Задачи изучения дисциплины. 1 глава

Структура УМК дистанционного обучения учебной дисциплины

« Эконометрика » специальности 08080165 – "Прикладная информатика в экономике.

1. Рабочая программка учебной дисциплины, утвержденная «__»_______2008 г.

2. Учебно-методические материалы (УММ) по последующим видам занятий: лекции, практические занятия, контрольные работы.

2.1 .Конспект лекций, 26 печатных страничек.

2.2. Варианты контрольных работ – 30 заданий

2.3. Пример выполнения контрольной работы

3. Материалы для текущего контроля познаний и промежной аттестации студентов.

3.1. Вопросы Задачи изучения дисциплины. 1 глава к зачету

3.2. Испытания для промежного контроля в кол-ве 24.

4. Перечень рекомендуемой литературы:

4.1. Основная учебная литература

Наименование Кол-во экз. в биб-ке Кол-во экз. на кафедре Наличие в электрической библиотеке
1. Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И.Елисеевой М.: Деньги и статистика, 2002.- 344 с - -
2. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / И.И. Елисеева и Задачи изучения дисциплины. 1 глава др. М.: Деньги и статистика, 2001.-311 с. - -

4.2.Дополнительная учебная литература

Наименование Кол-во экз. в биб-ке Кол-во экз. на кафедре Наличие в электрической библиотеке
1. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Исходный курс. - М. Дело. - 2001г.248 с. - -
2. УМК по дисциплине «Эконометрика» / Составители: Розенцвайг А. К., Батракова И Задачи изучения дисциплины. 1 глава.Г. Наб. Челны: Изд-во КамПИ, 2005 – 39 с.

5. Дополнительные материалы (журнальчики, научная литература, кино- и видеофильмы, слайды, плакаты и т.д.):

5.1. _________________________

5.2._________________________

Ответственный педагог А.К.Розенцвайг

Конфигурации в УМК дистанционного обучения учебной дисциплины

« __________________________________________________________________»

специальности(ей) «_____________________________»

1. _________________________________________

2. __________________________________________

Ответственный педагог А.К.Розенцвайг

Конфигурации утверждены на заседании кафедры « ___ » ____________________ 2008 г.

Зав. кафедрой ММИТЭ Ю.Н Задачи изучения дисциплины. 1 глава.Смирнов


РАБОЧАЯ Программка

Рабочая программка по дисциплине «Эконометрика» составлена на основании Муниципальных образовательных эталонов высшего проф образования по специальности 08080165 – "Прикладная информатика в экономике.

На базе С/С 4 года На базе С/О 6 лет
Курс
Семестр
Лекции, в том числе: 8 (час) 10 (час)
установочные 6 (час) 8 (час)
обзорные 2 (час) 2 (час)
Практические занятия нет нет Задачи изучения дисциплины. 1 глава
Лабораторные занятия 2 (час) 2 (час)
Самостоятельная работа, в том числе: 75 (час) 69 (час)
Контрольная работа 6 сем 10 сем
Всего часов 85 (час) 85 (час)
Зачет 6 сем 10 сем

ЦЕЛИ И Задачки ДИСЦИПЛИНЫ

«Эконометрика» в учебном плане специальностям 08080165 – "Прикладная информатика в экономике" относится к циклу «Общепрофессиональные дисциплины». Она опирается, в главном, на дисциплины «Математика», «Теория вероятностей Задачи изучения дисциплины. 1 глава и математическая статистика», «Статистика».

Цель преподавания дисциплины.

В современном обществе эконометрика стала одним из важных инструментов управления народным хозяйством. Эконометрика собирает, обобщает и анализирует информацию, которая охарактеризовывает разные стороны публичной жизни и позволяет, в итоге, узреть стройную систему взаимосвязей, картину и динамику развития явлений социально-экономической жизни.

Курс «Эконометрика» имеет Задачи изучения дисциплины. 1 глава целью дать студентам представление о содержании эконометрики как научной дисциплины, объединяющей высококачественные способы экономической теории с количественными способами теории вероятностей, математической статистики и экономической статистики, познакомить с ее основными категориями, понятиями, методологией и методиками расчета важных статистических характеристик. «Эконометрика» является основополагающей учебной дисциплиной, с исследованием которой совсем формируются нужные проф Задачи изучения дисциплины. 1 глава свойства экономистов высшей квалификации, профессионалов органов гос статистики, менеджеров. Создается крепкий фундамент для усвоения и квалифицированного внедрения в критериях рыночной экономики главных положений экономической теории на базе статистической методологии зания закономерностей развития социально-экономических явлений.

Задачки исследования дисциплины.

В итоге исследования курса «Эконометрика» студенты должны завладеть познаниями объединения Задачи изучения дисциплины. 1 глава общих основ статистической и экономической науки и способностями проведения эконометрического исследования.

Согласно требованиям к уровню подготовки по специальности 08080165, спец должен:

– иметь представление о принципах исследования взаимосвязей массовых публичных явлений, об конфигурациях в социально-экономических процессах;

– знать способы построения и анализа поведения главных экономических характеристик и уметь использовать в Задачи изучения дисциплины. 1 глава проф деятельности главные способы обработки и анализа данных наблюдений и опыта.

Теоретической основой эконометрики являются способы теории вероятностей, математической статистики и статистики, курс состоит из последующих разделов.

СОДЕРЖАНИЕ И СТРУКТУРА ДИСЦИПЛИНЫ

Для исследования главных разделов дисциплины «Эконометрика» предусмотрены теоретические, лабораторные занятия, также самостоятельная работа студентов. Контроль над самостоятельной работой студентов осуществляется в процессе Задачи изучения дисциплины. 1 глава проверки контрольных работ и в процессе консультаций

2.1. Лекции, их содержание и наименование тем

2.1.1. Особенности эконометрического подхода к исследованию социально-экономических процессов и анализу данных. Предмет и способы эконометрических исследовательских работ. Место эконометрики в ряду математико-статистических и экономических дисциплин. Линейная модель множественной регрессии. Многофункциональные, статистические и корреляционные связи Задачи изучения дисциплины. 1 глава экономических переменных. Сущность регрессионного анализа, условия аксиомы Гаусса- Маркова. Традиционная линейная регрессионная модель. Оценки способа меньших квадратов (МНК) характеристик линейного уравнения регрессии, их статистические характеристики. Анализ точности определения оценок характеристик регрессии. Доверительные интервалы для характеристик регрессии и объясняемой переменной. Проверка общего свойства уравнения регрессии. Коэффициент детерминации R2 Матричная форма множественной регрессии. Представление Задачи изучения дисциплины. 1 глава множественной линейной регрессии в естественной и стандартизованной форме. Коэффициенты личной и множественной корреляции. Ковариационная матрица, ее выборочная оценка. Мультиколлинеарность, последствия и способы устранения мультиколлинеарности. Оценки дисперсии характеристик регрессии, их характеристики. Ковариационная матрица оценок характеристик линейной регрессии.

2.1.2. Интервальные оценки характеристик теоретического уравнения регрессии. Анализ свойства эмпирического уравнения множественной Задачи изучения дисциплины. 1 глава линейной регрессии. Особенности практического внедрения регрессионных моделей. Средние и личные коэффициенты эластичности.

Проверка общего свойства уравнения регрессии и выполнимости предпосылок МНК. Оценка случайного члена регрессионной модели. Гетероскедастичность и автокоррелированность остатков регрессионных моделей. Обобщенный МНК. Гетероскедастичность. Сущность и предпосылки проявления гетероскедастичности. Последствия гетероскедастичности. Тест Голдфелда-Квандта. Диагностирование гетероскедастичности при Задачи изучения дисциплины. 1 глава помощи коэффициента ранговой корреляции Спирмена. Способы устранения гетероскедастичности. Автокорреляция. Сущность и экономические предпосылки автокорреляции. Последствия автокорреляции. Графическое обнаружение автокорреляции. Кажущаяся автокорреляция при неверном выборе модели регрессии. Фиктивные переменные. Внедрение высококачественных объясняющих переменных. Фиктивные переменные во множественной линейной регрессии. Анализ сезонности при помощи фиктивных переменных. Нелинейная регрессия.Выбор модельной функции Задачи изучения дисциплины. 1 глава регрессии. Линеаризация по характеристикам. Оборотные, степенные и логарифмические преобразования факторных и результирующей переменных. Динамические модели. Временные ряды. Лаговые переменные и экономические модели с разновременными значениями объясняющих причин. Оценка моделей с лагами в независящих переменных. Модели с распределенными лагами. Авторегрессионные модели, как эквивалентное представление моделей с распределенными лагами. Обнаружение и устранение Задачи изучения дисциплины. 1 глава автокорреляции остатков. Статистика Дарбина-Уотсона.

2.1.3. Необходимость использования систем одновременных уравнений. Составляющие систем уравнений. Смещенность и несостоятельность оценок МНК для систем одновременных уравнений. Неувязка идентификации. Нужные и достаточные условия идентифицируемости. Косвенный способ меньших квадратов (КМНК). Оценка систем одновременных уравнений при помощи двухшагового и трехшагового МНК.

Лабораторные занятия

2.2.1.Точечные и интервальные Задачи изучения дисциплины. 1 глава оценки числовых черт случайных величин на базе выборочных данных. Числовые свойства связи случайных величин, оценки их на базе выборочных данных. Оценивание характеристик линейного уравнения парной регрессии способом меньших квадратов (МНК). Вычисление доверительных интервалов для характеристик регрессии и объясняемой переменной. Оценивание свойства уравнения регрессии. Коэффициент детерминации R2.

2.2.2.Множественная регрессия в матричной Задачи изучения дисциплины. 1 глава форме. Естественная и стандартизованная формы множественной линейной регрессии. Коэффициенты личной и множественной корреляции. Ковариационная матрица, ее выборочная оценка. Оценивание характеристик множественной линейной регрессии. Оценки дисперсии характеристик регрессии, их характеристики. Ковариационная матрица оценок характеристик линейной регрессии.

2.2.3.Интервальные оценки характеристик теоретического уравнения регрессии. Анализ свойства эмпирического уравнения множественной линейной регрессии. Средние и Задачи изучения дисциплины. 1 глава личные коэффициенты эластичности. Обнаружение гетероскедастичности остаточного члена регрессионной модели при помощи теста ранговой корреляции Спирмена и теста Голдфелда-Квандта. Способ взвешенных меньших квадратов. Обнаружение автокоррелированности остаточного члена регрессионной модели. Тест Дарбина-Уотсона. Авторегрессионные модели. Модели с распределенными лагами. Нужные и достаточные условия идентифицируемости систем одновременных уравнений. Оценка характеристик Задачи изучения дисциплины. 1 глава СОУ.

Практические занятия

Не предусмотрены учебным планом.

Содержание самостоятельной работы студентов

На базе С/С (75 час) На базе С/О (69 час)
Проработка лекционного материала 55 (час) 49 (час)
Подготовка к контрольным работам 20 (час) (20) час

Лекционный материал

Лекция 1. Предмет и главные задачки эконометрики

1.1. Введение в предмет эконометрика

1.2. Главные этапы эконометрического исследования

Лекция 2. Особенности построения эконометрической модели

2.2. Обоснование формы модельной зависимости

2.3. Выбор Задачи изучения дисциплины. 1 глава причин эконометрической модели

Лекция 3. Множественная линейная регрессия

3.1. Анализ множественной регрессии при помощи способа меньших квадратов (МНК)

3.2. Теоретические предпосылки применимости МНК

3.3. Оценивание коэффициентов множественной линейной регрессии

3.4. Интерпретация характеристик и уравнения множественной линейной регрессии

Лекция 4. Анализ свойства уравнения регрессии

4.1. Свойства и аспекты свойства эконометрических моделей

4.2. Дисперсии и стандартные ошибки коэффициентов линейной регрессии

4.3. Доверительные интервалы коэффициентов регрессии

4.4. Стандартная ошибка и доверительные Задачи изучения дисциплины. 1 глава интервалы уравнения регрессии

4.5. Статистическая значимость уравнения регрессии

Лекция 5. Стандартизованная форма уравнения множественной линейной регрессии

5.1. Стандартизованные переменные

5.2. Обычная система уравнений МНК в стандартизованных переменных

5.3. Характеристики стандартизованной регрессии

Лекция 6. Способности экономического анализа на базе многофакторной модели

6.1. Характеристики стандартизованной регрессии

6.2. Средние и личные коэффициенты эластичности

6.3 Коэффициенты линейной корреляции: парные, личные и множественные

1. Предмет и главные задачки эконометрики

1.1. Введение в предмет эконометрика

Повсевременно усложняющиеся процессы и Задачи изучения дисциплины. 1 глава явления реальной экономической жизни привели к необходимости сотворения и совершенствования особенных способов их исследования и анализа. При всем этом обширное распространение получило внедрение моделирования и количественного анализа. На базе последних выделилось и сформировалось одно из направлений экономических исследовательских работ — эконометрика.

Формально «эконометрика» значит «измерения в экономике». Но область Задачи изучения дисциплины. 1 глава исследовательских работ данной дисциплины еще обширнее. Эконометрика — это наука, в какой на базе реальных статистических данных строятся, анализируются и совершенствуются математические модели реальных экономических явлений. Обоснование и интерпретация самих моделей является задачей экономической теории, а эконометрика позволяет отыскать количественное доказательство или опровержение того либо другого имеющегося экономического закона Задачи изучения дисциплины. 1 глава или новейшей теоретической догадки. Одним из важных направлений эконометрики является построение прогнозов по разным экономическим показателям.

Эконометрика как научная дисциплина зародилась и получила развитие на базе слияния экономической теории, математической экономики, экономической и математической статистики. Вправду, предмет ее исследования — экономические явления. Но в отличие от экономической теории эконометрика делает Задачи изучения дисциплины. 1 глава упор на количественные, а не на высококачественные нюансы этих явлений.

К примеру, финансовая теория утверждает, что спрос на продукт с ростом его цены убывает. Но при всем этом фактически неисследованным остается вопрос, как стремительно и по какому закону происходит это убывание. Эконометрика отвечает на этот вопрос для каждого определенного Задачи изучения дисциплины. 1 глава вида продукта, места и времени его реализации.

Исследование экономических процессов (взаимосвязей) в эконометрике осуществляется через математические (эконометрические) модели. В этом состоит ее родство с математической экономикой. Но если математическая экономика строит и анализирует обобщенные модели без использования реальных числовых значений, то эконометрика концентрируется на исследовании моделей, обоснованных экономической Задачи изучения дисциплины. 1 глава теорией, и сравнении их с реальными статистическими данными.

Одной из главных задач экономической статистики является сбор, обработка и представление экономических данных в приятной форме: в виде таблиц, графиков, диаграмм. Эконометрика также интенсивно пользуется этим инструментарием, но идет далее, применяя его для анализа на теоретическом уровне обоснованных экономических взаимосвязей и прогнозирования.

Массивным инвентарем Задачи изучения дисциплины. 1 глава эконометрических исследовательских работ является аппарат математической статистики. Вправду, большая часть экономических характеристик носит нрав случайных величин, предсказать четкие значения которых фактически нереально. К примеру, очень трудно предугадать доход либо потребление какого-нибудь индивида, объемы экспорта и импорта страны в течение будущего года и т.д.

Связи меж экономическими показателями Задачи изучения дисциплины. 1 глава также не могут носить серьезный многофункциональный нрав, а допускают наличие случайных неконтролируемых отклонений (в особенности это касается макроэкономических данных). Вследствие этого внедрение способов математической статистики в эконометрике является естественным и полностью обоснованным. Но в силу специфичности получения статистических данных в экономике (к примеру, в экономике нереально проведение Задачи изучения дисциплины. 1 глава управляемого опыта) эконометрике приходится создавать свои собственные выработки и особые приемы анализа, которые в математической статистике обычно не рассматривают.

При эконометрическом исследовании имеют место две стороны препядствия обеспечения нужного свойства его результатов – высококачественная и количественная. Высококачественная сторона заключается в установлении соответствия меж построенной эконометрической моделью и лежащими в ее Задачи изучения дисциплины. 1 глава базе положениями экономической теории. Другая – количественная ‑ состоит в обеспечении более полного соответствия меж количественными чертами модели и статистической информацией, соответствующей для поведения изучаемых социально – экономических явлений и процессов в реальных критериях.

1.2. Главные этапы эконометрического исследования

Построение эконометрической модели — центральная неувязка хоть какого эконометрического исследования, так как ее «качество» определяет достоверность и обоснованность Задачи изучения дисциплины. 1 глава результатов анализа тенденций развития, прогнозов рассматриваемых социально-экономических процессов, также вытекающих из их выводов, в том числе и по вопросам разработки нужных управленческих мероприятий.

В эконометрических исследовательских работах обычно подразумевается, что закономерности моделируемого процесса складываются под воздействием ряда других явлений, причин. Обобщенную форму эконометрической модели, описывающей закономерности развития Задачи изучения дисциплины. 1 глава такового процесса, обозначенного переменной у, зависимо от уровней, воздействующих на него наружных явлений, причин Xi, i = 1, 2,..., p, можно представить последующим уравнением:

, (1.1)

выражающий вид и структуру взаимосвязей меж уровнями переменных у, и Xi; e, — случайная ошибка модели, в отношении параметров и черт которой, как это будет показано дальше, выдвигается ряд дополнительных Задачи изучения дисциплины. 1 глава догадок.

Эконометрика допускает разные догадки относительно «статистического» содержания факторных переменных Xi , в то время как переменная у согласно (1.1) всегда рассматривается как случайная величина. Внедрение той либо другой интерпретации значений переменных эконометрических моделей, обычно, не заносит принципные конфигурации в процедуры их построения, в способы оценки их характеристик, но нередко Задачи изучения дисциплины. 1 глава сказывается на свойствах приобретенных результатов.

Выражение (1.1) определяет только вид эконометрической модели. В определенных эконометрических исследовательских работах могут употребляться особые типы моделей, любой из которых имеет свои соответствующие особенности. Эти типы обычно можно систематизировать на базе 2-ух признаков. Во-1-х, по виду причин Xi , во-2-х, по свойствам ошибки Задачи изучения дисциплины. 1 глава модели.

А именно, в моделях регрессии традиционного типа обычно употребляются причины, независящие меж собой. Также подразумевается, что ошибка модели имеет характеристики «белого шума» — случайного процесса с нулевым математическим ожиданием, неизменной конечной дисперсией и нулевой корреляцией меж ее разновременными значениями. Это значит, что в ряду ошибки e отсутствуют автокорреляционные Задачи изучения дисциплины. 1 глава связи.

Модели могут различаться и по нраву связей причин с переменной у. По этому признаку их делят на линейные и нелинейные модели. Эконометрические модели могут различаться и по свойствам собственных характеристик (модели с неизменной и переменной структурой), и по целому ряду других признаков.

Соответствующая особенность эконометрического исследования состоит в Задачи изучения дисциплины. 1 глава том, что часто априорно более подходящий для рассматриваемого процесса тип модели найти не представляется вероятным. Но при всем этом, обычно, на базе содержательного анализа рассматриваемого явления обычно удается выделить применимые другие варианты модели и сформировать их начальные предпосылки. По результатам шагов эконометрического исследования эти варианты уточняются, и посреди их выбирается тот, который Задачи изучения дисциплины. 1 глава в основном соответствует рассматриваемому процессу, явлению.

В общем случае функцию построения эконометрической модели можно поделить на несколько взаимосвязанных меж собой шагов. На каждом из их поочередно решаются задачки, которые имеют последующее содержание:

1. Спецификация модели ‑ анализ специфичных параметров рассматриваемых явлений и процессов (предметной области) и обоснование типа моделей, более Задачи изучения дисциплины. 1 глава подходящих для их описания. Отметим, что в общем случае целями этого шага являются:

1.1. Обоснование формы модели, выражаемой общим математическим уравнением (системой уравнений), связывающим включенные в модель переменные и содержащим неведомые характеристики (коэффициенты).

1.2. Выбор оптимального состава включаемых в модель переменных и определение количественных черт, отражающих их уровни в прошлые периоды Задачи изучения дисциплины. 1 глава времени (на однородных объектах некой совокупы — территориях, предприятиях и т.п.).

2. Параметризация модели ‑ оценка характеристик избранного варианта модели на основании начальных статистических данных, выражающих уровни характеристик (переменных) на пространственной совокупы однородных объектов либо в разные моменты времени.

3. Верификация модели ‑ проверка свойства построенной модели и обоснование вывода о необходимости ее использования Задачи изучения дисциплины. 1 глава в процессе предстоящего эконометрического исследования, также для разъяснения поведения изучаемых экономических характеристик, прогнозирования и пророчества их поведения.

4. При выводе о нецелесообразности использования построенной эконометрической модели в последующих исследовательских работах следует возвратиться к первому (либо какому-либо другому шагу) и попробовать избрать более доброкачественную модификацию модели (другой вариант Задачи изучения дисциплины. 1 глава модели).

Выделенные этапы построения моделей довольно условны и отражают повторяющийся нрав современных экономических исследовательских работ: от экономической теории к моделированию; от моделирования к совершенствованию теории и поболее глубочайшему осознанию сущности происходящих процессов; от осознания сущности к осуществлению обмысленной и целенаправленной экономической политики. Состав применяемых на их процедур, приемов и способов Задачи изучения дисциплины. 1 глава, их очередность зависят от типа разрабатываемой эконометрической модели, особенностей исследуемых экономических процессов, параметров начальных данных и т.п.

2. Особенности построения эконометрических моделей

2.1. Обоснование формы эконометрической модели

Главные подходы к решению заморочек первого шага исследования в значимой степени базируются на способах содержательного анализа закономерностей рассматриваемых процессов, подкрепляемых при необходимости способами Задачи изучения дисциплины. 1 глава общей и математической статистики. Дело в том, что обычно в практических исследовательских работах многофункциональный вид эконометрической модели может быть не известным. Нередко рассматривают несколько других их вариантов, посреди которых нужно избрать более подходящий как исходя из убеждений требований экономической теории, так и нужной точности аппроксимации многофункциональным выражением (1.1) начального ряда Задачи изучения дисциплины. 1 глава измеренных значений зависимой переменной у.

В этой связи, до того как подойти к решению задач первого шага, нужно сформировать хотя бы подготовительные начальные предпосылки экономического и математического содержания в отношении вида многофункциональной зависимости. Тут можно отметить два вероятных подхода. В одних случаях составом переменных Xi, i = 1, 2,..., p и формой Задачи изучения дисциплины. 1 глава зависимости (1.1), отражают принятую экономическую концепцию. В других ‑ выявляют эмпирические связи меж ними в процессе определенных исследовательских работ статистических данных.

Примером первого подхода может служить двухфакторная модель Кобба-Дугласа

которую используют в макроэкономических исследовательских работах связи меж объемом приобретенного валового государственного продукта (у) и применяемыми производственными ресурсами (Х1 – главные фонды, Х2 – издержки живого Задачи изучения дисциплины. 1 глава труда). Для характеристик этой модели известна содержательная финансовая интерпретация, их можно сопоставлять с имеющимися плодами подобных исследовательских работ.

2-ой подход связан с привлечением начальных статистических данных для построения эконометрической модели. В общем случае ими являются известные наборы (массивы) значений зависимой переменной у и независящих причин Xi. Различают два принципно разных Задачи изучения дисциплины. 1 глава типа начальных информационных массивов — статический и динамический.

Статический массив представляет собой значения результирующей (зависимой, объясняемой и т.п.) переменной у и влияющих на нее причин (независящих, объясняющих переменных) Xi, имевших место у объектов однородной совокупы в определенный период времени. Пример таких объектов — однотипные промышленные предприятия (фабрики Задачи изучения дисциплины. 1 глава одной отраслевой направленности). В качестве у в практических исследовательских работах нередко рассматривают характеристики производительности труда, объемов выпускаемой продукции и некие другие. В качестве Xi — действующие на уровень этих характеристик причины — объемы применяемых фондов, численность и квалификация рабочей силы и т.п.

Приведем другой пример статической инфы, соответствующей для соц исследовательских работ Задачи изучения дисциплины. 1 глава. В качестве у нередко рассматривают характеристики заболеваемости (смертности) населения в регионах страны. Их уровень в каждом из регионов определяют значения независящих причин, отражающих достигнутый вещественный уровень жизни, климатические условия, состояние среды и т.п. В данном случае нужная для построения эконометрической модели информация собирается по совокупы регионов страны за определенный Задачи изучения дисциплины. 1 глава фиксированный просвет времени, к примеру год.

В общем случае будем считать, что нужная для построения эконометрической модели базисного типа (1.1) статическая информация выражается последующими массивами взаимосвязанных (взаимосоответствующих) наборов данных: Такие наборы именуют пространственными данными (cross-sectional data) либо пространственной подборкой:

,

где yj — уровень зависимой переменной на j Задачи изучения дисциплины. 1 глава-ом объекте совокупы; xij — уровень i-ro фактора на j-ом объекте статистической совокупы; j = 1, 2, …, n; i = 1, 2, …, p.

Динамическую информацию, которая связывает значения некой зависимой переменной у в моменты времени t, именуют временным (динамическим) рядом (time-series data).

Начальная информация для построения эконометрических моделей может быть и смешанного типа. Если Задачи изучения дисциплины. 1 глава подборка выражает уровни интересующих нас переменных xit по группе заводов за ряд лет, ее именуют панельными данными(panel data).

В случае, когда периодов времени наблюдений Т больше, чем число объектов р, панельные данные именуют объединенным временным рядом (pooled time-series). Они связывают значения некой зависимой переменной у в моменты Задачи изучения дисциплины. 1 глава времени t со значениями независящих переменных (причин) xit, рассматриваемых в те же моменты времени, t = l, 2, ..., Т.

В процессе содержательного анализа явление нередко рассматривается на высококачественном уровне, и оперируют довольно обобщенными понятиями, к примеру, заболеваемость, уровень мед обслуживания, качество и уровень жизни, климат, качество рабочей силы и т Задачи изучения дисциплины. 1 глава.п. Нередко эконометрическая модель строится конкретно для выражения закономерности, имеющейся меж явлениями. При построении модели употребляется начальная информация, наборы характеристик, которые уже выражают эти зависимости, их характеристики, тенденции в виде количественных черт. Как следует, модельное выражение должно представлять эти реально имеющиеся связи.


zadachi-i-metodi-auditorskoj-proverki-osnovnih-sredstv-20-glava-sostoyanie-ucheta-analiza-i-audita-osnovnih-sredstv-v-dubnenskom-filiale-oao-elektrosvyaz-22-kratkaya-harakteristika-proizvodstvenno-hozyajstvennoj.html
zadachi-i-metodi-planirovaniya-proizvodstva.html
zadachi-i-metodika-lfk-pri-poyasnichnom-osteohondroze.html