эконометрика

Регрессионный анализ - количественное представление связи или зависимости между зависимой переменной (откликом) и независимой / независимыми переменными (предикторами). Модели и методы регрессионного анализа занимают центральное место в математическом аппарате эконометрии. Задачей регрессионного анализа является установление формы зависимости между переменными, оценка функции регрессии, прогноз значений зависимой переменной. Это и определяет актуальность данной работы. Цель работы: провести обобщение вопроса – системы эконометрических уравнений, временные ряды в эконометрических исследованиях. Для достижения поставленной цели исследования необходимо последовательно решить взаимосвязанную совокупность задач: - изучить научную литературу по заданной теме; - исследовать систему взаимосвязанных (одновременных) уравнений; - построить мультипликативную модель временного ряда.

---

Если вы не знаете, где заказать магистерскую диссертацию в Краснодаре . Воспользуйтесь сервисом Work5.

---

. Структура работы представлена основной частью, введением, заключением и списком использованной литературы. В основной части оценивается структурная модель на идентификацию, строится автокорреляционная функция и мультипликативная модель временного ряда.

Для достижения поставленной цели исследования решены такие задачи: - изучена научная литература по заданной теме; - исследована система взаимосвязанных (одновременных) уравнений; - построена автокорреляционная функция; - построена мультипликативная модель временного ряда; - сделан прогноз на 2 квартала вперед. Для решения идентифицируемого уравнения применяется косвенный метод наименьших квадратов, для решения сверхидентифицируемого уравнения применяется двухшаговый метод наименьших квадратов. Мультипликативная модель предполагает, что каждый уровень временного ряда может быть представлен как произведение трендовой (T), сезонной (S) и случайной (E) компонент. Таким образом, задачи решены в полном объеме, цель достигнута.  

1. Aйвaзян С.A. Приклaднaя стaтистикa. Oснoвы экoнoмeтрики: Учeбник для ВУЗoв в 2-х т. - Т.2. - М.: ЮНИТИ - ДAНA, 2013. - 432 с. 2. Антохонова, И. В. Методы прогнозирования социально-экономических процессов : учеб. пособие для вузов / И. В. Антохонова. — 2-е изд., испр. и доп. — М. : Издательство Юрайт, 2018. — 213 с. 3. Гармаш, А. Н. Экономико-математические методы и прикладные модели : учебник для бакалавриата и магистратуры / А. Н. Гармаш, И. В. Орлова, В. В. Федосеев ; под ред. В. В. Федосеева. — 4-е изд., перераб. и доп. — М. : Издательство Юрайт, 2017. — 328 с. 4. Эконометрика: учебник для бакалавров и магистратуры /И.И.Елисеева и др.; под ред. И.И.Елисеевой. – М.: Издательство Юрайт, 2015. – 449 с. 5. Эконометрика: Учебник / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Т.В. Костеева и др.; Под ред. И.И. Елисеевой.- 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – 576 с. 6. Кремер Н. Ш., Путко Б. А. ; Под ред. Кремера Н. Ш. – Эконометрика: 4-е изд., испр. и доп. Учебник и практикум для академического бакалавриата - М.: Издательство Юрайт – 2019. – 308 с. 7. Орлова И.В. Экономико-математические модели: компьютерное моделирование.-3-е изд.: Учебное пособие / И. В. Орлова, В. А. Половников – М.: Инфра-М, 2014. – 389 с. 8. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Н.М. Горденко и др.; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2001. – 192 с. 9. Рудaкoвa Р.П., Букин Л.Л., Гaврилoв В.И. Стaтистикa. 2-e изд. – СПб.: Питeр, 2007. – 288 с. 10. Сизова Т.М., Мишура Л.Г. Статистика: Практикум: учеб. пособие. - Санкт-Петербург: Университет ИТМО, 2016. - 61 с. 11. Стaтистикa: Учeб. пoсoбиe / Бaгaт A.В., Кoнкинa М.М., Симчeрa В.М. и др.; Пoд рeд. В.М. Симчeры. – М.: Финaнсы и стaтистикa, 2009. – 368 с. 12. Статистика: учебник для бакалавров / под. ред. И. И. Елисеевой. – 3- езд., перераб. и доп. – М.: Издательство Юрайт, 2014. – 558 с.