Вход

Автокорреляция в остатках

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Курсовая работа*
Код 487661
Дата создания 2017
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 2 мая в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
2 370руб.
КУПИТЬ

Описание

Автокорреляция в остатках

Содержание

Содержание
1. Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров.
2. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии
3. Нелинейная регрессия. Виды моделей
4. Смысл коэффициента регрессии.
5. Применение МНК к моделям нелинейным относительно включаемых переменных и оцениваемых параметров.
6. Коэффициенты эластичности по разным видам регрессионных моделей.
7. Показатели корреляции
8. Множественная регрессия. Спецификация модели. Отбор факторов при построении модели.
9. Что означает взаимодействие факторов и как оно может быть представлено графически?
10. Интерпретация коэффициентов регрессии линейной модели потребления. Смысл суммы bi в производственных функциях и значение суммы bi>1. Коэффициенты, используемые для оценки сравнительной силы воздействия факторов на результат.
11. Назначение частной корреляции при построении модели множественной регрессии.
12. Частный f-критерий, его отличие от последовательного f-критерия, связь между собой t- критерия стьюдента для оценки значимости bi и частным f-критерием.
13. Предпосылки мнк
14. Сущность анализа остатков при наличии регрессионной модели. Как можно проверить наличие гомо- или гетероскедастичности остатков.
15. Оценка отсутствия автокорреляции остатков при построении статистической регрессионной модели.
16. Смысл обобщенного МНК.
17. Системы эконометрических уравнений. Проблема идентификации.
18. Кмнк.
19. Двухшаговый МНК. (ДМНК)
20. Основные элементы временного ряда. Автокорреляция уровней временного ряда
21. Моделирование тенденций временного ряда (аналитическое выравнивание временного ряда). Методы исключения тенденций. Метод отклонений от тренда.
22. Метод последовательных разностей.
23. Включение в модель регрессии фактора времени.
24. Автокорреляция в остатках. критерий Дарбина-Уотсона.
25. Общая характеристика моделей с распределенным лагом.
26. интерпретация параметров моделей с распределенным лагом.
27. Метод Алмона.
28. Метод койка.
29. Метод главных компонент.
30

Список литературы

Литература
1. Мантуров О. В. Курс высшей математики. – М., 1991.
2. Мармьянова Т. В., Корзак В. А. Математическая статистика. – СПб., 1997.
3. Савченко Н. К. Методы математической статистики в задачах. – М., 989.
4. Тарасов В. П. Понятие о выборочной регрессии и методе наименьших Квадратов. – М., 2001.
5. Яковлев Д. М. Элементы математической статистики. – М., 1999.
Очень похожие работы
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.0048
© Рефератбанк, 2002 - 2024