Лекции по эконометрике. Шанченко Н.И. - 125 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

125
Глоссарий
Автокорреляция
– корреляция между временной переменной и лаговой
переменной, составленной от той же переменной.
Авторегрессия – регрессия зависимой временной переменной от лаговой
переменной, составленной от той же переменной.
Адаптивные полиномиальные модели – адаптивные модели временного
ряда, основанные на представлении уровней ряда в виде полиномов от интерва-
ла прогнозирования
Белый шум
– стохастический процесс, представляющий собой последова-
тельность независимых, одинаково распределенных случайных величин.
Временной ряд (ряд динамики, динамический ряд) – упорядоченная во
времени последовательность численных показателей {(
y
i
,t
i
), i = 1, 2, ..., n}, ха-
рактеризующих уровни развития изучаемого явления в последовательные мо-
менты или периоды времени.
Гетероскедастичность – неоднородность относительно дисперсии.
Гомоскедастичность – однородность относительно дисперсии.
Двухшаговый метод наименьших квадратов – применяется для оценки
параметров сверхидентифицируемой системы уравнений.
Интервальный прогноз – интервал, в котором с определенной вероятно-
стью находится фактическое значение прогнозируемой переменной.
Коинтеграция нестационарных временных рядов – возможность полу-
чить стационарную линейную комбинацию исходных нестационарных времен-
ных рядов.
Корреляционная связь – зависимость, при которой изменение среднего
значения результативного признака обусловлено изменением факторных при-
знаков.
Корреляционный анализ
– раздел математической статистики, изучаю-
щий наличие и тесноту связи между переменными без разделения переменных
на зависимые и объясняющие.
Косвенный метод наименьших квадратов – применяется для оценки па-
раметров идентифицируемой системы уравнений.
Коэффициент детерминации R
2
– представляет собой квадрат коэффици-
ента корреляции, показывает, какая часть дисперсии результативного признака
объяснена уравнением регрессии.
Коэффициент эластичности Э – для зависимости )(xfy
вычисляется по
формуле
y
x
xfÝ
)(' , показывает, на сколько процентов в среднем изменится
результативный признак
у при изменении фактора х на 1 % от своего номи-
нального значения.
Критерий Стьюдента (t-критерий)
– применяется для оценки статисти-
ческой значимости коэффициентов полученного уравнения регрессии.
Критерий Фишера (F-критерий) – применяется для оценки статистиче-
ской значимости полученного уравнения регрессии в целом.

Страницы