Тема 5. Регрессионные модели с переменной структурой

Тема 4. Множественная регрессия в экономических исследованиях

Тема 3. Нелинейные модели регрессии

Тема 2. Парная регрессия и корреляция в экономических исследованиях

Тема 1. Определение эконометрики. Экономические модели и статистические методы

Содержание темы:

Предмет эконометрики. Особенности эконометрических методов статистических исследований. Метод наименьших квадратов (МНК). Конфлюэнтный анализ. Метод путевого анализа

Этапы эконометрического исследования: постановка проблемы; получение данных, анализ их качества; спецификация модели; оценка параметров; интерпретация результатов.

Измерения в экономике. Единица измерения (эталон). Шкалы измерения: номинальная, порядковая (ранговая) и интервальная.

Точность измерения.

Содержание темы:

Уравнения парной регрессии, спецификация модели. Аналитический метод выбора типа уравнения парной регрессии. Оценка типичности параметров уравнения парной регрессии. Построение регрессионной модели.

Линейная регрессионная модель. Оценивание параметров линейной регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). Система нормальных уравнений. Оценивание качества подбора линейной функции.

Коэффициент детерминации.

Оценка существенности параметров линейной регрессии. Линейный коэффициент корреляции. Свойства. Проверка значимости. Дисперсионный анализ результатов регрессии. Гетероскедастичность и автокоррелированность остатков.

Интервал прогноза по линейному уравнению регрессии. Доверительный интервал линии регрессии.

Содержание темы:

Классы нелинейных регрессий.

Определение параметров нелинейной регрессии методом наименьших квадратов.

Кривая Филипса. Кривые Энгеля.

Линеаризация нелинейных моделей регрессии.

Приведение к линейному виду степенной функции. Коэффициент эластичности.

Корреляция для нелинейной регрессии.

Содержание темы:

Отбор факторов при построении множественной регрессии. Методы построения уравнения множественной регрессии. Выбор формы уравнения множественной регрессии.

Линейная модель множественной регрессии. Коэффициенты «чистой» регрессии. Оценка параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов. Система нормальных уравнений.

Частные уравнения регрессии для линейного уравнения множественной регрессии.

Множественная корреляция. Частная корреляция

Оценка надежности результатов множественной регрессии.

Содержание темы:

Фиктивные (структурные) переменные.

Введение фиктивных переменных в линейную регрессионную модель.

Оценка параметров уравнения регрессионной модели с фиктивными переменными методом наименьших квадратов (МНК). Предпосылки МНК. Свойства оценок параметров регрессии, полученные по МНК.

Гомоскедастичность и гетероскедастичность дисперсии остатков. Метод Гольфельда-Квандта. Проверка линейной регрессии на гетероскедастичность.

Дата добавления: 2015-06-27