Спасибо за быстро выполненную работу! Надеюсь на дальнейшее сотрудничество)
Информация о работе
Подробнее о работе
Контрольная работа №1 по дисциплине Эконометрика на тему «Характеристика экономических данных»
- 7 страниц
- 2024 год
- 0 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
ХАРАКТЕРИСТИКА ЭКОНОМИЧЕСКИХ ДАННЫХ
При характеристики экономических данных применяют разделы прикладной статистики:
статистика случайных величин;
многомерный статистический анализ;
статистика временных рядов и случайных процессов;
статистика объектов нечисловой природы, в том числе стати-стика интервальных данных.
Под случайной величиной понимают величину, которая в результате опыта со случайным исходом принимает то или иное значение. Случайные величины бывают двух типов: у одних множество возможных значений этой случайной величины (далее – множество Е) конечно или счетно, а у других оно занимает какой-то участок числовой оси, границы которого могут быть как фиксированными, так и нефиксированными, а множество Е является несчетным. Случайные величины первого типа называют дискретными, а второго – недискретными.
Раздел статистики, посвященный исследованиям экспериментов с многомерными наблюдениями, называется многомерным статистическим анализом. К нему относят следующие разделы:
факторный анализ;
дискриминантный анализ;
кластерный анализ;
многомерное шкалирование;
методы контроля качества.
Как и для применений статистических методов в иных областях, в эконометрике решаются задачи:
описания данных (в том числе усреднения);
оценивания;
проверки гипотез;
восстановления зависимостей;
классификации объектов и признаков;
прогнозирования;
принятия статистических решений и т.д.
Однако в некоторых отношениях экономические данные отличаются от технических или астрономических, и эти отличия необходимо учитывать при выборе методов анализа конкретных экономических данных.
Многие экономические показатели неотрицательны. Значит, их надо описывать неотрицательными случайными величинами. А вот нормальные распределения принципиально не подходят, поскольку для них вероятность отрицательных значений всегда положительна.
Экономические процессы развиваются во времени, поэтому большое место в эконометрике занимают вопросы анализа и прогнозирования временных рядов, в том числе многомерных. При этом в одних задачах больше внимания уделяют изучению трендов (средних значений, математических ожиданий), например, при анализе динамики цен. В других же – важны отклонения от средней тенденции, например, при применении контрольных карт (карт Шухарта, кумулятивных сумм и т.д.). Однако в целом спектральный анализ и выделение различных периодов, циклов и типов волн менее распространены, чем, скажем, в биометрике и медицине.
В экономике доля нечисловых данных существенно выше, чем в технике и технологии, соответственно больше применений для статистики объектов нечисловой природы.
Количество изучаемых объектов в экономическом исследовании часто ограничено в принципе, поэтому обоснование вероятностных моделей в ряде случаев затруднено. Уникальные объекты, например, город Санкт-Петербург, трудно рассматривать как элемент выборки из генеральной совокупности с каким-то определенным распределением, поскольку подобное рассмотрение противоречит здравому смыслу.
В эконометрике часто применяются детерминированные методы анализа данных, в отличие от, например, технических наук, в которых обычным является использование вероятностных моделей. Неопределен-ность приходится описывать не в терминах вероятностно-статистических моделей, а иными способами, например, в терминах теории нечеткости или математики и статистики интервальных данных.
Таким образом, автором может быть сделан вывод о том, что на практике специфика эконометрики проявляется не в перечне применяемых для анализа конкретных экономических данных статистических методов, которые были разобраны в данном исследовании, а в частоте использования тех или иных методов.
Помощь обучающимся. Написание контрольной работы. Работа защищена в Федеральном образовательном бюджетном учреждении высшего образования « Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации » 12 октября 2023 года на отлично.
Балдин К.В. Общая теория статистики. М.: Дашков и Ко, 2017. 312 с.
Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая стати-стика. М.: Высшее образование, 2017. 479 с.
Кунилова М. А. Статистика: Учебное пособие. Киров: Изд-во ВятГГУ, 2015. 193 с.
Орлов А.И. Вероятность и статистика: Учебное пособие. М.: МЗ-Пресс, 2014. 170 с.
Орлов А.И. Эконометрика: Учебник. М.: Издательство «Экза-мен», 2013. 576 с.
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
