Контрольная на тему Контрольная работа 100325-02

Титульный лист

Содержание


1. От простых количественных взаимосвязей между экономическими переменными к эконометрической модели 4
2. Понятие обобщенной линейной модели множественной регрессии 12
Задача 15
Список использованной литературы 19

1. От простых количественных взаимосвязей между экономическими переменными к эконометрической модели

Любой показатель в статистике, экономике, математике и т.д. практически зависит от бесконечного количества факторов. Однако лишь ограниченное количество факторов действительно существенно воздействуют на исследуемый показатель. Доля влияния остальных факторов столь незначительна, что их игнорирование не может привести к существенным отклонениям в поведении исследуемого объекта. Выделение и учет в модели лишь ограниченного числа реально доминирующих факторов является важной задачей качественного анализа, прогнозирования и управления ситуаций.
Если в естественных науках большей частью имеют дело со строгими (функциональными) зависимостями, при которых, еще раз повторюсь, каждому значению одной переменной соответствует единственное значение другой, то между экономическими переменными, в большинстве случаев, таких зависимостей нет. Поэтому в экономике имеют дело с корреляционными зависимостями.
В зависимости от количества факторов, включенных в уравнение регрессии, принято различать простую (парную) и множественную регрессии.
Простая регрессия представляет собой регрессию между двумя переменными y и x, т.е. модель вида
y = f(x),
где у – зависимая переменная (результативный признак);
х – независимая, или объясняющая, переменная, (признак – фактор).
Строится простая (парная) регрессия в случае, когда на результативный показатель, влияет единственный фактор.
Множественная регрессия соответственно представляет собой модель вида:
y=f(x1, x2,…,xk),
где хi– признак – факторы.

Рассмотрим простейшую линейную модель парной регрессии:
y = a+bx+? (1.1)
Величина y, рассматриваемая как зависимая переменная, состоит из двух составляющих: неслучайной составляющей, а+bх и случайного члена ?.
Случайная величина ? называется также возмущением. Она включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения.
Причин существования случайной составляющей несколько.
Не включение объясняющих переменных. Соотношение между y и x является упрощением. В действительности существуют и другие факторы, влияющие на y, которые не учтены в (1.1). Влияние этих факторов приводит к тому, что наблюдаемые точки лежат вне прямой у = а+bх.
Часто встречаются факторы, которых следовало бы включить в регрессионное уравнение, но невозможно этого сдела