Эконометрика, Валентинов В.А., 2016

Эконометрика, Валентинов В.А., 2016.

  Практикум составлен на основании учебника (В. А. Валентинов) и электронного модульного мультимедийного обучающего комплекса Econ3. В нем рассматриваются модели прогнозирования экономических процессов при условии соблюдения и нарушения предпосылок метода наименьших квадратов. Раскрываются свойства экономических объектов и их воспроизведение с помощью математических моделей. Отражены методы определения оценок параметров модели с использованием метода наименьших квадратов, обобщенного метода наименьших квадратов, двухшагового метода наименьших квадратов и косвенного метода наименьших квадратов.
По каждой лабораторной работе приведены целевые установки, вопросы для самостоятельной подготовки, даны задания четырех уровней сложности, приведены примеры решения задачи, даны варианты выполнения самостоятельной работы студентов, даны дополнительные задания, приведены биографии ведущих ученых в области эконометрики, приведены примеры выполнения расчетов с помощью пакетов прикладных программ, дан список рекомендованной литературы.
Для студентов специальностей «Прикладная информатика в экономике», «Бухгалтерский учет и аудит» и других экономических специальностей.




ЛИНЕЙНЫЕ РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ С АВТОКОРРЕЛИРОВАННЫМИ ОСТАТКАМИ.
Постановка задачи
Объект — временные данные экономического показателя.
Предмет — регулярности экономического показателя.
Цель — изучить свойства характеристик временного ряда, предназначенных для повышения точности прогноза.
Актуальность — повышение точности прогноза временного ряда всегда высоко ценилось в эконометрическом моделировании.
Рабочая гипотеза — временной ряд имеет определенную структуру.
Метод— для устранения автокорреляции остатков используются такие методы:
—наименьших квадратов;
—Эйткена,
—Дарбина;
—Кочрена-Оркатто;
—Хилдрета-Лу.
Способ — для расчета характеристик модели можно использовать функцию Excel “Линейн”.
Задача — использовать автокорреляцию остатков для повышения точности прогнозов.
Ожидаемый результат — использование автокорреляции остатков должно повысить точность прогнозирования.
Метод для сравнения — прогнозы, полученные без помощи и с помощью автокорреляции остатков.

Купить .



Хештеги: #учебник по экономике :: #экономика :: #Валентинов