кредитов в Псковской области» «The influence of per capita income on loan volume in the Pskov region»

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "кредитов в Псковской области» «The influence of per capita income on loan volume in the Pskov region»"

Транскрипт

1 ФГОБУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» Кафедра: «Системный анализ и моделирование экономических процессов» Теоретико-практическая работа на тему: «Влияние среднедушевых доходов населения на объем выданных кредитов в Псковской области» «The influence of per capita income on loan volume in the Pskov region» Выполнила: Комарова А.М. Студентка группы ФР3-1 Научный руководитель: доцент Ященко Наталия Алексеевна Москва 2014

2 Оглавление Задание Построение диаграммы рассеивания Эконометрическая модель парной регрессии на основе линейной функции Y = a0+a1x Эконометрическая модель парной регрессии на основе степенной функции Y = a 0X a Эконометрическая модель парной регрессии на основе гиперболической функции Y = а 0+а 1*1\Х Вывод из исследования Задание Список литературы: Приложение Приложение

3 Задание 1 Потребности людей постоянно увеличиваются. Кто-то хочет купить себе автомобиль, кому-то нужно новое жилье, кто-то просто балует себя новым телефоном или компьютером. Но, как известно, наши возможности ограничены. В современном мире популярность потребительских и иных кредитов увеличивается. Людям удобно сразу обладать чем-то, а потом расплачиваться, растягивая сумму оплаты на некоторое время, тратя только часть своих доходов ежемесячно. Чем же обуславливается возрастание объема, выданных кредитов? Зависит ли он от доходов населения и в какой степени? Или же на эту величину влияют другие факторы? В рамках данной работы я попыталась рассмотреть зависимость между объемом кредитов, предоставленных физическим лицам, и среднедушевыми доходами населения, установить вид связи между ними и составить эконометрическую модель, объясняющую поведение данных показателей. В работе использовались ежемесячные статистические данные за период с по по Псковской области. Y- Объем кредитов, предоставленных физическим лицам, млн.руб 1 X- Среднедушевые денежные доходы населения, руб 2 Объем кредитов, предоставленных физическим лицам, зависит от их денежных доходов. Но существует определенный временной лаг между получением и использование денежных доходов населения. В работе этим периодом является 1 месяц. Следует так же отметить, что данные по объемам кредитов, представлены на сайте Центрального Банка нарастающим итогом, поэтому для работы объем кредитов за месяц был посчитан путем вычитания показателя текущего месяца из предыдущего. Исходные данные представлены в Приложении 1. 1 Данные с сайта Центрального Банка. 2 Данные с сайта Государственной федеральной статистики. 3

4 Требуется построить эконометрическую модель на основе статистических данных и определить связь между ними. 1. Построение диаграммы рассеивания. С помощью Excel построим диаграмму рассеивания, используя статистические данные X и Y ,0 Среднедушевой доход,руб 20000, , ,0 5000,0 0, Объем выданных потребительских кредитов, млн.руб По диаграмме рассеивания можно сформулировать гипотезу о том, что связь между показателями является линейной. 2. Эконометрическ конометрическая модель парной регрессии на основе линейной функции Y = a0+a1x Спецификация эконометрической модели: y =a + a x +u Y и X используются в разных временных периодах из-за временного лага, описанного выше. (В таблицах Excel данные, используемые для расчетов смещены, то есть Y1 соответствует Х0, Y2-Х1 и т.д. ) Произведем оценку модели с помощью функции ЛИНЕЙН. Оцененная модель имеет вид: Y= -2166,52+ 0,239773*х t-1 +u t (S=290,8603) (=0,020037) ( =393,8555) 4

5 2.1.Оценка качества спецификации модели при помощи F-теста и анализ значения R2. Коэффициент детерминации, рассчитывается по формуле R 2 = 1-, где ESS=, a TSS= ( ) Это величина равна доле эмпирической дисперсии переменной Y, которая в рамках обучающей выборки объясняется в модели ее регрессором Х. Для рассматриваемой модели R 2 = 0, Т.е. 0,74 часть объема кредитов, предоставленных физическим лицам объясняется среднедушевыми денежными доходами населения. Полученный коэффициент R 2 ϵ [0,7; 1], что говорит о высокой способности регрессора X объяснять эндогенную переменную Y. F = 143,1934(рассчитано с помощью функции ЛИНЕЙН, показатель находится в четвертой строчке первого столбца) F крит = 4, (рассчитано с помощью функции FРАСПОБР (с доверительной вероятностью 0,95 (берем 0,05), степенями свободы 1 и 51) F > F крит., значит, качество регрессии модно считать удовлетворительным, т.е. регрессоры в рамках данной линейной модели обладают способностью объяснять значения эндогенной переменной Y. Таким образом, среднедушевые денежные доходы населения объясняют объем кредитов, предоставленных физическим лицам Проверка адекватности предпосылок теоремы Гаусса-Маркова для случайных остатков данной эконометрической модели. a) Предпосылка о несмещенности случайных остатков, т.е. E(u t ) = 0, (t = 1,2,, n). Для этого найдем E() = 0. Т.е. предпосылка выполняется. b) Предпосылка о гомоскедастичности случайного остатка в исследуемой модели, т.е. гипотеза о том, что D(u t ) = σ, (t = 1,2,, n). 5

6 Данную предпосылку проверим с помощью теста Голдфелдта-Квандта. Для этого: 1. Уравнения наблюдения (=+) упорядочим по возрастанию суммы модулей значений предопределенных переменных. В нашем случае это только модули Х, т.к. в нашей модели только один регрессор. 2. По первым n упорядоченным уравнениям наблюдений объекта вычислим МНК-оценки параметров модели и величину ESS 1. n = n, где n-количество данных в исходной выборке, n = 51 = По посленим n упорядоченным уравнениям наблюдений объекта вычислим МНК-оценки параметров модели и величину ESS 2. Значения для пунктов 2-3 получаем с помощью функции ЛИНЕЙН. 4.Вычисляем статистику = =, =0,181; = =, =5, С помощью функции FРАСПОБР, с уровнем значимости 0,05 и степенями свободы равными 15(v 1 = v 2 =n -(k+1)) определяем распределение Фишера и получаем значение Fкр=2,403, Т.к. < Fкр, а > Fкр, гипотезу D(u t ) = σ, (t = 1,2,, n) отклоняем, как противоречащую реальным данным.следовательно, случайные остатки исходной модели гетероскедастичны. Данная предпосылка не выполняется. c) Предпосылка о некоррелируемости случайных остатков в уравнениях наблюдений. Т.е. гипотеза о том, что Cov(u i ;u i-1 )= 0, (i=2,,n) Данную предпосылку проверим с помощью теста Дарбина-Уотсона. 1. По исходным уравнениям наблюдений вычислим МНК-оценки и оценки случайных остатков. 2. Рассчитаем величину 6

7 = ( ) = =1,261 Из таблицы границ критерия Дарбина-Уотсона найдем величны d L =1,53 и d U =1,6(На основе того, что k=1, n=53) 3. Построим интервалы по полученным данным. Статистика DW принадлежит интервалу M1=(0;dL].В этом случае принимается альтернативная гипотеза Cov(u i ;u i-1 )>0. Т.о. случайные остатки в уравнениях наблюдений подвержены положительной автокорреляции. Проверив все предпосылки теоремы Гаусса-Маркова для модели y =a + a x +u можно сделать выводы о том, что случайные остатки в уравнениях наблюдений гетероскедастичны и подвержены положительной автокорреляции. Из этого следует, что данная спецификация составлена ошибочно. 2.3.Проверка адекватности линейной модели (с 95-% вероятностью) через интервальное прогнозирование для октября, ноября и декабря 2013 года. Точечный прогноз величины y 0 вычисляется по правилу: = +, Т.е. в итоге подстановки в оцененную модель значения экзогенной переменной. Средняя квадратическая ошибка прогноза вычисляется по формуле = 1+, где = ( Т ), =(1, ) Т tкрит - нормированная ошибка прогноза, рассчитанная с помощью функции СТЬЮДЕНТРАСПОБР, 0,05-вероятность, 51-степени свободы. Границы доверительного интервала определяются по формулам: : = кр =1867, =400, =+ кр 7 =1062,91

8 =2672,41 Y 54 =2 350, т.е. значение Y попадает в доверительный интервал. Y [1062,91;2672,41] : =1899,908 =401, =1094,447 =2705,37 Y 55 =2 583, т.е. значение Y попадает в доверительный интервал. Y [1094,447;2705,37] : =2141,887 =404,4296 =1329,96 =2953,813 Y 56 =2 560, т.е. значение Y попадает в доверительный интервал. Y [1329,96;2953,813] Из того факта, что во всех трех случаях значение эндогенной переменной попадает в доверительный интервал, можно сделать вывод, о том, что модель Y= -2166,52+ 0,239773*х t-1 +u t (S=290,8603) (=0,020037) (=393,8555) адекватна. 3. Эконометрическая модель парной регрессии на основе степенной функции Y = a0x a1 Спецификация эконометрической модели: y =a x e Y и X используются в разных временных периодах из-за временного лага, описанного выше. (В таблицах Excel данные, используемые для расчетов смещены, то есть Y1 соответствует Х0, Y2-Х1 и т.д. ) Для того, чтобы оценить модель необходимо ее линеализировать. Для этого прологарифмируем правую и левую часть модели: lny =lna x e lny =lna +a ln x +lne lny =lna +a ln x +u Тогда, пусть lny =, lna =, a =b, ln x =X. Получим

9 =b + b X+u Произведем оценку полученной модели с помощью функции ЛИНЕЙН. Оцененная модель имеет вид: Y= -24,96+ 3,34*х t +u t (S=2,6) (=0,27) ( =0,36) 3.1.Оценка качества спецификации модели при помощи F-теста и анализ значения R2. Коэффициент детерминации, рассчитывается по формуле R 2 = 1-, где ESS=, a TSS= ( ) Это величина равна доле эмпирической дисперсии переменной Y, которая в рамках обучающей выборки объясняется в модели ее регрессором Х. Для рассматриваемой модели R 2 = 0, Т.е. 0,75 часть объема кредитов, предоставленных физическим лицам объясняется среднедушевыми денежными доходами населения. Полученный коэффициент R 2 ϵ [0,7; 1], что говорит о высокой способности регрессора X объяснять эндогенную переменную Y. F = 150,145 (рассчитано с помощью функции ЛИНЕЙН, показатель находится в четвертой строчке первого столбца) F крит = 4, (рассчитано с помощью функции FРАСПОБР (с доверительной вероятностью 0,95 (берем 0,05), степенями свободы 1 и 51) F > F крит., значит, качество регрессии модно считать удовлетворительным, т.е. регрессоры в рамках данной линейной модели обладают способностью объяснять значения эндогенной переменной Y. Таким образом, с помощью такой модели среднедушевые денежные доходы населения объясняют объем кредитов, предоставленных физическим лицам. 9

10 3.2. Проверка адекватности предпосылок теоремы Гаусса-Маркова для случайных остатков данной эконометрической модели. a) Предпосылка о несмещенности случайных остатков, т.е. E(u t ) = 0, (t = 1,2,, n). Для этого найдем E() = 0. Т.е. предпосылка выполняется. b) Предпосылка о гомоскедастичности случайного остатка в исследуемой модели, т.е. гипотеза о том, что D(u t ) = σ, (t = 1,2,, n). Данную предпосылку проверим с помощью теста Голдфелдта-Квандта. Для этого: 1. Уравнения наблюдения (=+) упорядочим по возрастанию суммы модулей значений предопределенных переменных. В нашем случае это только модули Х, т.к. в нашей модели только один регрессор. 2. По первым n упорядоченным уравнениям наблюдений объекта вычислим МНК-оценки параметров модели и величину ESS 1. n = n, где n-количество данных в исходной выборке, n = 51 = По последним n упорядоченным уравнениям наблюдений объекта вычислим МНК-оценки параметров модели и величину ESS 2. Значения для пунктов 2-3 получаем с помощью функции ЛИНЕЙН. 4.Вычисляем статистику = =,, =1,756581; = =,, =0, С помощью функции FРАСПОБР, с уровнем значимости 0,05 и степенями свободы равными 15(v 1 = v 2 =n -(k+1)) определяем распределение Фишера и получаем значение Fкр=2,403, Т.к. < Fкр, и < Fкр, гипотезу D(u t ) = σ, (t = 1,2,, n) принимаем и делаем вывод о гомоскедастичности случайных остатков модели. 10

11 c) Предпосылка о некоррелируемости случайных остатков в уравнениях наблюдений. Т.е. гипотеза о том, что Cov(u i ;u i-1 )= 0, (i=2,,n) Данную предпосылку проверим с помощью теста Дарбина-Уотсона. 1. По исходным уравнениям наблюдений вычислим МНК-оценки и оценки случайных остатков. 2. Рассчитаем величину = ( ) = 8, , =1,261 Из таблицы границ критерия Дарбина-Уотсона найдем величны d L =1,53 и d U =1,6(На основе того, что k=1, n=53) 3. Построим интервалы по полученным данным. Статистика DW принадлежит интервалу M1=(0;dL].В этом случае принимается альтернативная гипотеза Cov(u i ;u i-1 )>0. Т.о. случайные остатки в уравнениях наблюдений подвержены положительной автокорреляции. Проверив все предпосылки теоремы Гаусса-Маркова для модели Y= -24,96+ 3,34*Х +u t (предпосылки, проверяемые для линеализированной модели, так же равносильны для модели первоначальной )можно сделать выводы о том, что случайные остатки в уравнениях наблюдений гомоскедастичны и подвержены положительной автокорреляции. Т.к. тест Голдфелда-Квандта корректен при выполнении всех других предпосылок теоремы Гаусса-Маркова, а в данной ситуации выполняется только одна из них, первая, то составленная спецификация является ошибочной. 3.3.Проверка адекватности линейной модели (с 95-% вероятностью) через интервальное прогнозирование для октября, ноября и декабря 2013 года. Точечный прогноз величины y 0 вычисляется по таким же правила и с использованием тех же формул, что и в пункте

12 : Перейдем сразу к расчетам. =7, = 0, = 6, = 8, Y 54 = 7,76, т.е. значение Y попадает в доверительный интервал. Y [6,79;8,257] : =7, =0, =6, =8, Y 55 =7,86, т.е. значение Y попадает в доверительный интервал. Y [6,81;8,28] : =7, =0, =7, =8, Y 56 =7,848, т.е. значение Y попадает в доверительный интервал. Y [7,003;8,482] Из того факта, что во всех трех случаях значение эндогенной переменной попадает в доверительный интервал, можно сделать вывод, о том, что модель Y= -24,96+ 3,34*х t +u t (S=2,6) (=0,27) (=0,36) адекватна. Из этого следует, что первоначальная модель, составленная на основе степенной функции, где =, S= S имеющая вид: =, S=S =, y =1,43981E-11 x, e (S=3,74656E-11) (=0,27) ( =0,36) также адекватна. 12

13 4. Эконометрическая модель парной регрессии на основе гиперболической функции Y = а0+а1*1\х Спецификация эконометрической модели: =a + a +u Данная модель имеет нелинейный вид. Для последующей оценки проведем ее линеаризацию. Получим Пусть X=, а Y=, коэффициенты a и a остаются такими же. =а + а X+u Произведем оценку полученной модели с помощью функции ЛИНЕЙН. Оцененная модель имеет вид: Y= 5050,2+ ( )*Х +u t (S=293,08) (= ,2) ( =366,756) 4.1.Оценка качества спецификации модели при помощи F-теста и анализ значения R2. ЛИНЕЙН Коэффициент детерминации, рассчитанный с помощью функции R 2 = 0, Это означает, что для рассматриваемой модели 0,77 часть объема кредитов, предоставленных физическим лицам объясняется среднедушевыми денежными доходами населения. Полученный коэффициент R 2 ϵ [0,7; 1], что говорит о высокой способности регрессора X объяснять эндогенную переменную Y. F = 172,9513 (рассчитано с помощью функции ЛИНЕЙН, показатель находится в четвертой строчке первого столбца) F крит = 4, (рассчитано с помощью функции FРАСПОБР с уровнем значимости, степенями свободы 1 и 51) F > F крит., значит, качество регрессии модно считать удовлетворительным, т.е. регрессоры в рамках данной линейной модели обладают способностью объяснять значения эндогенной переменной Y. 13

14 Таким образом, с помощью такой модели среднедушевые денежные доходы населения объясняют объем кредитов, предоставленных физическим лицам Проверка адекватности предпосылок теоремы Гаусса-Маркова для случайных остатков данной эконометрической модели. a) Предпосылка о несмещенности случайных остатков, т.е. E(u t ) = 0, (t = 1,2,, n). Для этого найдем E() = 0. Т.е. предпосылка выполняется. b) Предпосылка о гомоскедастичности случайного остатка в исследуемой модели, т.е. гипотеза о том, что D(u t ) = σ, (t = 1,2,, n). Данную предпосылку проверим с помощью теста Голдфелдта-Квандта. Статистика следующая: = = =3,24149; = = =0, С помощью функции FРАСПОБР, с уровнем значимости 0,05 и степенями свободы равными 15(v 1 = v 2 =n -(k+1)) определяем распределение Фишера и получаем значение Fкр=2,403, Т.к. > Fкр, и < Fкр, гипотезу D(u t ) = σ, (t = 1,2,, n) отклоняем, как противоречащую реальным данным. Следовательно, случайные остатки исходной модели гетероскедастичны. c) Предпосылка о некоррелируемости случайных остатков в уравнениях наблюдений. Т.е. гипотеза о том, что Cov(u i ;u i-1 )= 0, (i=2,,n) Данную предпосылку проверим с помощью теста Дарбина-Уотсона. Величина DW: = ( ) = 8, , = 1, Из таблицы границ критерия Дарбина-Уотсона найдем величны d L =1,53 и d U =1,6 (На основе того, что k=1, n=53) 14

15 Построим интервалы по полученным данным. Статистика DW принадлежит интервалу M1=(0;dL].В этом случае принимается альтернативная гипотеза Cov(u i ;u i-1 )>0. Т.о. случайные остатки в уравнениях наблюдений подвержены положительной автокорреляции. Проверив все предпосылки теоремы Гаусса-Маркова для модели (предпосылки, проверяемые для линеализированной модели, так же равносильны для модели первоначальной )можно сделать выводы о том, что случайные остатки в уравнениях наблюдений гетероскедастичны и подвержены положительной автокорреляции. При невыполнении двух предпосылок теоремы следует вывод, что в составлении спецификации данной модели так же допущена ошибка. 4.3.Проверка адекватности линейной модели (с 95-% вероятностью) через интервальное прогнозирование для октября, ноября и декабря 2013 года. Точечный прогноз величины y 0 вычисляется по таким же правила и с использованием тех же формул, что и в пункте : Перейдем сразу к расчетам. =1935,10558 = 373, = 1184, = 2685, Y 54 = 2 350, т.е. значение Y попадает в доверительный интервал. Y [1184,65;2685,57] : =1959,81 =374,0778 =1208,818 =2710,803 Y 55 =2 583, т.е. значение Y попадает в доверительный интервал. Y [1208,818;2710,803] : 15

16 =2133,38 =376,2001 =1378,127 =2888,633 Y 56 =2 560, т.е. значение Y попадает в доверительный интервал. Y [1378,127;2888,633] Из того факта, что во всех трех случаях значение эндогенной переменной попадает в доверительный интервал, можно сделать вывод, о том, что модель Y= 5050,2+ ( )*Х +u t (S=293,08) (= ,2) (=366,756) адекватна. Из этого следует, что первоначальная модель, составленная на основе степенной функции, имеющая вид: y =5050,2+ ( )* (S=293,08) (= ,2) +u t ( =366,756) также адекватна. 5.Вывод из исследования. Рассмотрев три различных эконометрических модели, основанных на разных функциональных зависимостях, можно сделать вывод, о том, что ни одна из рассмотренных моделей не может быть применена в таком виде для исследования зависимости рассматриваемых величин. Все три модели оказались адекватными, качественными, согласно F-тесту, и коэффициент детерминации во всех моделях так же показывает высокую степень связи между объемом кредитов физическим лицам и среднедушевыми доходами населения. Но ни для одной из рассмотренных моделей не выполняются все предпоссылки теоремы Гаусса-Маркова, что свидетельствует об ошибочно составленной спецификации. Я считаю, что объяснение объема кредитов физическим лицам среднедушевыми дохоами населения является очевидным. Но не стоит забывать, что в экономике развитие банковского кредитования зависит не только от доходов населения, но и от многих других факторов, например, урвоень развития банковской структуры в регионе, количество кредитных 16

17 организаций и их филиалов в регионе, уровень жизни населения, уровень экономического развития и т.д. Поэтому для дальнейшего расссмотрения объяснения с помощью эконометрической модели объема кредитов следует добавить новые факторы, регрессоры, через которые будет объясняться модель, взяв за основу линейную функциональную зависимость(я думаю, что эконометрическая модель, составленная на основе линейной связи подходит наилучшим образом исходя из вида диагрммы рассеивания и полученных показателей коэффициентов) или же использовать вид функциональной зависимости, отличающийся от рассмотренных в работе. Составление эконометрической модели объясняющей объемы выданных кредитов будут полезны кредитным учреждениям для прогнозирования величины данного показателя, что позволит лучше устанавливать стратегию своего развития. 17

18 Задание 2 В этой части работы производилась оценка эконометрической модели множественной регрессии Y=a0+a1X1+а2Х2+u, где Y среднедушевой доход населения, 3 X1- реальная среднемесячная начисленная з/пл 4, X2- среднегодовая численность безработных граждан по региону (или уровень безработицы в %) 5. Для оценки модели были использованы статистические данные за года по Псковской области.(представлены в Приложении 2) В качестве обучающей выборки были использованы данные за года, а в качестве контролирующей за Оценка эконометрической модели множественной регрессии производилась в Excel с помощью функции ЛИНЕЙН. Оцененная модель имеет вид: Y=70592,48+(-530,7591)*X1+(-460,9383)*X2+u (S=18996,6) (=160,269) (=510,147) ( = ) 2. Выполним проверку качества используемых в модели регрессоров. (Х1 и Х2). Для этого t-критерием кр Для нахождения кр используем в функцию СТЬЮДРАСПОБР(0,05- доверительная вероятность, степени свободы - 10). Получаем значение кр = 2, Данные с сайта Государственной федеральной статистики. 4 Данные с сайта Государственной федеральной статистики. Документ: Реальная среднемесячная начисленная заработная плата работников по субъектам Российской Федерации за гг 5 Регионы России. Социально-экономические показатели г. 18

19 Для первого регрессора, Х1: =3,31168 > tкр, следовательно, данный регрессор является значимым в модели. Для регрессора Х2: =0, < tкр, значит, этот регрессор не является значимым, но мы так же будем использовать его в модели, так как при добавлении его в модель коэффициент детерминации увеличивается. Также с воспользуемся t-критерием для коэффициента a 0 : =3, > tкр, данный показатель является значимым в рассматрвиаемой модели. 3.Оценим качество данной спецификации с помощью F-теста и коэффициента детерминации. Коэффициент детерминации R 2 = 0,527. Данное значение коэффициента говорит о средней способности регрессоров объяснять переменную Y. F= 5,57, Fкр= 4,103, т.е. F>Fкр. Отсюда следует, что рассматриваемая модель является качественной. 5. Исследуем адекватность оцененной модели множественной регрессии по данным за 2013 год с помощью интервального прогнозирования. Границы интервала определяются по следующей формуле: = кр Где = , = 1+ = + кр = ( Т ) Где Х матрица значений регрессора из обучающей выборки, дополненная столбцом единиц, вектор значений регрессора из контролирующей выборки, дополненный столбцом единиц, Т транспонированная матрица Х, транспонированный вектор, - стандартная ошибка ( =3776,8467) 19

20 Итак, для 2013 года =13971,55, кр =2, =4377,0371. =4218,9035 =23724,196 Фактическое значение Y=17376,4 принадлежит полученному интервалу. Вывод: составив эконометрическую модель множественной регрессии и выполнив ее проверку на качественность и адекватность можно сказать о положительном результате работы. Оценка значимости регрессоров показала, что реальная среднемесячная начисленная з\п оказывает большое влияние на доходы населения, а уровень безработицы в регионе не является значимым показателем и его можно исключить из модели, но при отбрасывании данного регрессора коэффициент детерминации уменьшается, что говорит о положительном влиянии добавления этого коэффициента в модель. 20

21 Список литературы: 1.Сайт Центрального Банка 2.Сайт Федеральной службы государственной статистики Сайт территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Псковской области 21

22 Кредиты, предоставленные физическим лицам( нарастающим итогом),млн.руб Объем кредитов,предаствленные физическим лицам, млн.руб Среднедушевые денежные доходы населения,руб , , ,1 301, , ,30 291, , ,60 338, , ,30 389, , ,90 353, , ,10 355, , ,40 423, , ,60 356, , ,70 532, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,3 Приложение 1 22

23 , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,6 23

24 Приложение 2 год Среднедушевые доходы населения,руб Реальная среднемесячная начисленная з/пл,% Уровень безработицы,% ,4 11, ,2 10, ,6 8, ,8 8, ,1 5, , ,1 7, ,8 4, ,1 6, ,3 11, ,5 9, ,1 9, ,2 6,63 24

Financial University under the Government of the Russian Federation

Financial University under the Government of the Russian Federation ФГОБУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» Financial University under the Government of the Russian Federation Кафедра: «Системный анализ и моделирование экономических процессов»

Подробнее

Вариант 5.5. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении 2005 г., лет, Х 1. человеческого развития, Y. Х 1 прогн = 73, Х 2 прогн =3300, = 0,05.

Вариант 5.5. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении 2005 г., лет, Х 1. человеческого развития, Y. Х 1 прогн = 73, Х 2 прогн =3300, = 0,05. Задача 5. Имеются данные по странам за 005 год. Построить регрессионную модель: Y= 0 + Х + Х +. Задание.. По МНК оценить коэффициенты линейной регрессии i, i= 0,,.. Оценить статистическую значимость найденных

Подробнее

присутствие в эконометрической модели более чем двух факторов равенством нулю математического ожидания остатков

присутствие в эконометрической модели более чем двух факторов равенством нулю математического ожидания остатков 1. Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки Предпосылками метода наименьших квадратов (МНК) являются следующие функциональная связь между зависимой и независимой переменными присутствие в эконометрической

Подробнее

ЗАВИСИМОСТЬ ЦЕН НА АВТОМОБИЛЬНЫЙ БЕНЗИН АИ 92 ОТ ЦЕН НА НЕФТЬ МАРКИ BRENT

ЗАВИСИМОСТЬ ЦЕН НА АВТОМОБИЛЬНЫЙ БЕНЗИН АИ 92 ОТ ЦЕН НА НЕФТЬ МАРКИ BRENT ЗАВИСИМОСТЬ ЦЕН НА АВТОМОБИЛЬНЫЙ БЕНЗИН АИ 92 ОТ ЦЕН НА НЕФТЬ МАРКИ BRENT ФГОБУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» Григорьянц А.С., Ященко Н.А. Москва, Россия DEPENDENCE

Подробнее

Эконометрическое моделирование

Эконометрическое моделирование Эконометрическое моделирование Лабораторная работа 3 Парная регрессия Оглавление Парная регрессия... 3 Метод наименьших квадратов (МНК)... 3 Интерпретация уравнения регрессии... 4 Оценка качества построенной

Подробнее

Кафедра «Системный анализ и моделирование экономических и процессов»

Кафедра «Системный анализ и моделирование экономических и процессов» Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования «ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ» Кафедра «Системный анализ и моделирование

Подробнее

Курсовая работа. на тему. «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий»

Курсовая работа. на тему. «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий» ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНО ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ» (МИИТ)

Подробнее

Вопросы к экзамену «Эконометрика»

Вопросы к экзамену «Эконометрика» Вопросы к экзамену «Эконометрика» 1. Эконометрика, её задача и метод. Два принципа их спецификации. Типы уравнений в ЭММ: поведенческие уравнения и тождества (на примере макромодели). 2. Типы переменных

Подробнее

ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ОБЪЕМА ПЛАТНЫХ УСЛУГ НАСЕЛЕНИЮ Новиченкова М.Г. Финансовый Университет при Правительстве Российской Федерации Москва, Россия

ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ОБЪЕМА ПЛАТНЫХ УСЛУГ НАСЕЛЕНИЮ Новиченкова М.Г. Финансовый Университет при Правительстве Российской Федерации Москва, Россия ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ОБЪЕМА ПЛАТНЫХ УСЛУГ НАСЕЛЕНИЮ Новиченкова М.Г. Финансовый Университет при Правительстве Российской Федерации Москва, Россия MODEL BUILDING OF THE SCOPE OF COMMERCIAL SERVICES, PROVIDED

Подробнее

Контрольная работа по дисциплине: «Эконометрика» студента Папченко Антона Алексеевича

Контрольная работа по дисциплине: «Эконометрика» студента Папченко Антона Алексеевича Контрольная работа по дисциплине: «Эконометрика» студента Папченко Антона Алексеевича Задача. Метод наименьших квадратов, уравнения регрессии. Используя метод наименьших квадратов, определить наилучшую

Подробнее

1. Общий анализ временного ряда. Доходы населения

1. Общий анализ временного ряда. Доходы населения 1. Общий анализ временного ряда. 1.1. Проверка гипотезы о случайности временного ряда. График временного ряда изучаемого показателя «Среднедушевые денежные доходы» изображен на рис. «Доходы населения».

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ ФОРМИРОВАНИЯ СРЕДНИХ ОПТОВЫХ ЦЕН НА БЕНЗИН АИ-95 У ОПЕРАТОРОВ МОСКОВСКОГО РЕГИОНА Тригуб Е. Ю. Финансовый университет при Правительстве

МОДЕЛИРОВАНИЕ ФОРМИРОВАНИЯ СРЕДНИХ ОПТОВЫХ ЦЕН НА БЕНЗИН АИ-95 У ОПЕРАТОРОВ МОСКОВСКОГО РЕГИОНА Тригуб Е. Ю. Финансовый университет при Правительстве МОДЕЛИРОВАНИЕ ФОРМИРОВАНИЯ СРЕДНИХ ОПТОВЫХ ЦЕН НА БЕНЗИН АИ-95 У ОПЕРАТОРОВ МОСКОВСКОГО РЕГИОНА Тригуб Е. Ю. Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации Москва, Россия MODELLING OF FORMATION

Подробнее

Кафедра «Математика» КУРСОВАЯ РАБОТА. По дисциплине «Эконометрика»

Кафедра «Математика» КУРСОВАЯ РАБОТА. По дисциплине «Эконометрика» ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ) Кафедра «Математика» КУРСОВАЯ РАБОТА

Подробнее

Контрольная работа выполнена на сайте МатБюро. Решение задач по математике, статистике, теории вероятностей

Контрольная работа выполнена на сайте  МатБюро. Решение задач по математике, статистике, теории вероятностей Задача. По исходным данным за 6 месяцев, представленным в таблице 5, постройте уравнение зависимости объема предложения некоторого блага Y для функционирующей в условиях конкуренции фирмы от цены X этого

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА. 7. Анализ качества эмпирического уравнения множественной линейной регрессии. t, (7.1) a j j a j. распределения Стьюдента.

ЭКОНОМЕТРИКА. 7. Анализ качества эмпирического уравнения множественной линейной регрессии. t, (7.1) a j j a j. распределения Стьюдента. Лекция 7 ЭКОНОМЕТРИКА 7 Анализ качества эмпирического уравнения множественной линейной регрессии Построение эмпирического уравнения регрессии является начальным этапом эконометрического анализа Построенное

Подробнее

Оценка эконометрических моделей в условиях нарушения основных предпосылок МНК: алгоритмы тестирования

Оценка эконометрических моделей в условиях нарушения основных предпосылок МНК: алгоритмы тестирования Оценка эконометрических моделей в условиях нарушения основных предпосылок МНК: алгоритмы тестирования Основные предпосылки МНК ассоциируются с теоремой Гаусса-Маркова и представляют собой перечень условий

Подробнее

Институт Экономики и Финансов. Кафедра «Математика» Курсовая работа. По дисциплине «Эконометрика»

Институт Экономики и Финансов. Кафедра «Математика» Курсовая работа. По дисциплине «Эконометрика» ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧЕРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СООБЩЕНИЯ

Подробнее

Цель курсовой работы на основе исходных данных провести комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий.

Цель курсовой работы на основе исходных данных провести комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий. Содержание: 1.Составление корреляционной матрицы. Отбор двух факторов.5 2. Построение уравнения множественной линейной регрессии. Интерпретация параметров уравнения...5 3. Коэффициент детерминации, множественный

Подробнее

17 ГрГУ им. Я. Купалы - ФМ и И - СА и ЭМ - «Экономическая кибернетика» - Эконометрика

17 ГрГУ им. Я. Купалы - ФМ и И - СА и ЭМ - «Экономическая кибернетика» - Эконометрика Лекция 3 7 6 Разложение оценок коэффициентов на неслучайную и случайную компоненты Регрессионный анализ позволяет определять оценки коэффициентов регрессии Чтобы сделать выводы по полученной модели необходимы

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНФЛЯЦИИ В РОССИИ

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНФЛЯЦИИ В РОССИИ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНФЛЯЦИИ В РОССИИ Маслёнкова М.В. Научный руководитель: д.т.н., проф. Бывшев В.А. Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации Основой предложенной модели инфляции в современной

Подробнее

Курсовая работа. по дисциплине : «Эконометрика» Тема: «Анализ и прогнозирование ряда динамики» Вариант 21

Курсовая работа. по дисциплине : «Эконометрика» Тема: «Анализ и прогнозирование ряда динамики» Вариант 21 ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТЕННЫЙ УНИВЕСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

Подробнее

ПОСТРОЕНИЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УРОВНЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ПРЕСТУПНОСТИ В РОССИИ

ПОСТРОЕНИЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УРОВНЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ПРЕСТУПНОСТИ В РОССИИ ПОСТРОЕНИЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УРОВНЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ПРЕСТУПНОСТИ В РОССИИ Добрынина А.К. Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации Москва, Россия THE BUILDING

Подробнее

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика» ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА НИКОЛАЯ II» Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Подробнее

3. Какие из указанные моделей НЕЛЬЗЯ представить в линейном виде?

3. Какие из указанные моделей НЕЛЬЗЯ представить в линейном виде? ФИО: 1. Набор данных содержит 10 переменных по 500 случайно отобранным домохозяйствам за 5 лет. Этот тип данных называется: (a) Временной ряд (b) Панельные данные (c) Пространственная выборка (d) Генеральная

Подробнее

КУРСОВАЯ РАБОТА. по дисциплине: «Эконометрика» на тему: «Анализ и прогнозирование временного ряда» Вариант 12

КУРСОВАЯ РАБОТА. по дисциплине: «Эконометрика» на тему: «Анализ и прогнозирование временного ряда» Вариант 12 Ф Е ДЕРАЛЬН О Е ГОСУДАРСТВЕ Н НОЕ БЮ ДЖЕТНОЕ О БРАЗОВАТЕЛ ЬНОЕ У ЧРЕЖ Д ЕНИЕ ВЫСШЕГ О П Р ОФ ЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВА Н ИЯ «МОСК ОВСКИЙ ГОСУД А РСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ П УТЕЙ С ООБЩЕНИЯ» Институт экономики

Подробнее

Методические указания к выполнению курсовой работы на тему «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности

Методические указания к выполнению курсовой работы на тему «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности Методические указания к выполнению курсовой работы на тему «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий» Москва, 201 Введение Курсовая работа «Комплексный

Подробнее

Финансовый университет при Правительстве РФ, группа С3-1 Научный руководитель: Бабешко Л.О. Москва,

Финансовый университет при Правительстве РФ, группа С3-1 Научный руководитель: Бабешко Л.О. Москва, Финансовый университет при Правительстве РФ, группа С3-1 Научный руководитель: Бабешко Л.О. Москва, ПРОВЕРКА АДЕКВАТНОСТИ ПАРНОЙ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ Аманклычева Нязикджемал группа С3-1, Научный руководитель:

Подробнее

КУРСОВАЯ РАБОТА. по дисциплине: «Эконометрика» на тему: «Анализ и прогнозирование временного ряда» Вариант 5

КУРСОВАЯ РАБОТА. по дисциплине: «Эконометрика» на тему: «Анализ и прогнозирование временного ряда» Вариант 5 Ф Е ДЕРАЛЬН О Е ГОСУДАРСТВЕ Н НОЕ БЮ ДЖЕТНОЕ О БРАЗОВАТЕЛ ЬНОЕ У ЧРЕЖ Д ЕНИЕ ВЫСШЕГ О П Р ОФ ЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВА Н ИЯ «МОСК ОВСКИЙ ГОСУД А РСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ П УТЕЙ С ООБЩЕНИЯ» Институт экономики

Подробнее

КУРСОВАЯ РАБОТА. по дисциплине: «Эконометрика» на тему: «Анализ и прогнозирование временного ряда» Вариант 22

КУРСОВАЯ РАБОТА. по дисциплине: «Эконометрика» на тему: «Анализ и прогнозирование временного ряда» Вариант 22 Ф Е ДЕРАЛЬН О Е ГОСУДАРСТВЕ Н НОЕ БЮ ДЖЕТНОЕ О БРАЗОВАТЕЛ ЬНОЕ У ЧРЕЖ Д ЕНИЕ ВЫСШЕГ О П Р ОФ ЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВА Н ИЯ «МОСК ОВСКИЙ ГОСУД А РСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ П УТЕЙ С ООБЩЕНИЯ» Институт экономики

Подробнее

Институт Экономики и Финансов Кафедра «Математика» Курсовая работа. по дисциплине «Эконометрика» на тему

Институт Экономики и Финансов Кафедра «Математика» Курсовая работа. по дисциплине «Эконометрика» на тему ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ) Институт

Подробнее

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

Подробнее

ПРОВЕРКА ВЫПОЛНИМОСТИ ПРЕДПОСЫЛОК МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ. i 2 M ( ) 0, i j. (3) i i i. i i i

ПРОВЕРКА ВЫПОЛНИМОСТИ ПРЕДПОСЫЛОК МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ. i 2 M ( ) 0, i j. (3) i i i. i i i ПРОВЕРКА ВЫПОЛНИМОСТИ ПРЕДПОСЫЛОК МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ Напомним, что условия Гаусса-Маркова требуют выполнения следующих условий на ошибки : M ( ) 0, 1,, ; (1) D( ), 1,,, () M ( ) 0, j (3) Часто

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОБЪЕМА ПРОДАЖ НОВЫХ ЛЕГКОВЫХ И ЛЕГ- КИХ КОММЕРЧЕСКИХ АВТОМОБИЛЕЙ В РОССИИ

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОБЪЕМА ПРОДАЖ НОВЫХ ЛЕГКОВЫХ И ЛЕГ- КИХ КОММЕРЧЕСКИХ АВТОМОБИЛЕЙ В РОССИИ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОБЪЕМА ПРОДАЖ НОВЫХ ЛЕГКОВЫХ И ЛЕГ- КИХ КОММЕРЧЕСКИХ АВТОМОБИЛЕЙ В РОССИИ Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации Войтковская Е.И. Москва, Россия THE ECONOMETRIC

Подробнее

Построение модели прогнозирования цен на туристические путевки. Financial University under the Government of the Russian Federation.

Построение модели прогнозирования цен на туристические путевки. Financial University under the Government of the Russian Federation. Построение модели прогнозирования цен на туристические путевки Клетанина Мария Финансовый университет при Правительстве РФ Москва, Россия Modeling the tour price forecast Kletanina Mariya Financial University

Подробнее

«Эконометрика и экономико-математические методы и модели Примеры вариантов

«Эконометрика и экономико-математические методы и модели Примеры вариантов БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Зимняя экзаменационная сессия Дисциплина «Эконометрика и экономико-математические методы и модели» Примеры вариантов Экзамен состоит из 5 заданий. Каждое задание

Подробнее

Задания для выполнения индивидуальной работы по дисциплине «Эконометрика»

Задания для выполнения индивидуальной работы по дисциплине «Эконометрика» ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ КАЗАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ФИНАНСОВО ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ Кафедра статистики и эконометрики Задания для выполнения индивидуальной работы по дисциплине «Эконометрика»

Подробнее

КУРСОВАЯ РАБОТА. по дисциплине «Эконометрика» «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий»

КУРСОВАЯ РАБОТА. по дисциплине «Эконометрика» «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий» ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ) Кафедра «Экономика и управление на транспорте»

Подробнее

КАФЕДРА «МАТЕМАТИКА» М.В. Ишханян, Н.В. Карпенко ЭКОНОМЕТРИКА ЧАСТЬ I ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ. Учебное пособие

КАФЕДРА «МАТЕМАТИКА» М.В. Ишханян, Н.В. Карпенко ЭКОНОМЕТРИКА ЧАСТЬ I ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ. Учебное пособие ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА НИКОЛАЯ II» КАФЕДРА «МАТЕМАТИКА» М.В. Ишханян, Н.В.

Подробнее

Эконометрическое моделирование

Эконометрическое моделирование Эконометрическое моделирование Лабораторная работа 7 Анализ остатков. Автокорреляция Оглавление Свойства остатков... 3 1-е условие Гаусса-Маркова: Е(ε i ) = 0 для всех наблюдений... 3 2-е условие Гаусса-Маркова:

Подробнее

Дисциплина «Методы и статистика исследований» 1. Статистические свойства оценок параметров парной регрессионной модели.

Дисциплина «Методы и статистика исследований» 1. Статистические свойства оценок параметров парной регрессионной модели. НОВЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени Т.РЫСКУЛОВА Научно-педагогическая Магистратура 1курс кафедры Специальности : «6М090200-Таможенное дело», «6М051000-Государственное и местное управление», «6М020200-Международные

Подробнее

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика» ФЕДЕРАЛЬНО ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА НИКОЛАЯ II» Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 14 НАРУШЕНИЯ ПРЕДПОСЫЛОК ТЕОРЕМЫ ГАУССА-МАРКОВА: Ч. II. ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬ: ТЕСТИРОВАНИЕ И УСТРАНЕНИЕ

ЛЕКЦИЯ 14 НАРУШЕНИЯ ПРЕДПОСЫЛОК ТЕОРЕМЫ ГАУССА-МАРКОВА: Ч. II. ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬ: ТЕСТИРОВАНИЕ И УСТРАНЕНИЕ ЛЕКЦИЯ 4 НАРУШЕНИЯ ПРЕДПОСЫЛОК ТЕОРЕМЫ ГАУССА-МАРКОВА: Ч. II. ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬ: ТЕСТИРОВАНИЕ И УСТРАНЕНИЕ. Тестирование гипотез на наличие (отсутствие) гетероскедастичности: тесы Уайта, Глейзера, Бройша-

Подробнее

600 и До размеру. Итого активов, млн руб. Удельный вес банков в % к

600 и До размеру. Итого активов, млн руб. Удельный вес банков в % к ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Б1.Б.11 Эконометрика Примерные зачетные практические задания Задачи: 1. В лотерее разыгрывается:

Подробнее

Инструкция для студентов

Инструкция для студентов Инструкция для студентов Тест включает 19 заданий и состоит из частей 1 и 2. Использование калькулятора не допускается. На выполнение теста отводится 120 минут. Задания рекомендуется выполнять по порядку,

Подробнее

Аннотация рабочей программы дисциплины Б3.ДВ.2.1 «Эконометрика». Направление подготовки «Торговое дело», профиль «Коммерция».

Аннотация рабочей программы дисциплины Б3.ДВ.2.1 «Эконометрика». Направление подготовки «Торговое дело», профиль «Коммерция». Аннотация рабочей программы дисциплины Б3.ДВ.2.1 «Эконометрика». Направление подготовки 100700.62 «Торговое дело», профиль «Коммерция». 1. Цели и задачи дисциплины: Целью дисциплины «Эконометрика» является:

Подробнее

ИССЛЕДОВАНИЕ И АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ФОРМИРОВАНИЕ КУРСА ДОЛЛАРА К РУБЛЮ

ИССЛЕДОВАНИЕ И АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ФОРМИРОВАНИЕ КУРСА ДОЛЛАРА К РУБЛЮ УДК 330.43 Каткова К.С., студентка 3 курса факультета учета и аудита Финансового Университета при Правительстве Российской Федерации Россия, Москва ИССЛЕДОВАНИЕ И АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ФОРМИРОВАНИЕ

Подробнее

Тема: Проверка общего качества модели множественной линейной регрессии

Тема: Проверка общего качества модели множественной линейной регрессии Дисциплина «Эконометрика и экономико-математические методы и модели» («Эконометрика и прогнозирование», «Эконометрика» Тестовые вопросы для подготовки к экзаменационному тесту Тема: Проверка общего качества

Подробнее

1. Общий анализ временного ряда. Доходы населения

1. Общий анализ временного ряда. Доходы населения 1. Общий анализ временного ряда. 1.1. Проверка гипотезы о случайности временного ряда. График временного ряда изучаемого показателя «Среднедушевые денежные доходы» изображен на рис. «Доходы населения».

Подробнее

АННОТАЦИИ ДИСЦИПЛИН УЧЕБНОГО ПЛАНА по направлению «Менеджмент» (бакалавриат) Б2. Математический и естественнонаучный цикл

АННОТАЦИИ ДИСЦИПЛИН УЧЕБНОГО ПЛАНА по направлению «Менеджмент» (бакалавриат) Б2. Математический и естественнонаучный цикл АННОТАЦИИ ДИСЦИПЛИН УЧЕБНОГО ПЛАНА по направлению 080200.62 «Менеджмент» (бакалавриат) Б2. Математический и естественнонаучный цикл Б2.В Вариативная часть Б2.В.ОД.1 Эконометрика (составитель аннотации

Подробнее

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

Подробнее

Множественная линейная регрессия. Грауэр Л.В.

Множественная линейная регрессия. Грауэр Л.В. Множественная линейная регрессия Грауэр Л.В. Регрессионный анализ Y зависимая переменная / отклик X 1,..., X k независимые переменные / факторы / предикторы y = f (x 1,..., x k ) + ε (x i1,..., x ik, y

Подробнее

ε t y t Вариант 4 Решение: Объём продаж продовольственных товаров с 1 января 1990 г. в относительных единицах. Дата t t 2 ε t t ŷ t

ε t y t Вариант 4 Решение: Объём продаж продовольственных товаров с 1 января 1990 г. в относительных единицах. Дата t t 2 ε t t ŷ t Контрольная работа выполнена на сайте www.maburo.ru Вариант 4 Задание. Прогнозирование экономических процессов. В таблице приведены данные продаж продовольственных товаров в магазине. Разработать модель

Подробнее

Вариант 8. Номер семьи Число совместно проживающих членов семьи,

Вариант 8. Номер семьи Число совместно проживающих членов семьи, Задача.Имеются следующие данные: Вариант 8 Номер семьи 3 4 5 6 7 8 9 0 Число совместно проживающих членов семьи, 3 3 4 4 4 5 6 7 7 чел. Годовое потребление электроэнергии, тыс. кв.- час 5 8 0 4 6 9 3 8.

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА Контрольные материалы для специальности по всем формам обучения

ЭКОНОМЕТРИКА Контрольные материалы для специальности по всем формам обучения Министерство образования и науки Российской Федерации ФГБОУ ВПО «Уральский государственный лесотехнический университет» Кафедра Информационных технологий и моделирования Г.Л. Нохрина ЭКОНОМЕТРИКА Контрольные

Подробнее

Практикум по теме 2 «Множественная линейная регрессия»

Практикум по теме 2 «Множественная линейная регрессия» Практикум по теме «Множественная линейная регрессия» Методические указания по выполнению практикума Целью практикума является более глубокое усвоение темы, а также развитие следующих навыков: Обоснование

Подробнее

8. ПРИМЕРНЫЕ ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ (ЗАЧЕТУ) ПО ДИСЦИПЛИНЕ "ЭКОНОМЕТРИКА"

8. ПРИМЕРНЫЕ ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ (ЗАЧЕТУ) ПО ДИСЦИПЛИНЕ ЭКОНОМЕТРИКА 8. ПРИМЕРНЫЕ ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ (ЗАЧЕТУ) ПО ДИСЦИПЛИНЕ "ЭКОНОМЕТРИКА" 1. Какие типы экспериментальных данных используются в эконометрических моделях.. Сформулируйте основные этапы эконометрического

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА. 1. Предпосылки метода наименьших квадратов.

ЭКОНОМЕТРИКА. 1. Предпосылки метода наименьших квадратов. Лекция 5 ЭКОНОМЕТРИКА 5 Проверка качества уравнения регрессии Предпосылки метода наименьших квадратов Рассмотрим модель парной линейной регрессии X 5 Пусть на основе выборки из n наблюдений оценивается

Подробнее

«УЛЬЯНОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

«УЛЬЯНОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «УЛЬЯНОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Ю. Е. Кувайскова

Подробнее

ОСНОВЫ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА

ОСНОВЫ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ОСНОВЫ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ПОНЯТИЕ КОРРЕЛЯЦИОННОГО И РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА Для решения задач экономического анализа и прогнозирования очень часто используются статистические, отчетные или наблюдаемые

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА методические рекомендации для подготовки к практическим занятиям

ЭКОНОМЕТРИКА методические рекомендации для подготовки к практическим занятиям ЭКОНОМЕТРИКА методические рекомендации для подготовки к практическим занятиям Эконометрика это наука, изучающая конкретные количественные закономерности и взаимосвязи экономических явлений, объектов и

Подробнее

10 Экономическая кибернетика Коэффициент корреляции. , xy y i x i выборочные средние,

10 Экономическая кибернетика Коэффициент корреляции. , xy y i x i выборочные средние, Лекция 0.3. Коэффициент корреляции В эконометрическом исследовании вопрос о наличии или отсутствии зависимости между анализируемыми переменными решается с помощью методов корреляционного анализа. Только

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 15 НАРУШЕНИЯ ПРЕДПОСЫЛОК ТЕОРЕМЫ ГАУССА-МАРКОВА: Ч. III. АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ СЛУЧАЙНОГО ВОЗМУЩЕНИЯ

ЛЕКЦИЯ 15 НАРУШЕНИЯ ПРЕДПОСЫЛОК ТЕОРЕМЫ ГАУССА-МАРКОВА: Ч. III. АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ СЛУЧАЙНОГО ВОЗМУЩЕНИЯ ЛЕКЦИЯ 15 НАРУШЕНИЯ ПРЕДПОСЫЛОК ТЕОРЕМЫ ГАУССА-МАРКОВА: Ч. III. АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ СЛУЧАЙНОГО ВОЗМУЩЕНИЯ 1. Причины возникновения автокорреляции 2. Последствия 3. Методы обнаружения 4. Способы устранения E

Подробнее

для иностранных студентов 1.Формулировка вопроса: Варианты ответа: 2.Формулировка вопроса: Варианты ответа: 3.Формулировка вопроса: Варианты ответа:

для иностранных студентов 1.Формулировка вопроса: Варианты ответа: 2.Формулировка вопроса: Варианты ответа: 3.Формулировка вопроса: Варианты ответа: БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Зимняя экзаменационная сессия 2013-2014 учебный год Дисциплина «Эконометрика и экономико-математические методы и модели» («Эконометрика и прогнозирование», «Эконометрика»)

Подробнее

Коррекция гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов

Коррекция гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина Коррекция гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов Иткина Анна Яковлевна, ст. преподаватель кафедры ЭНиГП Список лекций Метод наименьших квадратов

Подробнее

Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю):

Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю): Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю): Общие сведения 1. Кафедра Математики и математических методов в экономике 2. Направление подготовки 38.03.01

Подробнее

найти средние и частные коэффициенты эластичности.

найти средние и частные коэффициенты эластичности. Имеются выборочные данные (табл. 9) показателей «Объем продукции» (х, тыс. штук) и «Единичные издержки» (, тыс. руб). Таблица 9 наблюдения Единичные издержки Объем продукции наблюдения Единичные издержки

Подробнее

Кафедра «Экономика и управление на транспорте» КУРСОВАЯ РАБОТА

Кафедра «Экономика и управление на транспорте» КУРСОВАЯ РАБОТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ) Кафедра «Экономика и управление на транспорте»

Подробнее

Эконометрическое моделирование

Эконометрическое моделирование Эконометрическое моделирование Лабораторная работа 5 Множественная регрессия Оглавление Множественная регрессия... 3 Мультиколлинеарность... 4 Задание 1. Построение модели множественной регрессии... 5

Подробнее

ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ. г. г.

ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ. г. г. ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Одобрено методической комиссией Института математики и компьютерных наук Председатель МК Е.К. Трищенко «УТВЕРЖДАЮ» Директор Института математики и компьютерных

Подробнее

Контрольные тесты по дисциплине «Эконометрика»

Контрольные тесты по дисциплине «Эконометрика» Контрольные тесты по дисциплине «Эконометрика» Первая главная компонента A. Содержит максимальную долю изменчивости всей матрицы факторов. B. Отражает степень влияния первого фактора на результат. C. Отражает

Подробнее

Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю)

Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю) Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю) Общие сведения 1. Кафедра Математики, физики и информационных технологий 2. Направление подготовки 01.03.02

Подробнее

ПРОГРАММНЫЕ КОМПЛЕКСЫ ОБЩЕГО НАЗНАЧЕНИЯ

ПРОГРАММНЫЕ КОМПЛЕКСЫ ОБЩЕГО НАЗНАЧЕНИЯ МИНОБРНАУКИ РОССИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Ухтинский государственный технический университет» (УГТУ) ПРОГРАММНЫЕ КОМПЛЕКСЫ

Подробнее

Кафедра «Экономика и управление на транспорте» КУРСОВОЙ ПРОЕКТ. по дисциплине «Эконометрика» Выполнил студент группы ЭЭПд-311. Джаборов М.С.

Кафедра «Экономика и управление на транспорте» КУРСОВОЙ ПРОЕКТ. по дисциплине «Эконометрика» Выполнил студент группы ЭЭПд-311. Джаборов М.С. ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ) Кафедра «Экономика и управление на транспорте»

Подробнее

Эконометрическое моделирование

Эконометрическое моделирование Эконометрическое моделирование Лабораторная работа Корреляционный анализ Оглавление Понятие корреляционного и регрессионного анализа... 3 Парный корреляционный анализ. Коэффициент корреляции... 4 Задание

Подробнее

Таблица 1. Среднедневная зарплата, руб., у. региона

Таблица 1. Среднедневная зарплата, руб., у. региона В таблице 7 приведены данные по территориям региона за 199Х год. Число k рассчитывается по формуле k = 100 + 10i + j, где i, j две последние цифры зачетной книжки соответственно. (i = 1, j = 6) Требуется:

Подробнее

Заведующий кафедрой, доктор физ.-мат. наук, профессор Малафеев О. А. Научный руководитель, доктор физ.-мат. наук, профессор Потапов Д. К.

Заведующий кафедрой, доктор физ.-мат. наук, профессор Малафеев О. А. Научный руководитель, доктор физ.-мат. наук, профессор Потапов Д. К. САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ КАФЕДРА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ Горбунова Мария Николаевна Выпускная

Подробнее

Факультет экономических наук Департамент прикладной экономики

Факультет экономических наук Департамент прикладной экономики Программа дисциплины Эконометрика для направления 38.03.02 Менеджмент подготовки бакалавра Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский

Подробнее

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика» ФЕДЕРАЛЬНО ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА НИКОЛАЯ II» Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Подробнее

ПРАКТИКУМ ПО ЭКОНОМЕТРИКЕ

ПРАКТИКУМ ПО ЭКОНОМЕТРИКЕ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского А.Т. Козинова ПРАКТИКУМ ПО ЭКОНОМЕТРИКЕ Учебное пособие Рекомендовано методической

Подробнее

КАЗАНСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНСТИТУТ УПРАВЛЕНИЯ, ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ. Кафедра экономико-математического моделирования

КАЗАНСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНСТИТУТ УПРАВЛЕНИЯ, ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ. Кафедра экономико-математического моделирования КАЗАНСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНСТИТУТ УПРАВЛЕНИЯ, ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ Кафедра экономико-математического моделирования Р. М. КУНДАКЧЯН, Е.И. КАДОЧНИКОВА ЭКОНОМЕТРИКА Методические рекомендации для

Подробнее

Введение в эконометрику. Линейные модели

Введение в эконометрику. Линейные модели С.Г. Каракозов Введение в эконометрику. Линейные модели Ульяновск 2007 DW > Доверительный интервал прогноза соответственно будет 4 - dl имеет место отрицательная автокорреляция.

Подробнее

Проверочная работа 1 (вариант 1) по теме «Классическая линейная модель множественной регрессии»

Проверочная работа 1 (вариант 1) по теме «Классическая линейная модель множественной регрессии» Проверочная работа 1 (вариант 1) 1. Напишите предпосылки регрессионного анализа. 2. Для чего применяется метод наименьших квадратов? В чем его суть? 3. Что такое мультиколлинеарность? Перечислите основные

Подробнее

ЗНАЧИМОСТЬ УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ И КОЭФФИЦИЕНТ ДЕТЕРМИНАЦИИ

ЗНАЧИМОСТЬ УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ И КОЭФФИЦИЕНТ ДЕТЕРМИНАЦИИ ЗНАЧИМОСТЬ УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ И КОЭФФИЦИЕНТ ДЕТЕРМИНАЦИИ Проверить значимость уравнения регрессии значит установить, соответствует ли построенное уравнение регрессии экспериментальным данным и достаточно

Подробнее

Лекция 24. Регрессионный анализ. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости

Лекция 24. Регрессионный анализ. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости МВДубатовская Теория вероятностей и математическая статистика Лекция 4 Регрессионный анализ Функциональная статистическая и корреляционная зависимости Во многих прикладных (в том числе экономических) задачах

Подробнее

Вопросы к зачету по «Эконометрике и экономико-математическим методам и моделям» для студентов ЭУП ВШУБ

Вопросы к зачету по «Эконометрике и экономико-математическим методам и моделям» для студентов ЭУП ВШУБ Вопросы к зачету по «Эконометрике и экономико-математическим методам и моделям» для студентов ЭУП ВШУБ 1. Определение экономико-математической модели 2. Классификация экономико-математических моделей 3.

Подробнее

Приложение 3 «Рабочие программы дисциплин» к образовательной программе по специальности Финансы и кредит

Приложение 3 «Рабочие программы дисциплин» к образовательной программе по специальности Финансы и кредит Приложение 3 «Рабочие программы дисциплин» к образовательной программе по специальности 080105.65 Финансы и кредит Рабочая программа дисциплины «Эконометрика» 1. Цель и задачи дисциплины Целью изучения

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБЪЕМА ВВП РОССИИ Эренценова В.А. ECONOMETRIC MODELING AND FORECASTING OF RUSSIAN GDP

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБЪЕМА ВВП РОССИИ Эренценова В.А. ECONOMETRIC MODELING AND FORECASTING OF RUSSIAN GDP ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБЪЕМА ВВП РОССИИ Эренценова В.А. Финансовый университет при Правительстве РФ Москва, Россия ECONOMETRIC MODELING AND FORECASTING OF RUSSIAN GDP Erentsenova

Подробнее

Методические рекомендации для самостоятельной работы обучающихся по дисциплине

Методические рекомендации для самостоятельной работы обучающихся по дисциплине ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «ОРЕНБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Методические рекомендации для самостоятельной работы обучающихся

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА Экзаменационные билеты

ЭКОНОМЕТРИКА Экзаменационные билеты ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уральский государственный университет им. А.М. Горького» ИОНЦ «Бизнес-информатика»

Подробнее

Полный список контрольных вопросов к экзамену по эконометрике

Полный список контрольных вопросов к экзамену по эконометрике Полный список контрольных вопросов к экзамену по эконометрике МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ. СВОЙСТВА КОЭФФИЦИЕНТОВ РЕГРЕССИИ. 1. Что такое ковариация?. Что выражает ковариация переменных в регрессионной

Подробнее

анализа входит не только построение самой модели, но и исследование случайных отклонений , т.е. остаточных величин.

анализа входит не только построение самой модели, но и исследование случайных отклонений , т.е. остаточных величин. Финансовый университет при Правительстве РФ Fnancal unversty under the Government of the Russan Federaton Гапаева Марима Абдул-Рахмановна Gapaeva Marma Линейная модель множественной регрессии с гетероскедастичными

Подробнее

Тема 1. Основные понятия теории вероятностей и статистики (Теоретические вопросы)

Тема 1. Основные понятия теории вероятностей и статистики (Теоретические вопросы) Эконометрика_0-03 уч.год_типовые ЗАДАЧИ Тема. Основные понятия теории вероятностей и статистики (Теоретические вопросы) Эконометрика- это: наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей в экономике

Подробнее

РУКОВОДСТВО К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПО ЭКОНОМЕТРИКЕ

РУКОВОДСТВО К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПО ЭКОНОМЕТРИКЕ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ ПЕРМСКИЙ ФИЛИАЛ УДК 330.115 (075.8) ББК 65в6 Р 85 Авторы-составители:

Подробнее

Спецификация эконометрических моделей

Спецификация эконометрических моделей Спецификация эконометрических моделей Гедранович Александр Брониславович gedranovich@gmail.com ЭКОНОМЕТРИКА Гедранович А.Б. (Эконометрика) Спецификация моделей Весна, 2011 1 / 41 Вопросы 1 Спецификация

Подробнее

По итогам последних лет рынок сотовой МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДИНАМИКИ. безотказности современной электронной компонентной базы специального назначения.

По итогам последних лет рынок сотовой МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДИНАМИКИ. безотказности современной электронной компонентной базы специального назначения. ределить значение Λ для любого заданного времени t Таким образом получены математические модели и механизм расчета и прогнозирования показателей надежности сложных в том числе комплексированных ЭРИ которые

Подробнее

Модель парной регрессии

Модель парной регрессии Модель парной регрессии 30 25 20 15 10 В статистических данных редко встречаются точные линейные соотношения: y x 1 2 Обычно они бывают приближенными: y x 1 2 5 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

Подробнее

Тесты по дисциплине 123

Тесты по дисциплине 123 Тесты по дисциплине 3 ТЕСТ. Коэффициент корреляции, равный нулю, означает, что между переменными: а) линейная связь отсутствует; б) существует линейная связь; в) ситуация не определена.. Коэффициент корреляции,

Подробнее

Электронная библиотека БГЭУ

Электронная библиотека БГЭУ Тема 1: Множественная линейная регрессия. Метод главных компонент Задача 1. Известная информация по некоторым экономическим показателям за 2001 год по ряду регионов России. Субъекты РФ y x 1 x 2 x 3 x

Подробнее

Эконометрика и прогнозирование

Эконометрика и прогнозирование Эконометрика и прогнозирование Автор-составитель: доцент кафедры экономической информатики и математической экономики экономического факультета БГУ, к.ф.-м.н. Васенкова Е.И. Цель и учебная задача Эконометрика

Подробнее

Российский государственный торгово-экономический университет. Тульский филиал. Кафедра ОМиЕНД. Юдин С.В. МАТЕМАТИКА. Лабораторные работы 1, 2, 3

Российский государственный торгово-экономический университет. Тульский филиал. Кафедра ОМиЕНД. Юдин С.В. МАТЕМАТИКА. Лабораторные работы 1, 2, 3 Российский государственный торгово-экономический университет Тульский филиал Кафедра ОМиЕНД Юдин С.В. МАТЕМАТИКА Лабораторные работы 1,, 3 Методические указания по выполнению Тула - 011 1 Лабораторная

Подробнее