Úvod do ekonometrie

«»

Prípona .doc	Typ skriptá	Stiahnuté 2 x
Veľkosť 0,2 MB	Jazyk slovenský	ID projektu 10061
Posledná úprava 10.10.2018	Zobrazené 1 143 x	Autor: -
Zdieľaj na Facebooku
Detaily projektu

cena:
12 Kreditov
kvalita:
87,5%
87,5%
Stiahni
Pridaj na porovnanie

Univerzita:Žilinská univerzita v Žiline
Fakulta:Fakulta humanitných vied
Kategória:Ekonomika » Ekonomická teória
Predmet:Ekonometria
Študijný program:-
Ročník:3. ročník
Formát:MS Office Word (.doc)
Rozsah A4:16 strán
Dokumentácia:Stiahni

Popis:

Ekonometria vznikla v 30-tych rokoch tohto storočia
Model je určitá zjednodušená matematická reprezentácia skutočného javu alebo procesu, pomocou modelu daný jav analyzujeme, prognózujeme alebo riadime

Fázy pri ekonometrickom skúmaní
1. konštrukcia samotného ekonometrického modelu - je to kvantifikovanie hypotézy,
2. kvantifikácia samotného ekonometrického modelu - štatistický odhad parametrov,
3. verifikácia modelu - všestranné posúdenie významu závisí od použitých kritérií:
a) štatistická modifikácia - skúma sa významnosť parametrov, pomocou testovania a robí sa pri štatistickej významnosti (najčastejšie 5%) = parameter je určený s presnosťou 95% a 5% je pravdepodobnosť chyby,
b) ekonometrická verifikácia - ako sa správa v praxi, ex post - po uplynutí určitého obdobia.
Slúžia na preverenie konštrukcie modelu
4. aplikácia - prognostické - získava sa predstava o budúcich hodnotách veličín

Kľúčové slová:

ekonometria

heteroskedasticita

multikolinearita

kovariancia

autokorelácia

testovanie hypotéz

efektívnosť

jednorovnicový model

Obsah:

Ekonometrický model
Fázy pri ekonometrickom skúmaní
Jednorovnicový model
Lineárny model s dvoma premennými
Stochastická špecifikácia modelu
Štandardné predpoklady lineárneho modelu s dvoma premennými
Odhad parametrov modelu s dvoma premennými
Štatistické vlastnosti estimátorov
VLastnosti estimátorov - želateľné
Štatistické vlastnosti estimátorov najmenších štvorcov lineárneho modelu s dvoma premennými 4
Neskreslenosť
Efektívnosť(výdatnosť)
Kovariancia
VŠeobecný lineárny model
Štatistické predpoklady
Odhad parametrov všeobecného lineárneho modelu metódou najmenších štvorcov
Metóda najmenších štvorcov
VLastnosti mnš
Meranie kvality vyrovnania - koeficient determinácie
Miera vyrovnania
Koeficient determinácie
Rozptyly sú variability podelené príslušnými stupňami voľnosti
Korigovaný koeficient determinácie
INtervalový odhad a testovanie hypotéz o parametroch modelu
Konštrukcia konfidenčného intervalu pre
Konfidenčný interval pre rozptyl
Testovanie hypotéz o parametroch lineárneho modelu
Testovanie modelu ako celku
Porušenie základných predpokladov lineárneho modelu
Heteroskedasticita
Klasický predpoklad homoskedasticity
Dôsledky heteroskedasticity
Zisťovanie heteroskedasticity
Riešenie problému (odstraňovanie) heteroskedasticity
Autokorelácia
Príčiny autokorelácie
Dôsledky autokorelácie
Testovanie autokorelácie
Riešenie problému (odstránenie) autokorelácie
Oneskoríme ho o jedno obdobie
Oneskorený vzťah vynásobíme a odpočítame od pôvodného
Metóda cochrane-orcuttova
Metóda hildreth-luova
Multikolinearita
Štatistické dôsledky multikolinearity
Zisťovanie prítomnosti multikolinearity
Odstránenie dôsledkov multikolinearity
Prognostická aplikácia jednorovnicového lineárneho modelu
Klasifikácia prognózy
Chyba prognózy
Absolútna chyba je rozdelená do troch častí
Prognóza v prípade autokorelovaných náhodných porúch
Prognostická aplikácia všeobecného modelu s k vysvetľujúcimi premennými

Zdieľaj na Facebooku

Stiahni

Pridaj projekt

Pridaj projekt a získaj kredity za stiahnutie. S kreditmi možeš sťahovať iné projekty. Je to jednoduché :)

Najčastejšie

Zobraz

Odporúčame

Prihlásenie/login

Žilinská univerzita v Žiline - UNIZA