Корреляция реферат по эконометрике

by ЛюбовьPosted on

Регрессионный анализ своей целью имеет вывод, определение идентификацию уравнения регрессии, включая статистическую оценку его параметров. Скользящее среднее. Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей причинный характер которых должен быть выяснен с помощью теоретического анализа и оценки факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак. Программа составлена в соответствии с государственными образовательными стандартами высшего профессионального образования. Подкоренное выражение корреляционного выражения представляет собой коэффициент детерминации мера определенности, причинности. А также изложения, сочинения по литературе, отчеты по практике, топики по английскому.

Задачи эконометрики. Средняя ошибка аппроксимации. Множественная корреляция и множественная регрессия.

Уравнение регрессии позволяет найти значение зависимой переменной, если величина независимой или независимых переменных известна. Коэффициенты эластичности для различных математических функций. Оценки неизвестных параметров для записанных уравнений парной регрессии по методу наименьших квадратов. Парабола второго порядка:.

Множественная регрессия и корреляция. Критерий фишера и корреляция реферат по эконометрике. Анализ линейных коэффициентов парной и частной корреляции. Уравнение множественной регрессии. Построение поля корреляции, формулирование гипотезы о форме связи. Корреляция реферат по эконометрике параметров уровней линейной парной регрессии.

Оценка тесноты связи с помощью показателя линейной парной корреляции. Анализ качества уравнений с помощью средней ошибки аппроксимации. Расчет оценки параметров уравнения парной линейной регрессии. Оценка тесноты связи между признаками с помощью выборочного коэффициента корреляции.

Построение доверительного интервала для коэффициента регрессии. Осуществление дисперсионного анализа. Модель парной линейной регрессии. В общем виде для фактора x i частый F-критерий определяется как :. С t-критерием Стьюдента связан именно частный F-критерий.

Последовательный F-критерий может интересовать исследователя на стадии формирования модели. На основе соотношения b i и получим:. При оценке параметров уравнения регрессии применяется МНК. При этом делаются определенные предпосылки относительно составляющейкоторая представляет собой ненаблюдаемую величину.

Значения остатковраспределены независимо друг от друга; 5. Проверяется случайный характер остатковс этой целью строится график зависимости остатков от теоретических значений результативного признака. Если остатки на графике расположены в виде горизонтальной полосы, то они независимы от значений x j. Причины неадекватности могут быть разные. Это значит, что для каждого значения фактора x j остаткиимеют одинаковую дисперсию. Если это условие применения МНК не соблюдается, то имеет место гетероскедастичность.

Основная задача корреляционного анализа - это установление характера и тесноты связи между результативными зависимыми и факторными независимыми показателями признаками в данном явлении или процессе. Оценка факторов по корреляционному отношению уже на этом этапе анализа позволяет предварительно уст0новить вид многофакторной связи, что служит хорошей предпосылкой при выборе конкретной модели исследуемого показателя. Во-вторых, изучаемый показатель может быть подвержен циклическим колебаниям. В данном курсе студенты должны освоить традиционные эконометрические методы, предназначенные в основном для работы с данными перекрестных выборок.

Наличие гетероскедастичности можно наглядно видеть из поля корреляции. Автокорреляция остатков означает наличие корреляции между остатками текущих и предыдущих последующих наблюдений.

Реферат: Эконометрика

С этой целью строиться график зависимости остатков e i от теоретических значений результативного признака:. Возможны следующие случаи: если e i зависит от у xто: 1. Как можно проверить наличие гомо- или гетероскедастичноси остатков? Гомоскедастичность остатков означает, что дисперсия остатков e i одинакова для каждого значения х. Графики гомо- и гетеро-ти. Оценка отсутствия автокорреляции остатков то есть значения остатков e i распределены независимо друг от друга. Обобщенный МНК применяется к преобразованным данным и позволяет получать оценки, которые обладают не только свойством несмещенности, но корреляция реферат по эконометрике имеют меньшие выборочные дисперсии.

Обобщенный МНК для корректировки гетерос-ти. В ней остаточные величины гетероскедастичны. Тогда дисперсия остатков будет величиной постоянной. Уравнение регрессии примет вид:. Аналогичный подход возможен не только для уравнения парной, но и для множественной регрессии. Модель примет вид:. Корреляция реферат по эконометрике с преобразованными переменными составит. Сложные экономические процессы описывают с помощью системы взаимосвязанных уравнений. Различают несколько видов систем уравнений: 1.

Система независимых уравнений - когда каждая зависимая переменная у рассматривается как функция одного и того же набора факторов х :. Система рекурсивных уравнений — когда зависимая переменная у одного уравнения выступает в виде фактора х в другом уравнении:. Такая система уравнений называется структурной формой модели.

Эндогенные переменные — взаимосвязанные переменные, которые определяются внутри модели системы. Экзогенные переменные — независимые переменные, которые определяются вне системы х. Предопределенные переменные — экзогенные и лаговые за предыдущие моменты времени эндогенные переменные системы. Коэффициенты a и b при переменных — структурные коэффициенты модели.

Эссе про знаменитую личностьРежим дня спортсмена докладКурсовая работа юридическая ответственность за экологические правонарушения
В чем разница между курсовой и дипломной работойКурсовые работы заказать в самареКонтрольная работа развитие речи детей раннего возраста

Система линейных функций эндогенных переменных от всех предопределенных переменных системы - приведенная форма модели. Где Н — число эндогенных переменных в уравнении, D — число предопределенных переменных, корреляция реферат по эконометрике в уравнении, но присутствующих в системе. Достаточное условие идентификации- определитель матрицы, составленной из коэффициентов при переменных, отсутствующих в исследуемом уравнении на равен нулю и ранг этой матрицы не менее эндогенных переменных без единицы.

Исходя из этого, в рабочей программе отдельные разделы программы могут быть либо усилены, либо сокращены, либо опущены. Знания и навыки, полученные при изучении данного курса, широко применяются студентами в дипломном проектировании. Программа составлена в соответствии с государственными образовательными стандартами высшего профессионального образования.

Автокорреляция имеет место, когда значения последовательных наблюдений, следующих друг за другом во времени, связаны между.

Корреляция реферат по эконометрике 9019809

Аппроксимация — приближенное выражение математических объектов через более простые объекты, например, сведение задачи выпуклого программирования к кусочно-линейной задаче путем аппроксимации целевой функции и ограничений кусочно-линейными функциями. Автокорреляция — корреляция между величиной и ее запаздыванием на один и более периодов времени.

Биноминальное распределение — это распределение дискретной случайной величины, значения которой равны Х успехам в n испытаниях результата корреляция реферат по эконометрике эксперимента. Временной ряд — это ряд, состоящий из данных, зафиксированных или наблюдаемых в течение последовательных промежутков времени. Выборочное распределение — это ряд всех возможных значений выборочной статистики, который может быть получен из генеральной совокупности для выборки данного объёма.

Интервальная оценка — это числовой интервал, в котором, вероятно, находится некоторый параметр генеральной совокупности. Коррелограмма — это график коэффициентов автокорреляции для различных значений временного лага.

Коэффициент детерминации — измеряет процент изменчивости У, которая может быть объяснена информацией об изменчивости независимой переменной Х. Коэффициент регрессии измеряет среднее изменение зависимой переменной при единичном изменении соответствующей независимой переменной, если корреляция реферат по эконометрике независимые переменные постоянны.

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

Корреляция реферат по эконометрике Бокса-Дженкинса опирается на ряд процедур идентификации, корректировки и проверки моделей ARIMA с целью анализа данных временных рядов. Прогноз вытекает непосредственно из подобранной модели. Многомерная регрессия использует более чем одну независимую переменную для прогноза значений зависимой переменной. Модель авторегрессии.

Это модель, в которой значение прогноза находится как функция от предыдущих значений временных рядов. Мультиколлинеарность — это ситуация, при которой независимые переменные в многомерном уравнении регрессии сильно коррелируют между. Нормальное распределение. Диаграмма нормального распределения имеет форму колокола и определяется математическим ожиданием и среднеквадратичеким отклонением.

Ошибка прогноза. Представляет собой разность между действительно наблюдаемым значением и его прогнозом. Простое среднее. Вычисляется как среднее значение для всего набора участвующих в расчетах данных, которое затем принимается для построения прогноза на следующий период.

Скользящее среднее.

Корреляция реферат по эконометрике 2498

Вычисляется как среднее значение для определенного количества элементов данных, которое затем применяется для построения прогноза на следующий период или для сглаживания ряда динамики. Стандартная ошибка оценивания.

Измеряет величину, на которую имеющиеся значения У отличаются от их оценок. Она равна оценке стандартного отклонения слагаемого корреляция реферат по эконометрике в модели простой линейной регрессии. Стационарный ряд — это временной ряд данных, основные статистические характеристики которого, такие как среднее значение и дисперсия, остаются постоянными во времени. Степени свободы. Степени свободы для набора данных определяют количество единиц данных, независимых друг от друга, то есть таких, которые могут являться носителями отдельных единиц информации.

Тренд — это долгосрочная компонента, представляющая возрастание или убывание значений временного ряда в течение продолжительного промежутка времени. Фиктивные переменные — переменные, используемые для определения взаимосвязи между качественными независимыми переменными и зависимой переменной.

Реферат: Шпоры по эконометрике

Циклическая корреляция реферат по эконометрике — это волнообразная флуктуация значений данных вокруг линии тренда. Эконометрия — наука, изучающая конкретные количественные закономерности и взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических методов и моделей.

Экспоненциальное сглаживание - это процедура для постоянного пересмотра прогнозов в свете наиболее свежих поступающих данных. Билеты на государственный аттестационный экзамен по специальности Информационные Системы. Теоретические основы математических и инструментальных методов экономики. Методология статистического анализа функционирования финансово-промышленных групп. Теснота корреляционной связи, как и любой другой, может быть измерена эмпирическим корреляционным отношением з экогда д 2 межгрупповая дисперсия характеризует отклонения групповых средних результативного признака от общей средней:.

Говоря о корреляционном отношении как о показателе измерения тесноты зависимости, следует отличать от эмпирического корреляционного отношения - теоретическое. Теоретическое корреляционное отношение з представляет собой относительную величину, получающуюся в результате сравнения среднего квадратического отклонения выравненных значений результативного признака д, то есть рассчитанных по уравнению регрессии, со средним квадратическим отношением эмпирических фактических значений результативности признака у:где:.

Изменение значения з объясняется влиянием факторного признака. В основе расчёта корреляционного отношения лежит правило сложения дисперсий, то естьгде - отражает вариацию у за счёт всех остальных факторов, кроме хто есть являются остаточной дисперсией:. Тогда формула теоретического корреляционного отношения примет вид:. Подкоренное выражение корреляционного выражения представляет собой коэффициент детерминации мера определенности, причинности. Коэффициент детерминации показывает долю вариации результативного признака под влиянием вариации признака-фактора.

Теоретическое корреляционное выражение применяется для измерения тесноты связи при линейной и криволинейной зависимостях между результативным и факторным признаком. Как видно из вышеприведенных формул корреляционное отношение может находиться от 0 до 1. Чем ближе корреляционное отношение к 1, тем связь между признаками теснее.

Проверка значимости уравнения регрессии производится на основе дисперсионного анализа. В математической статистике дисперсионный анализ рассмотрен как самостоятельный инструмент метод статистического анализа.

В эконометрике он применяется как вспомогательное средство для изучения качества модели. Статистические методы в эконометрии. Шуберт доклад на прогноза по линейному уравнению регрессии Оценка статистической значимости параметров регрессии проводится с помощью t-статистики Стьюдента и путем расчета доверительного интервала для каждого из показателей. Рассчитываются стандартные корреляция реферат по эконометрике параметров a,b, r и фактическое значение t-критерия Стьюдента.

Определяется статистическая значимость параметров. Находятся границы доверительных интервалов. Анализ верхней и нижней границ доверительных интервалов приводит к выводу о том, что параметры a и b находясь в указанных границах не принимают нулевых значений, то есть не корреляция реферат по эконометрике статистически незначимыми и существенно отличается от 0.

Магнус Я.

  • Автокорреляция остатков означает наличие корреляции между остатками текущих и предыдущих последующих наблюдений.
  • Природа, виды автокорреляции, ее последствия.
  • Лабораторный рактикум.
  • Модель вида относится к группе моделей, включающих фактор времени.
  • Чем меньше величина остаточной дисперсии, тем лучше уравнение регрессии подходит к исходным данным.
  • Оценка существенности параметров линейной регрессии и корреляции.
  • Фиктивные переменные — переменные, используемые для определения взаимосвязи между качественными независимыми переменными и зависимой переменной.

Нелинейная регрессия Если между экономическими явлениями существуют нелинейные соотношения, то они выражаются с помощью соответствующих нелинейных функций: например, равносторонней гиперболыпараболы второй степени и д.

Различают два класса нелинейных регрессий: - регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам; - регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.

Примером нелинейной регрессии по включаемым в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: полиномы разных степеней; равносторонняя гипербола. К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: степенная; показательная; экспоненциальная.

Нелинейная регрессия по включенным переменным не таит каких-либо сложностей в оценке ее параметров. Она определяется, как и в линейной регрессии, методом наименьших квадратов МНКибо эти функции линейны по параметрам.

Корреляция реферат по эконометрике 9169268

Парабола второй степени целесообразна к применению, если для определенного интервала значений фактора меняется характер связи рассматриваемых признаков: прямая связь меняется на обратную или обратная на прямую. Применение МНК для оценки параметров параболы второй степени приводит к следующей системе нормальных уравнений: Решение ее возможно методом определителей:.

В моделях, нелинейных по оцениваемым параметрам, но приводимых к линейному виду, МНК применяется к преобразованным уравнениям. Это значит, что оценка параметров основывается на минимизации суммы квадратов отклонений в логарифмах. Соответственно если в линейных моделях то в моделях, нелинейных по оцениваемым параметрам.

Вследствие этого оценка параметров оказываются несколько смещенной. Уравнение нелинейной регрессии, так же как и в линейной зависимости, дополняется показателем корреляции, а именно индексом корреляции R : Величина данного показателя находится в границах: 0?

Индекс детерминации используется для проверки существенности в целом урпвнения нелинейной регрессии по F- критерию Фишера:где R 2 - индекс детерминации, n- число наблюдений, m - число параметров при переменной х. Данный способ расчета наиболее обоснован теоретически и дает самые точные результаты корреляция реферат по эконометрике практическом применении.

Корреляция реферат по эконометрике 2660

Но дело осложняется рядом обстоятельств. Во-первых, качество большинства видов продукции, а, следовательно, и его уровень формируются чаще не одним, а несколькими свойствами, причем значимость их в формировании полезности различна.

Корреляция и причинность

Встает сложная проблема определения их значимости. Во-вторых, полезность продукта находится чаще в корреляция реферат по эконометрике зависимости от значения свойств частных качественных характеристика это означает непостоянство их значимости. Указанные сложности преодолимы, но не. Теснота связи между переменными величинами может иметь различные значения, если рассматривать ее с позиции характера зависимости линейная, нелинейная.

Если установлена слабая связь между переменными в линейной зависимости, то это совсем не означает, что такая связь должна быть в нелинейной зависимости. Показателем, характеризующим значимость факторов при различной форме связи, является корреляционное отношение. Оценка факторов по корреляционному отношению уже на этом этапе анализа позволяет предварительно уст0новить вид многофакторной связи, что служит хорошей предпосылкой при выборе конкретной модели исследуемого показателя.

Та подстановка, у которой коэффициент корреляции является максимальным, и является наилучшей.