Базовые компоненты эконометрики - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Базовые компоненты эконометрики, слайд №1

Базовые компоненты эконометрики, слайд №2

Базовые компоненты эконометрики, слайд №3

Базовые компоненты эконометрики, слайд №4

Базовые компоненты эконометрики, слайд №5

Базовые компоненты эконометрики, слайд №6

Базовые компоненты эконометрики, слайд №7

Базовые компоненты эконометрики, слайд №8

Базовые компоненты эконометрики, слайд №9

Базовые компоненты эконометрики, слайд №10

Базовые компоненты эконометрики, слайд №11

Базовые компоненты эконометрики, слайд №12

Базовые компоненты эконометрики, слайд №13

Базовые компоненты эконометрики, слайд №14

Базовые компоненты эконометрики, слайд №15

Базовые компоненты эконометрики, слайд №16

Базовые компоненты эконометрики, слайд №17

Базовые компоненты эконометрики, слайд №18

Базовые компоненты эконометрики, слайд №19

Базовые компоненты эконометрики, слайд №20

Базовые компоненты эконометрики, слайд №21

Базовые компоненты эконометрики, слайд №22

Базовые компоненты эконометрики, слайд №23

Базовые компоненты эконометрики, слайд №24

Базовые компоненты эконометрики, слайд №25

Базовые компоненты эконометрики, слайд №26

Базовые компоненты эконометрики, слайд №27

Базовые компоненты эконометрики, слайд №28

Базовые компоненты эконометрики, слайд №29

Базовые компоненты эконометрики, слайд №30

Базовые компоненты эконометрики, слайд №31

Базовые компоненты эконометрики, слайд №32

Базовые компоненты эконометрики, слайд №33

Базовые компоненты эконометрики, слайд №34

Базовые компоненты эконометрики, слайд №35

Базовые компоненты эконометрики, слайд №36

Базовые компоненты эконометрики, слайд №37

Базовые компоненты эконометрики, слайд №38

Базовые компоненты эконометрики, слайд №39

Базовые компоненты эконометрики, слайд №40

Базовые компоненты эконометрики, слайд №41

Базовые компоненты эконометрики, слайд №42

Базовые компоненты эконометрики, слайд №43

Базовые компоненты эконометрики, слайд №44

Базовые компоненты эконометрики, слайд №45

Базовые компоненты эконометрики, слайд №46

Базовые компоненты эконометрики, слайд №47

Базовые компоненты эконометрики, слайд №48

Базовые компоненты эконометрики, слайд №49

Базовые компоненты эконометрики, слайд №50

Базовые компоненты эконометрики, слайд №51

Базовые компоненты эконометрики, слайд №52

Базовые компоненты эконометрики, слайд №53

Базовые компоненты эконометрики, слайд №54

Базовые компоненты эконометрики, слайд №55

Базовые компоненты эконометрики, слайд №56

Базовые компоненты эконометрики, слайд №57

Базовые компоненты эконометрики, слайд №58

Базовые компоненты эконометрики, слайд №59

Базовые компоненты эконометрики, слайд №60

Базовые компоненты эконометрики, слайд №61

Базовые компоненты эконометрики, слайд №62

Базовые компоненты эконометрики, слайд №63

Базовые компоненты эконометрики, слайд №64

Базовые компоненты эконометрики, слайд №65

Базовые компоненты эконометрики, слайд №66

Базовые компоненты эконометрики, слайд №67

Базовые компоненты эконометрики, слайд №68

Базовые компоненты эконометрики, слайд №69

Базовые компоненты эконометрики, слайд №70

Базовые компоненты эконометрики, слайд №71

Базовые компоненты эконометрики, слайд №72

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Базовые компоненты эконометрики. Доклад-сообщение содержит 72 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

«ЭКОНОМЕТРИКА» Илона Юловна Парик К.э.н. Доцент Кафедра статистики и эконометрики

Слайд 2

Описание слайда:

Основная литература Эконометрика: учебник / И.И. Елисеева [и др.]; под ред. И.И.Елисеевой. ‑ М.: Издательство Юрайт, 2012 Эконометрика : учеб. для студентов вузов по специальности 080601 "Статистика" и др. междисциплинар. специальностям / [И.И.Елисеева и др.] ; под ред. И.И.Елисеевой. - Москва: Проспект, 2011 Курышева С.В. Анализ временных рядов и прогнозирование: учебное пособие / С.В.Курышева, М.В. Боченина. – СПб. : Изд-во СПбГЭУ, 2014 Практикум по эконометрике: учеб. пособие / И.И.Елисеева, С.В.Курышева, Н.М.Гордеенко и др.; под ред. И.И.Елисеевой. ‑ 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2008

Слайд 3

Описание слайда:

Дополнительная литература Айвазян С.А. Методы эконометрики. ‑ М.: Инфра-М, 2010 Афанасьев В.Н., Юзбашев М. М. Анализ временных рядов и прогнозирование. – М.: Финансы и статистика, 2010 Доугерти К. Введение в эконометрику: Учебник. 2-е изд. / Пер. с англ. – М.: ИНФРА – М, 2007 Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный дисциплина: учебник. – М.: Дело, 2009 Чураков Е. П. Прогнозирование эконометрических временных рядов: учебник. ‑ М.: Финансы и статистика, 2008

Слайд 4

Описание слайда:

Рагнар Антон Киттиль Фриш (норв. Ragnar Anton Kittil Frisch) (1895-1973)

Слайд 5

Описание слайда:

1926 г. норвежский экономист Рагнар Фриш (1895-1973) предложил использовать термин «эконометрика» для обозначения самостоятельной отрасли научных исследований Развернутое определение эконометрики было дано Рагнаром Фришем во вступительной статье первого номера журнала "Эконометрика" в 1933 г.

Слайд 6

Описание слайда:

Эконометрика – это наука, которая дает конкретное количественное выражение общим (качественным) взаимосвязям экономических явлений и процессов, обусловленным экономической теорией

Слайд 7

Описание слайда:

БАЗОВЫЕ КОМПОНЕНТЫ ЭКОНОМЕТРИКИ

Слайд 8

Описание слайда:

На основе экономической теории разрабатываются концепции развития изучаемых процессов С помощью статистики эти процессы выражаются в статистических показателях Математико-статистические методы позволяют строить модели изучаемых процессов, оценивать их параметры, степень соответствия реальным данным и прогнозировать развитие изучаемого явления

Слайд 9

Описание слайда:

Главный инструмент эконометрики – эконометрическая модель, параметры которой оцениваются с помощью методов математической статистики

Слайд 10

Описание слайда:

Этапы построения эконометрической модели Теоретическое описание рассматриваемого экономического процесса с отражением существующих тенденций Сбор данных, анализ их качества Спецификация модели. Устанавливаются экзогенные (внешние) и эндогенные (внутренние) переменные, выявляются связи и соотношения, определяется вид модели исходя из соответствующей теории связи между переменными Оценка параметров модели Верификация модели, то есть проверка достоверности построенной модели Интерпретация результатов

Слайд 11

Описание слайда:

ПРИМЕНЕНИЕ ПАРНОЙ РЕГРЕССИИ В ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНЯХ Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии Оценка параметров уравнения парной линейной регрессии Показатели силы связи в моделях парной регрессии Показатели тесноты связи в моделях парной регрессии Статистическая оценка достоверности регрессионной модели Интервальная оценка параметров уравнения парной регрессии Использование модели парной регрессии для прогнозирования

Слайд 12

Описание слайда:

Задачи корреляционно-регрессионного анализа Измерение параметров уравнения, выражающего связь между признаками. Эта задача решается оценкой параметров уравнения регрессии Измерение тесноты связи между признаками. Данная задача решается показателей корреляции

Слайд 13

Описание слайда:

Виды функций, наиболее часто используемые в эконометрическом моделировании

Слайд 14

Описание слайда:

Методы выбора типа математической функции Аналитический метод (теоретический анализ связи рассматриваемого фактора и результата) Графический метод Экспериментальный метод

Слайд 15

Описание слайда:

Линеаризация нелинейных уравнений

Слайд 16

Описание слайда:

Оценка параметров уравнения парной линейной регрессии Для оценки параметров функций, линейных по параметрам, используется метод наименьших квадратов (МНК) МНК позволяет получить такие оценки параметров, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от теоретических минимальна:

Слайд 17

Описание слайда:

Оценка параметров уравнения парной линейной регрессии Для линейных и нелинейных уравнений, приводимых к линейным, решается следующая система относительно и :

Слайд 18

Описание слайда:

Формулы расчета параметров уравнения парной регрессии - свободный член уравнения регрессии (пересечение, intercept). Экономически не интерпретируется. - наклон линии регрессии (slope) или коэффициент регрессии. Он является мерой зависимости переменной от переменной . В линейном уравнении регрессии параметр является абсолютным показателем силы связи

Слайд 19

Описание слайда:

Линия регрессии

Слайд 20

Описание слайда:

Условия применения МНК Модель регрессии должна быть линейной по параметрам Значения ошибки (остатка)- случайные. Их изменение не образует определенной модели Число наблюдений должно быть больше числа оцениваемых параметров (в 5-6 раз) Значения переменной x не должны быть одинаковыми Изучаемая совокупность должна быть однородной Отсутствие взаимосвязи между фактором x и остатком Модель регрессии должна быть корректно специфицирована В модели не должно наблюдаться тесной взаимосвязи между факторами (условие для множественной регрессии)

Слайд 21

Описание слайда:

Пример

Слайд 22

Описание слайда:

Слайд 23

Описание слайда:

Линейная зависимость

Слайд 24

Описание слайда:

Слайд 25

Описание слайда:

Степенная зависимость

Слайд 26

Описание слайда:

Степенная зависимость

Слайд 27

Описание слайда:

Показатели силы связи в моделях парной регрессии Абсолютные. Показывают, на сколько единиц в среднем изменяется результативный признак при изменении факторного признака на одну единицу. В линейном уравнении параметр - абсолютный показатель силы связи Относительные (коэффициенты эластичности). Показывают, на сколько процентов в среднем изменяется результативный признак при изменении факторного признака на один процент

Слайд 28

Описание слайда:

Абсолютные и относительные показатели силы связи для основных видов функций

Слайд 29

Описание слайда:

Продолжение примера С увеличением инвестиций в основной капитал на 1 тыс. руб. ВРП на душу населения возрастает в среднем на 2,354 тыс. руб.

Слайд 30

Описание слайда:

Продолжение примера Линейная функция: Степенная функция:

Слайд 31

Описание слайда:

Показатели тесноты связи в моделях парной регрессии Коэффициент детерминации показывает долю вариации (дисперсии) результативного признака, объясняемую регрессией, в общей вариации результата

Слайд 32

Описание слайда:

Слайд 33

Описание слайда:

Правило сложения дисперсий - общая сумма квадратов отклонений (total sum of squares) - факторная сумма квадратов отклонений (sum of squares due to regression) - остаточная сумма квадратов отклонений (sum of squares due to error)

Слайд 34

Описание слайда:

Коэффициент детерминации

Слайд 35

Описание слайда:

Коэффициент корреляции

Слайд 36

Описание слайда:

Шкала значений коэффициента (индекса) корреляции До 0,3 связь слабая 0,3-0,5 связь умеренная 0,5-0,7 связь заметная 0,7-0,9 связь высокая 0,9-1,0 связь весьма высокая, близкая к функциональной

Слайд 37

Описание слайда:

Свойства линейного коэффициента корреляции Это стандартизованный коэффициент регрессии Сравним для признаков, имеющих различные единицы измерения Если связь между y и x отсутствует, то ; если , это не всегда означает отсутствия связи (связь может быть нелинейной)

Слайд 38

Описание слайда:

Продолжение примера Линейная функция

Слайд 39

Описание слайда:

Продолжение примера Расчет остаточной суммы квадратов отклонений по линейной функции

Слайд 40

Описание слайда:

Продолжение примера Расчет теоретических значений результативного признака линейной функции

Слайд 41

Описание слайда:

Продолжение примера Расчет коэффициента детерминации для линейной функции

Слайд 42

Описание слайда:

Продолжение примера Расчет теоретических значений результативного признака степенной функции

Слайд 43

Описание слайда:

Продолжение примера Расчет остаточной суммы квадратов отклонений по степенной функции

Слайд 44

Описание слайда:

Продолжение примера Расчет показателей корреляции

Слайд 45

Описание слайда:

Статистическая проверка гипотез Статистической гипотезой называется предположение о свойстве генеральной совокупности, которое можно проверить, опираясь на данные выборки. Обозначается буквой H (лат. hypothesis)

Слайд 46

Описание слайда:

Статистическая оценка достоверности регрессионной модели Выдвигается H0 :r2 в генеральной совокупности Выдвигается H1: r2 в генеральной совокупности Определяется уровень значимости (1 минус доверительная вероятность) Рассчитывается критерий Фишера Определяется табличное значение критерия Фишера Фактическое значение сравнивается с табличным

Слайд 47

Описание слайда:

Критическая область – это область, попадание значения статистического критерия в которую приводит к отклонению H0 . Вероятность попадания значения критерия в эту область равна приятому уровню значимости (1 минус доверительная вероятность) Область допустимых значений - область, попадание значения статистического критерия в которую приводит к принятию нулевой гипотезы

Слайд 48

Описание слайда:

Оценка значимости уравнения регрессии Если F>Ftab. , то гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик отклоняется и признается статистическая значимость и надежность уравнения Если F

Слайд 49

Описание слайда:

Число степеней свободы (degrees of freedom - df) - число свободно варьируемых переменных

Слайд 50

Описание слайда:

Слайд 51

Описание слайда:

Продолжение примера Расчет критерия Фишера Для линейной функции: Для степенной функции:

Слайд 52

Описание слайда:

Таблица дисперсионного анализа

Слайд 53

Описание слайда:

Оценка качества модели на основе ошибки аппроксимации

Слайд 54

Описание слайда:

Продолжение примера Расчет ошибки аппроксимации для линейной функции

Слайд 55

Описание слайда:

Оценка значимости коэффициентов регрессии Выдвигается : коэффициент регрессии в генеральной совокупности равен 0 Выдвигается : коэффициент регрессии в генеральной совокупности не равен 0 Определяется уровень значимости Рассчитывается критерий Стьюдента Определяется табличное (критическое) значение критерия Стьюдента ttab. Фактическое значение сравнивается с табличным

Слайд 56

Описание слайда:

Если t>ttab., то отклоняется, то есть параметр не случайно отличается от нуля, и сформировался под влиянием систематически действующего фактора Если t

Слайд 57

Описание слайда:

Расчет критерия Стьюдента - случайная ошибка коэффициента регрессии

Слайд 58

Описание слайда:

Продолжение примера

Слайд 59

Описание слайда:

Продолжение примера

Слайд 60

Описание слайда:

Построение доверительных интервалов для коэффициентов регрессии

Слайд 61

Описание слайда:

Расчет показателей регрессии и корреляции с помощью пакета анализа в Excel Установка пакета анализа: Кнопка «Office» Параметры Excel Надстройки Надстройки Excel Перейти Пакет анализа После установки пакета анализа: Данные Анализ данных Регрессия

Слайд 62

Описание слайда:

Расчет показателей регрессии и корреляции с помощью пакета анализа в Excel В диалоговом окне «регрессия» задаются следующее параметры: -Входной интервал Y, - водится ссылка на диапазон ячеек, содержащий данные результативного признака Входной интервал X, - водится ссылка на диапазон ячеек, содержащий данные факторного признака -Если данные выделяются с названием граф, то устанавливается флажок метки -Параметры вывода: выходной интервал (вводится ссылка на любую свободную ячейку на данном рабочем листе); другой рабочий лист или другая рабочая книга -ОК

Слайд 63

Описание слайда:

Слайд 64

Описание слайда:

Использование модели парной регрессии для прогнозирования

Слайд 65

Описание слайда:

Слайд 66

Описание слайда:

95%-ый доверительный интервал

Слайд 67

Описание слайда:

Продолжение примера

Слайд 68

Описание слайда:

Продолжение примера

Слайд 69

Описание слайда:

Продолжение примера

Слайд 70

Описание слайда:

Свойства остатков Отсутствие связи между остатками и объясняющей переменной Отсутствие связи между остатками и предсказанными значениями Математическое ожидание остатков равно нулю Остатки имеют постоянную дисперсию. Дисперсия остатков равна единице. Постоянство дисперсии остатков называют гомоскедастичностью остатков. Если же дисперсия остатков непостоянна, то имеет место гетероскедастичность остатков Остатки не коррелированны между собой Остатки распределены по нормальному закону распределения