Ekonometrijos konspektas (2)


Ekonomikos konspektas. Kas yra ekonometrija? Kokie pagrindiniai ekonometrijos tikslai? Kokie ekonometrijos metodai? Kas yra modelis? Kokios yra modelių grupės? Kokie modeliai vadinami funkciniais? Kas sudaro balansinius modelius? Ką nustato optimizaciniai modeliai? Kokie pagrindiniai, ekonometrinio modeliavimo etapai? Kas nustatoma modelio formulavimo etape? Kas atliekama modelio įvertinimo etape? Kam skirtas ekonominis įvertinimų patikrinimo kriterijus? Ką nustato statistinis kriterijus? Ką tikrina ekonometrinis kriterijus? Kas tikrinama nustatant modelio prognozavimo galią? Kokios pageidaujamos ekonometrinio modelio savybės? Kokios yra modelių klasės? Kokias žinote matavimų skales? Kokie kintamieji priskiriami pavadinimų, nominaliajai ar klasifikacinei klasei? Kokie kintamieji priskiriami rangų, tvarkos ar kategorijos klasei? Kokie kintamieji priskiriami intervalų klasei? Kokie kintamieji priskiriami santykių klasei? Kokie yra kintamųjų, naudojamų regresinėje analizėje tipai? Kuo skiriasi kiekybiniai tolydieji kintamieji nuo kiekybinių diskrečiųjų? Kuo skiriasi kiekybiniai kintamieji nuo kokybinių? Kokių skalių kintamieji gali būti kiekybiniai tolydieji? Kokių skalių kintamieji gali būti kiekybiniai diskretieji? Kokių skalių kintamieji gali būti kokybiniai? Kokie leistini veiksmai tarp pavadinimų skalės kintamųjų? Kokie leistini veiksmai tarp rangų skalės kintamųjų? Kokie leistini veiksmai tarp intervalų skalės kintamųjų? Kokie leistini veiksmai tarp santykių skalės kintamųjų? Ką rodo porinis koreliacijos koeficientas? Kokias reikšmes gali įgyti koreliacijos koeficientas? Ką reiškia neigiama koreliacija? Kokiu atveju naudojamas Spirmano ranginės koreliacijos koeficientas? Kokiu atveju naudojamas Kendalo ranginės koreliacijos koeficientas? Kokiu atveju naudojamas Kendalo konkordacijos koeficientas? Kas yra regresinė analizė? Kas yra porinė regresija? Kas yra daugialypė regresija? Kokie yra regresinės analizės elementai? Kodėl regresiniuose modeliuose įtraukiamas stochastinis kintamasis?


Tikrina kurios panaudotos ekonometrines priemones tinkamos, o kurios –ne (Durbino –Vatsono statistika)

Pagal kintamojo reikšmes objektus galima tik klasifikuoti, t.y. priskirti vienai ar kitai grupei

Objektus galime ne tik klasifikuoti, tvarkyti, bet ir kiekybiškai įvertinti klasių skirtumus.

Nuo intervalų skalės skiriasi tik tuo, kad yra apibrėžta absoliuti apskaitos pradžia (absoliutus nulis – tiriamojo požymio nėra).

Tarkime, kad turime daugiau nei du ranginius kintamuosius. Atskirais atvejais užtenka suskaičiuoti porinius koreliacijos koeficientus, tačiau tai neduos bendro rezultato.

Tai regresija, kai nepriklausomų kintamųjų skaičius yra didesnis nei vienas. Šiuo atveju vertinama daugelio

1. Priklausomojo kintamojo Y sąlyginė reikšmė yra funkcija nuo Xj.

– Esant konkrečiai X reikšmei (Xj), Y reikšmių pasiskirstymas funkcionaliai susijęs su Xj.

Priklausomas kintamasis charakterizuoja rezultatą. Jo reikšmės formuojasi nagrinėjamo reiškinio viduje priklausomai nuo daugelio kitų kintamųjų (nepriklausomųjų, aiškinamųjų) reikšmių.

Tikrinama hipotezė, ar nėra nereikšmingų regresorių: ar atitinkami parametrai nėra lygus nuliui. Tam naudojama t statistika

Kai duomenys apima skirtingus stebėjimus, t.y. kai yra didelis skirtumas tarp didžiausios ir mažiausios stebėjimų reikšmių. Kuo šis skirtumas didesnis, tuo didesnė heteroskedastiškumo tikimybė.

bj parodo, kiek padidėja (sumažėja) z(x) reikšmė, kai xj padidėja vienu vienetu, o likusieji x1, xj-1 ir t.t. yra fiksuoti.

  • Ekonomika Konspektai
  • 2014 m.
  • 8 puslapiai (1749 žodžiai)
  • Ekonomikos konspektai
  • Microsoft Word 16 KB
  • Ekonometrijos konspektas (2)
    10 - 3 balsai (-ų)
Ekonometrijos konspektas (2). (2014 m. Birželio 01 d.). http://www.mokslobaze.lt/ekonometrijos-konspektas-2.html Peržiūrėta 2016 m. Gruodžio 07 d. 20:23