СГЭУ, 3 курс 6 семестр для всех специальностей.
Понятие эконометрики.
Основные этапы эконометрического исследования
Классы эконометрических моделей
Типы данных. Виды переменных
Виды зависимостей
Ковариация и корреляция
Нахождение эмпирических коэффициентов регрессии методом наименьших квадратов
Предпосылки МНК. Теорема Гаусса-Маркова
Стандартные ошибки МНК-оценок коэффициентов регрессии
Проверка статистической значимости эмпирических коэффициентов регрессии
Показатели качества регрессии. Коэффициент детерминации и его свойства. Проверка качества уравнения парной линейной регрессии
Интервальные оценки теоретических коэффициентов регрессии. Предсказание среднего и индивидуального (прогнозного)
значений зависимой переменной. Определение параметров модели множественной
линейной регрессии по МНК
Теорема Гаусса-Маркова для модели множественной линейной регрессии
Дисперсии и стандартные ошибки оценок коэффициентов регрес-сии
Показатели качества модели множественной линейной регрессии
Анализ качества модели множественной линейной регрессии
Интервальные оценки для теоретических коэффициентов регрес-сии. Предсказание среднего и индивидуального (прогнозного) значений зависимой переменной
Явление мультиколлинеарности. Признаки присутствия
мультиколлинеарности в модели
Способы уменьшения (устранения) мультиколлинеарности
в модели
Применение фиктивных переменных в регрессионном анализе
Нелинейная регрессия
Гетероскедастичность и ее последствия
Обнаружение гетерокедастичности
Методы устранения гетероскедастичности. Обобщенный метод наименьших квадратов
Причины и последствия автокорреляции остатков
Обнаружение автокорреляции первого порядка
Обнаружение автокорреляции в модели с лаговой зависимой пе-ременной
Авторегрессионные преобразования
Краткие теоретические сведения
Выявление сезонной составляющей тренда
Экспоненциальное сглаживание
Системы одновременных уравнений. Их виды
Условия идентифицируемости системы одновременных уравнений
Двухшаговый метод наименьших квадратов
Пример построения системы одновременных уравнений
Понятие эконометрики.
Основные этапы эконометрического исследования
Классы эконометрических моделей
Типы данных. Виды переменных
Виды зависимостей
Ковариация и корреляция
Нахождение эмпирических коэффициентов регрессии методом наименьших квадратов
Предпосылки МНК. Теорема Гаусса-Маркова
Стандартные ошибки МНК-оценок коэффициентов регрессии
Проверка статистической значимости эмпирических коэффициентов регрессии
Показатели качества регрессии. Коэффициент детерминации и его свойства. Проверка качества уравнения парной линейной регрессии
Интервальные оценки теоретических коэффициентов регрессии. Предсказание среднего и индивидуального (прогнозного)
значений зависимой переменной. Определение параметров модели множественной
линейной регрессии по МНК
Теорема Гаусса-Маркова для модели множественной линейной регрессии
Дисперсии и стандартные ошибки оценок коэффициентов регрес-сии
Показатели качества модели множественной линейной регрессии
Анализ качества модели множественной линейной регрессии
Интервальные оценки для теоретических коэффициентов регрес-сии. Предсказание среднего и индивидуального (прогнозного) значений зависимой переменной
Явление мультиколлинеарности. Признаки присутствия
мультиколлинеарности в модели
Способы уменьшения (устранения) мультиколлинеарности
в модели
Применение фиктивных переменных в регрессионном анализе
Нелинейная регрессия
Гетероскедастичность и ее последствия
Обнаружение гетерокедастичности
Методы устранения гетероскедастичности. Обобщенный метод наименьших квадратов
Причины и последствия автокорреляции остатков
Обнаружение автокорреляции первого порядка
Обнаружение автокорреляции в модели с лаговой зависимой пе-ременной
Авторегрессионные преобразования
Краткие теоретические сведения
Выявление сезонной составляющей тренда
Экспоненциальное сглаживание
Системы одновременных уравнений. Их виды
Условия идентифицируемости системы одновременных уравнений
Двухшаговый метод наименьших квадратов
Пример построения системы одновременных уравнений