Статистическое моделирование и прогнозирование социально-экономических процессов

В условиях перехода страны к рыночной экономике возрастает интерес и потребность в статистических методах анализа и прогнозирования, в количественных оценках социально-экономических явлений, получаемых с использованием многомерных статистических методов на ПЭВМ.

В данном разделе излагаются основные теоретические положения таких многомерных статистических методов, как корреляционный, регрессионный, компонентный и кластерный АНАЛИЗ , ряд задач эконометрики.

Значительное внимание уделяется логическому анализу исходной информации и экономической интерпретации получаемых результатов, а также рассмотрению подробно разработанных типовых примеров, взятых из экономической практики и решенных с использованием ЭВМ.

Примеры иллюстрируют необходимость комплексного применения многомерных статистических методов. При этом корреляционный АНАЛИЗ используется, с одной стороны, на этапе предварительного анализа для выявления мультиколлинеарности, а с другой — при оценке адекватности регрессионной модели; компонентный анализ используется в задачах снижения размерности, а также при построении уравнения регрессии на главных компонентах и в задачах классификации. При окончательном выборе модели рекомендуется использовать как экономические, так и статистические критерии. Наряду с точечными оценками рассматриваются методы построения интервальных оценок коэффициентов и уравнения регрессии.

В 53.5 «Основы эконометрики» рассматриваются производственные функции и системы одновременных эконометрических уравнений, двухшаговый метод наименьших квадратов.

Настоящий раздел предназначен для студентов, изучающих многомерные статистические методы, и специалистов, желающих повысить свою квалификацию в области применения современных эконометрических методов для анализа и прогнозирования социально-экономических явлений.