Корреляция реферат по эконометрике

Коэффициент наклона линии регрессии b особенно важен в экономической науке, так как он показывает изменение зависимой переменной в данном случае потребления , вызываемое изменением независимой переменной в данном случае дохода на одну единицу. Например, значение b, равное 0. Регрессионное уравнение не даёт точного прогноза зависимой переменной для любого заданного значения независимой переменной, так как коэффициенты регрессии, оцененные на основе выборочных наблюдений, являются лишь наилучшей оценкой действительных характеристик совокупности и подвержены случайным искажениям.

В этом случае следует попытаться выявить влияние других факторов, введя их в модель, т. Тогда коэффициенты bj — частные производные потребления у по соответствующим факторам xi : , в предположении, что все остальные хi постоянны. В е гг. Кейнс сформулировал свою гипотезу потребительской функции.

Реферат: Эконометрика

Айвазян С. Прикладная статистика и основы эконометрики. Бородич С. Грицан В. Доугерти Кристофер. Введение в эконометрику. Дуброва Т. Статистические методы прогнозирования в экономике: Учебное пособие. Замков О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе. Катышев П. Сборник задач к начальному курсу эконометрики. Кремер Н. Эконометрика: Учебник для вузов.

Магнус Я. Начальный курс. Мардас А. Носко В. Эконометрика для начинающих: основные понятия, элементарные методы, границы применимости, интерпретация результатов. Орлов А.

Эконометрика: Учеб. Практикум по эконометрике: Учеб. Четыркин Е. Статистические методы прогнозирования. Дрейпер Н. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х кн.

Клейнер Г. Производственные функции. Афанасьев В. Анализ временных рядов и прогнозирование. Джонстон Дж. Эконометрические методы. Образцова О. Экономическая статистика. Методические материалы. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. Экономическая теория - англоязычные и русскоязычные ресурсы. Основы эконометрики. Слайды лекций. Материально-техническое обеспечение дисциплины Для освоения данной дисциплины необходим определенный объем информации.

Это информация об основных экономических показателях, рассматриваемых на микро- и макроуровнях. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины На основании программы разрабатываются рабочие учебные программы дисциплины с учетом фактического количества часов, отведенных на ее изучение. Исходя из этого, в рабочей программе отдельные разделы программы могут быть либо усилены, либо сокращены, либо опущены. Знания и навыки, полученные при изучении данного курса, широко применяются студентами в дипломном проектировании.

Программа составлена в соответствии с государственными образовательными стандартами высшего профессионального образования. Словарь терминов Автокорреляция. Автокорреляция имеет место, когда значения последовательных наблюдений, следующих друг за другом во времени, связаны между собой. Аппроксимация — приближенное выражение математических объектов через более простые объекты, например, сведение задачи выпуклого программирования к кусочно-линейной задаче путем аппроксимации целевой функции и ограничений кусочно-линейными функциями.

Автокорреляция — корреляция между величиной и ее запаздыванием на один и более периодов времени. Биноминальное распределение — это распределение дискретной случайной величины, значения которой равны Х успехам в n испытаниях результата биноминального эксперимента. Временной ряд — это ряд, состоящий из данных, зафиксированных или наблюдаемых в течение последовательных промежутков времени.

Выборочное распределение — это ряд всех возможных значений выборочной статистики, который может быть получен из генеральной совокупности для выборки данного объёма. Интервальная оценка — это числовой интервал, в котором, вероятно, находится некоторый параметр генеральной совокупности. Корреляционный анализ изучает взаимосвязи, между переменными.

Коррелограмма — это график коэффициентов автокорреляции для различных значений временного лага. Кросс- секционные данные — это наблюдения, произведенные в один тот же момент времени. Коэффициент детерминации — измеряет процент изменчивости У, которая может быть объяснена информацией об изменчивости независимой переменной Х. Коэффициент корреляции определяет тесноту связи. Коэффициент регрессии измеряет среднее изменение зависимой переменной при единичном изменении соответствующей независимой переменной, если остальные независимые переменные постоянны.

Метод наименьших квадратов. Этот метод используется для получения уравнения регрессии, минимизирующей сумму квадратов отклонений фактических значений результативного признака от теоретических.

Методология Бокса-Дженкинса опирается на ряд процедур идентификации, корректировки и проверки моделей ARIMA с целью анализа данных временных рядов. Прогноз вытекает непосредственно из подобранной модели. Многомерная регрессия использует более чем одну независимую переменную для прогноза значений зависимой переменной. Модель авторегрессии. Это модель, в которой значение прогноза находится как функция от предыдущих значений временных рядов. Мультиколлинеарность — это ситуация, при которой независимые переменные в многомерном уравнении регрессии сильно коррелируют между собой.

Нормальное распределение. Диаграмма нормального распределения имеет форму колокола и определяется математическим ожиданием и среднеквадратичеким отклонением. Ошибка прогноза. Представляет собой разность между действительно наблюдаемым значением и его прогнозом. Простое среднее. Вычисляется как среднее значение для всего набора участвующих в расчетах данных, которое затем принимается для построения прогноза на следующий период.

Регрессионный анализ обеспечивает подбор уравнения по серии исходных данных. Сезонная компонента. Это модель изменения данных, повторяющаяся из года в год. Скользящее среднее. Вычисляется как среднее значение для определенного количества элементов данных, которое затем применяется для построения прогноза на следующий период или для сглаживания ряда динамики.

Среднеквадратическое отклонение характеризует разброс значений случайной величины. Стандартная ошибка оценивания. Измеряет величину, на которую имеющиеся значения У отличаются от их оценок. Она равна оценке стандартного отклонения слагаемого ошибки в модели простой линейной регрессии. Стационарный ряд — это временной ряд данных, основные статистические характеристики которого, такие как среднее значение и дисперсия, остаются постоянными во времени.

Степени свободы. Степени свободы для набора данных определяют количество единиц данных, независимых друг от друга, то есть таких, которые могут являться носителями отдельных единиц информации. Точечная оценка. Это единичная оценка параметра генеральной совокупности. Тренд — это долгосрочная компонента, представляющая возрастание или убывание значений временного ряда в течение продолжительного промежутка времени.

Фиктивные переменные — переменные, используемые для определения взаимосвязи между качественными независимыми переменными и зависимой переменной. Циклическая компоненита — это волнообразная флуктуация значений данных вокруг линии тренда. Эконометрия — наука, изучающая конкретные количественные закономерности и взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических методов и моделей.

Экспоненциальное сглаживание - это процедура для постоянного пересмотра прогнозов в свете наиболее свежих поступающих данных. Экстраполяция тенденций — прогнозирование временных рядов.

ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Лекция 14: Линейная регрессия и корреляция

КОРРЕЛЯЦИЯ (correlation) — статистическое понятие, АНАЛИЗ ( regression analysis) — статистический метод, используемый в эконометрике для. Реферат: Шпоры по эконометрике При этом чем ближе r к 0 тем слабее корреляция и наоборот чем ближе r к 1 или -1, тем сильнее.

ЭЭБ Балашова А. Проверила: доц. Ишханян М. Москва 2 Оглавление Введение Первичныи анализ данных II. Парная линеи ная регрессия III. Множественная линеи ная регрессия Заключение Список литературы 3 Введение Эконометрика позволяет анализировать связи между различными экономическими показателями на основании реальных статистических данных с применением методов теории вероятностей и математической статистики. С помощью эконометрики выявляют новые, ранее неизвестные связи, уточняют или отвергают гипотезы о существовании определенных связей между экономическими показателями, предлагаемые экономической теорией. Основная цель эконометрики заключается в модельном описании конкретных количественных взаимосвязей, обусловленных общими качественными закономерностями, выявленными в экономической теории. Основной предмет исследования эконометрики это массовые экономические явления и процессы. Анализ экономических процессов и явлений в эконометрике осуществляется с помощью математических моделей. Модель выступает в качестве средства анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов на основе реальной статистической информации. Применение метода моделирования вызвано тем, что большинство объектов или проблем, относящихся к этим объектам непосредственно исследовать или совершенно невозможно, или подобное исследование требует много времени и средств. Таким образом, эконометрика исследует различные экономические закономерности, установленные экономической теорией, с помощью методов математической и экономической статистики. С помощью эконометрики решается очень широкий круг задач. Наиболее общими задачами эконометрики являются: 1 обнаружение и анализ статистических закономерностей в экономике; 2 построение на базе выявленных эмпирических экономических зависимостей эконометрических моделей. Данные задачи делятся на более конкретные подзадачи, которые можно классифицировать по трём признакам: 1 классификация задач по конечным прикладным целям: 3 4 а прогноз социально-экономических показателей, определяющих состояние и развитие изучаемой системы; б моделирование возможных вариантов социально-экономического развития системы для выявления факторов, изменение которых оказывает наиболее мощное влияние на состояние системы в целом; 2 классификация задач по уровню иерархии: а задачи, решаемые на макроуровне страна в целом ; б задачи, решаемые на мезоуровне уровень отраслей, регионов ; в задачи, решаемые на микроуровне уровень фирмы, семьи, предприятия ; 3 классификация задач по профилю изучаемой экономической системы: а рынок; б инвестиционная, социальная, финансовая политика; в ценообразование; г распределительные отношения; д спрос и потребление; е отдельно выделенный комплекс проблем. В данном курсовом проекте моделируется спрос на товары и услуги за период гг. Регрессия [regression] это зависимость среднего значения какой-либо случайной величины от некоторой другой величины или нескольких величин. Следовательно, при регрессионной связи одному и тому же значению x величины X в отличие от функциональной связи могут соответствовать разные случайные значения величины Y.

Тема 1. Предмет исследования эконометрики — экономические явления.

Свернуть содержание Коэффициент корреляции - это, определение Коэффициент корреляции - это статистический показатель зависимости двух случайных величин. Зависимость случайных величин по закону распределения Коэффициент корреляции - это корреляцинное отношение, математическая мера корреляции двух случайных величин.

Реферат: Шпоры по эконометрике

Айвазян С. Прикладная статистика и основы эконометрики. Бородич С. Грицан В. Доугерти Кристофер. Введение в эконометрику.

Линейная регрессия и корреляция. Смысл и оценки параметров - Шпора по Эконометрике

Подкоренное выражение корреляционного выражения представляет собой коэффициент детерминации мера определенности, причинности. Коэффициент детерминации показывает долю вариации результативного признака под влиянием вариации признака-фактора. Теоретическое корреляционное выражение применяется для измерения тесноты связи при линейной и криволинейной зависимостях между результативным и факторным признаком. Как видно из вышеприведенных формул корреляционное отношение может находиться от 0 до 1. Чем ближе корреляционное отношение к 1, тем связь между признаками теснее. Проверка значимости уравнения регрессии производится на основе дисперсионного анализа. В математической статистике дисперсионный анализ рассмотрен как самостоятельный инструмент метод статистического анализа. В эконометрике он применяется как вспомогательное средство для изучения качества модели.

.

.

Парная линейная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях

.

Коэффициент корреляции (Correlation coefficient) - это

.

.

.

.

.

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Корреляция и причинность
Похожие публикации