EKONOMETRIJA. Praktinis regresijos ir laiko eilučių modelių taikymas
TURINYS
PRATARMĖ
1. DARBO SU EVIEWS 8 PRADMENYS
1.1. PRADINĖS ŽINIOS APIE EVIEWS 8
1.1.1. Pagrindiniai EViews 8 langai
1.1.2. Darbinio failo samprata
1.2. NAUJO DARBINIO FAILO SUKŪRIMAS
1.3. DUOMENŲ ĮKĖLIMAS Į EVIEWS 8 PROGRAMĄ
1.4. EKSPERIMENTINIŲ DUOMENŲ GENERAVIMAS
1.5. DUOMENŲ MATRICOS SUDARYMAS IR IŠSAUGOJIMAS
1.6. REGRESINĖS ANALIZĖS MENIU JUOSTA
1.7. PAGRINDINĖS FUNKCIJOS IR OPERATORIAI EVIEWS 8 PROGRAMOJE
2. PRELIMINARI STEBINIŲ ANALIZĖ
2.1. TEORINĖS ŽINIOS
2.1.1. Pagrindinės kintamųjų skaitinės charakteristikos
2.1.2. Grafinė kintamųjų analizė
2.1.3. Duomenų unifikavimas
2.1.4. Išskirčių nustatymas
2.1.5. Duomenų normalumas
2.1.6. Koreliacinės matricos sudarymas
2.2. SIŪLOMA PRELIMINARIOS STEBINIŲ ANALIZĖS SCHEMA
2.3. PRELIMINARI STEBINIŲ ANALIZĖ NAUDOJANT EVIEWS
2.3.1. Pagrindinių skaitinių charakteristikų apskaičiavimas
2.3.2. Duomenų unifikavimas
2.3.3. Išskirčių nustatymas
2.3.4. Normalumo tikrinimas
2.3.5. Funkcinis kintamųjų keitimas
2.3.6. Koreliacinės matricos sudarymas
2.3.7. Sklaidos diagramų analizė
2.4. PRELIMINARIOS STEBINIŲ ANALIZĖS PAVYZDYS
2.4.1. Pagrindinių skaitinių charakteristikų apskaičiavimas
2.4.2. Duomenų unifikavimas
2.4.3. Išskirčių nustatymas
2.4.4. Duomenų normalumo nustatymas
2.4.5. Funkcinis kintamųjų keitimas
2.4.6. Koreliacinės matricos sudarymas
2.4.7. Sklaidos diagramų analizė
3. PORINĖS REGRESIJOS MODELIŲ SUDARYMAS
3.1. TEORINĖS ŽINIOS
3.1.1. Regresijos modelio samprata
3.1.2. Regresijos modelio specifikavimas
3.1.3. Tiesinės regresijos modelio parametrų įvertinimas
3.1.4. Neiesinių regresijos modelių įvertinimo ypatumai
3.1.5. Regresijos modelis su standartizuotais kintamaisiais
3.1.6. Porinės regresijos modelio kokybės rodikliai
3.1.7. Modelio ir parametrų reikšmingumo tikrinimas
3.1.8. Pasikliautinųjų intervalų skaičiavimas
3.1.9. Priklausomojo kintamojo prognozavimas
3.2. SIŪLOMA PORINĖS REGRESIJOS MODELIO SUDARYMO SCHEMA
3.3. PORINĖS REGRESIJOS MODELIO SUDARYMAS NAUDOJANT EVIEWS 8
3.3.1. Regresijos modelio specifikavimas
3.3.2. Porinės regresijos modelio parametrų nustatymas
3.3.3. Parametrų reikšmingumo patikra
3.3.4. Modelio reikšmingumo patikra
3.3.5. Modelio tikslumo įvertinimas ir geriausiojo modelio atranka
3.3.6. Grafinis modelio kokybės įvertinimas
3.3.7. Elastingumo koeficiento skaičiavimas
3.3.8. Priklausomojo kintamojo prognozavimas
3.4. PORINĖS REGRESIJOS MODELIO SUDARYMO PAVYZDYS
3.4.1. Regresijos modelio specifikavimas
3.4.2. Porinės tiesinės regresijos modelio sudarymas
3.4.3. Log-lin regresijos modelio sudarymas
3.4.4. Hiperbolinės regresijos modelio sudarymas
2.4.5. Modelio tikslumo įvertinimas ir geriausiojo modelioatranka
3.4.6. Grafinis modelio kokybės įvertinimas
3.4.7. Elastingumo koeficiento skaičiavimas
3.4.8. Priklausomojo kintamojo prognozavimas
4. DAUGIALYPĖS TIESINĖS REGRESIJOS MODELIO SUDARYMAS
4.1. TEORINĖS ŽINIOS
4.1.1. DTR samprata
4.1.2. DTR modelio parametrų įvertinimas
4.1.3. DTR modelio tikslumo įvertinimas
4.1.4. DTR modelio sudarymo būdai
4.1.4.1. Vienalaikio kintamųjų įtraukimo metodas
4.1.4.2. Geriausiojo DTR modelio atranka iš visų galimų
4.1.4.3. Hierarchiniai DTR modelio sudarymo metodai
4.1.5. DTR modelio patikimumo tikrinimas
4.1.6. Priklausomojo kintamojo prognozavimas
4.2. SIŪLOMOJI DTR MODELIO SUDARYMO SCHEMA
4.3. DTR MODELIO SUDARYMAS NAUDOJANT EVIEWS 8
4.3.1. Stebinių aibės skėlimas
4.3.2. DTR modelio sudarymas vienalaikio kintamųjų įtraukimometodu
4.3.3. Geriausiojo DTR modelio atranka iš visų galimų
4.3.4. DTR modelių sudarymas hierarchiniais metodais
4.3.5. Modelio reikšmingumo patikra
4.3.6. Nepriklausomųjų kintamųjų reikšmingumo nustatymas
4.3.7. Daugiakolinearumo nustatymas
4.3.8. DTR modelių tikslumo nustatymas ir palyginimas
4.3.9. DTR modelio patikimumo tikrinimas
4.3.10. Priklausomojo kintamojo prognozavimas
4.4. DAUGIALYPĖS TIESINĖS REGRESIJOS (DTR) MODELIO SUDARYMO PAVYZDYS
4.4.1. Stebinių aibės skėlimas
4.4.2. DTR modelio sudarymas vienalaikio kintamųjų įtraukimometodu
4.4.3. Geriausiojo DTR modelio atranka iš visų galimų
4.4.4. DTR modelių sudarymas hierarchiniais metodais
4.4.5. Modelio reikšmingumo patikra
4.4.6. Nepriklausomųjų kintamųjų reikšmingumo nustatymas
4.4.7. Daugiakolinearumo nustatymas
4.4.8. DTR modelių tikslumo įvertinimas ir palyginimas
4.4.9. DTR modelio patikimumo tikrinimas
4.4.10. Priklausomojo kintamojo prognozavimas
5. LIEKAMŲJŲ PAKLAIDŲ ANALIZĖ
5.1. TEORINĖS ŽINIOS
5.1.1. Liekamosioms paklaidoms keliami reikalavimai
5.1.2. Regresijos modelio santykinės paklaidos
5.1.3. Normaliojo pasiskirstymo prielaidos tikrinimas
5.1.4. Nulinio vidurkio prielaidos tikrinimas
5.1.5. Paklaidų homoskedastiškumo prielaidos tikrinimas
5.1.6. Paklaidų priklausomumo prielaidos tikrinimas
5.1.7. Tiesiškumo prielaidos tikrinimas
5.1.8. Išskirčių nustatymas
5.1.9. Nukrypimų nuo prielaidų įvertinimas
5.2. SIŪLOMA LIEKAMŲJŲ PAKLAIDŲ ANALIZĖS SCHEMA
5.3. LIEKAMŲJŲ PAKLAIDŲ ANALIZĖ NAUDOJANTEVIEWS 8
5.3.1. Santykinių paklaidų apskaičiavimas
5.3.2. Tiesiškumo prielaidos tikrinimas
5.3.3. Paklaidų priklausomumo prielaidos tikrinimas
5.3.4. Nulinio vidurkio prielaidos tikrinimas
5.3.5. Paklaidų homoskedastiškumo prielaidos tikrinimas
5.3.6. Normaliojo pasiskirstymo prielaidos tikrinimas
5.3.7. Išskirčių nustatymas
5.4. LIEKAMŲJŲ PAKLAIDŲ ANALIZĖS PAVYZDYS
5.4.1. Standartizuotų paklaidų apskaičiavimas
5.4.2. Tiesiškumo prielaidos tikrinimas
5.4.3. Paklaidų priklausomumo prielaidos tikrinimas
5.4.4. Nulinio vidurkio prielaidos tikrinimas
5.4.5. Paklaidų homoskedastiškumo prielaidos tikrinimas
5.4.6. Normaliojo pasiskirstymo prielaidos tikrinimas
5.4.7. Išskirčių nustatymas
6. LAIKO EILUTĖS EKONOMETRINĖ ANALIZĖ
6.1. TEORINĖS ŽINIOS
6.1.1. Laiko eilutės samprata
6.1.2. Laiko eilutės statistinės charakteristikos
6.1.3. Diferencijavimo ir skirtumo operatoriai
6.1.4. Stacionarumo samprata
6.1.5. Elementarūs laiko eilučių modeliai
6.1.6. Laiko eilutės transformacija
6.1.7. Stacionarumo tikrinimo kriterijai
6.1.8. ARIMA metodas
6.1.9. Modelio diagnostika
6.1.10. Geriausiojo modelio atranka
6.1.11. Prognozavimo uždavinio sprendimas
6.2. SIŪLOMA LAIKO EILUTĖS EKONOMETRINĖS ANALIZĖS SCHEMA
6.3. LAIKO EILUTĖS EKONOMETRINĖ ANALIZĖ NAUDOJANT EVIEWS 8
6.3.1. Statistinių charakteristikų skaičiavimas
6.3.2. Preliminarus laiko eilutės stacionarumo vertinimas
6.3.3. Integravimo laipsnio nustatymas vienetinių šaknų metodu
6.3.4. ARIMA modelio sudarymas
6.3.5. Liekamųjų paklaidų analizė
6.3.6. Prognozavimo uždavinio sprendimas
6.4. LAIKO EILUTĖS EKONOMETRINĖS ANALIZĖS PAVYZDYS
6.4.1. Statistinių charakteristikų skaičiavimas
6.4.2. Preliminarus laiko eilutės stacionarumo vertinimas
6.4.3. Integravimo laipsnio nustatymas vienetinių šaknų metodu
6.4.4. ARIMA modelio sudarymas
6.4.5. Liekamųjų paklaidų analizė
6.4.6. Laiko eilutės prognozavimas
7. REALIŲ EKONOMINIŲ UŽDAVINIŲ SPRENDIMO PAVYZDŽIAI
7.1. AB „KLAIPĖDOS BALDAI“ PAJAMŲ KITIMĄ VEIKIANČIŲ VEIKSNIŲ TYRIMAS
7.2. APB „APRANGA“ AKCIJŲ KAINOS PROGNOZAVIMAS
LITERATŪRA
PRIEDAI
MATEMATINĖS STATISTIKOS LENTELĖS