Содержание

Введение 3

Тема 1. Предмет, задачи, особенности эконометрики 7

1.3. Особенности эконометрического анализа 9

1.4. Измерения в экономике 11

Основной базой данных для эконометрических исследований служат данные официальной статистики либо данные бухгалтерского учета. Таким образом, проблемы экономического измерения – это проблемы статистики и учета. 11

Тема 2. Корреляционный и регрессионный анализ – математический метод оценки взаимосвязей экономических явлений 12

2.1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях 12

2.1.1. Модель парной регрессии. Спецификация модели 12

Если в естественных науках большей частью имеют дело со строгими (функциональными) зависимостями, при которых каждому значению одной переменной соответствует единственное значение другой, то между экономическими переменными, в большинстве случаев, таких зависимостей нет. Поэтому в экономике имеют дело с корреляционными зависимостями. 12

Строится простая (парная) регрессия в случае, когда среди факторов, влияющих на результативный показатель, есть явно доминирующий фактор. 12

2.1.2. Линейная регрессия сущность, оценка параметров 16

2.1.3. Определение тесноты связи и оценка существенности уравнения регрессии 18

2.2. Нелинейная регрессия в экономике и ее линеаризация 30

2.2.1. Виды нелинейных регрессионных моделей, расчет их параметров 30

2.2.2. Оценка корреляции для нелинейной регрессии 32

2.3. Множественная регрессия и корреляция 35

2.3.1. Множественная регрессия. Отбор факторов при построении ее модели 35

На любой экономической показатель чаще всего оказывает влияние не один, а несколько факторов. 35

2.3.2. Расчет параметров и характеристик модели множественной регрессии 38

2.3.3. Частные уравнения множественной регрессии. Индексы множественной и частной корреляции и их расчет 40

2.3.4. Обобщённый метод наименьших квадратов. Гомоскедастичность и гетероскедастичность 45

Тема 3. Информационные технологии в эконометрических исследованиях 49

Тема 4. Системы эконометрических уравнений 54

4.1. Понятие о системах эконометрических уравнений 54

4.2. Проблема идентификации модели 57

4.3. Методы оценки параметров одновременных уравнений 58

Тема 5. Методы и модели анализа динамики экономических процессов 61

5.1. Понятие экономических рядов динамики. Сглаживание временных рядов 61

5.2. Автокорреляционная функция. Коррелограмма 66

5.3. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона 67

5.4. Моделирование тенденций временного ряда. Адаптивные модели прогнозирования 70

Тема 6. Макро- и региональные эконометрические модели 73

6.1. Макроэконометрические модели 73

6.2. Сущность и особенности региональных эконометрических моделей 76

6.3. Филадельфийская модель региональной экономики 78

Тема 7. Моделирование динамических процессов 80

7.1. Характеристика моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии 80

7.2. Выбор вида модели с распределительным лагом 83

7.3. Модели адаптивных ожиданий и неполной корректировки 86

. 88

, 88

Приложения 89

1. Базовые понятия теории вероятностей 89

1.1. Вероятность. Случайная величина 89

1.2. Числовые характеристики случайных величин 91

1.3. Законы распределений случайных величин 92

2. Базовые понятия статистики 94

2.1. Генеральная совокупность и выборка 94

2.2. Вычисление выборочных характеристик 95

3.Статистические выводы: оценки и проверка гипотез 95

4. Статистическая проверка гипотез 97

Литература 100

Введение. 103

Лабораторная работа №1. «Корреляционный и регрессионный анализ – математический метод оценки взаимосвязей экономических явлений» 105

Часть 1. Парная регрессия и корреляция. 105

1.1. Методические указания 105

1.2 Реализация типовых задач на компьютере. 109

Часть 2. Множественная регрессия и корреляция. 120

2.1. Методические указания 120

2.2.Технология решения задач корреляционного и регрессионного анализа с помощью пакета анализа. 129

Лабораторная работа №2 «Анализ и прогнозирование временных рядов в среде Excel» 148

1. Основные понятия и определения. 148

2. Анализ временных рядов с помощью инструмента Excel-Мастер Диаграмм 150