СОСТАВИЛ: К.Т.Н., ДОЦЕНТ

ДЖАВАТОВ Д.К.

МАХАЧКАЛА – 2008

Содержание

Введение.. 21

Тема 1. Предмет, задачи, критерии и принципы эконометрики.. 25

1.1. Предмет и задачи курса. 8

Тема 2. Корреляционный и регрессионный анализ – математический метод оценки взаимосвязей экономических явлений.. 11

2.1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях.. 11

2.1.1. Модель парной регрессии. Спецификация модели.. 11

2.1.2. Линейная регрессия сущность, оценка параметров. 14

2.1.3. Определение тесноты связи и оценка существенности уравнения регрессии.. 15

2.2. Нелинейная регрессия в экономике и ее линеаризация. 47

2.2.1. Виды нелинейных регрессионных моделей, расчет их параметров. 47

2.2.2. Оценка корреляции для нелинейной регрессии.. 49

2.3. Множественная регрессия и корреляция. 52

2.3.1. Множественная регрессия. Отбор факторов при построении ее модели. 52

2.3.2. Расчет параметров и характеристик модели множественной регрессии.. 55

2.3.3. Частные уравнения множественной регрессии. Индексы множественной и частной корреляции и их расчет... 57

2.3.4. Обобщённый метод наименьших квадратов. Гомоскедастичность и гетероскедастичность. 62

Тема 3. Информационные технологии в эконометрических исследованиях.. 66

Тема 4. Системы эконометрических уравнений.. 71

4.1. Понятие о системах эконометрических уравнений.. 71

4.2. Проблема идентификации модели.. 73

4.3. Методы оценки параметров одновременных уравнений.. 74

Тема 5. Методы и модели анализа динамики экономических процессов.. 77

5.1. Понятие экономических рядов динамики. Сглаживание временных рядов. 78

5.2. Автокорреляционная функция. Коррелограмма. 82

5.3. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона. 84

5.4. Моделирование тенденций временного ряда. Адаптивные модели прогнозирования. 86

Тема 6. Макро- и региональные эконометрические модели.. 90

6.1. Макроэконометрические модели.. 90

6.2. Сущность и особенности региональных эконометрических моделей.. 92

6.3. Филадельфийская модель региональной экономики.. 94

Тема 7. Моделирование динамических процессов.. 96

7.1. Характеристика моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии.. 96

7.2. Выбор вида модели с распределительным лагом.. 99

7.3. Модели адаптивных ожиданий и неполной корректировки.. 102

Приложения.. 105

1. Базовые понятия теории вероятностей.. 105

1.1. Вероятность. Случайная величина.. 105

1.2. Числовые характеристики случайных величин.. 107

1.3. Законы распределений случайных величин.. 108

2. Базовые понятия статистики.. 109

2.1. Генеральная совокупность и выборка.. 110

2.2. Вычисление выборочных характеристик.. 110

3.Статистические выводы: оценки и проверка гипотез. 111

4. Статистическая проверка гипотез. 113

Литература.. 115