисциплина зародилась и получила развитие на основе слияния экономической теории, математической экономики, экономической и математической статистики.
Предмет исследования эконометрики – экономические явления, но, в отличие, от экономической теории, эконометрика делает упор на количественные, а не на качественные аспекты этих явлений. Например, экономическая теория утверждает, что спрос на товар с ростом его цены убывает. Но при этом практически неисследованным остается вопрос, как быстро и по какому закону происходит это убывание. Эконометрика отвечает на этот вопрос для каждого конкретного случая.