1. Решебник По Русскому 8 Класс
2. Практикум По Эконометрике Елисеева Решебник Онлайн
3. Решебник По Алгебре 8 Кл
4. Решебник По Физике 8 Класс

Задание 2 Исследуя спрос на телевизоры марки N, аналитический отдел компании ABC по данным, собранным по 19 торговым точкам компании, выявил следующую зависимость: lny =10,5 - 0,8lnx + ε, (2,5) (-4,0) где y– объем продаж телевизоров марки N в отдельной торговой точке; x- средняя цена телевизора в данной торговой точке; в скобках приведены фактические значения t-критерия Стьюдента для параметров уравнения регрессии. Задание: До проведения этого исследования администрация компании предполагала, что эластичность спроса по цене для телевизоров марки N составляет -0,9. Подтвердилось ли предположение администрации результатами исследования? №3 Для трех видов продукции А, В и С модели зависимости удельных постоянных расходов от объема выпускаемой продукции выглядят следующим образом:,. Определите коэффициенты эластичности по каждому виду продукции и поясните их смысл.

Сравните при x=1000 эластичность затрат для продукции В и С. Определите, каким должен быть объем выпускаемой продукции, чтобы коэффициенты эластичности для продукции В и С были равны. Пусть имеется следующая модель регрессии, характеризующая зависимость у от х: у = 8 – 7х + . Известно также, что rxy = -0,5; n = 20. Постройте доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели: а) с вероятностью 90%; б) с вероятностью 99%. Проанализируйте результаты, полученные в п.1, и поясните причины их различий.

Практикум по эконометрике елисеева решебник. Решебник практикум по теории статистики. Практикум по эконометрике: Учебное пособие. Елисеева Практикум — дополнение.

Изучается зависимость потребления материалов y от объема производства продукции x. По 20 наблюдениям были получены следующие варианты уравнения регрессии: 1. Y = 3 + 2 x + . Ln y = 2,5 + 0,2 ln x + , r2 = 0,68.

Ln Y = 1,1 + 0,8 ln X + , r2 = 0,69. Y = 3 + 1,5 X + 0,1 X2, r2 = 0,701 (3,0) (2,65) В скобках указаны фактические значения t-критерия Стъюдента. Определите коэффициент детерминации для 1-го уравнения. Запишите функции, характеризующие зависимость y от x во 2-м и 3-м уравнениях. Определите коэффициенты эластичности для каждого из уравнений.

Выберите наилучший вариант уравнения регрессии. Задание 1.6 По совокупности 30 предприятий торговли компании изучается зависимость между признаками: х - цена на товар А, тыс.

Разделы: Администрирование школы. В современном мире, в котором информационный поток обрушивающийся на человека настолько велик, что людям приходится прибегать к помощи разнообразной техники. Процесс компьютеризации необратим, остановить его ничто не может. База данных Школа курсовая: программа (интерфейс в Visual Basic и база данных Access) и пояснительная записка. Jul 16, 2015 - База данных Access Школа. Спроектировать базу данных, построить программу, обеспечивающую взаимодействие с ней в режиме диалога, для завуча школы. Nov 26, 2012 - Информатика. Главная Вход Регистрация. Среда,, 07:35, Приветствую Вас Гость| RSS. Менюшка сайта. Главная страница Каталог файлов Блог Обратная связь. Категории раздела. Мои Лабораторные [5]. База данных Школа [1]. Презентация и Урок [1]. База данных пример. В режиме конструктора создать форму «Пользовательский интерфейс», позволяющую работать с созданной базой данных. На форме отобразить. Разработать систему «Общеобразовательная школа», использующую БД и СУБД Access и отвечающую следующим требованиям: 1. Создать логическую.

Руб.; у – прибыль торгового предприятия, млн. При оценке регрессионной модели были получены следующие промежуточные результаты:;. Поясните, какой показатель корреляции можно определить по этим данным. Постройте таблицу дисперсионного анализа для расчета значения F-критерия Фишера. Сравните фактическое значение F-критерия с табличным. Сделайте выводы.

Зависимость среднемесячной производительности труда от возраста рабочих характеризуется моделью: y = a + bx + cx2. Её использование привело к результатам, представленным в таблице: 6. № п/п Производительность труда рабочих, тыс. Руб., у Фактическая Расчётная 1 12 10 2 8 10 3 13 13 4 15 14 5 16 15 6 11 12 7 12 13 8 9 10 9 11 10 10 9 9 Задание Оцените качество модели, определив ошибку аппроксимации, индекс корреляции и F-критерий Фишера.

Задание №1.8 Моделирование прибыли фирмы по уравнению привело к результатам, представленным в табл. Таблица 1.11 Порядковый номер квартала Прибыль фирмы, млн. Руб., у фактическая расчетная 1 10 11 2 12 11 3 15 17 4 17 15 5 18 20 6 11 11 7 13 14 8 19 16 Задание: Определите качество модели.

Для этого: а) определите ошибку аппроксимации; б) найдите показатель тесноты связи прибыли с исследуемым в модели фактором; в) рассчитайте F-критерий Фишера. Сделайте выводы. Задание №2.2 Для изучения рынка жилья в городе по данным о 46 коттеджах было построено уравнение множественной регрессии:;; (1,8) (0,54) (0,83) где - цена объекта, тыс. Долл.; - расстояние до центра города, км; - полезная площадь объекта, кв. М; - число этажей в доме, ед.; - коэффициент множественной детерминации. В скобках указаны значения стандартных ошибок для коэффициентов множественной регрессии.

Проверьте гипотезу о том, что коэффициент регрессии в генеральной совокупности равен нулю. Проверьте гипотезу о том, что коэффициент регрессии в генеральной совокупности равен нулю. Проверьте гипотезу о том, что коэффициент регрессии в генеральной совокупности равен нулю. Проверьте гипотезу о том, что коэффициенты регрессии, и в генеральной совокупности одновременно равны нулю (или, что коэффициент детерминации равен нулю). Поясните расхождение результатов, полученных в пп.1, 2 и 3, с результатами, полученными в п.4.

Задача №2.3 В результате исследования факторов, определяющих экономиче¬ский рост, по 73 странам получено следующее уравнение регрессии: = 1,4 –0,52 Р+ 0,175 S +11,16 I - 0,38 D - 4,75 In, R2 =0,60, (-5,9) (4,34) (3,91) (-0,79) (-2,7) где - темпы экономического роста (темпы роста среднедушевого ВВП в% к базисному периоду); Р - реальный среднедушевой ВВП,%; S - бюджетный дефицит,% к ВВП; I - объем инвестиций,% к ВВП; D - внешний долг,% к ВВП; In - уровень инфляции,%. В скобках указаны фактические значения t-критерия для коэффициентов множественной регрессии. Проверьте гипотезу о достоверности полученной модели в целом. До получения результатов этого исследования ваш однокурсник заключил с вами пари, что эмпирические результаты по данной мо¬дели докажут наличие обратной связи между темпами экономиче¬ского роста и объемом внешнего долга страны (% к ВВП).

Выиграл ли это пари ваш однокурсник? Поясните расхождение результатов, полученных в пп.1, 2 и 3, с результатами, полученными в п.4.Решение:1. Для значение t-критерия Стьюдента равно:. По таблице критических точек распределения Стьюдента при уровне значимости и степенях свободы находим:.

В силу, гипотезу отвергаем, то есть значимо отличается от 0.2. Для значение t-критерия Стьюдента равно:, и гипотеза принимается, то есть незначимо отличается от 0.3. Для значение t-критерия Стьюдента равно:, и гипотеза отвергается, то есть значимо отличается от 0.4. Значимость уравнения множественной регрессии в целом оценивают с помощью F-критерия Фишера.В нашем случае имеем: - коэффициент детерминации; - объем выборки; - число факторов. Тогда.По таблице критических точек F-распределения Фишера при уровне значимости и с тепенях свободы находим:.

В силу, гипотезу отвергаем, то есть значимо отличается от 0. Полученное уравнение в целом статистически значимо.5. В п.4 оценивается уравнение в целом. В п.1,2,3 оценивается фактически целесообразность включения в модель факторов. Включение в модель целесообразно, а - нет.

Модель в целом может быть статистически значимой, хотя некоторые коэффициенты регрессии могут быть при этом и незначимы ( то есть соответствующий им фактор незначим). Как в нашем случае - незначим.ЧАСТЬ 3 №4. Модель мультипликатора-акселератора:Ct=a1+b11Rt+b12Ct-1+ε1,It=a2+b21(Rt–Rt-1)+ε2,Rt=Ct+It,Где С – расходы на потребление;Y – доход;I – инвестиции;t – текущий период;t-1 – предыдущий период.Задание1. Применив необходимое и достаточное условие идентификации, определите, идентифицировано ли каждое из уравнений модели.2. Определите метод оценки параметров модели.3.

Запишите приведённую форму модели.Решение:1) Модель представляет собой систему одновременных уравнений. Проверим каждое ее уравнение на идентификацию. Модель включает три эндогенные переменные и две предопределенные (лаговые эндогенные) переменные - и.Проверим необходимое условие идентификации для уравнений модели.1 уравнение. Это уравнение включает две эндогенные переменные ( и ) и одну предопределенную переменную. Следовательно, число предопределенных переменных, не входящих в это уравнение, плюс 1, равно числу эндогенных переменных, входящих в уравнение:1 + 1 = 2. Уравнение точно идентифицируемо. Это уравнение включает одну эндогенную переменную - ( в данном уравнении не рассматривается как эндогенная переменная, так как она участвует в уравнении не самостоятельно, а вместе с переменной ) и одну предопределенную переменную ( рассматривается как предопределенная переменная).

Следовательно, число предопределенных переменных, не входящих в это уравнение, плюс 1 больше числа эндогенных переменных, входящих в уравнение: 1 + 1 1. Уравнение сверхидентифицируемо.3 уравнение.

Уравнение 3 представляет собой тождество, параметры которого известны. Необходимости в его идентификации нет.Проверим для каждого из уравнений достаточное условие идентификации. Автор24 - это фриланс-биржа. Все работы, представленные на сайте, загружены нашими пользователями, которые согласились с на ресурсе и обладают всеми необходимыми авторскими правами на данные работы.

Скачивая работу вы соглашаетесь с тем что она не будет выдана за свою, а будет использована исключительно как пример или первоисточник с обязательной ссылкой на авторство работы. Если вы правообладатель и считаете что данная работа здесь размещена без вашего разрешения - пожалуйста, заполните форму и мы обязательно удалим ее с сайта.

Определение эконометрики 1.1. Предмет эконометрики 1.2. Особенности эконометрического метода 1.3. Измерения в экономике Контрольные вопросы Глава 2. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях 2.1. Спецификация модели 2.2.

Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров 2.3. Оценка существенности параметров линейной регрессии и корреляции 2.4. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии 2.5. Нелинейная регрессия 2.6. Корреляция для нелинейной регрессии 2.7. Средняя ошибка аппроксимации Контрольные вопросы Глава 3. Множественная регрессия и корреляция 3.1.

Спецификация модели 3.2. Отбор факторов при построении множественной регрессии 3.3. Выбор формы уравнения регрессии 3.4. Оценка параметров уравнения множественной регрессии 3.5.

Частные уравнения регрессии 3.6. Множественная корреляция 3.7. Частная корреляция 3.8. Оценка надежности результатов множественной регрессии и корреляции 3.9. Фиктивные переменные во множественной регрессии 3.10. Предпосылки метода наименьших квадратов 3.11. Обобщенный метод наименьших квадратов Контрольные вопросы Глава 4.

Системы эконометрических уравнений 4.1. Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике 4.2. Структурная и приведенная формы модели 4.3. Проблема идентификации 4.4.

Оценивание параметров структурной модели 4.5. Применение систем эконометрических уравнений 4.6.

Путевой анализ Контрольные вопросы Глава 5. Моделирование одномерных временных рядов 5.1. Основные элементы временного ряда 5.2. Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры 5.3.

Моделирование тенденции временного ряда 5.4. Моделирование сезонных и циклических колебаний 5.5. Моделирование тенденции временного ряда при наличии структурных изменений Контрольные вопросы Глава 6.

Изучение взаимосвязей по временным рядам 6.1. Специфика статистической оценки взаимосвязи двух временных рядов 6.2. Методы исключения тенденции 6.3. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина — Уотсона 6.4. Оценивание параметров уравнения регрессии при наличии автокорреляции в остатках 6.5. Коинтеграция временных рядов Контрольные вопросы Глава 7.

Динамические эконометрические модели 7.1. Общая характеристика моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии 7.2. Интерпретация параметров моделей с распределенным лагом 7.3.

Изучение структуры лага и выбор вида модели с распределенным лагом. 7.3.1.

Лаги Алмон. 7.3.2. Метод Койка. 7.3.3.

Метод главных компонент 7.4. Модели адаптивных ожиданий и неполной корректировки 7.5. Оценка параметров моделей авторегрессии 7.6. Новые направления в анализе многомерных временных рядов Контрольные вопросы Карп Д.Б. «Эконометрика: основные формулы с комментариями». Учебно-методическое пособие. Владивосток, 2004.

М.: Издательство 'Экзамен', 2002. Предисловие Глава 1. Структура современной эконометрики 1.1. Эконометрика сегодня 1.2. Эконометрика = экономика + метрика 1.3. Структура эконометрики 1.4. Специфика экономических данных 1.5.

Нечисловые экономические величины 1.6. Статистика интервальных данных - научное направление на стыке метрологии и математической статистики 1.7. Эконометрические модели 1.8. Применения эконометрических методов 1.9. Эконометрика как область научно-практической деятельности 1.10.

Эконометрические методы в практической и учебной деятельности Цитированная литература Глава 2. Выборочные исследования 2.1.

Построение выборочной функции спроса 2.2. Маркетинговые опросы потребителей 2.3. Проверка однородности двух биномиальных выборок Цитированная литература Глава 3.

Основы теории измерений 3.1. Основные шкалы измерения 3.2. Инвариантные алгоритмы и средние величины 3.3.

Средние величины в порядковой шкале 3.4. Средние по Колмогорову Цитированная литература Глава 4. Статистический анализ числовых величин (непараметрическая статистика) 4.1. Часто ли распределение результатов наблюдений является нормальным? Неустойчивость параметрических методов отбраковки резко выделяющихся результатов наблюдений 4.3.

Непараметрическое доверительное оценивание характеристик распределения 4.4. О проверке однородности двух независимых выборок 4.5. Какие гипотезы можно проверять с помощью двухвыборочного критерия Вилкоксона? Состоятельные критерии проверки однородности для независимых выборок 4.7.

Методы проверки однородности для связанных выборок Цитированная литература Глава 5. Многомерный статистический анализ 5.1. Оценивание линейной прогностической функции 5.2. Основы линейного регрессионного анализа 5.3.

Решебник По Русскому 8 Класс

Основные понятия теории классификации 5.4. Эконометрика классификации Цитированная литература Глава 6. Эконометрика временных рядов 6.1. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация 6.2. Системы эконометрических уравнений 6.3.

Оценивание длины периоды и периодической составляющей 6.4. Метод ЖОК оценки результатов взаимовлияний факторов Цитированная литература Глава 7.

Эконометрический анализ инфляции 7.1. Определение индекса инфляции 7.2. Практически используемые потребительские корзины и соответствующие индексы инфляции 7.3. Свойства индексов инфляции 7.4. Возможности использования индекса инфляции в экономических расчетах 7.5. Динамика цен на продовольственные товары в Москве и Московской области Цитированная литература Глава 8. Статистика нечисловых данных 8.1.

Объекты нечисловой природы 8.2. Вероятностные модели конкретных видов объектов нечисловой природы 8.3. Структура статистики объектов нечисловой природы 8.4. Законы больших чисел и состоятельность статистических оценок в пространствах произвольной природы 8.5. Непараметрические оценки плотности в пространствах произвольной природы Цитированная литература Глава 9. Статистика интервальных данных 9.1.

Основные идеи статистики интервальных данных 9.2. Примеры статистического анализа интервальных данных 9.3. Статистика интервальных данных и оценки погрешностей характеристик финансовых потоков инвестиционных проектов Цитированная литература Глава 10. Проблемы устойчивости эконометрических процедур 10.1.

Общая схема устойчивости 10.2. Робастность статистических процедур 10.3. Устойчивость по отношению к объему выборки 10.4. Устойчивость по отношению к горизонту планирования Цитированная литература Глава 11. Эконометрические информационные технологии 11.1. Проблема множественных проверок статистических гипотез 11.2. Проблемы разработки и обоснования статистических технологий 11.3.

Методы статистических испытаний (Монте-Карло) и датчики псевдослучайных чисел 11.4. Методы размножения выборок (бутстреп-методы) 11.5.Эконометрика в контроллинге Цитированная литература Глава 12.

Эконометрические методы проведения экспертных исследований и анализа оценок экспертов 12.1. Примеры процедур экспертных оценок 12.2. Основные стадии экспертного опроса 12.3. Подбор экспертов 12.4.

О разработке регламента проведения сбора и анализа экспертных мнений 12.5. Методы средних баллов 12.6. Метод согласования кластеризованных ранжировок 12.7.

Математические методы анализа экспертных оценок Цитированная литература Глава 13. Эконометрические методы управления качеством и сертификации продукции 13.1. Основы статистического контроля качества продукции 13.2. Асимптотическая теория одноступенчатых планов статистического контроля 13.3. Некоторые практические вопросы статистического контроля качества продукции и услуг 13.4. Всегда ли нужен контроль качества продукции? Статистический контроль по двум альтернативным признакам и метод проверки их независимости по совокупности малых выборок 13.6.

Эконометрика качества и сертификация Цитированная литература Глава 14. Эконометрика прогнозирования и риска 14.1. Методы социально-экономического прогнозирования 14.2. Основные идеи технологии сценарных экспертных прогнозов 14.3. Различные виды рисков 14.4. Подходы к управлению рисками Цитированная литература Глава 15. Современные эконометрические методы 15.1.

О развитии эконометрических методов 15.2. Точки роста 15.3. О некоторых нерешенных вопросах эконометрики и прикладной статистики 15.4.

Высокие статистические технологии и эконометрика Цитированная литература Приложение 1. Приложение 2. Приложение 3. Приложение 4. Скачать формат zip Практикум по эконометрике - Елисеева И.И. Учебное пособие.

«Финансы и статистика», 2003 - 192. ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ И КОРРЕЛЯЦИЯ 1.1. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ 1.2. РЕШЕНИЕ ТИПОВЫХ ЗАДАЧ 1.3. РЕАЛИЗАЦИЯ ТИПОВЫХ ЗАДАЧ НА КОМПЬЮТЕРЕ 1.4. КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ И КОРРЕЛЯЦИЯ 2.1.

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ 2.2. РЕШЕНИЕ ТИПОВЫХ ЗАДАЧ 2.3. РЕАЛИЗАЦИЯ ТИПОВЫХ ЗАДАЧ НА КОМПЬЮТЕРЕ 2.4. КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ СИСТЕМА ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ 3.1. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ 3.2.

РЕШЕНИЕ ТИПОВЫХ ЗАДАЧ 3.3. КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ В ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ 4.1. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ 4.2.

РЕШЕНИЕ ТИПОВЫХ ЗАДАЧ 4.3. РЕАЛИЗАЦИЯ ТИПОВЫХ ЗАДАЧ НА КОМПЬЮТЕРЕ 4.4. КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ СТАТИСТИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ТАБЛИЦЫ Таблица значений F-критерия Фишера при уровне значимости α = 0,05 Критические значения t-критерия Стьюдента при уровне значимости 0,10,0,05,0,01 (двухсторонний) Критические значения корреляции для уровневой значимости 0,05 и 0,01 Значения статистик Дарбина - Уотсона d Ld U при 5%-ном уровне значимости Шанченко, Н. Лекции по эконометрике: учебное пособие / Ульяновск: УлГТУ, 2008.

Предмет и методы эконометрики 1.1. Предмет и методы эконометрики 1.2.

Характеристика взаимосвязей 1.3. Основные этапы построения эконометрической модели 1.4.

Выбор вида эконометрической модели 1.5. Методы отбора факторов 1.6. Оценка параметров моделей 1.7. Примеры эконометрических моделей Контрольные вопросы.

Парный регрессионный анализ 2.1. Понятие парной регрессии 2.2.

Построение уравнения регрессии 2.2.1. Постановка задачи 2.2.2. Спецификация модели 2.3.

Оценка параметров линейной парной регрессии 2.4. Оценка параметров нелинейных моделей 2.5. Качество оценок МНК линейной регрессии. Теорема Гаусса-Маркова 2.6.

Проверка качества уравнения регрессии. F-критерий Фишера 2.7. Коэффициенты корреляции. Оценка тесноты связи 2.8. Точность коэффициентов регрессии.

Проверка значимости 2.9. Точечный и интервальный прогноз по уравнению линейной регрессии 2.10. Коэффициент эластичности Контрольные вопросы 3. Множественный регрессионный анализ 3.1. Понятие множественной регрессии 3.2. Отбор факторов при построении множественной регрессии 3.2.1. Требования к факторам 3.2.2.

Мультиколлинеарность 3.3. Выбор формы уравнения регрессии 3.4. Оценка параметров уравнения линейной множественной регрессии 3.5. Качество оценок МНК линейной множественной регрессии. Теорема Гаусса-Маркова 3.6.

Проверка качества уравнения регрессии. F-критерий Фишера 3.7. Точность коэффициентов регрессии. Доверительные интервалы 3.8. Частные уравнения регрессии.

Частная корреляция 3.9. Обобщенный метод наименьших квадратов.

Гетероскедастичность 3.9.1. Обобщенный метод наименьших квадратов 3.9.2. Обобщенный метод наименьших квадратов в случае гетероскедастичности остатков 3.10. Проверка остатков регрессии на гетероскедастичность 3.11.

Построение регрессионных моделей при наличии автокорреляции остатков 3.12. Регрессионные модели с переменной структурой. Фиктивные переменные 3.12.1. Фиктивные переменные 3.12.2. Тест Чоу 3.11. Проблемы построения регрессионных моделей Контрольные вопросы 4.

Практикум По Эконометрике Елисеева Решебник Онлайн

Системы эконометрических уравнений 4.1. Структурная и приведенная формы модели 4.2. Оценка параметров структурной формы модели 4.3. Косвенный метод наименьших квадратов 4.4. Двухшаговый метод наименьших квадратов 4.5. Трехшаговый метод наименьших квадратов Контрольные вопросы 5. Моделирование одномерных временных рядов и прогнозирование 5.1.

Составляющие временного ряда 5.2. Автокорреляция уровней временного ряда 5.3. Моделирование тенденции временного ряда 5.3.1. Методы определения наличия тенденции 5.3.2. Сглаживание временного ряда по методу скользящей средней 5.3.3. Метод аналитического выравнивания 5.3.4.

Выбор вида тенденции 5.3.5. Оценка адекватности и точности модели тенденции 5.4. Моделирование периодических колебаний 5.4.1. Выделение периодической компоненты по методу скользящей средней 5.4.2. Моделирование сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных 5.4.3 Моделирование сезонных колебаний с помощью гармонического анализа 5.5.

Прогнозирование уровней временного ряда на основе кривых роста 5.5.1. Метод аналитического выравнивания 5.6. Адаптивные модели прогнозирования 5.6.1. Понятие адаптивных методов прогнозирования 5.6.2.

Экспоненциальное сглаживание 5.6.3. Использование экспоненциальной средней для краткосрочного прогнозирования 5.6.4. Адаптивные полиномиальные модели 5.7.

Исследование взаимосвязи двух временных рядов 5.8. Коинтеграция временных рядов Контрольные вопросы 6. Линейные модели стохастических процессов 6.1. Стационарные стохастические процессы 6.1.1. Основные понятия 6.1.2. Параметрические тесты стационарности 6.1.3. Непараметрические тесты стационарности 6.2.

Линейные модели стационарных временных рядов. Процессы ARMA 6.2.1. Модели авторегрессии (AR) 6.2.2. Модели скользящего среднего (MA) 6.2.3.

Модели авторегрессии-скользящего среднего (ARMA) 6.3. Автокорреляционные функции 6.3.1.

Автокорреляционная функция 6.3.2. Частная автокорреляционная функция 6.4.

Прогнозирование ARMA-процессов 6.4.1. AR-процессы 6.4.2.

MA-процессы 6.4.3. ARMA-процессы 6.5. Нестационарные интегрируемые процессы 6.5.1.

Нестационарные стохастические процессы. Нестационарные временные ряды 6.5.2. Тесты Дики-Фуллера 6.5.3. Модификации теста Дики-Фуллера для случая автокорреляции 6.5.4. Метод разностей и интегрируемость 6.6. Модели ARIMA 6.6.1. Определение и идентификация модели 6.6.2.

Прогнозирование ARIMA-процессов Контрольные вопросы 7. Динамические эконометрические модели 7.1. Общая характеристика динамических моделей 7.2. Модели с распределенным лагом 7.2.1. Оценка параметров модели с распределенным лагом методом Койка 7.2.2.

Оценка параметров модели с распределенным лагом методом Алмон 7.2.3. Интерпретация параметров 7.3. Модели авторегрессии 7.3.1. Интерпретация параметров 7.3.2.

Оценка параметров моделей авторегрессии 7.4. Модель частичной корректировки 7.5.

Решебник По Алгебре 8 Кл

Модель адаптивных ожиданий Контрольные вопросы 8. Информационные технологии эконометрических исследований 8.1. Электронные таблицы Excel 8.2.

Статистический пакет общего назначения STATISTICA 8.3. Эконометрические программные пакеты.

Решебник По Физике 8 Класс

Matrixer 5.1 8.4. Анализ временных рядов в системе ЭВРИСТА Контрольные вопросы Глоссарий Приложения 1. Нормированная функция Лапласа 2.

Значения критических уровней t?,k для распределения Стьюдента 3. Значения F-критерия Фишера на уровне значимости?

Значения F-критерия Фишера на уровне значимости? Значения X2a;k критерия Пирсона 6. Значения статистик Дарбина-Уотсона dL dU 7. Критические значения f-критерия для DF-, ADF- и РР-тестов, рассчитанные по Маккиннону 8. Критические значения коинтеграционного ADF-критерия Библиографический список Интернет-ресурсы.