Современные проблемы экономической науки
Современные проблемы экономической наукиСкачать файл - Современные проблемы экономической науки
Современные проблемы экономической науки. Теоретический материал представляет собой краткий конспект лекций, содержит необходимые утверждения и формулы без детального обоснования и доказательств , при этом достаточно подробно демонстрируется применение корреляционно-регрессионного анализа для решения конкретных экономических задач. Цель дисциплины состоит в обучении слушателей методологии и методам решения задач экономического анализа на основе регрессионных эконометрических моделей. Успешное решение этих задач позволит получить знания в практике прогнозирования экономических характеристик предприятий и облегчит усвоение всех остальных экономических дисциплин. В дисциплине 'Эконометрика' рассматриваются задачи эконометрики как науки о связях экономических явлений, условия и методы построения экономических регрессионных моделей по статистическим данным и временным рядам. Дисциплина служит мостом между базовыми эконометрическими знаниями и серьезным современным эконометрическим мышлением, является не столько ознакомительной, сколько специализированной, требующей углубленного и вдумчивого изучения. Кроме того, дисциплина нацелена на то, чтобы научить применять изученные методы на практике в работе с реальными данными и статистическими программами. Теоретический материал, представленный в УМК, представляет собой конспект лекций, содержащий необходимый набор утверждений и формул без детальных подробностей их вывода и доказательств соответствующих теорем , но с подробным обоснованием их использования при решении конкретных экономических задач. Необходимо тщательно разобрать все примеры, приведенные в каждом разделе теоретических материалов, а также примеры в рекомендованных учебниках, и выполнить предлагаемые в них упражнения. Обратите внимание на стиль решения примеров — основные идеи решения обосновываются ссылкой на использованные утверждения, приводятся номера соответствующих формул. Подобный стиль должен быть Вами использован при выполнении практических заданий и контрольных работ. Основная цель семинарских занятий — получение практических навыков решения конкретных задач и примеров по основным разделам эконометрики. Решение предлагаемых на семинарах заданий является средством текущего контроля приобретенных при самостоятельной работе знаний и навыков студентов, а также необходимо для самооценки студентами их подготовленности по каждой теме. Степень подробности изложения решений задач должна соответствовать степени подробности решения примеров в соответствующих разделах теоретических материалов. Ключевые идеи решения следует обосновывать ссылкой на использованные утверждения и приводить номера соответствующих формул. Задания для итоговой контрольной работы содержатся ниже в соответствующем разделе стр. Номер варианта выбирается по номеру студента в списке группы. При выполнении работы студент учится работать со специальной литературой, обрабатывать полученную информацию, творчески ее использовать. Степень подробности изложения решений контрольной работы должна соответствовать степени подробности решения примеров в соответствующих разделах теоретических материалов. Требования к критериям оценки выполнения практических заданий, контрольных работ. Для текущего контроля достаточно представить пять выполненных заданий по каждой теме. Оценка выполнения практического задания проводится по бальной системе 10 баллов на каждую из пяти задач. В случае если задача решена в целом правильно, но допущены арифметические ошибки, либо не объяснен какой-либо ключевой момент решения, решение оценивается в баллов. Оценка зачтено ставится за правильное и полное решение задачи, допускаются небольшие погрешности в изложении и вычислениях. Оценка за контрольную работу — зачтено, если зачтены все контрольные задания по всем темам дисциплины. В случае неудовлетворительной оценки за практическое задание по отдельной теме студент должен выполнить работу над ошибками и дополнительно решить другие примеры из тех же тем, за которые получены неудовлетворительные оценки за каждый неправильно решенный пример — один дополнительно. Если контрольная работа не зачтена, то студент должен выполнить работу над ошибками и затем заново написать другой вариант контрольной работы, предложенный преподавателем. Линейная регрессионная модель для случая одной факторной переменной. Эти наблюдения можно представить точками на плоскости с координатами x i , y i , получая так называемую диаграмму рассеяния. Такого рода кривую называют эмпирической или аппроксимирующей кривой. Весьма часто тип эмпирической кривой определяется экспериментальными или теоретическими соображениями исходя из законов экономической теории , в противном случае выбор кривой осуществить довольно трудно. Иногда точки на диаграмме рассеяния располагаются таким образом, что не наблюдается никакого их группирования, и, соответственно, нет никаких оснований предполагать наличие в наблюдениях какой-либо взаимозависимости. Модель в этом случае имеет вид. Здесь e i являются вертикальными уклонениями точек x i , y i от аппроксимирующей прямой. Вопрос о нахождении формулы зависимости можно ставить после положительного ответа на вопрос о существования такой зависимости, но эти два вопроса можно решать и одновременно. Для ответа на поставленные вопросы существуют специальные методы и, соответственно, показатели, значения которых определенным образом свидетельствуют о наличии или отсутствии линейной связи между переменными. Такими показателями являются коэффициент корреляции величин Х и Y, а также коэффициенты линейной регрессии a 0 и a 1 , их стандартные ошибки и t-статистики, по значениям которых проверяется гипотеза об отсутствии связи величин Х и Y. Угловой коэффициент a 1 прямой линии регрессии Y на X называют коэффициентом регрессии Y на X и обозначают r yx. Верхняя черта, как это принято в теории вероятностей и математической статистике, означает среднее значение выборочной совокупности, в данном случае. Коэффициент корреляции измеряет силу тесноту линейной связи между Y и X. Он является безразмерной величиной, не зависит от выбора единиц измерения обеих переменных. Коэффициент корреляции будет положительным, если зависимость переменных Х и Y прямо пропорциональная, и отрицательным, — если обратно пропорциональная. При близости к нулю коэффициента корреляции, например, величин уровней инфляции и безработицы что имело место фактически в экономике США в х — х годах нужно не говорить сразу о независимости этих показателей, а попытаться построить более сложную не линейную модель их связи. Если формула 1 линейна, то речь идет о линейной регрессии. Формула статистической связи двух переменных называется парной регрессией , зависимость от нескольких переменных — множественной регрессией. Например, Кейнсом была предложена линейная модель зависимости частного потребления С от располагаемого дохода Х: В случае парной линейной регрессии имеется только один объясняющий фактор х и линейная регрессионная модель записывается в следующем виде:. Иначе говоря, надежность оценки при увеличении выборки растет;. В англоязычной литературе они называются BLUE Best Linear Unbiased Estimators — наилучшие линейные несмещенные оценки. Линейной связи между признаками нет, но какая-то связь есть, причем весьма существенная. Диаграмма рассеяния и прямая линия регрессии построены на рис. В кружках проставлены n yx. Необходимые данные для расчета модели сведем в табл. Нам нужно решить систему из трех линейных уравнений с тремя неизвестными и найти значения коэффициентов модели а 0 , а 1 и а 2. Подставляя в данную систему найденные числовые данные, получим систему. Для того чтобы решить данную систему уравнений методом Крамера, найдем сначала значение определителя основной матрицы. Этот определитель определяется равенством. Теперь мы можем найти значения коэффициентов модели а 0 , а 1 и а 2. Щелкните по кнопке ОК;. Построение линейной многофакторной модели производится с помощью инструментов пакета анализа данных Корреляция. Отношение Атаульфа к Римской империи. Изд-во АПН СССР, Последнее изменение этой страницы: Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии. КРАТКИЙ КУРС ЛЕКЦИЙ 1. Соотношения между экономическими переменными. Регрессионные модели как инструмент анализа и прогнозирования экономических явлений. Линейные однофакторные регрессионные модели эконометрики. Регрессия по эмпирическим выборочным данным и теоретическая регрессия. Экономическая интерпретация параметров линейного уравнения регрессии. Измерение и интерпретация случайной составляющей. Линейная модель множественной регрессии 3. Обоснование и отбор факторов при построении множественной регрессии. Линейная регрессионная модель со многими переменными. Оценка и интерпретация параметров. Описание связей между макроэкономическими переменными. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация 4. Мультипликативные модели регрессии и их линеаризация. Полиномиальная и кусочно- полиномиальная регрессия. Экспоненциальная и степенная регрессии 4. Формирование нелинейных регрессионных моделей на компьютере с помощью ППП Excel 5. Оценка качества эконометрических регрессионных моделей и прогнозирование на их основе. Доверительные интервалы для коэффициентов: Проверка статистических гипотез о значениях коэффициентов 5. Проверка значимости параметров линейной регрессии и подбор модели с использованием f -критериев 5. Проверка значимости и подбор модели с использованием коэффициентов детерминации. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. Обобщенный метод наименьших квадратов. Выявление тренда в динамических рядах экономических показателей. Моделирование сезонных и циклических колебаний. Задачи экономического анализа, решаемые на основе регрессионных эконометрических моделей 7. Измерение тесноты связи между результативным и факторными признаками. Анализ влияния отдельных факторных признаков на результативный признак. Практикум Контрольные вопросы к зачету по дисциплине Задания к контрольной работе Приложения Список рекомендуемой литературы. Формирование линейных однофакторных регрессионных моделей. Формирование нелинейных моделей регрессии. Расчет оценки качества конкретных регрессионных моделей и построение доверительного интервала прогноза. Формирование линейных и нелинейных моделей регрессии при анализе временных рядов. Решение задач экономического анализа на основе регрессионных эконометрических моделей. Формирование систем эконометрических уравнений для решения конкретных задач экономики.
/ МРОСРС (Ч1) Современные проблемы экономической науки (Экономика (БиБД МВКО)) маг 2014
Jcb 3cx 14m2wm технические характеристики
Место и роль экономической науки в постиндустриальном обществе
Расписание электричек нижний новгород шпалозавод
Экономическая теория и реальность
Как снимали клип наверно потому что
/ Современные проблемы экономической науки
Управлению прибылью и рентабельностью предприятия
Современные проблемы экономической науки.
Тест обществознание 10 класс человек и общество
Экономическая теория и реальность
/ Современные проблемы экономической науки
/ МРОСРС (Ч1) Современные проблемы экономической науки (Экономика (БиБД МВКО)) маг 2014
Карта липецкой области с селами
/ МРОСРС (Ч1) Современные проблемы экономической науки (Экономика (БиБД МВКО)) маг 2014
Признаки противоправного поведения