Шпаргалка по Эконометрике

ИНФОРМАЦИЯ
Вид работы:	Шпаргалка
Дисциплина:	Эконометрика
ВУЗ:
Город, год:	Пенза 2015
Уникальность:	% по системе

ПОВЫСИТЬ УНИКАЛЬНОСТЬ ТЕКСТА

ПОМОЩЬ В НАПИСАНИИ РАБОТЫ

1. Типы экономических данных, используемые в эконометрических исследованиях.
2. Классификация эконометрических моделей.
3. Основные этапы построения эконометрических моделей.
4. Основные понятия и особ-ти эконометрического метода.
5. Функциональные и стохастические типы связей. Ковариация, корреляция.
6. Анализ линейной стат-кой связи экономических данных, корреляция, вычисление коэф-в корреляции. Проверка значимости.
7. Понятие регрессионного анализа: зависимая и независимая переменные.
8. Линейная модель парной регрессии. Оценка параметров с помощью метода наименьших квадратов (МНК).
9. Показатели качества регрессионной модели парной регрессии.
10. Оценка качества всего уравнения регрессии.
11. Анализ статистической значимости параметров модели парной регрессии.
12. Оценка существенности параметров линейной регрессии.
13. Интервальная оценка параметров модели парной регрессии.
14. Прогнозирование с применением модели парной линейной регрессии
15. Нелинейная регрессия. Нелинейные модели и их линеаризация.
16. Модель множественной регрессии. Построение системы показателей (факторов).
17. Мультиколлинеарность. Последствия мультиколлинеарности. Способы обнаружения мультиколлинеарности. Способы избавления от мультиколлинеарности.
18. Модель множественной регрессии. Выбор вида модели и оценка ее параметров.
19. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Процедура пошагового отбора переменных.
20. Измерение тесноты связи между показателями. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции.
21. Проверка качества многофакторных регрессионных моделей. Коэффициент детерминации R2. Скорректированный R2. Проверка гипотез с помощью t-статистик и F-статистик.
22. Свойства оценок МНК.
23. Оценка влияния факторов на зависимую переменную (коэффициенты эластичности, бета- коэффициенты, дельта-коэффициенты).
24. Анализ экономических объектов и прогнозирование с помощью модели множественной регрессии.
25. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).
26. Предпосылки метода наименьших квадратов.
27. Проверка выполнения предпосылок МНК.
28. Понятие и причины гетероскедастичности. Последствия гетероскедастичности. Обнаружение гетероскедастичности.
29. Понятие и причины автокорреляции остатков. Последствия автокорреляции остатков. Обнаружение автокорреляции остатков.
30. Компьютерная технология эконометрического моделирования. Использование статистических пакетов СтатЭксперт, VSTAT, SPSS.
31. Системы линейных одновременных уравнений. Взаимозависимые и рекурсивные системы.
32. Системы линейных одновременных уравнений. Условия идентификации.
33. Косвенный метод наименьших квадратов.
34. Многомерный статистический анализ. Задачи классификации объектов: кластерный анализ. Дискриминантный анализ.
35. Многомерный статистический анализ. Задачи снижения размерности: факторный анализ, компонентный анализ.

КУПИТЬ РАБОТУ

СТОИМОСТЬ РАБОТЫ:
- Введите нужную сумму и нажмите на кнопку "Перевести"
- После оплаты отправьте СКРИНШОТ ОПЛАТЫ и ССЫЛКУ НА РАБОТУ на почту Studgold@mail.ru
- После проверки платежа файл будет выслан на вашу почту в течение 24 ЧАСОВ.
- Если цена работы не указана или менее 300 руб., то цену необоходимо уточнить в службе поддержки и только потом оплачивать.
ПОДДЕРЖКА:	Studgold@mail.ru