Plaanid puhkusele minna? Võta endale majutus AirBnb kaudu ja saad 37€ kontoraha Tee konto Sulge
Facebook Like

Ökonomeetria (6)

4 HEA
Punktid

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
  • Ökonomeetrilise 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 .
  • Klassikaline 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 i 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 põhiline 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 akarakteristikud on: jaotusfunktsioon F(t), tiheduspunkt p(t), keskväärtus E(t), dispersioon D(t) jne.
  • Klassikalise regressioonanalüüsi põhieeldused.
    Klassikalise regressioonanalüüsi põhieeldused. Vähimruutude meetodil saame mitmese lineaarse regressioonivõrrandi parameetrite parimad hinnangud , kui on täidetud järgmised eeldused: 1)Regressioonimudel on korrektne - kõik olulised analüüsitavat protsessi mõjutavad sõltumatud muutujad (X) on lülitatud regressioonivõrrandisse ning sõltuva muutuja ja sõltumatute muutujate vahel on lineaarne sõltuvus; 2)Sõltumatud muutujad on üksteisest statistiliselt sõltumatud; 3)Sõltumatud muutujad omavad küllaldast varieeruvust; 4)Kasutatavad arvandmed on representatiivsed; 5) sõltumatute muutujate väärtused on kindlaks määratud täpselt, ilma vigadeta,6)Reg-jäägid on normaalsed juhuslikud suurused; 7)Reg.jääkide dispersioon ei sõltu sõltumatute muutujate väärtustest 8)Reg.jäägid on omavahel statistiliselt sõltumatud.
  • Majanduspraktikas esinevad kõrvalekaldumised regressioonanalüüsi põhieeldustest.
    Kõrvalekalded regressioonianalüüsi põhieeldustest.
    Kõige olulisemaks neist on mudeli korrektsuse eeldus. Mudeli korrektsus sõltub ühelt poolt analüüsi tegija majanduslikteoreetilisest ettevalmistusest ja teadmistest ning teiselt poolt mudeli koostises vajalike arvandmete kättesaadavusest. Arvandmeid iseloomustab eelduste (2-5) olulisemateks kõrvalekaldumisteks on: 1) multikollineaarsus (sõltumatud muutujad on omavahelises sõltuvuses) 2)multikollineaarsese ja sõltumatute muutujate mitteküllaldase varieeruvuse mõju ökonomeetria mudeli parameetrite hinnangule. Ökon. analüüsis eeldatakse, et arvandmed on korrektsed. Arvandmete representatiivsus tähendab seda, et vaatlustulemuste arv on küllaltki suur ja isel. modelleeritavat probleemi. reg.jääke puudutavate eelduste korral: a) kui ei ole täidetud võimalus kasut. standardseid statistilisi hüpoteese reg.võrrandi ja reg. kordajate kohta, siis selle põhjuseks on ebakorrektne mudel. b) kui ei ole täidetud reg.jääkide homoskedastiivsuse eeldus, siis on tegemist nn heteroskedastiivsete reg.jääkidega.
  • Multikollineaarsuse mõju regressioonanalüüsi tulemustele.
    Multikollineaarsusega isel. olukorda, kus regressiioonvõrrandi sõltumatute muutujate arvväärtused on omavahelises sõltuvuses. 3 taset:
    1)täpne (täielik); multikollineaarsus esineb siis, kui 1 sõltumatutest muutujatest kujutab endast teiste sõltumatule muutujate lineaarset funktsiooni. Täieliku multikol. põhjus tuleb üles otsida ja see kõrvaldada.
    2)peaaegu täielik multikolli-neaarsus.- teatud liiki arvandmete omadus, mis muudab mudeli parameetrite hinnangud muutuvad väga ebastabiilseteks. 2 sõltumatu muutuja korral on nendevahelise sõltuvuse korrel.kordaja väga suur r>0,9.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.
  • Oluliste 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.
  • Astmefunktsiooni (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 kujutab endast astmefunktsiooni.
    Ökonomeetriliste mudelite analüüsimisel on abiks asenduskõverate (isokvantide) koostamine ja analüüsimine.
    Isokvant on kindla koguse valmistamiseks vajalike sisendite tehniliselt efektiivsete kombinatsioonide geomeetriline kirjeldus. Tootmisfunktsioon ja isokvant iseloomustavad konkreetset tehnoloogiat. 
  • Ökonomeetrilise mudeli koostamise põhietapid.
    1. Probleemi teoreetiline analüüs
    2. Ökonomeetrilise mudeli formuleerimine, st. võrrandi e. funktsiooni tüübi
    ja sõltumatute muutujate valik
    3. Probleemi iseloomustavate arvandmete hankimine
    4. Võrrandi (funktsiooni) parameetrite leidmine (hindamine-estimation)
    5. Võrrandi parameetrite usaldatavuse kontroll
    6. Ökonomeetrilise mudeli rakendamine (prognoosiks või erinevate majandusstrateegiate
    realiseerimise tulemuste hindamiseks)
  • Mittestandardsed ökonomeetrilise mudeli parameetrite hindamise meetodid (olemus; kasutamise võimalused):
  • peamiste komponentide meetod;
  • kantregressioon;
  • bootstrap” regressioon ;
  • üldistatud vähimruutude meetod;
  • tehisnärvivõrgud;
  • tugivektorid;
    andmekaeve (data mining ) meetodid
    Mittestandardsed ökonomeetrilise mudeli koostamise meetodid:
    a) regressioonianaüüsi peamiste komponentide meetodil- (väga mahukas) meetodi olemus- esialgsed sõltumatud muutujad X1, X2,Xn teisendatakse lineaarse teisenduse abil tinglikeks suurusteks ehk komponentideks. Nende teisenduste käigus toimub sõltumatutes muutujates X1,X2,…Xn oleva info ümberpaiknemine esimestesse komponentidesse (millede varieeruvus on suurim). Ülejäänud komponendid sisaldavad esialgsete sõltumatute muutujatega võrreldes vähem infot ja edasine analüüs toimub esimeste e. peamiste komponentide baasil. Komponentide arv m. Kui m on suur, st läheneb sõltumatute muutujate arvule n, siis info kadu on minimaalne ning minimaalne on ka nihke suurus. Kui m on väike, siis on info kadu suurim ning ka nihke suurus max kuid reg.kor. varieeruvus on min.
    b)Kantreg. korral suurendatakse kunstlikult sõltumatute muutujate kovariatsiooni maatriksi determinanti, mille tulemusena väheneb reg.kor. varieeruvus ning suureneb nende stabiilsus, kuid tekitatakse reg.kor. nihe . Põhiprobleemiks on otsustada, kui palju suurendada kovariatsiooni maatriksi peadiagonaali- milline peab olema kantregressiooni parameeter k. Kuna seda otsustab
  • 80% sisust ei kuvatud. Kogu dokumendi sisu näed kui laed faili alla
    Vasakule Paremale
    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
    Punktid 50 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 50 punkti.
    Leheküljed ~ 14 lehte Lehekülgede arv dokumendis
    Aeg2010-01-26 Kuupäev, millal dokument üles laeti
    Allalaadimisi 259 laadimist Kokku alla laetud
    Kommentaarid 6 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
    Autor Margen Jürgens Õppematerjali autor

    Lisainfo

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

    Mõisted


    Kommentaarid (6)

    avikkris22 profiilipilt
    avikkris22: pole ajakohane aga abiks ikka
    09:12 09-05-2016
    aaljaan profiilipilt
    aaljaan: otsisin kodutööd
    21:43 25-10-2011
    HeiliKaa profiilipilt
    HeiliKaa: Asjalik materjal.
    16:17 19-12-2010


    Sarnased materjalid

    18
    doc
    Ökonomeetria eksam
    5
    doc
    Ökonomeetria mõisted
    26
    docx
    Ökonomeetriline projekt
    18
    pdf
    Ökonomeetria-BA
    10
    pdf
    ÖKONOMEETRIA loegn 1
    196
    pdf
    Makroökonoomika
    38
    docx
    Ökonomeetria kordamisküsimused
    126
    doc
    Lõpueksami küsimused ja vastused 2008



    Faili allalaadimiseks, pead sisse logima
    Kasutajanimi / Email
    Parool

    Unustasid parooli?

    UUTELE LIITUJATELE KONTO MOBIILIGA AKTIVEERIMISEL +50 PUNKTI !
    Pole kasutajat?

    Tee tasuta konto

    Sellel veebilehel kasutatakse küpsiseid. Kasutamist jätkates nõustute küpsiste ja veebilehe üldtingimustega Nõustun