На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


контрольная работа Контрольная рабоат по "Эконометрике"

Информация:

Тип работы: контрольная работа. Добавлен: 20.07.2012. Сдан: 2011. Страниц: 4. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


1. Основные понятия  и особенности  эконометрического  метода
Эконометрическая  модель - основное понятие эконометрии, экономико-математическая модель, параметры  которой оцениваются с помощью  методов математической статистики. Она выступает в качестве средства анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов как на макро-, так и на микроэкономическом уровне на основе реальной статистической информации.
Наиболее распространены эконометрические модели, представляющие собой системы регрессионных  уравнений, в которых отражается зависимость эндогенных величин (искомых) от внешних воздействий (текущих экзогенных величин) в условиях, описываемых параметрами модели, а также лаговыми переменными. Кроме регрессионных (как линейных, так и нелинейных) уравнений, применяются и другие математико-статистические модели.
Эконометрическая  модель может быть представлена в  двух формах: структурной и приведенной. В наиболее общем виде любую эконометрическую модель, построенную в виде системы  линейных уравнений.
Эконометрический метод включает решение следующих проблем:
· качественный анализ связей экономических переменных - выделение зависимых и независимых  переменных;
· подбор данных;
· оценка параметров модели;
· проверка ряда гипотез о свойствах распределения  вероятностей для случайной компоненты (гипотезы о средней, дисперсии и ковариации);
· анализ мультиколлинеарности объясняющих переменных, оценка ее статистической значимости, выявление  переменных, ответственных за мультиколлинеарность;
· введение фиктивных  переменных;
· выявление  автокорреляции, лагов;
· выявление  тренда, циклической и случайной  компонент;
· проверка остатков на гетероскедастичность;
· анализ структуры  связей и построение системы одновременных  уравнений;
· проверка условия  идентификации;
· оценивание параметров системы одновременных уравнений (двухшаговый и трехшаговый метод наименьших квадратов, метод максимального правдоподобия);
· моделирование  на основе системы временных рядов: проблемы стационарности и коинтеграции;
· построение рекурсивных  моделей, ARIMA- и VAR- моделей;
· * проблемы идентификации  и оценивания параметров.
Эконометрическая  модель, как правило, основана на теоретическом  предположении о круге взаимосвязанных  переменных и характере связи  между ними. При всем стремлении к «наилучшему» описанию связей приоритет отдается качественному анализу.
Поэтому в качестве этапов эконометрического исследования можно указать:
· постановку проблемы;
· получение  данных, анализ их качества;
· спецификацию модели;
· оценку параметров;
· интерпретацию результатов.
Этот список менее подробен, чем предыдущий, и включает те стадии, которые проходит любое исследование, независимо от того, на использование каких данных оно ориентировано: пространственных или временных. 

2. Типы экономических  данных, используемых в эконометрических исследованиях: пространственные данные и временные ряды.
Данные  в эконометрике принято разделять на типы: 
Перекрестные данные или пространственные данные
- 
Временные
- ряды 
Панельные данные.
- 
Перекрестные (пространственные) данные – это данные по какому-либо экономическому показателю, полученные для однотипных объектов и относящиеся к одному периоду времени (либо временной промежуток не имеет значения). Например: данные о расходах разных семей в зависимости от дохода и состава семьи; данные о зарплате в зависимости от возраста, стажа, образования и пр. различных сотрудников; сведения об объеме производства, количестве работников, сумме уплаченных налогов по нескольким однотипным фирмам на один и тот же момент времени; и т.п. 
Временные ряды – данные об одном объекте, процессе за несколько последовательных моментов времени, т.е. характеризуется динамика развития изучаемого объекта, процесса. Например: ежеквартальные (ежемесячные, годовые и пр.) данные по инфляции или средней заработной плате, или национальному доходу; ежедневный курс валют; котировки ГКО на бирже; и т.п. 
Панельные данные – занимают промежуточное положение: они отражают наблюдения по большому количеству объектов, показателей за несколько моментов времени. Например: финансовые показатели работы нескольких крупных паевых инвестиционных фондов за несколько месяцев; суммы уплаченных налогов нефтяными компаниями за последние несколько лет; и т.п. 
Собранные данные могут быть представлены в виде таблицы, диаграммы, графика.
 

3. Специфика экономических данных.
Для анализа  экономических данных могут применяться  все разделы прикладной статистики, а именно:
статистика случайных  величин;
многомерный статистический анализ;
статистика временных  рядов и случайных процессов;
статистика объектов нечисловой природы, в том числе статистика интервальных данных.
Перечисленные четыре области выделены на основе математической природы элементов  выборки: в первой из них это - числа, во второй - вектора, в третьей - функции, в четвертой - объекты нечисловой природы, т.е. элементы пространств, в которых нет операций сложения и умножения на число. Примерами объектов нечисловой природы являются значения качественных признаков, бинарные отношения (ранжировки, разбиения, толерантности), последовательности из 0 и 1, множества, нечеткие множества, интервалы, тексты (см. главы 8 и 9 ниже)..
Как и для  применений статистических методов  в иных областях, в эконометрике решаются задачи описания данных (в  том числе усреднения), оценивания, проверки гипотез, восстановления зависимостей, классификации объектов и признаков, прогнозирования, принятия статистических решений и др.
Однако в некоторых  отношениях экономические данные отличаются от технических или астрономических, и эти отличия необходимо учитывать  при выборе методов анализа конкретных экономических данных.
Многие экономические  показатели неотрицательны. Значит, их надо описывать неотрицательными случайными величинами. А вот нормальные распределения  принципиально не подходят, поскольку  для них вероятность отрицательных значений всегда положительна.
Экономические процессы развиваются во времени, поэтому  большое место в эконометрике занимают вопросы анализа и прогнозирования  временных рядов, в том числе  многомерных. При этом в одних  задачах больше внимания уделяют изучению трендов (средних значений, математических ожиданий), например, при анализе динамики цен. В других же - важны отклонения от средней тенденции, например, при применении контрольных карт (карт Шухарта, кумулятивных сумм и др.). Однако в целом спектральный анализ и выделение различных периодов, циклов и типов волн менее распространены, чем, скажем, в биометрике и медицине.
В экономике  доля нечисловых данных существенно  выше, чем в технике и технологии, соответственно больше применений для  статистики объектов нечисловой природы (ниже разберем это утверждение подробнее).
Количество изучаемых  объектов в экономическом исследовании часто ограничено в принципе, поэтому  обоснование вероятностных моделей  в ряде случаев затруднено. Уникальные объекты, например, город Москва, трудно рассматривать как элемент выборки из генеральной совокупности с каким-то определенным распределением, поскольку подобное рассмотрение противоречит здравому смыслу. Вспоминается давняя обложка журнала "Крокодил", на которой изображены два хозяйственника с монетой в руках: "Если упадет орлом, будем строить завод, если решкой - не будем". Подобная рандомизация решений выглядит бессмысленной при принятии ровно одного решения, однако при контроле качества в массовом производстве такой подход оправдан.
Поэтому в эконометрике часто применяются детерминированные  методы анализа данных, в отличие  от, например, технических наук, в  которых обычным является использование  вероятностных моделей. Неопределенность приходится описывать не в терминах вероятностно-статистических моделей, а иными способами, например, в терминах теории нечеткости (fuzzy sets theory) или математики и статистики интервальных данных.
Есть два принципиально  различных подхода к изучению поведения организаций и людей. Согласно первому из них вполне допустимо описывать действия человека в вероятностных терминах, например, считать его ответ на заданный вопрос случайной величиной. Сторонники второго подхода полагают, что поведение человека или организации является детерминированным, определяется теми или иными причинами, а случайность при анализе выборки возникает лишь из-за случайности при отборе лиц для опроса или предприятий для изучения. Если ответ на вопрос имеет вид "да" - "нет", то число ответов "да" при первом подходе, как известно, имеет биномиальное распределение, а при втором - гипергеометрическое. К счастью для эконометриков, при увеличении объема генеральной совокупности эти два распределения сближаются (если доля выборки в генеральной совокупности мала, например, меньше 10%, то вместо гипергеометрического распределения можно использовать биномиальное), так что при обоих подходах можно применять одни и те же эконометрические методы, не тратя сил на решение философского вопроса о детерминированности или случайности поведения экономического агента- человека или организации.
Итак, специфика  эконометрики проявляется не в перечне  применяемых для анализа конкретных экономических данных статистических методов, а в частоте использования  тех или иных методов. 
 
 

4. Классификация эконометрических моделей
  Общая классификация  эконометрических или экономико-математических моделей включает более десяти основных признаков, но с развитием экономико-математических исследований проблема классификации данных моделей всё более усложняется. Помимо появления новых типов моделей (особенно смешанных типов) и новых признаков их классификаций, также идёт процесс интеграции моделей различных типов в более сложные, комбинированные модельные конструкции.
  Рассмотрим  несколько ключевых классификаций эконометрических моделей:
  1) классификация  эконометрических моделей по  целевому назначению:
  а) теоретико-аналитические  модели, которые используются при  исследовании общих свойств и  закономерностей экономических процессов;
  б) прикладные модели, которые используются при  решении конкретных экономических  задач (модели экономического анализа, прогнозирования, управления);
  Также эконометрические модели могут быть использованы при  исследовании различных сторон народного хозяйства и его отдельных частей.
  2) классификация  эконометрических моделей по  исследуемым экономическим процессам  и содержательной проблематике. При этом выделяются:
  а) модели народного хозяйства в целом  и его отдельных подсистем-отраслей, регионов и т. д.;
  б) комплексы  моделей производства и потребления;
  в) комплексы  моделей формирования и распределения  доходов;
  г) комплексы  моделей трудовых ресурсов;
  д) комплексы  моделей ценообразования;
  е) комплексы  моделей финансовых связей и др.
  3) классификация  эконометрических моделей на дескриптивные и нормативные модели:
  а) дескриптивные  модели предназначены для объяснения наблюдаемых фактов или для построения вероятностного прогноза. В качестве примера дескриптивной модели можно  привести производственные функции и функции покупательного спроса, построенные на основе обработки статистических данных;
  б) нормативные  модели отвечают на вопрос «как это  должно быть?», т. е. предполагают целенаправленную деятельность. В качестве примера  нормативной модели можно привести модели оптимального планирования, характеризующие тем или иным образом цели экономического развития, возможности и средства их достижения;
  4) классификация  эконометрических моделей по  характеру отражения причинно-следственных  связей. При этом выделяют:
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.