- Статистическое моделирование
-
Статистическое и эконометрическое модели́рование — исследование объектов познания на их статистических моделях; построение и изучение моделей реально существующих предметов, процессов или явлений (например: экономических процессов в эконометрике) с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений или показателей, интересующих исследователя.
Оценка параметров таких моделей производится с помощью статистическиx методов. Например: метод максимального правдоподобия, метод наименьших квадратов, метод моментов .
Примером регрессионной эконометрической модели может послужить функция потребления Кейнса:
- Y = b_1 + b_2×X
где Y — расходы, X — доход, b_1 и b_2 — параметры уравнения (parameters), u — стохастическая ошибка (disturbance, error term).
Виды статистических и эконометрических моделей
- Линейная регрессия (OLS)
- Регрессии на бинальные переменные
- Авторегрессионная модель
- Система одновременных уравнений (SEM)
- Модель линейной вероятности (LPM)
- Логит модель (Logit)
- Пробит модель (Probit)
- и др.
Для улучшения этой статьи желательно?: - Найти и оформить в виде сносок ссылки на авторитетные источники, подтверждающие написанное.
- Добавить иллюстрации.
- Проставить интервики в рамках проекта Интервики.
Категория:- Статистическое моделирование
Wikimedia Foundation. 2010.