Ökonomeetria (6)

4 HEA

Esitatud küsimused

  • Kust me tuleme? Kuhu me läheme ?
  • Millised on kogu-saagi ja saagikuse stat. kasut-d põhilised arves-tuse kategooriad ?
  • Millised on rahvaarvu stat. kasut. põhilised arvestuse kate-gooriad ?
 
Säutsu twitteris
1. Ö
  konomeetrilise mudeli mõiste. 
Ökonomeetriliste mudelite abil saab analüüsida erinevate majanduspoliitiliste otsuste mõju 
majanduslikele protsessidele või prognoosida vastavate maj. näitajate kujunemist tulevikus. 
Teoreetiliste   seisukohtade   kogumit,   mida   me   konkreetses   analüüsis   kasutame,   nim
ökonomeetriliseks mudeliks.
  Ökonomeetriline mudel on matemaatilise mudeli eriliik, mis 
koosneb üldjuhul algebralistest võrranditest või/ja võrrandisüsteemidest, mille lahendamiseks 
kasut.   matemaatilisi   ja   statistilisi   lähenemisviise   ja   meetodeid.   Ökonomeetrilise   mudeli 
põhikomponendid:   1)modelleeritavad   näitajad   on   sõltuvad   e.   endogeensed   muutujad   (Y); 
2)modelleeritavat nähtust mõjutavad näitajad on eksogeensed e. sõltumatud muutujad (X); 
3)juhuslik  komponent ; 4) matem . ja statistiliste meetoditega hinnatavad mudelite  parameetrid .
2. K
  lassikaline  regressioonanalüüs . Regressioonivõrrand. Seose tiheduse näitajad. 
Klassikaline   regressioonanalüüs 
Regressioonianalüüs   võimaldab   selgitada 
majandusnähtuste vahelise seose tugevuse ja usaldatavuse ning samas ka seose funktsionaalse 
vormi.   Regressioonianalüüsi   põhiülesanded:1)   hinnata   kvantitatiivselt   majandusnähtuste 
vaheliste   seoste   suunda,   tugevust   ja   kuju;   2)prognoosida   maj.   nähtuste   ja   –protsesside 
tõenäosuslikku arengut; 3)kontrollida empiiriliselt maj. teoreetiliste seisukohtade ja hüpoteesi 
paika   pidavust.  Regressioonivõrrandiks  on   lineaarne   mitme    muutuja    funktsioon. 
Regressioonikordaja  βi  näitab mitme ühiku võrra muutub sõltuv muutuja  Yt  kui sõltumatu 
muutuja  Xi  muutub 1 ühiku võrra. Kui regressioonmudelis on 1 sõltumatu muutuja, siis on 
tegemist lihtsa regressioonvõrrandiga Y=b0+ b1xi+ei, i=1,2...n. Kui sõltumatuid muutujaid 
on   vähemalt   2   (k>2),   siis   on   tegemist   mitmese   regressioonimudeliga.   Enim   praktikas 
kasutusel olev  mittelineaarne  regressioonvõrrand on ruutmudel e.  parabool . Parabooli abil on 
võimalik modelleerida oma olemuselt erinevaid sõltuvusi.
Seose tihedust  isel. näitaja. 1)Üks põ hiline  on  korrelatsioonikordaja  (korr.kordaja märk ei 
oma mingit tähtsust). Mida suurem on korrel.kor, seda tihedam on  sõltuvus  faktorite vahel, 
seda ebausaldatavamad on andmed. Kui X suurenedes suureneb ka suuruse Y  keskväärtus
siis on kor. kordaja väärtus pos. s.t r>0. Kui X suurenedes Y väärtus väheneb, siis r2,   F-krit   F>3.   Täpsem 
hinnang olulisusenivoo abil, kujutab endast eksimuse  tõenäosust, faktori väärtus a0,9.Kui reg.kor. varieeruvus on suur, siis 
on suur ka vahemik, kus asub reg.kor. tegelik väärtus ning seda raskem on tagasi lükata 
nullhüpoteese   sisuliselt   vägagi   oluliste   reg.kor.   kohta.   Kui   sisuliselt   oluliste   sõltumatute 
muutujate   reg.k.   varieeruvus   on   väga   suur,   siis   viitab   see   peaaegu   täieliku 
multikollineaarsusele. 
3)Sõltumatud  muutujad  on omavahel korrel. sõltuvuses, mis tingib mitmeste reg.mudelite 
kasut-se.   Statistikaameti   poolt   kogutud   ja   avaldatud   arvandmete   korral   on   sõltumatud 
muutujad tavaliselt mingil määral alati omavahel korrel. sõltuvuses ning enamikel juhtudel ei 
ole see probleemiks.
7. O
  luliste argumentide varieeruvuse mõju regressioonanalüüsi tulemustele. 
Oluliste argumentide varieeruvuse mõju regressioonanalüüsi tulemustele.  Sõltumatute 
muutujate mitteküllaldane varieeruvus ei võimalda avada kogu arvandmetes sisalduvat infot 
ning   seeläbi   vähendavad   regressioonmudelite   kasutamise   efektiivsust   ja   usaldusväärsust. 
Sõltumatute muutujate varieeruvus vähenemine, vähendab ka arvandmetes olevat info hulka. 
Seega   sõltumatute   muutujate   mitteküllaldane   varieeruvus   vähendab   regressioonkordajate 
stabiilsust.
8. A
  stmefunktsiooni (Cobb – Douglase funktsiooni) parameetrite leidmine.  
Isokvandid. Nende kasutamine.
Astmefunktsioon    on  ruutfunktsiooni   kõrval   teiseks   enam   kasutamist   leidnud
mitmese mittelineaarse regressioonimudeli regressioonivõrrandiks.
Astmefunktsiooni
 
iseärasused
 
on
 
järgmised:
1.Võrrandi   parameetrid   leitakse   astmefunktsiooni   logaritmimise   teel;
2.Astmefunktsioon   on   minimaalse   parameetrite   arvuga   mitmene   mittelineaarne
funktsioon
3.Astmefunktsioon   on   ruutfunktsiooniga   võrreldes   tunduvalt   jäigem
4.Astmefunktsioon
 
läbib
 
alati
 
koordinaatide
 
alguspunkti
5.Argumendi   kasvades   funktsiooni   väärtused   piiramatult   kasvavad.
Cobb- Douglas `e
 
tootmisfunktsioon
89% sisust ei kuvatud. Kogu dokumendi sisu näed kui laed faili alla
Ökonomeetria #1 Ökonomeetria #2 Ökonomeetria #3 Ökonomeetria #4 Ökonomeetria #5 Ökonomeetria #6 Ökonomeetria #7 Ökonomeetria #8 Ökonomeetria #9 Ökonomeetria #10 Ökonomeetria #11 Ökonomeetria #12 Ökonomeetria #13 Ökonomeetria #14
50 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 50 punkti.
~ 14 lehte Lehekülgede arv dokumendis
2010-01-26 Kuupäev, millal dokument üles laeti
259 laadimist Kokku alla laetud
6 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
Margen Jürgens Õppematerjali autor

Lisainfo

Ökonomeetria küsimused ja vastused
majandus , praktika , ökonomeetria , küsimused , vastused , multikoll , neaarsus , analüüs

Mõisted

Sisukord

  • Ökonomeetrilise mudeli mõiste
  • Ökonomeetriliste mudelite
  • Klassikaline regressioonanalüüs. Regressioonivõrrand. Seose tiheduse näitajad
  • Klassikaline regressioonanalüüs
  • Seose tihedust
  • Regressioonimudeli kui terviku ning faktorite (tegurite) statistilise olulisuse
  • Faktorite olulisuse
  • Klassikalise regressioonanalüüsi põhieeldused
  • Klassikalise regressioonanalüüsi põhieeldused
  • Majanduspraktikas esinevad kõrvalekaldumised regressioonanalüüsi
  • Kõrvalekalded regressioonianalüüsi põhieeldustest
  • Multikollineaarsuse mõju regressioonanalüüsi tulemustele
  • Multikollineaarsusega isel
  • Oluliste argumentide varieeruvuse mõju regressioonanalüüsi tulemustele
  • Oluliste argumentide varieeruvuse mõju regressioonanalüüsi tulemustele
  • Astmefunktsiooni (Cobb – Douglase funktsiooni) parameetrite leidmine
  • Isokvandid. Nende kasutamine
  • Astmefunktsioon on
  • Astmefunktsiooni
  • Ökonomeetrilise mudeli koostamise põhietapid
  • Mittestandardsed ökonomeetrilise mudeli parameetrite hindamise meetodid
  • olemus; kasutamise võimalused)
  • bootstrap” regressioon;
  • Mittestandardsed ökonomeetrilise mudeli koostamise meetodid

Teemad

  • Ökonomeetrilise mudeli mõiste
  • ökonomeetriliseks mudeliks
  • Klassikaline regressioonanalüüs. Regressioonivõrrand. Seose tiheduse näitajad
  • Regressioonivõrrandiks
  • Regressioonimudeli kui terviku ning faktorite (tegurite) statistilise olulisuse
  • hindamine regressioonanalüüsil
  • hindamine regressioonianalüüsil
  • Klassikalise regressioonanalüüsi põhieeldused
  • Regressioonimudel on korrektne
  • Sõltumatud muutujad on üksteisest
  • statistiliselt sõltumatud; 3)Sõltumatud muutujad omavad küllaldast varieeruvust;
  • Kasutatavad arvandmed on representatiivsed; 5) sõltumatute muutujate väärtused on
  • kindlaks määratud täpselt, ilma vigadeta,6)Reg-jäägid on normaalsed juhuslikud suurused;
  • Reg.jäägid on
  • omavahel statistiliselt sõltumatud
  • Majanduspraktikas esinevad kõrvalekaldumised regressioonanalüüsi
  • põhieeldustest
  • Arvandmete representatiivsus
  • Multikollineaarsuse mõju regressioonanalüüsi tulemustele
  • täpne (täielik); multikollineaarsus
  • peaaegu täielik multikolli-neaarsus
  • muutujad
  • Oluliste argumentide varieeruvuse mõju regressioonanalüüsi tulemustele
  • Astmefunktsiooni (Cobb – Douglase funktsiooni) parameetrite leidmine
  • iseärasused
  • järgmised
  • Ökonomeetrilise mudeli koostamise põhietapid
  • Mittestandardsed ökonomeetrilise mudeli parameetrite hindamise meetodid
  • olemus; kasutamise võimalused)
  • peamiste komponentide meetod;
  • kantregressioon;
  • üldistatud vähimruutude meetod;
  • tehisnärvivõrgud;
  • tugivektorid;
  • andmekaeve (data mining) meetodid
  • Mittestandardsed ökonomeetrilise mudeli koostamise meetodid
  • peamiste komponentide meetodil
  • Kantreg

Kommentaarid (6)


avikkris22: pole ajakohane aga abiks ikka
09:12 09-05-2016

aaljaan: otsisin kodutööd
21:43 25-10-2011

HeiliKaa: Asjalik materjal.
16:17 19-12-2010


Sarnased materjalid

18
doc
5
doc
26
docx
18
pdf
10
pdf
196
pdf
38
docx
126
doc





30 päevane VIP +50% ROHKEM

Telli VIP ja ole 30+14 päeva mureta

5.85€

3.9€

Oled juba kasutaja? Logi sisse

Faili allalaadimiseks, pead sisse logima
Kasutajanimi / Email
Parool

Unustasid parooli?

Pole kasutajat?

Tee tasuta konto