на основании существующих между переменными связей (определяемых теоретически или эмпирически).
Под спецификацией модели понимают также совокупность предположений (гипотез) относительно её составляющих.
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Эконометрическая модель и её спецификация презентация
Содержание
- 1. Эконометрическая модель и её спецификация
- 2. Этапы эконометрического исследования Постановка проблемы Получение данных,
- 3. Тема 1. Парная связь. Парная линейная
- 4. Модель парной линейной регрессии Матричная форма
- 5. Основные гипотезы для регрессии Ошибки
- 6. Полученные при этих предпосылках
- 7. Оценка дисперсии коэффициентов регрессии b0, b1
- 8. Проверка значимости коэффициента регрессии 1
- 9. Аналогично проверяется более общая гипотеза:
- 10. Интервальный прогноз на основе парной линейной регрессии
- 11. Определение ошибок прогноза Уравнение регрессии можно записать
- 12. К ошибке линии регрессии необходимо
- 13. Нелинейная регрессия Регрессии, нелинейные по объясняющим переменным,
- 14. Степенная модель широко используется
- 15. Применение нелинейных функций 1. Парабола – при
- 16. Применение нелинейных функций 3. Степенная функция –
- 17. Измерение связи признаков в нелинейной регрессии
- 18. Проверка значимости нелинейной регрессии Критерий
Этапы эконометрического исследования Постановка проблемы Получение данных, анализ их качества Спецификация модели Оценка параметров модели Интерпретация результатов
Слайд 1Эконометрическая модель и её спецификация
Спецификация модели – формулировка конкретного вида модели
Слайд 2Этапы эконометрического исследования
Постановка проблемы
Получение данных, анализ их качества
Спецификация модели
Оценка параметров модели
Интерпретация
результатов
Слайд 3Тема 1. Парная связь.
Парная линейная регрессия
1) Связаны ли линейно Х,
Y?
2) Какова формула этой связи?
Проверка статистической значимости коэффициента корреляции:
Проверочная статистика:
2) Какова формула этой связи?
Проверка статистической значимости коэффициента корреляции:
Проверочная статистика:
Слайд 4Модель парной линейной регрессии
Матричная форма записи:
Применение МНК приводит к системе:
откуда
Слайд 5Основные гипотезы для регрессии
Ошибки
- случайные величины с математическим ожиданием
х - детерминированная величина (не случайная)
Гомоскедастичность:
Независимость: при
Нормальность:
х - детерминированная величина (не случайная)
Гомоскедастичность:
Независимость: при
Нормальность:
Слайд 6
Полученные при этих предпосылках
МНК-оценки являются несмещенными
и состоятельными и имеют наименьшую дисперсию в классе всех линейных несмещенных оценок.
Оценка дисперсии ошибок .
Так как , ,
то несмещённая оценка равна
Оценка дисперсии ошибок .
Так как , ,
то несмещённая оценка равна
Слайд 7Оценка дисперсии коэффициентов регрессии b0, b1
Cтандартная
ошибка оценки
коэффициента
регрессии:
Слайд 8Проверка значимости коэффициента регрессии 1
Гипотеза Н0 отвергается, если
(либо
р-значение меньше заданного )
При , как правило,
При , как правило,
Слайд 9Аналогично проверяется более общая гипотеза:
Если гипотеза Н0 принимается,
например при
, то
Раскрывая неравенство в скобках, получаем
95 %-й доверительный интервал для :
Раскрывая неравенство в скобках, получаем
95 %-й доверительный интервал для :
Слайд 10Интервальный прогноз на основе парной линейной регрессии
Точечный прогноз ур при
определяется по уравнению регрессии:
Интервальный прогноз:
- стандартная ошибка
прогноза
Интервальный прогноз:
- стандартная ошибка
прогноза
Слайд 12
К ошибке линии регрессии
необходимо добавить ошибку, связанную
с отклонениями признака
у от линии :
Тогда
Тогда
Слайд 13Нелинейная регрессия
Регрессии, нелинейные по объясняющим переменным, но линейные по параметрам:
Регрессии, нелинейные
по оцениваемым параметрам:
Слайд 14
Степенная модель широко используется при изучении:
производственных функций;
зависимости спроса
от цен.
Параметр b имеет чёткую экономическую интерпретацию – это коэффициент эластичности:
Это единственная функция, для которой коэффициент эластичности является числом.
Для других функций зависит от х
Параметр b имеет чёткую экономическую интерпретацию – это коэффициент эластичности:
Это единственная функция, для которой коэффициент эластичности является числом.
Для других функций зависит от х
Слайд 15Применение нелинейных функций
1. Парабола – при изучении зависимостей:
-
з/платы от возраста;
- потребления товара от уровня дохода;
- затрат на производство от объёма выпуска;
- урожайности от количества удобрений
2. Гипербола описывает на микро и макроуровне зависимости:
- себестоимости сырья от объёма выпуска;
- темпа прироста з/платы от роста безработицы (кривые Филлипса);
- доли расходов на товары длительного пользования от роста доходов (кривые Энгеля)
- потребления товара от уровня дохода;
- затрат на производство от объёма выпуска;
- урожайности от количества удобрений
2. Гипербола описывает на микро и макроуровне зависимости:
- себестоимости сырья от объёма выпуска;
- темпа прироста з/платы от роста безработицы (кривые Филлипса);
- доли расходов на товары длительного пользования от роста доходов (кривые Энгеля)
Слайд 16Применение нелинейных функций
3. Степенная функция – при изучении зависимостей :
- спроса (предложения) от изменения цен;
- выпуска продукции от ресурсов (производственная функция);
- ВВП от уровня занятости
4. Уравнения вида
использовались
в исследованиях урожайности;
трудоёмкости с/х производства
- выпуска продукции от ресурсов (производственная функция);
- ВВП от уровня занятости
4. Уравнения вида
использовались
в исследованиях урожайности;
трудоёмкости с/х производства
Слайд 17Измерение связи признаков в нелинейной регрессии
Индекс корреляции:
Если
при линеаризации преобразуется независимая переменная ( ), то
Если преобразуется зависимая переменная
( ), то r даёт приближённую оценку связи
Если преобразуется зависимая переменная
( ), то r даёт приближённую оценку связи
Слайд 18Проверка значимости нелинейной регрессии
Критерий Фишера:
m – число оцениваемых параметров (коэффициентов) при независимых переменных
Пример:
Пример:
