- •Определение эконометрики, задачи эконометрики, этапы эконометрического исследования
- •Спецификация модели и метод выбора парной регрессии
- •Метод наименьших квадратов
- •Свойства оценок метода наименьших квадратов
- •Оценка существенности парной линейной регрессии
- •Оценка существенности параметров уравнения одинаковые
- •Линейный коэффициент корреляции. Коэффициент детерминации. Значимость линейного коэффициента корреляции
- •Степенная регрессия
- •Интервальный прогноз по линейному уравнению регрессии
- •Нелинейная регрессия. Классификация, примеры моделей
- •Показательная регрессия
- •Гиперболическая регрессия
- •Гиперболическая регрессия одинаковые
- •14. Средняя ошибка аппроксимации
- •15. Коэффициент эластичности
- •17. Спецификации модели и методы построения уравнения множественной регрессии
- •18. Оценка параметров уравнения множественной регрессии.
- •19. Стандартизованный коэффициент регрессии
- •20. Множественная корреляция
- •21. Выбор формы уравнения множественной регрессии
- •22. Частный коэффициент корреляции
- •23. Оценка надежности результатов множественной регрессии и корреляции.
- •24. Предпосылки мнк
- •25. Автокорреляция в остатках. Методы оценивания
- •26. Суть и последствия гетероскедастичности
- •27. Методы обнаружения гетероскедастичности
- •28. Омнк
- •29. Сущность и признаки мультиколлинеарности, ее последствия
- •30. Методы устранения мультиколлинеарности
- •31. Фиктивные переменные, их использование в сезонных исследованиях
- •32. Как интерпретируются коэффициенты при фиктивных переменных
- •33. Временные ряды. Классификация.
- •34. Компоненты временного ряда. Уровни временного ряда
- •35. Понятие тренда, его компоненты, анализ.
- •36. Моделирование сезонных и циклических колебаний
- •37. Автокорреляция временных рядов. Коэффициент корреляции. Лаг.
- •38. Методы обнаружения автокорреляции. Критерий Дарбина-Уотсона
- •Ограничения коэффициента ранговой корреляции
- •39. Методы обнаружения автокорреляции. Критерий Спирмена
- •Ограничения коэффициента ранговой корреляции
- •40.Системы эконометрических уравнений
- •41. Проблема идентификации
- •42. Структурная и приведенная формы модели.
- •43.Идентификация модели. Проблема идентификации.
- •44. Оценивание параметров структурной модели.
- •45. Косвенный метод наименьших квадратов
- •46. Двухшаговый метод наименьших квадратов
15. Коэффициент эластичности
Коэффициент эластичности показывает относительное изменение исследуемого экономического показателя под действием единичного относительного изменения экономического фактора, от которого он зависит при неизменных остальных влияющих на него факторов.
Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов измениться в среднем результат, если фактор изменится на 1%.
Формула для расчета
коэффициента эластичности имеет вид:
(x)
–
Обычно рассчитывается
средний коэффициент эластичности:
=
(x)
-
Несмотря на широкое применения в эконометрике коэффициентов эластичности, возможны случаи, когда расчет коэффициента эластичности не имеет смысла. Это происходит тогда, когда для рассматриваемых признаков бессмысленно определение изменения в процентах.
Эластичность спроса или предложения вычисляется как отношение процентного изменения величины спроса (предложения) к процентному изменению какой-либо детерминанты.
Детерминанты — это факторы оказывающие воздействие на спрос или предложение.
Различные товары различаются между собой по степени изменения спроса под воздействием того, или иного фактора. Степень реации спроса на эти товары поддается количественному измерению с помощью коэффициента эластичности спроса.
Понятие эластичности спроса раскрывает процесс адаптации рынка к изменению основных факторов (ценой товара, ценой товара аналога, дохода потребителя).
17. Спецификации модели и методы построения уравнения множественной регрессии
Спецификации модели заключается в выражение в математической форме
выявленных связей и соотношений, установление состава объясняющих переменных (в том числе и лаговых), формулировка исходных предпосылок и ограничений модели и ряд
других вопросов. Спецификация опирается на имеющиеся экономические теории, специальные знания, а также на интуитивные представления об анализируемом экономическом объекте.
Проблемы множественного корреляционно-регрессионного анализа и моделирования подробно изучаются в специальном курсе того же названия. В курсе «Общая теория статистики» рассматриваются только самые общие вопросы этой сложной проблемы и дается начальное представление о методике построения уравнения множественной регрессии и показателей связи. Рассмотрим линейную форму многофакторных связей не только как наиболее простую, но и как форму, предусмотренную пакетами прикладных программ для ПЭВМ. Если же связь отдельного фактора с результативным признаком не является линейной, то производят линеаризацию уравнения путем замены или преобразования величины факторного признака.
Общий вид многофакторного уравнения регрессии имеет вид:
где k - число факторных признаков.
Чтобы упростить систему уравнений МНК, необходимую для вычисления параметров уравнения (8.32), обычно вводят величины отклонений индивидуальных значений всех признаков от средних величин этих признаков.
Получаем систему k уравнений МНК:
