Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Программа курса “ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА”(2013 г.)
Автор и составитель программы. – к.ф.-м.н. С.А.Ланец,
Статистическая связь переменных. Корреляция.
Парная регрессия. МНК. Оценка параметров регрессии. Анализ выполнимости предпосылок классической модели регрессии. Теорема Гаусса-Маркова.
Критерии качества модели - , R, Стьюдента, Фишера.
Доверительные интервалы. Примеры применения.
Основные гипотезы МНК в случае множественной регрессии.
Теорема Гаусса-Маркова.
Статистические критерии, R, R, критерии Стьюдента и Фишера.
Доверительные интервалы.
Статистические свойства МНК оценок
Методы анализа множественной регрессии. Примеры применения. Модель оценки рынка недвижимости.
Нелинейные модели множественной регрессии и их линеаризация.
Логарифмические, полулогарифмические модели и интерпретация их параметров. Экспоненциальные, полиномиальные и степенные модели.
Специфика эконометрического анализа производственных функций Кобба-Дугласа. Нелинейные модели в модели рынка недвижимости.
Мультиколлинеарность и методы ее устранения.
Фиктивные переменные и модели с переменной структурой.
Моделирование сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных. Моделирование сезонных колебаний методом скользящего среднего.
Корреляция во времени. Автокорреляция. Критерий Дарбина – Уотсона.
Преобразование данных при автокорреляции. Обобщенные разности.
Регрессия при условии автокорреляции. Анализ остатков регрессии.
Прогнозирование в условиях автокорреляции.
Исследование линейной взаимосвязи между доходами домашних хозяйств и расходами на питание.
Динамические модели. Модели с распределенным лагом.
Распределение Алмон и Койка. Определение структуры лагов. Эконометрический анализ модели динамики ОПФ ( основных производственных фондов) как функции от инвестиций с распределенным лагом .
Элементы временного ряда. Тренд, сезонная компонента, циклическая составляющая.
Сглаживание данных и прогнозирование. Модели взвешенной средней и авторегрессия. Структурное моделирование временных рядов.
Метод фиктивных переменных для вычисления сезонных компонент и построение рядов экономических показателей, очищенных от сезонности.
Модели одновременных уравнений. Структурная и приведенная формы систем одновременных уравнений. Меры согласия для систем одновременных уравнений. Косвенный, двухшаговый и трехшаговый МНК.
Одновременная оценка функций спроса и предложения в форме системы одновременных уравнений и отличие их от оценок при раздельном оценивании.