Тақырып 1. Эконометрика ұғымы.
Эконометриканың білімінің басқа салаларымен байланысы
1. Эконометрика пәні
2. Эконометрикалық моделі
3. Эконометрикалық модельдеу кезеңі
Тақырып 2 Таңдама. Таңдаманың сандық сипаттамалары.
1. Бас жиынтық және таңдама.
2. Вариациялық қатар.
3. Полигон және гистограмма.
4. Таңдаманың сандық сипаттамалары.
5. Таңдама орта және дисперсияны есептеу көбейту әдісі.
Тақырып 3. Статистикалық қортынды: болжамдарды бағалау және тексеру.
1. Нүктелік бағалар және олардың қасиеттері.
2. Таңдамалы бағалардың қасиеттері.
3. Интервалды бағалар.
Тақырып 4. Болжамдарды статистикалық тексеру
1. Статистикалық болжамдар
2. Бірінші және екінші текті қателер
3. Кризистік облысы
4. Болжамдарды тексеру критерилері. Пирсон критериі.
Тақырып 5. Қос сызықтық регрессия және корреляция.
1. Қос сызықтық регрессия
2. Ең кіші квадраттар әдісі.
6 тақырып.Жиынтық сызықтық регрессия моделі[:]
1. Жиынтық сызықты регрессияның нормальдық классикалық моделі.
2. Жиынтық сызықты регрессия моделінің параметрлерін бағалау.
3. Жиынтық регрессия.
Тақырып 7. Екі факторлық сызықтық регрессия моделі.
1. Екі факторлық сызықтық регрессия моделі.
2. Модельдің параметрлерін ең кіші квадраттар әдісімен табу.
3. Жиынтық және дербес корреляция.
Тақырып 8.Мультиколлинеарлылық
1. Мультиколлинеарлылықтың маңызы
2. Мультиколлинеарлылықтың салдары
3. Мультиколлинеарлылықтың анықтамасы
4. Мультиколлинеарлылықты жою
Тақырып 9. Сызықтық емес регрессия және корреляция.
1. Сызықтық емес регрессиялардың түрлері.
2. Тәуелділіктің параболалық түрі.
3. Тәуелділіктің гиперболалық түрі.
4. Тәуелділіктің экспоненциалдық түрі.
5. Тәуелділіктің дәрежелік түрі.
Тақырып 10. Икемділік экономикалық анализде.
1. Икемділік ұғымы.
2. Икемділіктің орта және нүктелік коэффициенттері.
3. Әртүрлі регрессия теңдеулері үшін икемділік коэффициенттерін есептеу формулалары.
4. Икемділіктің дербес коэффициенттері.
Тақырып 11.Регрессия және корреляция параметрлерінің маңыздылығын бағалау.
1. Сызықты регрессия мен корелляция параметрлерінің баға маңыздылығы.
2. Сызықты емес регрессия параметрлерінің маңыздылығы.
3. Жиынтық регрессия мен корелляция нәтижелерінің сенімділік бағасы.
Тақырып 12. Гетероскедастикалылық.
1. Гетероскедастикалылықтың маңызы және оның салдары.
2. Гетероскедастикалылықты байқау.
Тақырып 13. Гетероскедастикалылық мәселелерін жұмсарту әдістері.
1. Гетероскедастикалылық жұмсарту әдістері.
Тақырып 14 Кездейсоқ жасаушылардың автокорреляциясы.
1. Автокорреляция маңызы.
2. Кездейсоқ жасаушылардың автокорреляциясын байқау.
Тақырып 15. Автокорелляцияны жою.
1. Кездейсоқ құрылымдардың автокорелляциясын жою.

1. Эконометрика пәні.
«Эконометрика» сөзі «экономика» және «метрика» (гректің «метрон» деген сөзінен шыққан). Бұл термин эконометриканың мазмұның ғылым ретінде қабылдайды.
Эконометрика-экономикалық құбылыстар мен процестердің өзара байланыстарының сандық көрсеткіштерін беретін ғылым.
Эконометрика білімнің келесі үш саласын құрайды:
-экономикалық теория;
-экономикалық статистика;
-математика (математикалық статистика).
Эконометрика және статистика өзара өте жақын пәндер. Эконометрика көптеген экономикалық құбылыстармен байланысты. Статистика кез-келген табиғат құбылысымен, соның ішінде экономика құбылыстарымен байланысты. Эконометрика пәнінің ерекшелігі мынада: ол экономикалық теория мен математикалық экономика схемалы түрде анықталатын заңдылықтарды статистика көмегімен беруді мақсат етеді. Яғни, экономикалық теория мен математикалық экономика сапалы болатын болжамдарды қалыптастырады. Эконометрика нақты экономикалық мәліметтермен және нақты өзара байланыстардың сандық көрсеткіштерімен байланысты. Сандық бағаны есептеу-эконометриканың міндеті (қызметі). Эконометрикада эмпирикалық есептеу жүргізу мүмкіндігін қамтамасыз етуге арналған математикалық теңдеулер және модельдер жиі қолданылады. Эконометрика экономикалық теория мен экономикалық статистиканы математика-статистикалық әдіс арқылы байланыстыра отырып, экономикалық теория тағайындаған жалпы заңдылықтарға нақты сандық ұғым береді.
2. Эконометрикалық моделі
Эконометрикада эконометрикалық моделі бас сайман қызмет атқарады. Эконометрикалық модельдерінің үш түрін айыруға болады.
1)Уақыттың берілгендер моделі (оларда нәтижелі белгілер уақыт айнымалыларының функциясы болады немесе уақыттың басқа сәттеріне қатысты болу айнымалылар), Уақыттың берілгендер модельдеріне, нәтижелік белгінің уақыттан тәуелділігін көрсететін, келесі модельдер қатысады:
-тренд моделі ( нәтижелік белгінің тренд компонентінен тәуелділігі);
-маусым моделі (нәтижелі белгінің маусымдық компонентінен тәуелділігі);
-тренд және маусым
Уақыттың берілгендер модельдеріне, нәтижелік белгінің уақыттан тәуелділігін көрсететін, уақыттан басқа сәттерімен мерзімделген, келесі модельдер қатысады:
-үлестіру моделі
-авторегрессия моделі
-күтім моделі
Сонымен қатар уақыттың берілгендер модельдерді стационарлық және стационарлық емес уақыттың арқылы құрылған модельдерге бөледі. Стационарлық уақыттың қатарлар-тұрақты орта мәніне ие болған және тұрақты дисперсиямен оның айналысында тербелетін қатарлар. Ондай қатарларда көрсеткіш үлестірімі-қатар деңгейі уақыттан тәуелсіз, яғни стационарлық уақыттың қатар трендтік немесе маусым компоненті бар болуы мүмкін емес.
Қатардың деңгей үлестірімі стационарлық емес уақыттың қатарларда, уақыттың айнымалынан тәуелді.
2)Бір теңдеулі регрессиялық моделі. Мұндай модельдерде нәтижелік белгі (тәуелді айнымалы) факторлық белгілер функциясы түрінде көрсетіледі (тәуелсіз айнымалылар). Мысалы, баға функциясы, сұраныс функциясы, өндіріс функциясы.
3)Бір уақыттық теңдеулер жүйесі. Бұл модельдер өзара байланыс регрессиялық теңдеулер жүйесімен сипатталады. Қанша мінезділік теңдеулер жүйеге кіреді, сонша нәтижелік белгілерді жүйе түсіндіреді және болжамдайды. Жүйенің теңдеулері не теңбе-тендік, не мінезділік теңдеулер болуы мүмкін. Теңбе-теңдіктер үшін ерекшелігі-олардың түрлері мен параметрлер мәндері белгілі болатындығы. Мінезділік теңдеулердегі параметр мәндерін бағалауын талап етеді. Одан басқа, мінезділік теңдеулер тәуелсіз айнымалылар сапар ретінде тек қана факторлық емес және нәтижелік белгілерін де жүйенің басқа теңдеулерінен еңгізіледі. Бір мезгілді теңдеулер жүйесінің мысалы-экономикалық теңдестік моделі болады, ол сұраныс функциясын (D) және ұсыныс функциясын (S) еңгізеді, олармен бірге теңдестік теңбе-теңдігін: D=S
3. Эконометрикалық модельдеудің негізгі кезеңі
Эконометрикалық модельдеудің негізгі кезеңі:
1) Модельдің ақырғы мақсатын анықтау
2) Оқып білген құбылыстың сапалық маңыздылығын талдау. Табиғатқа қатысты нәтижелі статистикалық берілгендер және кездейсоқ жасаушылар опшорлық (тәжірибеден бұрын) мағлұматты (информацияны) қалыптасу және формализациялау.
3) Модельдің жалпы түрін, құрамын және оған кіретін байланыстарының формасын таңдау
4) Қажетті мағлұматты (информацияны) жинау, оның сапасын талдау
5) Модель параметрлерін бағалау
6) Модельдің сапасын бағалау (яғни оның шындығын және сенімділігін бағалау) Егер модель сапасы зерттеушіге қолайлы болмаса, онда екі неше кезеңге көшу керек.
7) Жиналған нәтижелерге мағына беру.


You must be logged in to leave a reply.