Взаимосвязь эконометрики с экономической теорией, статистикой и экономико-математическими методами

Все темы данного раздела:

Области применения эконометрических моделей
Области применения эконометрических моделей напрямую связаны с целями эконометрического моделирования, основными из которых являются: 1) прогноз экономических и социально-экономичес

Методологические вопросы построения эконометрических моделей
В любой эконометрической модели, в зависимости от конечных прикладных целей ее использования все участвующие в ней переменные подразделяются на: - экзогенные переменные, зада

Основные цели и задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа
Рассмотрим некоторый экономический объект (процесс, явление, систему) и выделим только две переменные, характеризующие объект. Обозначим переменные буквами Y и X. Будем предполагать,

Постановка задачи регрессии
Поставим задачу регрессии Y на X. Пусть мы располагаем n парами выборочных наблюдений над двумя переменными X и Y:

Парная регрессия и метод наименьших квадратов
Будем предполагать в рамках модели (2.2) линейную зависимость между двумя переменными Y и X. Т.е. имеем модель парной регрессии в виде: Yi =a+

Коэффициент корреляции, коэффициент детерминации, корреляционное отношение
Для трактовки линейной связи между двумя переменными акцентируют внимание на коэффициенте корреляции. Пусть имеется выборка наблюдений (Xi, Yi), i

Оценка статистической значимости регрессии
Перейдем к вопросу о том, как отличить "хорошие" оценки МНК от "плохих". Конечно, предполагается, что существуют критерии качества рассчитанной линии регрессии. Перечис

Интерпретация уравнения регрессии
Проанализируем, какую информацию дает нам оцененное уравнение регрессии (2.6), т.е. поставим вопрос об интерпретации (содержательном объяснении) коэффициентов уравнения. Во-первых,

Предположения модели
Пусть мы располагаем выборочными наблюдениями над k переменными Yi и , j=1,..., k,

Методом наименьших квадратов
Применяя к (3.1) с учетом (3.2)-(3.5) МНК, получаем из необходимых условий минимизации функционала: , т.

Парная и частная корреляция в КЛММР
В случаях, когда имеется одна независимая и одна зависимая переменные, естественной мерой зависимости (в рамках линейного подхода) является выборочный (парный) коэффициент корреляции между ними.

И множественный коэффициент детерминации
Множественный коэффициент корреляции используется в качестве меры степени тесноты статистической связи между результирующим показателем (зависимой переменной) y и набором объясняющих

Оценка качества модели множественной регрессии
Проверка качества модели множественной регрессии может быть осуществлена с помощью дисперсионного анализа. Как уже было отмечено (см. 2.5), сумма квадратов отклонений от среднего в выборке

Мультиколлинеарность и методы ее устранения
Одним из важнейших этапов построения регрессии является отбор факторов , j=1,..., k, i=1,2,…,n

Спецификация уравнения регрессии и ошибки спецификации
  При построении эконометрической модели исследователь специфицирует составляющие ее соотношения, выбирает переменные, входящие в эти соотношения, а также определяет вид математическо

Обобщенный метод наименьших квадратов
Обобщим КЛММР вида (3.1). Пусть по-прежнему мы располагаем выборочными наблюдениями над k переменными Yi и

С гетероскедастичными остатками
Довольно часто при построении регрессии анализируемые объекты неоднородны, например, при исследовании структуры потребления домохозяйств естественно ожидать, что колебания в структуре будут выше дл

Проверка гомоскедастичности дисперсии по критерию Бартлетта
Y Ошибка ei ei2 Y Ошибка ei ei

С автокорреляцией остатков
Вернемся еще раз к предположению (3.3). Из него, в частности, следует, что ковариации случайной ошибки для разных наблюдений равны нулю. Если к тому же случайные ошибки распределены нормально, то э

Фиктивные переменные. Тест Чоу
Факторы (объясняющие переменные), применяемые в задаче регрессии до сих пор, принимали значения из некоторого непрерывного интервала. Иногда может понадобиться ввести в модель переменные, значения

Данные для расчета модели с фиктивной переменной
X

Специфика временных рядов
Часто исследователь имеет дело с данными в виде временных рядов. Совокупность наблюдений анализируемой величины

Проверка гипотезы о существовании тренда
Для выявления факта наличия или отсутствия неслучайной составляющей f(t), то есть для проверки гипотезы о существовании тренда - Н0: Еy(t

Аналитическое выравнивание временных рядов, оценка параметров уравнения тренда
Метод обработки временных рядов, целями которого является устранение случайных колебаний и построение аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от времени – тренда, называется

Метод последовательных разностей
Часто при аналитическом выравнивании ряда используется модель тренда в виде полинома. Для определения порядка аппроксимирующего полинома в этом случае выделения тренда широко используется

Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда
Простейшим подходом к моделированию временных рядов, содержащих сезонные колебания, является построение аддитивной или мультипликативной моделей временного ряда. Выбор одной из этих моделе

Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация
Модели авторегрессии порядка p (AutoRegressive - AR(p) models). Достаточно часто экономические показатели, представлен

Тестирование стационарности временного ряда
Как было отмечено выше, стационарные временные ряды имеют следующие отличительные черты: значения ряда колеблются вокруг постоянного среднего значения с постоянной дисперсией, которая не зависит от

Эконометрический анализ взаимосвязанных временных рядов
Коинтеграция и мнимая регрессия. Рассмотрим два временных ряда yt и xt. Предположим, что оба ряда имеют единичные корни, то есть

Библиографический список
  1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998. 1022 с. 2. Джонстон Дж. Эконометрические методы.- М.: Статис