Эконометрика

Эконометрика. Лекции Эконометрика - это наука в которой с помощью статистических методов устанавливаются количественные взаимосвязи между анализируемыми экономическими показателями. Под эконометрикой следует понимать определенный набор математико- статистических средств, которые позволяют проверять или верифицировать модельные соотношения между показателями. Первичная обработка данных при статистическом исследовании нужна для того, чтобы определенную выборку данных подчинить какому-либо закону. Этапы статистического исследования 1. Первичная обработка данных. Цель — подчинить выборку какой-либо закономерности. 2. Статистическое оценивание неизвестных параметров. 3. Статистическая проверка гипотез. Цель — установить, не противоречит ли высказанное нами предположение имеющимся данным Лекция по теме: Статистическое оценивание неизвестных параметров Пусть рассматривается выборка {х1,х2….} n, после первичной обработки данных, ее вероятностные характеристики описываются функцией: Задача статистического оценивания заключается такой функции Ô=(х1,….хn), зависящей от выборки, которая бы максимально была приближена к истинному неизвестному значению параметра. Для того, чтобы точечная оценка была максимально приближена к истинному значению параметра, она должна обладать несколькими свойствами: 1. Состоятельность - оценка неизвестного параметра тетта называется состоятельной, если по мере роста числа наблюдения(n->бесконечность), она по вероятности сходится к истинному значению параметра. 2. Эффективность - оценка тетта называется эффективной, если среди всех прочих оценок этого параметра, она обладает наименьшей мерой случайного разброса. 3. Несмещенность - оценка тетта называется несмещенной, если при любом объёме выборки результат ее усреднения по врем возможным выборкам данного объёма, равен истинному значению параметра. Для того чтобы найти оценку, которая удовлетворяет этим трем свойствам, используют специальные методы. Мы будем использовать 2 метода. Методы оценивания параметров: ММП—метод максимального правдоподобия; ММ— метод момента Метод максимального правдоподобия: Суть: составляется функция правдоподобия, как произведение всех вероятностных характеристик данной выборки. В связи с тем, что дисперсия является квадратной величиной, она в данном методе теряет свойство несмещенности(она смещенна). Чтобы исправить это несмещение, вводится величина ИСПРАВЛЕННАЯ ДИСПЕРСИЯ Метод момента Находятся теоретические начальные моменты По имеющейся выборке находятся наблюдательные начальные моменты