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

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

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

Транскрипт

1 ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ) Кафедра «Математика» КУРСОВАЯ РАБОТА По дисциплине «Эконометрика» тема «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий» Вариант 16 Выполнил студент группы ЭЭТ-311 Красносвободцева Е.Е Проверил преподаватель Ефимов Геннадий Николаевич Москва 2015.

2 Оглавление Задание для курсовой работы.... Error! Bookmark not defined.3 Решение:... Error! Bookmark not defined.6 1. Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели. Корреляционный анализ данных Построение уравнения множественной линейной регрессии. Интерпретация параметров уравнения... Error! Bookmark not defined.9 3.Коэффициент детерминации, множественный коэффициент корреляции... Error! Bookmark not defined.11 4.Оценка качества уравнения множественной линейной регрессии... Error! Bookmark not defined Средняя относительная ошибка аппроксимации.. Error! Bookmark not defined Проверка статистической значимости уравнения множественной регрессии в целом с помощью F-критерия Фишера.. Error! Bookmark not defined Проверка статистической значимости параметров уравнения... Error! Bookmark not defined.14 Вывод:... Error! Bookmark not defined.16 5Применение регрессионной модели... Error! Bookmark not defined Точечный прогноз... Error! Bookmark not defined Частные коэффициенты эластичности и средние частные коэффициенты эластичности... Error! Bookmark not defined.18 6Анализ остатков регрессионной модели (проверка предпосылок теоремы Гаусса-Маркова)... Error! Bookmark not defined Оценки математического ожидания остатков... Error! Bookmark not defined Проверка наличия автокорреляции в остатках... Error! Bookmark not defined.21 7Критерий Грегори Чоу.... Error! Bookmark not defined.23 Приложение: Использованные источники:

3 Введение Исходные данные: Y2 X11 X9 X4 X12 X14 204, ,23 0,23 167,69 6,4 209, ,39 0,24 186,1 7,8 222, ,43 0,19 220,45 9,76 236, ,18 0,17 169,3 7, ,15 0,23 39,53 5,35 53, ,34 0,43 40,41 9,9 172, ,38 0,31 102,96 4,5 56, ,09 0,26 37,02 4,88 52, ,14 0,49 45,74 3,46 46, ,21 0,36 40,07 3,6 53, ,42 0,37 45,44 3,56 30, ,05 0,43 41,08 5,65 146, ,29 0,35 136,14 4,28 18, ,48 0,38 42,39 8,85 13, ,41 0,42 37,39 8,52 89, ,62 0,3 101,78 7,19 62, ,56 0,32 47,55 4,82 46, ,76 0,25 32,61 5,46 103, ,31 0,31 103,25 6,2 73, ,45 0,26 38,95 4,25 76, ,5 0,37 81,32 5,38 73, ,77 0,29 67,26 5,88 32, ,2 0,34 59,92 9,27 199, ,21 0,23 107,34 4,36 598, ,25 0,17 512,6 10,31 71, ,15 0,29 53,81 4,69 90, ,66 0,41 80,83 4,16 82, ,74 0,41 59,42 3,13 76, ,32 0,22 36,96 4,02 119, ,89 0,29 91,43 5,23 3

4 21, ,23 0,51 17,16 2,74 48, ,32 0,36 27,29 3,1 173, ,54 0,23 184,33 10,44 74, ,75 0,26 58,42 5,65 68, ,16 0,27 59,4 6,67 60, ,24 0,29 49,63 5,91 355, ,59 0,01 391,27 11,99 264, ,56 0,02 258,62 8,3 526, ,63 0,18 75,66 1,63 118, ,1 0,25 123,68 8,94 37, ,39 0,31 37,21 5,82 57, ,73 0,38 53,37 4,8 51, ,28 0,24 32,87 5,01 64, ,1 0,31 45,63 4,12 48, ,68 0,42 48,41 5, ,87 0,51 13,58 3,49 87, ,49 0,31 63,99 4,19 108, ,16 0,37 104,55 5,01 267, ,85 0,16 222,11 11,44 34, ,13 0,18 25,76 7,67 26, ,49 0,43 29,52 4,66 43, ,09 0,4 41,99 4, ,79 0,31 78,11 6,62 Постановка задач: 1. Составить корреляционную матрицу. Скорректировать набор независимых переменных (отобрать 2 фактора). 2. Построить уравнение множественной линейной регрессии. Дать интерпретацию параметров уравнения. 3. Найти коэффициент детерминации, множественный коэффициент корреляции. Сделать выводы. 4. Оценить качество уравнения множественной линейной регрессии: 4.1. Найти среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделать выводы Проверить статистическую значимость уравнения множественной регрессии в целом с помощью F-критерия Фишера. Сделать выводы 4

5 4.3. Проверить статистическую значимость параметров уравнения множественной регрессии. Построить интервальные оценки параметров. Сделать выводы. 5. Применение регрессионной модели: 5.1. Используя построенное уравнение, дать точечный прогноз. Найти значение исследуемого параметра y, если значение первого фактора (наиболее тесно связанного с у) составит 110% от его среднего значения, значение второго фактора составит 80% от его среднего значения. Дать экономическую интерпретацию результата Найти частные коэффициенты эластичности и средние частные коэффициенты эластичности. Интерпретировать результаты. Сделать выводы. 6.. Провести анализ остатков регрессионной модели (проверить требования теоремы Гаусса-Маркова): 6.1. Найти оценки математического ожидания остатков Проверить наличие автокорреляции в остатках. Сделать вывод. 7. Разделите выборку на две равные части. Рассматривая первые и последние наблюдения как независимые выборки, проверить гипотезу о возможности объединения их в единую выборку по критерию Грегори-Чоу. 5

6 1. Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели. Корреляционный анализ данных. Y 2 - индекс снижения себестоимости продукции В качестве независимых, объясняющих переменных выбраны: Х8- премии и вознаграждения на одного работника; Х9 - удельный вес потерь от брака; Х13 - среднегодовой фонд заработной платы ППП; Х15 - оборачиваемость нормируемых оборотных средств; Х17 - непроизводственные расходы. В этом примере количество наблюдений n = 53, количество объясняющих переменных m = 5. Для проведения корреляционного анализа используем инструмент Корреляция (надстройка Анализ данных Excel). В результате будет получена матрица коэффициентов парной корреляции : Y2 X11 X9 X4 X12 X14 Y2 1 X11 0, X9-0, , X4-0, , , X12 0, , , , X14 0, , , ,4962 0,

7 Наибольший коэффициент парной корреляции r yxi наблюдается у Y2 с фактором X11: Предположим, что первый фактор выбран. Подберём к нему второй. Рассмотрим фактор X12 у него второй наибольший по абсолютной величине коэффициент парной корреляции с У2: Коэффициент парной корреляции между факторами: По величине парных коэффициентов корреляции обнаруживают только явную коллинеарность факторов. Наибольшие затруднения в использовании аппарата множественной регрессии возникают при наличии мультиколлинеарности факторов, когда более чем два фактора связаны между собой линейной (сильной) зависимости, т.е. имеет место интегральное (совместное) воздействие факторов друг на друга. Чем сильнее мультиколлинеарность факторов, тем менее надёжна оценка распределения суммы вариации по отдельным факторам с помощью метода наименьших квадратов. Совместное включение в модель факторов X11и X12уместно и не должно привести к неточным оценкам параметров уравнения множественной регрессии. В следующих пунктах работы будет рассматриваться уравнение множественной линейной регрессии, где Y2 индекс снижения себестоимости продукции,x11 среднегодовая стоимость ОПФ, X12 среднегодовой фонд заработной платы ППП. 7

8 2.Построение уравнения множественной линейной регрессии. Интерпретация параметров уравнения. Составим регрессионную модель с помощью пакета анализа «Анализ данных Регрессия» в MSExcel: Для построения уравнения регрессии необходимо дать оценку коэффициентам уравнения найти параметры систему нормальных уравнений метода наименьших квадратов:. Для этого следует решить Решение этой системы удобно записать с помощью матричных обозначений:,,,где В матрица-столбец из коэффициентов b j ; У матрица-столбец исходных значений зависимой переменной y; Х матрица исходных значений независимых переменных x j, в которой первый столбец из единиц можно рассматривать как значения «фиктивной» переменной, соответствующей коэффициенту b 0. В этих обозначениях система имеет вид: Коэффициен ты Y- пересечен ие (2) -34, Стандарт ная ошибка 9, t- статист ика - 3, P- Значение 0, Нижние 95% Верхние 95% - 54, ,784 Нижние 95,0% Верхние 95,0% - 54, ,784 8

9 Х11 (2) 0, , , ,07535E- 10 0, , , , Х12 (2) 0, , , ,11908E- 11 0, , , , Значения коэффициентов линейной регрессии также можно получить с помощью формул: Таким образом, Уравнение регрессии будет выглядеть следующим образом: ВЫВОД: Коэффициент положительный; это значит, что с увеличением среднегодового фонда заработной платы ППП на 10 д.е. индекс снижения себестоимости продукции предприятия увеличится на 6% при неизменном значении фактора х2, закреплённом на среднем уровне Коэффициент положительный; это значит, что с увеличением среднегодовой стоимости ОПФ на 100 % индекс снижения себестоимости продукции предприятия увеличится ~ на 0,3% при неизменном значении фактора х1, закреплённом на среднем уровне Коэффициент экономического смысла не имеет. 9

10 3.Коэффициент детерминации, множественный коэффициент корреляции. Для оценки качества модели множественной регрессии вычисляют коэффициент детерминации R 2 и коэффициент множественной корреляции (индекс корреляции) R. Чем ближе к 1 значение этих характеристик, тем выше качество модели. Корреляция это взаимосвязь между признаками, заключающаяся в измерении средней величины результативного признака в зависимости от значения факторов. При этом изменения одной или нескольких из этих величин приводит к систематическому изменению другой или других величин. Математической мерой корреляции двух случайных величин служит коэффициент корреляции. Коэффициент корреляции или парный коэффициент корреляции в теории вероятностей и статистике это показатель характера изменения двух случайных величин. Коэффициент детерминации это квадрат множественного коэффициента корреляции. Он показывает, какая доля дисперсии результативного признака объясняется влиянием независимых переменных. В регрессионном анализе, выполненном с помощью пакета анализа «Анализ данных Регрессия» в MS Excel, найдём таблицу «Регрессионная статистика»: Значение коэффициентов детерминации и множественной корреляции можно найти в таблице Регрессионная статистика в MS Excel: : Регрессионная статистика Множественный R (3) 0, R-квадрат (3) 0, Нормированный R-квадрат 0, Стандартная ошибка 41,

11 Наблюдения 53 0,75<R<0,95 - связь сильная 88% дисперсии объясняется регрессией Или вычислить по формулам: а) коэффициент детерминации: Коэффициент детерминации показывает долю вариации результативного признака под воздействием изучаемых факторов. Вывод: Около 88% вариации зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием факторов, включенных в модель, то есть 25% дисперсии объясняется регрессией. б) коэффициент множественной корреляции: Коэффициент множественной корреляции показывает, что между зависимой переменной Y и двумя включенными в модель объясняющими факторами существует связь сильная (0,5 < R < 0,75). 11

12 4. Оценка качества уравнения множественной линейной регрессии. 4.1.Средняя относительная ошибка аппроксимации Рассчитаем прогнозные значения для каждого наблюдения (подставим соответствующие значения и в полученное в п.2 уравнение регрессии) или воспользуемся столбцом «Предсказанное У» в таблице «Вывод остатка» в регрессионном анализе, выполненном с помощью пакета анализа «Анализ данных Регрессия» в MSExcel) Вычислим относительные ошибки для каждого наблюдения по формуле (см. столбец «еi /yi» из Примечания): Вычислим среднюю относительную ошибку аппроксимации по формуле: ВЫВОД: :. Это означает, что в среднем расчетные значения отличаются от фактических значений на 26%. Если значение средней ошибки аппроксимации находится в интервале 20-50%, то качество уравнения считается удовлетворительным. 20% < < 50%, качество уравнения удовлетворительное. 12

13 4.2. Проверка статистической значимости уравнения множественной регрессии в целом с помощью F-критерия Фишера Для проверки значимости уравнения в целом выдвинем гипотезу Н 0 о статистической незначимости коэффициента детерминации и противоположную ей гипотезу Н 1 о статистической значимости коэффициента детерминации: Н 0 : R 2 = 0 Н 1 : R 2 0 Проверим гипотезы с помощью F-критерия Фишера. Возьмём значение F набл из таблицы «Дисперсионный анализ», выполненной с помощью пакета анализа «Анализ данных Регрессия» в MSExcel: Дисперсионный анализ df SS MS F Значимость F Регрессия , , , ,32278E-23 Остаток , , Итого ,0645 F набл = 180,6272 Рассчитаем F крит с помощью функции =FРАСПОБР(α;p;n-p-1) в MSExcel: F крит = 3,1826 ВЫВОД: F набл >F крит принимается гипотеза Н 1 о статистической значимости коэффициента детерминации: уравнение признаётся статистически значимым на уровне значимости 0,05. 13

14 4.3.Проверка статистической значимости параметров уравнения множественной регрессии. Интервальные оценки параметров Для проверки значимости коэффициентов уравнения выдвинем гипотезы Н0 k о статистической незначимости параметров bk и противоположные им соответствующие гипотезы Н1j о статистической значимости параметров bk: Н0: bk = 0 Н1: bk 0 Проверим гипотезы с помощью t- критерия Стьюдента. Возьмём наблюдаемые значения критерия из столбца «t-статистика» таблицы, полученной с помощью пакета анализа «Анализ данных Регрессия» в MSExcel: Коэффицие нты Yпересече ние (2) Х12 (2) Х13 (2) Стандарт ная ошибка - 9, , , , , , tстатист ика 3, , , PЗначение Нижние 95% Верхни е 95% 0, ,07535E10 1,11908E11 54, ,784 0, , , , Нижние 95,0% Верхни е 95,0% 54, ,784 0, , , , Рассчитаем tкрит с помощью функции =СТЬЮДРАСПОБР(α;n-p-1) в MSExcel: tкрит = 2,0086 ВЫВОД: принимается Н10 о статистической значимости параметра b0 принимается Н11 о статистической значимости параметра b1 принимается Н12 о статистической значимости параметра b2 Наблюдаемые значения критерия рассчитываются по формуле: 14

15 где m bj стандартная ошибка параметра b j оценка стандартного отклонения функции плотности вероятности коэффициента: ост ост где т представляет собой несмещённую оценку остаточной дисперсии: ост Y- пересече ние (2) Для интервальных оценок параметров регрессии воспользуемся таблицей, полученной с помощью пакета анализа «Анализ данных Регрессия» в MSExcel: Коэффицие нты - 34, Х12 (2) 0, Х13 (2) 0, Стандарт ная ошибка 9, , , t- статист ика - 3, , , P- Значение 0, ,07535E- 10 1,11908E- 11 Нижние 95% Верхни е 95% - 54, ,784 0, , , , Нижние 95,0% Верхни е 95,0% - 54, ,784 0, , , , Доверительные интервалы для параметров регрессии рассчитываются следующим образом: где крит 95%-ые доверительные интервалы для параметров регрессии выглядят следующим образом: 15

16 5.Применение регрессионной модели 5.1.Точечный прогноз Используя построенное уравнение, дать точечный прогноз. Найти значение исследуемого параметра y, если значение первого фактора (наиболее тесно связанного с у) составит 110% от его среднего значения, значение второго фактора составит 80% от его среднего значения. Дать экономическую интерпретацию результата. Рассчитаем средние значения х 1, х 2 и : Найдём 110% от и 80% от : Подставим полученные прогнозные значения факторов в уравнение регрессии: ВЫВОД: При увеличении среднего по предприятиям значения величины премий и денежных вознаграждений на одного работника на 10% и уменьшения среднего по предприятиям значения фондоотдачи на 20% средняя прогнозируемая рентабельность предприятия будет равна 99,2804%, что ~ на 13,9% ниже исходного среднего значения 113,1945% 16

17 5.2.Частные коэффициенты эластичности и средние частные коэффициенты эластичности Рассчитаем частные средние коэффициенты эластичности по формуле: ВЫВОД: При увеличении среднего значения величины премий и вознаграждений на одного человека на 1% в среднем по совокупности рентабельность предприятия увеличится на 0,4935% при неизменном среднем значении фондоотдачи; т.к. 0,4935 < 1, то можно сделать вывод о том, что рентабельность в среднем неэластична по величине премий и вознаграждений на одного работника. При увеличении среднего значения фондоотдачи на 1% в среднем по совокупности рентабельность предприятия увеличится на 0,8143% при неизменном среднем значении величины премий и вознаграждений на одного работника; т.к. 0,8143 < 1, то можно сделать вывод о том, что рентабельность в среднем неэластична по фондоотдаче. Для нахождения частных коэффициентов эластичности для каждого предприятия необходимо построить частные уравнения регрессии: Вычислим параметры А k : 17

18 Составим частные уравнения регрессии: Теперь рассчитаем частные коэффициенты эластичности по каждому из факторов для каждого наблюдения по формуле (см. столбцы «Э_i ух1» и «Э_i ух2» из Примечания): ВЫВОД: От увеличения величины премий и вознаграждений на 1% o наиболее сильно по совокупности зависит рентабельность предприятия 25 (увеличивается на 0,84%), но, тем не менее, рентабельность неэластична ( 0,84 < 1) o наименее сильно предприятия 46 (увеличивается на 0,13%), рентабельность неэластична ( 0,13 < 1) От увеличения фондоотдачи на 1% o наиболее сильно зависит рентабельность предприятия 25 (увеличивается на 0,94%), но, тем не менее, рентабельность неэластична ( 0,94 < 1) o наименее сильно предприятия 15 (увеличивается на 0,48%), рентабельность неэластична ( 0,48 < 1) 18

19 6.Анализ остатков регрессионной модели (проверка предпосылок теоремы Гаусса-Маркова). 6.1.Оценки математического ожидания остатков Вычислим остатки вручную ( ) или возьмём их сз столбца «Остатки» таблицы «Вывод остатка», полученной с помощью пакета анализа «Анализ данных Регрессия» в MSExcel. Согласно первой предпосылке теоремы Гаусса-Маркова, математическое ожидание остатков должно быть равно нулю. Точечной несмещённой оценкой математического ожидания является выборочное среднее: ВЫВОД: предпосылка теоремы Гаусса-Маркова о равенстве нулю математического ожидания остатков выполняется. 6.2.Проверка наличия автокорреляции в остатках Для проверки наличия автокорреляции остатков первого порядка выдвинем гипотезу Н 0 об отсутствии автокорреляции и альтернативную гипотезу Н 1 о наличии автокорреляции: Н 0 : Н 1 : Проверим гипотезы с помощью критерия Дарбина-Уотсона. Рассчитаем наблюдаемое значение критерия по формуле (значения см. в столбце «e_i» из Примечания; значения и рассчитаны в столбцах «(ei-еi-1)^2» и «е^2» соответственно): 19

20 Критические значения d L =d L (n;p) и d U =d U (n;p) табличные: ВЫВОД: присутствует положительная автокорреляция. Предпосылка теоремы Гаусса-Маркова об отсутствии автокорреляции остатков не выполняется. Это означает, что оценки регрессии, полученные методом наименьших квадратов, не являются наилучшими в классе линейных несмещённых оценок. Возможно, нужно использовать обобщённый метод наименьших квадратов. 20

21 7.Критерий Грегори-Чоу Разделить выборку на две равные части. Рассматривая первые и последние наблюдения как независимые выборки, проверить гипотезу о возможности объединения их в единую выборку по критерию Грегори-Чоу. Тест Грегори Чоу проверяет вопрос о структурной стабильности выборки. Для проведения теста необходимо: разделить выборку на две равные части; построить уравнения регрессии для каждой из полученных подвыборок; провести дисперсионный анализ (рассмотреть остаточные суммы квадратов RSS) для каждого из трёх уравнений (изначального уравнения регрессии и двух полученных) и проверить вопрос о структурной стабильности выборки с помощью F-критерия Фишера. Изначальное уравнение регрессии, полученное в п.2, выглядит следующим образом: ŷ=-34,8491+0,6081х1+0,0033х2 Разделим выборку на две равные части: на две подвыборки объёмов что и по порядковому номеру наблюдений так, Рассматривая первые и последние наблюдения как независимые выборки, проверим гипотезу о возможности объединения их в единую выборку по критерию Грегори-Чоу. Вычислим F-статистику. 21

22 где U- общая сумма квадратов остатков U A - сумма квадратов остатков первой выборки n 1-27 U B - сумма квадратов остатков первой выборки n F=2,031 F крит =2, F-статист -0, Fкр 2, Заключение Вывод: F набл < F крит согласно тесту Чоу, выполненному с помощью F-критерия Фишера, выборка n структурно стабильна: разделять её на две части или вводить новые переменные не нужно. 22

23 Приложение: предприятия У2 (индекс снижения себестоимости продукции) Х11 (среднегодовая стоимость ОПФ) Х12 (среднегодовой фонд заработной платы ППП) 1 204, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,4 23

24 36 60, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,11 24

25 у^ ( yi-y^i /yi ) Э_i ух1 Э_i ух2 е_i е^2 (е_i-е_i-1)^ , , , ,30285E ,7 2,43E , , , ,99477E ,07 2,05E , , , , ,28574E ,74 1,82E , , , , ,36336E ,04 1,6E , , , , ,48586E , , , , , ,51894E , , , , , ,86998E ,24 2,55E , , , , ,39151E , ,4 7010, , , ,71928E , , , , , ,50616E , , , , , ,708E , , , , , ,54412E , , , , , ,11706E ,48 2,59E ,3 2525, , , ,59336E , , , , ,40542E , , , , , ,82563E , , , , , ,78731E , , , , , ,22575E , , ,98 96, , ,88088E , , , , , ,46406E , , , , , ,05662E , , , , , ,52815E , , , , , ,25226E , , , , , ,03461E ,19 2,17E , , , , , ,73 8,76E ,8 6939, , , ,02261E , , , , , ,0382E ,16 1,37E , , , , ,23347E ,88 1,3E , , , , ,38926E , , , , , ,43662E ,62 1,1E , , , , ,45018E , , , , , ,02578E , , , , , ,92824E ,99 1,11E , , , , ,19588E , , , , , ,23272E , , , , , ,86549E , , , , , , ,79 3,78E , , , , ,72024E ,34 3,48E , , , , ,84388E ,85 7,67E , , , , ,64875E , ,1 3851, , , ,39866E , , , , , ,00607E , , , , , ,23552E , ,295 25

26 Использованные источники: 1. Шанченко Н. И. Лекции по эконометрике: учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по специальности «Прикладная информатика (в экономике)». Типография УлГТУ, 2008г. 2. Елисеева И. И. Эконометрика: учебник./ под ред. Елисеевой И. И. М.: Финансы и статистика, Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. М.: ИНФРА-М,

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

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

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 ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ) Институт Экономики и Финансов Кафедра

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

1 Предисловие. Ф-ПР Рабочая программа

1 Предисловие. Ф-ПР Рабочая программа Предисловие Данная дисциплина рассматривает и изучает эконометрические модели и методы анализа и прогнозирования социально-экономических процессов. Методика преподавания данной дисциплины предусматривает:

Подробнее

Решение скачано с сайта Сдать высшую математику? С нами легко как 2x2. Задание 1.

Решение скачано с сайта  Сдать высшую математику? С нами легко как 2x2. Задание 1. Задание. Решение скачано с сайта http://www.matematika.u/ Сдать высшую математику? С нами легко как По данным таблицы определить зависимость производительности труда ( от фондоотдачи () предприятия «Рождественская

Подробнее

Контрольная работа по дисциплине Эконометрика

Контрольная работа по дисциплине Эконометрика Министерство образования Российской Федерации Новосибирский государственный технический университет Кафедра прикладной математики Контрольная работа по дисциплине Эконометрика Выполнил: Студент группы

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

Барминский А.В. О РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ СТОИМОСТИ КВАРТИР В Г.ЧЕЛЯБИНСКЕ

Барминский А.В. О РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ СТОИМОСТИ КВАРТИР В Г.ЧЕЛЯБИНСКЕ Барминский А.В. О РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ СТОИМОСТИ КВАРТИР В Г.ЧЕЛЯБИНСКЕ Барминский А.В. 04 Содержание Описание данных... 3. Расчет корреляции факторов... 5. Построение и анализ линейной множественной регрессии...

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

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

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТРУДОВЫХ РЕСУРСОВ ОРГАНИЗАЦИИ

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТРУДОВЫХ РЕСУРСОВ ОРГАНИЗАЦИИ УДК 331.108 Н.В. Парушина, Н.А. Сучкова, С.В. Деминова ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТРУДОВЫХ РЕСУРСОВ ОРГАНИЗАЦИИ В статье рассмотрены теоретические и практические

Подробнее

Кафедра высшей математики и статистики

Кафедра высшей математики и статистики Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Ивановский государственный политехнический университет» ТЕКСТИЛЬНЫЙ ИНСТИТУТ (Текстильный институт

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

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

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

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

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

График 1. ВВП России в ценах 2008 г. в период гг.

График 1. ВВП России в ценах 2008 г. в период гг. Эконометрическое моделирование объема ВВП России и его прогноз на 2014-2015 гг. Чемеркин М.А. Финансовый университет при Правительстве РФ Москва, Россия Econometric modeling of GDP of Russia and its forecast

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

Перечень вопросов для подготовки к промежуточной аттестации по дисциплине «Эконометрика»

Перечень вопросов для подготовки к промежуточной аттестации по дисциплине «Эконометрика» Перечень вопросов для подготовки к промежуточной аттестации по дисциплине «Эконометрика» 1. Ковариация 2. Ковариация переменных в регрессионной модели 3. Описать основные этапы построения и анализа регрессионной

Подробнее

Исходные данные. Требуется: 1) построить уравнение множественной линейной регрессии; 2) записать модель множественной линейной регрессии;

Исходные данные. Требуется: 1) построить уравнение множественной линейной регрессии; 2) записать модель множественной линейной регрессии; Задача 4 По 0 предприятиям региона имеются данные (табл 4) показателей «Выработка продукции на одного работника» (, тыс руб), «Ввод в действие новых основных фондов» (х 1, % от стоимости фондов на конец

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

Тема 2.3. Построение линейно-регрессионной модели экономического процесса

Тема 2.3. Построение линейно-регрессионной модели экономического процесса Тема 2.3. Построение линейно-регрессионной модели экономического процесса Пусть имеются две измеренные случайные величины (СВ) X и Y. В результате проведения n измерений получено n независимых пар. Перед

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

Камчатский государственный технический университет. Кафедра высшей математики ЭКОНОМЕТРИКА. Модель парной регрессии

Камчатский государственный технический университет. Кафедра высшей математики ЭКОНОМЕТРИКА. Модель парной регрессии Камчатский государственный технический университет Кафедра высшей математики ЭКОНОМЕТРИКА Модель парной регрессии Задания и методические указания для студентов специальностей ФК, БУ, ПИ дневного и заочного

Подробнее

7 Корреляционный и регрессионный анализ

7 Корреляционный и регрессионный анализ 7 Корреляционный и регрессионный анализ. Корреляционный анализ статистических данных.. Регрессионный анализ статистических данных. Статистические связи между переменными можно изучать методами дисперсионного,

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

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

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

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

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ ЖИЛЬЯ В СВАО ГОРОДА МОСКВЫ

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ ЖИЛЬЯ В СВАО ГОРОДА МОСКВЫ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ ЖИЛЬЯ В СВАО ГОРОДА МОСКВЫ Виденин Т.О. Финансовый Университет при Правительстве РФ Москва, Россия ECONOMETRIC MODELING IN REAL ESTATE MARKET OF NORTH- EAST MOSCOW

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

1. Общая информация о дисциплине 1.1. Название дисциплины: Эконометрика Трудоёмкость дисциплины по учебному плану заочной формы обучения,

1. Общая информация о дисциплине 1.1. Название дисциплины: Эконометрика Трудоёмкость дисциплины по учебному плану заочной формы обучения, 1. Общая информация о дисциплине 1.1. Название дисциплины: Эконометрика 1.2.1. Трудоёмкость дисциплины по учебному плану очной формы обучения (профиль Экономика предприятий и организаций): 144 часа (4

Подробнее

УТЁМОВ ВЯЧЕСЛАВ ВИКТОРОВИЧ. Эконометрика

УТЁМОВ ВЯЧЕСЛАВ ВИКТОРОВИЧ. Эконометрика УТЁМОВ ВЯЧЕСЛАВ ВИКТОРОВИЧ Эконометрика Методические указания и задания к типовой работе для студентов 1-го курса заочного отделения специальности 080100 «Экономика» (Э-4, Э-3(СПО)) Контрольная работа

Подробнее

Требования к входным знаниям и умениям студента знание курса теории вероятностей и математической статистики.

Требования к входным знаниям и умениям студента знание курса теории вероятностей и математической статистики. 2 . Цели и задачи дисциплины Целью освоения дисциплины «Эконометрика» - дать целостное представление о системе экономико-математических моделей и месте эконометрических моделей, а также совокупности методов,

Подробнее

ПЗ 9. Множественный линейный регрессионный анализ Условие. МЛРА.xls Технология решения. МЛРА.xls B1:G53

ПЗ 9. Множественный линейный регрессионный анализ Условие. МЛРА.xls Технология решения. МЛРА.xls B1:G53 ПЗ 9. Множественный линейный регрессионный анализ Модель множественного линейного регрессионного анализа для задачи о влиянии на продолжительность жизни мужчин в 52 странах мира пяти факторов: где случайные

Подробнее

Эконометрика. Модель линейной регрессии. Шишкин Владимир Андреевич. Пермский государственный национальный исследовательский университет

Эконометрика. Модель линейной регрессии. Шишкин Владимир Андреевич. Пермский государственный национальный исследовательский университет Эконометрика Модель линейной регрессии Шишкин Владимир Андреевич Пермский государственный национальный исследовательский университет Вероятностью P(A) события A называется численная мера степени объективной

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

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

Лекция 9. Введение в регрессионный анализ

Лекция 9. Введение в регрессионный анализ Лекция 9. Введение в регрессионный анализ Изучение корреляционных зависимостей основывается на исследовании таких связей между переменными, при которых значения одной переменной, ее можно принять за зависимую

Подробнее

РАЗДЕЛ 1. Цели и задачи дисциплины. РАЗДЕЛ 2. Содержание дисциплины. 1.1 Цель преподавания дисциплины

РАЗДЕЛ 1. Цели и задачи дисциплины. РАЗДЕЛ 2. Содержание дисциплины. 1.1 Цель преподавания дисциплины РАЗДЕЛ 1. Цели и задачи дисциплины 1.1 Цель преподавания дисциплины Цель изучения дисциплины «Эконометрика» для студентов специальности «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» - освоение инструментария анализа

Подробнее

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ Эконометрика: рабочая программа (для студентов специальности 080109.65 «Бухгалтерский учет, анализ и аудит») / Ермаков Г.П. Димитровград: Технологический институт филиал ФГОУ ВПО «Ульяновская ГСХА», 2009.

Подробнее

Эконометрика это наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и

Эконометрика это наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и Эконометрика это наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. (Большой Энциклопедический

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

Задачи по математической статистике

Задачи по математической статистике Задачи по математической статистике Задача. По данным распределения возрастного состава участников революционного движения в России 70-х годов 9-го века была построена следующая таблица Возраст 7-3 3-9

Подробнее

ПАРНАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ

ПАРНАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ ПАРНАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ Парная линейная регрессия регрессионная зависимость между двумя переменными у и х, т е модель вида y a e, где у отклик, х фактор, e - случайная «остаточная» компонента Далее рассмотрим

Подробнее

- изучение современных эконометрических методов и моделей процессов, относящихся к сфере профессиональной деятельности бухгалтера;

- изучение современных эконометрических методов и моделей процессов, относящихся к сфере профессиональной деятельности бухгалтера; QD-6../РПД-60.(66.141) Выпуск: 8.1.015 Версия: V.1 Стр. /10 1 ЦЕЛИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Целью освоения дисциплины «Эконометрика» является овладение углубленными знаниями в области анализа, обработки и интерпретирования

Подробнее

2. Поле корреляции в степенных моделях имеет вид:

2. Поле корреляции в степенных моделях имеет вид: Вариант I 1. Коэффициент уравнения парной регрессии показывает: а) тесноту связи между зависимой и независимой переменными; б) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная

Подробнее

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

26 ГрГУ им. Я. Купалы - ФМ и И - СА и ЭМ - «Экономическая кибернетика» - Эконометрика 6 ГрГУ им Я Купалы - ФМ и И - СА и ЭМ - «Экономическая кибернетика» - Эконометрика Лекция 4 Точечный и интервальный огнозы по уравнению регрессии Одной из центральных задач эконометрического моделирования

Подробнее

ТЕМА 3.1. СПЕЦИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ: ПРОБЛЕМА ОТБОРА ФАКТОРОВ

ТЕМА 3.1. СПЕЦИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ: ПРОБЛЕМА ОТБОРА ФАКТОРОВ ТЕМА.. СПЕЦИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ: ПРОБЛЕМА ОТБОРА ФАКТОРОВ Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования,

Подробнее

Требования к входным знаниям и умениям студента знание курса теории вероятностей и математической статистики.

Требования к входным знаниям и умениям студента знание курса теории вероятностей и математической статистики. 1 1. Цели и задачи дисциплины Целью освоения дисциплины «Эконометрика» - дать целостное представление о системе экономико-математических моделей и месте эконометрических моделей, а также совокупности

Подробнее

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

кредитов в Псковской области» «The influence of per capita income on loan volume in the Pskov region» ФГОБУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» Кафедра: «Системный анализ и моделирование экономических процессов» Теоретико-практическая работа на тему: «Влияние среднедушевых

Подробнее

3. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Постановка задачи регрессионного анализа

3. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Постановка задачи регрессионного анализа 55 3 РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ 3 Постановка задачи регрессионного анализа Экономические показатели функционирования предприятия (отрасли хозяйства) как правило представляются таблицами статистических данных:

Подробнее

1. Цели и задачи освоения дисциплины

1. Цели и задачи освоения дисциплины 1. Цели и задачи освоения дисциплины Цели дисциплины: познакомить студентов с основами методологии исследования и моделирования экономико-математических процессов и систем. овладение совокупностью математических

Подробнее

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по курсу «ЭКОНОМЕТРИКА»

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по курсу «ЭКОНОМЕТРИКА» КИСЛОВОДСКИЙ ГУМАНИТАРНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по курсу «ЭКОНОМЕТРИКА» для специальностей экономического факультета Кисловодский гуманитарно-технический институт Россия, Ставропольский

Подробнее

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

8. ПРИМЕРНЫЕ ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ (ЗАЧЕТУ) ПО ДИСЦИПЛИНЕ 8. ПРИМЕРНЫЕ ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ (ЗАЧЕТУ) ПО ДИСЦИПЛИНЕ 1. Основные понятия и определения теории вероятностей. Виды случайных событий. Классическое и статистическое определение вероятности

Подробнее

Задание к Теме 1. Работа с матрицами. Балансовые модели

Задание к Теме 1. Работа с матрицами. Балансовые модели Оглавление Задание к Теме 1. Работа с матрицами. Балансовые модели... 2 Задание к Теме 2. Построение графиков. Исследование статистических функций... 4 Задание к Теме 3. Статистические методы обработки

Подробнее

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ "ИЖЕВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ" ГЛАЗОВСКИЙ ИНЖЕНЕРНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ

Подробнее

Регион Доля расходов на покупку продовольственных товаров в общих расходах, % (y)

Регион Доля расходов на покупку продовольственных товаров в общих расходах, % (y) Задача 3 По семи территориям Уральского экономического района за 99Х г Известны значения двух признаков (см табл 4) показателей «Среднедневная заработная плата одного работающего» (х, руб) и «Доля расходов

Подробнее

Федеральное агентство по образованию Ульяновский государственный технический университет. Н. И. Шанченко. Вернуться в библиотеку учебников

Федеральное агентство по образованию Ульяновский государственный технический университет. Н. И. Шанченко. Вернуться в библиотеку учебников Федеральное агентство по образованию Ульяновский государственный технический университет Н И Шанченко Вернуться в библиотеку учебников ЭКОНОМЕТРИКА Лабораторный практикум Методические указания для студентов

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА Дисциплина для направления и специальности прикладная математика и информатика. Рабочая программа

ЭКОНОМЕТРИКА Дисциплина для направления и специальности прикладная математика и информатика. Рабочая программа 1 Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «НОВГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. ЯРОСЛАВА МУДРОГО» Кафедра «Прикладная

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 12 НАРУШЕНИЯ ПРЕДПОСЫЛОК ТЕОРЕМЫ ГАУССА-МАРКОВА: Ч. I. МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ

ЛЕКЦИЯ 12 НАРУШЕНИЯ ПРЕДПОСЫЛОК ТЕОРЕМЫ ГАУССА-МАРКОВА: Ч. I. МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ ЛЕКЦИЯ 12 НАРУШЕНИЯ ПРЕДПОСЫЛОК ТЕОРЕМЫ ГАУССА-МАРКОВА: Ч. I. МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ 1. Что такое мультиколлинеарность? Причины ее возникновения 2. Проявления и последствия мультиколлинеарности 3. «Измерители»

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 1. Понятие эконометрики и эконометрических моделей

ЛЕКЦИЯ 1. Понятие эконометрики и эконометрических моделей ЛЕКЦИЯ Понятие эконометрики и эконометрических моделей Эконометрика это наука, которая на базе статистических данных дает количественную характеристику взаимозависимым экономическим явлениям и процессам

Подробнее

Знания и навыки, полученные при изучении дисциплины «Эконометрика» могут быть использованы при изучении следующих дисциплин:

Знания и навыки, полученные при изучении дисциплины «Эконометрика» могут быть использованы при изучении следующих дисциплин: 1. Цели и задачи дисциплины Цели дисциплины «Эконометрика»: успешное освоение студентами методов построения, анализа и совершенствования эконометрических моделей социально-экономических явления и процессов

Подробнее

ПРАКТИКУМ ПО ЭКОНОМЕТРИКЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ MS EXCEL

ПРАКТИКУМ ПО ЭКОНОМЕТРИКЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ MS EXCEL АКАДЕМИЯ УПРАВЛЕНИЯ «ТИСБИ» А.К. Шалабанов, Д.А. Роганов ПРАКТИКУМ ПО ЭКОНОМЕТРИКЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ MS EXCEL Линейные модели парной и множественной регрессии КАЗАНЬ 008 Рекомендовано к печати Научно-методическим

Подробнее

ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ)... 5 ТРЕБОВАНИЯ К РЕЗУЛЬТАТАМ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ... 5 Формы контроля... 6

ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ)... 5 ТРЕБОВАНИЯ К РЕЗУЛЬТАТАМ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ... 5 Формы контроля... 6 2 3 Содержание СОДЕРЖАНИЕ... 4 ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ... 5 ЦЕЛЬ ДИСЦИПЛИНЫ... 5 УЧЕБНЫЕ ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ... 5 МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО (ОСНОВНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ ВЫСШЕГО

Подробнее

Лабораторная работа. Использование компьютерной программы SPSS для статистической обработки данных

Лабораторная работа. Использование компьютерной программы SPSS для статистической обработки данных Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования «ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ» (Финансовый университет) Кафедра «Информационные

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

Семинар 3. Генерирование случайных величин. Повторение теории вероятностей и математической статистики. Задание для выполнения на компьютерах 1 :

Семинар 3. Генерирование случайных величин. Повторение теории вероятностей и математической статистики. Задание для выполнения на компьютерах 1 : Семинары по эконометрике 0 год Преподаватель: Вакуленко ЕС Семинар 3 Генерирование случайных величин Повторение теории вероятностей и математической статистики Задание для выполнения на компьютерах : Сгенерируйте

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

ЭКОНОМЕТРИКА Тема 1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях. Тема 2. Множественная регрессия и корреляция

ЭКОНОМЕТРИКА Тема 1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях. Тема 2. Множественная регрессия и корреляция ЭКОНОМЕТРИКА Тема 1 Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях 11 Диаграмма рассеяния Модель наблюдений Формулировка вида модели Уравнение регрессии Графический и аналитический методы

Подробнее

по дисциплине «Эконометрика (продвинутый уровень)» для студентов магистратуры

по дисциплине «Эконометрика (продвинутый уровень)» для студентов магистратуры Методические указания для подготовки к экзамену по дисциплине «Эконометрика (продвинутый уровень)» для студентов магистратуры Контрольная работа Задача: Экономист, изучая зависимость у (тыс. ден. ед.)

Подробнее

Э К О Н О М Е Т Р И К А

Э К О Н О М Е Т Р И К А Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Северо-Западный государственный заочный технический университет Э К О Н О М Е Т Р И

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФИНАНСОВОЙ ОТЧЕТНОСТИ РОССИЙСКИХ БАНКОВ ПО ДАННЫМ ЗА СЕНТЯБРЬ 2013 Г.

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФИНАНСОВОЙ ОТЧЕТНОСТИ РОССИЙСКИХ БАНКОВ ПО ДАННЫМ ЗА СЕНТЯБРЬ 2013 Г. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФИНАНСОВОЙ ОТЧЕТНОСТИ РОССИЙСКИХ БАНКОВ ПО ДАННЫМ ЗА СЕНТЯБРЬ 013 Г. Мамрай М.Д., Финансовый университет при Правительстве РФ Москва, Россия ECONOMETRIC ANALI OF FINANCIAL

Подробнее

Теория вероятностей и математическая статистика Конспект лекций

Теория вероятностей и математическая статистика Конспект лекций Министерство образования и науки РФ ФБОУ ВПО Уральский государственный лесотехнический университет ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ И УПРАВЛЕНИЯ Кафедра высшей математики Теория вероятностей и математическая статистика

Подробнее

КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДОХОДОВ БЮДЖЕТА

КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДОХОДОВ БЮДЖЕТА КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДОХОДОВ БЮДЖЕТА (на основании налога на прибыль организаций, НДФЛ и единого социального налога) Берберов А.Б, Дибиров Х.М Москва, Россия. CORRELATION AND REGRESSION ANALYSIS

Подробнее

Аннотация к программе по дисциплине «Статистика» по направлению «Экономика», профиль Мировая экономика. квалификация - бакалавр

Аннотация к программе по дисциплине «Статистика» по направлению «Экономика», профиль Мировая экономика. квалификация - бакалавр Аннотация к программе по дисциплине «Статистика» по направлению 38.03.01 «Экономика», профиль Мировая экономика квалификация - бакалавр 1. ПЕРЕЧЕНЬ ПЛАНИРУЕМЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ)

Подробнее

7. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов

7. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов 7. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Линейная регрессия Метод наименьших квадратов ( ) Линейная корреляция ( ) ( ) 1 Практическое занятие 7 КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Для решения практических

Подробнее

оценки А 1 А 2 А 3 А 4 А 5 А 6

оценки А 1 А 2 А 3 А 4 А 5 А 6 Приложение 1 Пример расчета стоимости оборудования с использованием методов корреляционного моделирования Задача Определить стоимость транспортабельной автоматической блочной котельной (АБМК) серии «Тулица»-0,4.

Подробнее

Э К О Н О М И К А МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СРЕДСТВАМИ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА

Э К О Н О М И К А МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СРЕДСТВАМИ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА Э К О Н О М И К А УДК 338.24.0 Протасов Ю. М. 202 МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СРЕДСТВАМИ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА Аннотация. В статье приводится построение уравнения

Подробнее

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Кемеровский государственный университет»

Подробнее

РАБОЧАЯ УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА. по дисциплине ОПД.Ф.9 - «Эконометрика» для ООП « «Менеджмент» по циклу «Общепрофессиональных дисциплин»

РАБОЧАЯ УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА. по дисциплине ОПД.Ф.9 - «Эконометрика» для ООП « «Менеджмент» по циклу «Общепрофессиональных дисциплин» Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уральский государственный педагогический университет»

Подробнее

Саратовский государственный университет им. Н.Г Чернышевского. Эконометрика

Саратовский государственный университет им. Н.Г Чернышевского. Эконометрика Саратовский государственный университет им. Н.Г Чернышевского Кафедра математической экономики, кафедра теории вероятностей, математической статистики и управления стохастическими процессами Эконометрика

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

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ КУРГАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Кафедра «Анализ, бухгалтерский учет и аудит» Статистика

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ КУРГАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Кафедра «Анализ, бухгалтерский учет и аудит» Статистика МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ КУРГАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Кафедра «Анализ бухгалтерский учет и аудит» Статистика Методические указания к выполнению курсовой работы для студентов специальностей

Подробнее

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИСПЫТАНИЙ НА ИЗНАШИВАНИЕ

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИСПЫТАНИЙ НА ИЗНАШИВАНИЕ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КАФЕДРА «СОПРОТИВЛЕНИЕ МАТЕРИАЛОВ» СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИСПЫТАНИЙ НА ИЗНАШИВАНИЕ Методические

Подробнее

Для студентов, аспирантов, преподавателей, научных сотрудников и инженеров

Для студентов, аспирантов, преподавателей, научных сотрудников и инженеров Ивановский Р. И. Теория вероятностей и математическая статистика. Основы, прикладные аспекты с примерами и задачами в среде Mathcad. СПб.: БХВ- Петербург, 2008. 528 с.: ил. + CD-ROM (Учебное пособие) В

Подробнее

ИНСТИТУТ ЗАКОНОВЕДЕНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ВПА МЕТОДИЧЕСКИЕ И ИНЫЕ МАТЕРИАЛЫ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ»

ИНСТИТУТ ЗАКОНОВЕДЕНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ВПА МЕТОДИЧЕСКИЕ И ИНЫЕ МАТЕРИАЛЫ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ» ИНСТИТУТ ЗАКОНОВЕДЕНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ВПА КАФЕДРА ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНЫХ ДИСЦИПЛИН И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ МЕТОДИЧЕСКИЕ И ИНЫЕ МАТЕРИАЛЫ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ» Направление

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА. Учебно-методическое пособие

ЭКОНОМЕТРИКА. Учебно-методическое пособие ЭКОНОМЕТРИКА Учебно-методическое пособие Оглавление. Парная регрессия и корреляция.. 7.. Линейная модель парной регрессии и корреляции..... Нелинейные модели парной регрессии и корреляции.. 4. Множественная

Подробнее

1.Формулировка вопроса: Варианты ответа: 2. Формулировка вопроса: Варианты ответа:

1.Формулировка вопроса: Варианты ответа: 2. Формулировка вопроса: Варианты ответа: Дисциплина «Эконометрика и экономико-математические методы и модели» («Эконометрика и прогнозирование», «Эконометрика») Вариант экзаменационного теста в системе e-university 1.Формулировка вопроса: Укажите,

Подробнее

АО «Нархоз университет»

АО «Нархоз университет» АО «Нархоз университет» Научно-педагогическая магистратура Утвержден Протоколом заседания кафедры «Прикладная математика» от 4 марта 2016г. 8 Зав.кафедрой «Прикладная математика» Д.э.н., профессор А.Т.Макулова

Подробнее

Аннотация. Цели и задачи дисциплины

Аннотация. Цели и задачи дисциплины Цели и задачи дисциплины Аннотация Целью курса является приобретение опыта построения эконометрических моделей и определение возможностей их использования для описания, анализа и прогнозирования реальных

Подробнее

- знакомиться с проблемами использования эконометрики в анализе и прогнозировании социально-экономических

- знакомиться с проблемами использования эконометрики в анализе и прогнозировании социально-экономических 1. Цели и задачи дисциплины Цель освоения дисциплины овладение теоретическими основами построения статистических и динамических моделей экономики, навыками использования эконометрических методов в исследованиях

Подробнее

1. Однофакторный дисперсионный анализ

1. Однофакторный дисперсионный анализ ПЗ 7. Дисперсионный анализ При выполнении задания опираться на сведения, представленные в книге В. Н. Калинина, В. И. Соловьев КОМПЬЮТЕРНЫЙ ПРАКТИКУМ ПО ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКЕ И ОСНОВАМ ЭКОНОМЕТРИКИ. Стр.

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА Лабораторный практикум

ЭКОНОМЕТРИКА Лабораторный практикум МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования УЛЬЯНОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Н. И. Шанченко

Подробнее

1. Введение Модели Типы моделей Типы данных... 28

1. Введение Модели Типы моделей Типы данных... 28 Оглавление Вступительное слово.............................. 8 Предисловие к первому изданию...................... 11 Предисловие к третьему изданию...................... 16 Предисловие к шестому изданию......................

Подробнее

Учебно-методический комплекс по курсу «ОСНОВЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ» Пояснительная записка

Учебно-методический комплекс по курсу «ОСНОВЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ» Пояснительная записка Учебно-методический комплекс по курсу «ОСНОВЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ» Пояснительная записка Курс Основы теории вероятностей и математической статистики относится к циклу естественнонаучных

Подробнее

ПЛАН-КОНСПЕКТ. ТЕМА 5. МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ СВЯЗЕЙ

ПЛАН-КОНСПЕКТ. ТЕМА 5. МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ СВЯЗЕЙ ПЛАН-КОНСПЕКТ. ТЕМА 5. МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ СВЯЗЕЙ Вопросы: 1. Сущность математико-статистических методов изучения связей 2. Корреляционный анализ 3. Регрессионный анализ 4. Кластерный

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

Связь с предшествующими дисциплинами (модулями), практиками, ВКР: 1 Информатика 1 ОПК-1 2 Математика 1,2 ОК-3, ПК-4

Связь с предшествующими дисциплинами (модулями), практиками, ВКР: 1 Информатика 1 ОПК-1 2 Математика 1,2 ОК-3, ПК-4 2 3 Содержание 1. Место дисциплины (модуля) в структуре образовательной программы 4 2. Планируемые результаты обучения по дисциплине (модулю) 4 3. Объем дисциплины (модуля) с распределением по семестрам

Подробнее