Принятая в учебнике последовательность изложения базируется на наиболее распространенном понимании содержания эконометрики как науки о связях экономических явлений. Это понимание эконометрики определило содержание и структуру учебника. Большое место в нем отводится регрессионному анализу как методу.
- В электронной библиотеке ЛитРес можно читать онлайн бесплатно Эконометрика. Учебник и практикум для прикладного бакалавриата от Ольги.
- Включенный в учебник материал дает представление об эконометрике. Первое издание.
Эконометрика Учебник Онлайн
Примеры решений задач по эконометрике В этом разделе вы найдете несколько готовые задачи с решениями по разным разделам эконометрики для студентов ВУЗов. Все примеры выложены бесплатно, вы можете их просмотреть, распечатать, изучить. Если вам нужна помощь в выполнении ваших работ по эконометрике, обращайтесь:. Делаем контрольные работы, лабораторные, выполняем и специальных программах. Задачи по эконометрике с решениями Задача 1. По группе предприятий, производящих однородную продукцию, известно, как зависит себестоимость единицы продукции $y$ от факторов, приведенных в таблице. Определите с помощью коэффициентов эластичности силу влияния каждого фактора на результат.
Проранжируйте факторы по силе влияния, сделайте вывод. Данные представлены в таблице.
1) Постройте поле корреляции результативного и факторного признаков. 2) Определите параметры уравнения парной линейной регрессии.
Дайте интерпретацию найденных параметров и всего уравнения в целом. 3) Постройте теоретическую линию регрессии, совместив ее с полем корреляции. Сделайте выводы. 4) Рассчитайте линейный коэффициент корреляции и поясните его смысл.
Определите коэффициент детерминации и дайте его интерпретацию. 5) С вероятностью 0,95 оцените статистическую значимость коэффициента регрессии и уравнения регрессии в целом. Сделайте выводы. 6) С вероятностью 0,95 постройте доверительный интервал для прогноза оценки $yt$ и доверительный интервал генерального значения. 7) Определите значение коэффициента эластичности и объясните его. Компания, занимающаяся продажей радиоаппаратуры, установила на видеомагнитофон определенной модели цену, дифференцированную по регионам. Следующие данные показывают цены на видеомагнитофон в 8 различных регионах и соответствующее им число продаж.
(pdf, 143 Кб) Задача 7. В таблице приведены данные о прибыли $Y$ (в тыс. Руб.) в зависимости от доли товара $А$ в грузообороте $X$ (%). Построить корреляционное поле. Выдвинуть предположение о характере статистической зависимости между переменными $X$ и $Y$. Найти параметры линейного уравнения регрессии. Поясните экономический смысл выборочного коэффициента регрессии.
Найти коэффициент парной корреляции и оценить тесноту связи на основе таблицы Чеддока. Найти коэффициент детерминации $R^2$. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии на уровне 0,05, используя $F$-статистику. Полученное уравнение регрессии изобразить графически. Сделать вывод о качестве построенной модели. Вычислить прогнозное значение при прогнозном значении $x0$, составляющем 130% от среднего уровня $x$.
(pdf, 27 Кб) Задача 10. В результате исследования зависимости среднедневной заработной платы $Y$ от среднедушевого прожиточного минимуме в день одного трудоспособного $Х$ по $n$ территориям региона было получено линейное уравнение регрессии $y=bx+a$. Исследуйте остатки данного уравнения регрессии на гетероскедастичность с помощью теста Голдфельда-Квандта на уровне значимости $ alpha = 0.01$, если остаточные суммы квадратов для первой и второй групп соответственно равны $S1 = 0,07$ и $S2 = 0,92$; число степеней свободы остаточных сумм квадратов равны $k=k1=k2=6$.
Эконометрика - Кремер Н.Ш., Путко Б.А - Учебник - 2002 В учебнике излагаются основы эконометрики. Большое внимание уделяется классической (парной и множественной) и обобщенной моделям линейной регрессии, классическому и обобщенному методам наименьших квадратов, анализу временных рядов и систем одновременных уравнений. Обсуждаются различные аспекты многомерной регрессии: мультиколлинеарность, фиктивные переменные, спецификация и линеаризация модели, частная корреляция. Учебный материал сопровождается достаточным числом решенных задач и задач для самостоятельной работы. Для студентов экономических специальностей вузов, а также для аспирантов, преподавателей и специалистов по прикладной экономике и финансам. СОДЕРЖАНИЕ Предисловие 3 Введение 6 Глава 1. Основные аспекты эконометрического моделирования 9 1.1.
Введение в эконометрическое моделирование 9 1.2. Основные математические предпосылки эконометрического моделирования 11 1.3.
Эконометрическая модель и экспериментальные данные 13 1.4. Линейная регрессионная модель 17 1.5.
Система одновременных уравнений 19 1.6. Основные этапы и проблемы эконометрического моделирования 21 Глава 2. Элементы теории вероятностей и математической статистики 24 2.1. Случайные величины и их числовые характеристики 24 2.2. Функция распределения случайной величины. Непрерывные случайные величины 29 2.3.
Некоторые распределения случайных величин 33 2.4. Многомерные случайные величины. Условные законы распределения 36 2.5. Двумерный (/мерный) нормальный закон распределения 40 2.6. Закон больших чисел и предельные теоремы 41 2.7. Точечные и интервальные оценки параметров 42 2.8.
Проверка (тестирование) статистических гипотез 45 Упражнения 48 Глава 3. Парный регрессионный анализ 50 3.1. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости 50 3.2. Линейная парная регрессия 52 3.3. Коэффициент корреляции 56 3.4. Основные положения регрессионного анализа.
Оценка параметров парной регрессионной модели. Теорема Гаусса—Маркова 60 3.5. Интервальная оценка функции регрессии и ее параметров 64 3.6. Оценка значимости уравнения регрессии. Коэффициент детерминации 70 3.7.
Геометрическая интерпретация регрессии и коэффициента детерминации 76 3.8. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена 78 Упражнения 80 Глава 4. Множественный регрессионный анализ 82 4.1. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии 82 4.2.
Оценка параметров классической регрессионной модели методом наименьших квадратов 83 4.3. Ковариационная матрица и ее выборочная оценка 91 4.4. Доказательство теоремы Гаусса—Маркова.
Оценка дисперсии возмущений 94 4.5. Определение доверительных интервалов для коэффициентов и функции регрессии 97 4.6. Оценка значимости множественной регрессии.
Коэффициенты детерминации R1 и R1 102 Упражнения 106 Глава 5. Некоторые вопросы практического использования регрессионных моделей 108 5.1. Мультиколлинеарность 108 5.2. Отбор наиболее существенных объясняющих переменных в регрессионной модели 111 5.3.
Линейные регрессионные модели с переменной структурой. Фиктивные переменные 115 5.4. Нелинейные модели регрессии 124 5.6. Частная корреляция 128 Упражнения 130 Глава 6. Временные ряды и прогнозирование 133 6.1. Общие сведения о временных рядах и задачах их анализа 133 6.2.
Стационарные временные ряды и их характеристики. Автокорреляционная функция 135 6.3. Аналитическое выравнивание (сглаживание) временного ряда (выделение неслучайной компоненты) 139 6.4. Прогнозирование на основе моделей временных рядов 144 6.5. Понятие об авторегрессионных моделях и моделях скользящей средней 146 Упражнения 149 Глава 7. Обобщенная линейная модель.
Учебник математика 1 класс т в алышева. Учебник для специальных (коррекционных) образовательных учреждений VIII вида. В 2-х частях. Рабочая тетрадь. В книжном интернет-магазине OZON можно купить учебник Математика. Собраны другие школьные учебники от автора Татьяна Алышева. Книга: Математика. Адаптированные программы. В 2-х частях. Автор: Татьяна Алышева. Аннотация, отзывы. Часть 1 от издательства Просвещение. Кроме этого, в нашем книжном каталоге собраны другие школьные учебники от автора Татьяна Алышева,. Учебник для специальных (коррекционных) образовательных учреждений VIII вида. В 2-х частях.
Гетероскедастичность и автокорреляция остатков 150 7.1. Обобщенная линейная модель множественной регрессии 150 7.2. Обобщенный метод наименьших квадратов 152 7.3. Гетероскедастичность пространственной выборки 155 7.4.
Эконометрика Учебник Читать Онлайн
Тесты на гетероскедастичность 157 7.5. Устранение гетероскедастичности 163 7.6. Автокорреляция остатков временного ряда. Положительная и отрицательная автокорреляция 167 7.7. Авторегрессия первого порядка. Статистика Дарбина—Уотсона 170 7.8. Тесты на наличие автокорреляции 174 7.9.
Устранение автокорреляции. Идентификация временного ряда 178 7.10. Авторегрессионная модель первого порядка 181 7.11. Доступный (обобщенный) метод наименьших квадратов 185 Упражнения 188 Глава 8. Регрессионные динамические модели 191 8.1. Стохастические регрессоры 191 8.2.
Метод инструментальных переменных 196 8.3. Оценивание моделей с распределенными лагами.
Обычный метод наименьших квадратов 199 8.4. Оценивание моделей с распределенными лагами.
Нелинейный метод наименьших квадратов 202 8.5 Оценивание моделей с лотовыми переменными. Метод максимального правдоподобия 204 8.6. Модель частичной корректировки 206 8.7.
Модель адаптивных ожиданий 207 8.8. Модель потребления Фридмена 211 8.9. Автокорреляция ошибок в моделях со стохастическими регрессорами 212 8.10 GARCH-модели 215 8.11. Нестационарные временные ряды 217 Упражнения 222 Глава 9. Системы одновременных уравнений 224 9.1. Общий вид системы одновременных уравнений.
Купить «Трафарет для рисования красками по стеклу 'Бобер и компания'» в Интернет-магазине My-shop.ru. Низкая цена, доставка курьером и почтой,. Трафарет для рисования красками по стеклу 'Бобер и компания' арт 25С 1568-08 ЛУЧ великолепного качества вы можете купить в Москве. Луч (химзавод). Трафарет для рисования красками по стеклу 'Бобер и компания'. Трафарет для рисования красками по стеклу. Луч (химзавод). Трафарет для рисования красками по стеклу 'Слон и компания'. 25С 1568-08, Трафарет для рисования красками по стеклу 'Бобёр и компания'. Трафарет д/рисования красками по стеклу 'Бобер и компания'. Kаталог / Детское творчество / Трафарет д/рисования красками по стеклу 'Бобер. Раскраски онлайн.
Модель спроса и предложения 224 9.2. Косвенный метод наименьших квадратов 226 9.3. Проблемы идентифицируемости 230 9.4. Метод инструментальных переменных 233 9.5. Одновременное оценивание регрессионных уравнений. Внешне не связанные уравнения 236 9.6.
Трехшаговый метод наименьших квадратов 239 9.7. Экономически значимые примеры систем одновременных уравнений 240 Упражнения 242 Глава 10. Проблемы спецификации модели 243 10.1. Выбор одной из двух классических моделей.
Теоретические аспекты 243 10.2. Выбор одной из двух классических моделей.
Практические аспекты 247 10.3. Спецификация модели пространственной выборки при наличии гетероскедастичности 249 10.4. Спецификация регрессионной модели временных рядов 252 10.5. Важность экономического анализа 254 Упражнения 256 Приложения 258 Глава 11.
Элементы линейной алгебры 258 11.1. Матрицы 258 11.2. Определитель и след квадратной матрицы 261 11.3. Обратная матрица 264 1 1.4. Ранг матрицы и линейная зависимость ее строк (столбцов) 266 11.5. Система линейных уравнений 268 11.6. Векторы 269 1 1.7.
Собственные векторы и собственные значения квадратной матрицы 271 1 1.8. Симметрические, положительно определенные, ортогональные и идемпотентные матрицы 272 11.9. Блочные матрицы. Произведение Кронекера 274 11.10. Матричное дифференцирование 276 Упражнения 277 Глава 12.
Эконометрические компьютерные пакеты 279 12.1. Оценивание модели с помощью компьютерных программ 279 12.2. Метод Монте-Карло 285 Упражнения 287 Литература 289 Математико-статистические таблицы 291 Предметный указатель 299.