Тема 3. Регрессионный анализ экономических данных. Парная линейная регрессия

Основные задачи регрессионного анализа. Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов (МНК). Обоснование МНК. Теорема Гаусса-Маркова. Вычисление методом наименьших квадратов коэффициентов парной линейной регрессии.

 

Тема 4. Анализ статистической значимости парной линейной регрессии

Анализ статистической значимости коэффициентов парной линейной регрессии. Дисперсия ошибок и дисперсии оценок. Оценка качества регрессии в целом. Коэффициент детерминации. Полная, объясненная и необъясненная сумма квадратов отклонений. Интерпретация и альтернативное представление коэффициента детерминации. Проверка гипотез в эконометрике. Проверка гипотез для парной линейной регрессии. Распределения Стъюдента и Фишера. Значимость коэффициентов линейной регрессии. Значимость коэффициента детерминации. Встроенные статистические функции MS Excel. Пакет анализа данных MS Excel.

 

Тема 5. Нелинейная парная регрессия, методы ее линеаризации

Нелинейные экономические зависимости. Нелинейная парная регрессия. Метод наименьших квадратов для полиномиальной (квадратичной) регрессии. Основные виды нелинейных регрессий: полиномиальная, экспоненциальная, степенная, логарифмическая. Преобразования переменных. Замена переменных, логарифмические преобразования. Корректность преобразования переменных (условия Гаусса-Маркова). Производственная функция Кобба-Дугласа в эконометрическом анализе национальной экономики.

 

Тема 6. Множественный регрессионные анализ.

Спецификация модели. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Выбор формы уравнения регрессии .Оценка параметров уравнения множественной регрессии. Интерпретация коэффициентов множественной регрессии. Мультиколлинеарность. Частная корреляция. Оценка надежности множественной регрессии и корреляции.

 

Тема 7. Эконометрический анализ динамических экономических процессов

Динамические экономические процессы. Трендовые модели. Основные виды трендов. Коэффициенты тренда по МНК в общем случае. Оценки линейного тренда. Прогноз динамических процессов. Сглаживание временных рядов. Методы сглаживания. Методы простой и взвешенной скользящей средней. Метод экспоненциального сглаживания. Адаптивная модель прогнозирования Брауна.