Эконометрика. Введение. Основные понятия - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №1

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №2

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №3

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №4

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №5

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №6

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №7

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №8

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №9

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №10

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №11

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №12

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №13

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №14

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №15

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №16

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №17

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №18

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №19

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №20

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №21

Эконометрика. Введение. Основные понятия, слайд №22

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Эконометрика. Введение. Основные понятия. Доклад-сообщение содержит 22 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 Введение. Основные понятия

Слайд 2

Описание слайда:

ЭКОНОМЕТРИКА Эконометрика – устанавливает и исследует количественные закономерности в экономике на основе методов математической статистики. Эконометрическая модель служит основой для экономического анализа и прогнозирования, дает возможность для принятия обоснованных экономических решений.

Слайд 3

Описание слайда:

Литература

Слайд 4

Описание слайда:

В эконометрике исследуются три основных класса моделей: 1) модели временных рядов 2) регрессионные модели с одним уравнением где – зависимая (объясняемая) переменная, – независимые (объясняющие) переменные, – параметры; 3) системы одновременных уравнений, где каждое уравнение может, кроме объясняющих переменных, включать в себя объясняемые переменные из других уравнений.

Слайд 5

Описание слайда:

Переменные в регрессионной модели делятся на два класса в зависимости от того, являются они или нет объектом объяснения. Эндогенные переменные (зависимые) определяется моделируемым явлением. Экзогенные переменные (независимые) входят в модель, но определяются независимо от нее.

Слайд 6

Описание слайда:

Эконометрические данные делят на два типа: 1. Перекрёстные (пространственные) данные (crоss-sectional data) – это данные, полученные для разных однотипных объектов и относящиеся к одному периоду времени (например, данные о курсах валют в определенный день по всем обменным пунктам); 2. Временные ряды (time series data) – это данные, характеризующие один и тот же объект в различные моменты времени.

Слайд 7

Описание слайда:

Основные понятия теории вероятностей случайное событие (А) случайная величина (Х) функция распределения F(x) числовые характеристики с/в случайный вектор ( )

Слайд 8

Описание слайда:

Основные числовые характеристики случайной величины X 1. Математическое ожидание для дискретной случайной величины: 2. Дисперсия случайной величины – стандартное отклонение

Слайд 9

Описание слайда:

Слайд 10

Описание слайда:

Числовые характеристики случайного вектора: Математическое ожидание Дисперсия случайного вектора – квадратная матрица V(X), составленная из коэффициентов ковариации компонент этого вектора

Слайд 11

Описание слайда:

Парный коэффициент корреляции Если X, Y – независимы, то :

Слайд 12

Описание слайда:

Основные понятия и задачи математической статистики - генеральная совокупность; выборка (выборочная совокупность); оценивание параметров; проверка гипотез; специальные распределения: - распределение, t- распределение Стьюдента, F- распределение Фишера

Слайд 13

Описание слайда:

Нормальный закон распределения (Гаусса) произвольная нормальная величина m = E(X), σ2 = V(X) стандартная нормальная величина

Слайд 14

Описание слайда:

Статистические оценки делятся на точечные и интервальные Свойства оценок (требования): несмещенность: состоятельность: оценка гарантирует приближение к истинному значению при эффективность: - минимальная из всех возможных оценок параметра

Слайд 15

Описание слайда:

Точечные оценки (выборочные статистики) Оценка математического ожидания – среднее значение признака: Оценка дисперсии признака: выборочная дисперсия: исправленная дисперсия:

Слайд 16

Описание слайда:

Точечные оценки (выборочные статистики) Оценка коэффициента корреляции: - связь сильная - связь слабая

Слайд 17

Описание слайда:

Проверка статистических гипотез основная (нулевая) гипотеза альтернативная гипотеза Задача: на основе наблюдений проверить нулевую гипотезу, т.е. принять её либо отвергнуть в пользу альтернативной гипотезы Процедура проверки гипотезы называется статистическим критерием (тестом).

Слайд 18

Описание слайда:

Слайд 19

Описание слайда:

Алгоритм проверки статистической гипотезы: на основании наблюдений вычисляется значение статистики ; при заданном уровне значимости находится критическая область (т. е. её критическая точка ); если (т. е. ), то гипотеза Н0 отвергается в пользу Н1; в противном случае принимается гипотеза Н0 .

Слайд 20

Описание слайда:

Ошибки проверки гипотез Ошибка 1-го рода: отвергнуть Н0, когда она верна (ложная тревога). Вероятность ошибки 1-го рода: или – уровень значимости 2) Ошибка 2-го рода: принять гипотезу Н0, когда верна гипотеза Н1. Вероятность: или

Слайд 21

Описание слайда:

Односторонние и двусторонние критические области Односторонняя: 2) Двусторонняя: (для симметричных распределений) Если распределение симметрично, то двусторонние критические точки связаны с односторонними критическими точками соотношением:

Слайд 22

Описание слайда:

p-value Для рассмотренных распределений статистики (нормальное, , Стьюдента, Фишера) можно использовать еще одну критическую величину: р-значение (значимость), р-value. Если найдено значение статистики , например, , то р-значение вычисляется как вероятность: а) – для симметричных распределений; б) – для несимметричных распределений. Очевидно, если р-значение , то .