Тема 2. Двумерная регрессиивная модель

ВЯТСКИЙ

СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ

ИНСТИТУТ

 

 

Кафедра математики

 

ЭКОНОМЕТРИКА

 

 

Учебно-методические рекомендации

по самостоятельной работе студентов

 

Киров

 

Печатается по решению кафедры математики, протокол № 8 от 05.05.2008 г.

 

 

Эконометрика:Учебно-методические рекомендации по самостоятельной работе студентов/Составитель М.Ю. Здоровенко. - Киров: ВСЭИ, 2008.–20 с.

 

Учебно-методические рекомендации по Эконометрике содержат учебную программу, методические указания к теоретическим и практическим заданиям, образцы решения некоторых задач эконометрики, варианты контрольных работ, вопросы к экзамену (зачету), список литературы и справочные таблицы.

 

© Вятский социально-экономический институт,

(ВСЭИ) 2008

 

 

Введение

 

 

Учебная программа дисциплины «Эконометрика» составлена в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования второго поколения.

«Эконометрика» является дисциплиной федерального компонента цикла общих математических и естественнонаучных дисциплин.

Эконометрика решает важные познавательные и аналитические задачи, она позволяет получать количественные характеристики и закономерности развития массовых явлений социально – экономической жизни общества.

Без эконометрики невозможны исследования закономерностей развития общественных явлений, управление экономикой, оценка эффективности, прогнозирование в экономике.

Цель преподавания курса – дать студентам научное представление о методах, моделях и приемах, позволяющих получать количественные выражения для закономерностей экономической теории на базе экономической статистики с использованием математико-статистического инструментария.

Задача курса – Студенты должны усвоить методы количественной оценки социально-экономических процессов, научиться содержательно интерпретировать формальные результаты.

 

 

Программа курса

 

Тема 1. Введение

Определение, цели и задачи эконометрики. Модели, типы моделей, типы данных. Эконометрический метод.

 

Тема 2. Двумерная регрессиивная модель

Классическая линейная модель парной регрессии. Условия модели. Подгонка кривой. Метод наименьших квадратов (МНК). Линия регрессии. Постановка задачи. Уравнение в отклонениях. Геометрическая интерпретация. Матричная форма записи. Свойства оценок МНК. Свойства ошибок МНК. Теорема Гаусса-Маркова Показатели качества регрессии. Дисперсионый анализ. Статистика R² Оценка дисперсии ошибок S² и МНК- оценок и . Проверка основных статистических гипотез. Доверительные интервалы и доверительные области. F– статистика. Оценка максимального правдоподобия коэффициентов регрессии.