Курсова робота
ТЕМА: Лінійні регресійні моделі з гомоскедастічнимі і гетероскедастичними залишками
Зміст
Введення
Лінійні регресійні моделі з гомоскедастічнимі і гетероскедастичними залишками
Практична частина
Висновок
Список літератури
Введення
Економетрика - одна з базових дисциплін економічної освіти в усьому світі. Проте до недавнього часу вона була визнана в СРСР і Росії. Це було пов'язано з тим, що з трьох основних складових економетрики - економічної теорії, економічної статистики і математики - дві перші були представлені в нашій країні незадовільно. Але тепер ситуація змінилася докорінно. p align="justify"> Існують різні варіанти визначення економетрики:
) розширені, при яких до економетрики відносять все, що пов'язано з вимірюваннями в економіці;
2) вузько інструментально орієнтовані, при яких розуміють певний набір математико-статистичних засобів, що дозволяють верифікувати модельні співвідношення між аналізованими економічними показниками.
Економетрика - це самостійна наукова дисципліна, яка об'єднує сукупність теоретичних результатів, прийомів, методів і моделей, призначених для того, щоб на базі економічної теорії, економічної статистики та економічних вимірювань, математико-статистичного інструментарію додавати конкретне кількісне вираження загальним (якісним) закономірностям, обумовленим економічною теорією.
У економетрики, як дисципліні на стику економіки (включаючи менеджмент) і статистичного аналізу виділяють три види наукової і прикладної діяльності -
розробка та дослідження економетричних методів (методів прикладної статистики) з урахуванням специфіки економічних даних; розробка та дослідження економетричних моделей у відповідності з конкретними потребами економічної науки і практики; застосування економетричних методів і моделей для статистичного аналізу конкретних економічних даних .
Лінійні регресійні моделі з гомоскедастічнимі і гетероскедастичними залишками
При оцінці параметрів рівняння регресії застосовується метод найменших квадратів (МНК). При цьому робляться певні передумови щодо випадкової складової. У моделі
В
випадкова складова являє собою неспостережуваними величину. Після того як проведена оцінка параметрів моделі, розраховуючи різниці фактичних і теоретичних значень результативної ознаки, можна визначити оцінки випадкової складової. Оскільки вони не є реальними випадковими залишками, їх можна вважати певн...
