Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Понятие качества спецификации модели, тестирование качества спецификации модели .






Этапы построения эконометрических моделей (на примере).

Теорема Гаусса-Маркова, основные допущения и предпосылки, их практическое содержание и назначение.

Автокорреляция случайных возмущений, их последствия.

Метод наименьших квадратов, основные понятия и определения. Расчет оценок параметров уравнения парной регрессии методом наименьших квадратов.

Эконометрические модели из одновременных уравнений. Необходимое условие идентифицируемости уравнения модели.

12. Тест Дарбина – Уотсона отсутствия автокорреляции случайного остатка в линейной модели множественной регрессии.

Включение в уравнение регрессии качественных признаков.

14. Линейная модель множественной регрессии. Порядок её оценивания методом наименьших квадратов в Excel. Смысл выходной статистической информации функции ЛИНЕЙН.

Теорема Гаусса-Маркова, основные допущения и предпосылки, их практическое содержание и назначение.

Фиктивные переменные. Пример эконометрической модели с переменной структурой

17. Процедура интервального прогнозирования по оценённой линейной модели значений эндогенной переменной.

Модели нестационарных временных рядов с трендом и сезонной составляющей и их идентификация

Линейная и нелинейные формы уравнения регрессии. Примеры. Описание процедуры оценивания параметров.

Показатели качества регрессии. Коэффициент детерминации как мерило качества спецификации эконометрической модели

Проверка статистической значимости регрессионного уравнения и его параметров.

Ковариация и коэффициент корреляции двух случайных переменных.

Понятия несмещенности и эффективности оценок параметров модели, понятие состоятельности оценки.

Проблема мультиколлинеарности и пути ее решения

Тест Голдфелда-Квандта гомоскедастичности случайного возмущения в линейной модели множественной регрессии.

Требования, предъявляемые к оценкам параметров моделей.

Гетероскедастичность в уравнениях множественной регрессии, ее признаки и последствия.

Проверка статистических гипотез. Оценка статистической значимости параметров уравнения множественной регрессии.

Последствия, проявления и методика устранения ошибки спецификации эконометрической модели, состоящей во включении в линейное уравнение регрессии незначимой объясняющей переменной

Модели тренда временного ряда, их идентификация и выбор наилучшей модели.

Понятие и причина мультиколлинеарности.






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.