Задачи по эконометрике с решениями. Бесплатно

Комплексные задачи по эконометрике.

Примеры данных задач по эконометрике Вы можете посмотреть совершенно бесплатно. Все задачи аккуратно оформлены и удобны для чтения и разбора

• Построение уравнения парной линейной регрессии, оценка качество уравнения регрессии
• Оценка коэффициенты линейной регрессии матричным способом. Оценка качества уравнения регрессии
• Построение степенной, показательной и гиперболической модели
• Комплексная работа по эконометрике: Построение линейной модели регрессии, Анализ качества модели – анализ остатков, Корреляционный анализ, Проверка качества модели регрессии, Экстраполяция, Углубленный корреляционный анализ
• Множественная регрессия. Пример нахождения параметров. Матрица парных и частных коэффициентов корреляции
• Мультипликативная модель временного ряда
• Коэффициенты автокорреляции уровней ряда первого и второго порядка
• Задача на идентификацию систем нелинейных уравнений. Необходимое и достаточное условие идентифицируемости

Примеры задач по эконометрике

1. Решение задач по эконометрике в Gretl
2. Расчет параметров модели парной регрессии. Коэффициент корреляции
3. Поиск параметров множественной регресии. Оценка значимости. Статистика Дарбина-Уотсона 
4. Анализ уравнения множественной регрессия матричным способом
5. Расчет параметров с помощью Анализа данных в Excel
6. Идентификация систем уравнений
7. Временные ряды. Расчет коэффициентов автокорреляции. Выбор тренда
8. Скользящая средняя
9. Ряды Фурье

Типовые задачи по эконометрике включают

1. Построение точечной диаграммы рассеяния и формулировка гипотезы о виде связи.
2. Построение уравнения парной регрессии (линейное, степенное, логарифмическое, гиперболическое, экспоненциальное и т.д.)
3. Оценка качества модели с помощью средней ошибки аппроксимации.
4. Расчет коэффициентов эластичности моделей
5. Расчет линейных коэффициентов корреляции и детерминации
6. Оценка статистической значимости (или адекватности) уравнения регрессии в целом по критерию Фишера
7. Оценка статистической значимости параметров уравнения по критерию Стьюдента
8. Вычисление прогнозного значения показателя Y при определенном значении (или изменении) фактора Х
9. Построение доверительных интервалов прогноза для определенного уровня значимости.

Решение задач по эконометрике также включает анализ множественной регрессии: вычисление ковариации и составление ковариационной матрицы, определение мультиколлинеарности факторов, выявление автокорреляции остатков (критерий Дарбина-Уотсона), оценка гомо- или гетероскедастичности, анализ временных рядов: расчет коэффициентов автокорреляции, построение коррелограммы, выявление сезонной компоненты и тренда в ряду, точечный и интервальный прогноз в моделях множественной регрессии и множество других задач.