Форма представления | Иные электронные образовательные ресурсы |
Год публикации | 2019 |
Язык | русский |
|
Исмагилов Ильяс Идрисович, автор
Кадочникова Екатерина Ивановна, автор
Селиверстова Наталья Сергеевна, автор
|
Библиографическое описание на языке оригинала |
Дистанционный курс «Эконометрика (продвинутый уровень)«[Электронный ресурс]. Режим доступа: https://edu.kpfu.ru/course/view.php?id=3192 |
Аннотация |
сновное внимание в курсе уделяется обучению магистрантов теории и практике обобщенного метода наименьших квадратов при выполнении регрессионного анализа, развитию практических навыков моделирования нестационарных временных рядов, анализа панельных данных и моделей с дискретными зависимыми переменными. Приводятся методические положения, включающие основные определения, формулы. Рассмотрены примеры выполнения типовых задач, представлены задания для самостоятельного решения и контрольные тесты. |
Ключевые слова |
бобщенный метод наименьших квадратов, гетероскедастичность, автокорреляция, модели типа ARIMA, логит-модель, пробит-модель, модели анализа панельных данных |
URL |
https://edu.kpfu.ru/course/view.php?id=3192 |
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку |
https://repository.kpfu.ru/?p_id=213339 |
Полная запись метаданных |
Поле DC |
Значение |
Язык |
dc.contributor.author |
Исмагилов Ильяс Идрисович |
ru_RU |
dc.contributor.author |
Кадочникова Екатерина Ивановна |
ru_RU |
dc.contributor.author |
Селиверстова Наталья Сергеевна |
ru_RU |
dc.date.accessioned |
2019-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
dc.date.available |
2019-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
dc.date.issued |
2019 |
ru_RU |
dc.identifier.citation |
Дистанционный курс «Эконометрика (продвинутый уровень)«[Электронный ресурс]. Режим доступа: https://edu.kpfu.ru/course/view.php?id=3192 |
ru_RU |
dc.identifier.uri |
https://repository.kpfu.ru/?p_id=213339 |
ru_RU |
dc.description.abstract |
сновное внимание в курсе уделяется обучению магистрантов теории и практике обобщенного метода наименьших квадратов при выполнении регрессионного анализа, развитию практических навыков моделирования нестационарных временных рядов, анализа панельных данных и моделей с дискретными зависимыми переменными. Приводятся методические положения, включающие основные определения, формулы. Рассмотрены примеры выполнения типовых задач, представлены задания для самостоятельного решения и контрольные тесты. |
ru_RU |
dc.language.iso |
ru |
ru_RU |
dc.subject |
бобщенный метод наименьших квадратов |
ru_RU |
dc.subject |
гетероскедастичность |
ru_RU |
dc.subject |
автокорреляция |
ru_RU |
dc.subject |
модели типа ARIMA |
ru_RU |
dc.subject |
логит-модель |
ru_RU |
dc.subject |
пробит-модель |
ru_RU |
dc.subject |
модели анализа панельных данных |
ru_RU |
dc.subject |
бобщенный метод наименьших квадратов |
ru_RU |
dc.subject |
гетероскедастичность |
ru_RU |
dc.subject |
автокорреляция |
ru_RU |
dc.subject |
модели типа ARIMA |
ru_RU |
dc.subject |
логит-модель |
ru_RU |
dc.subject |
пробит-модель |
ru_RU |
dc.subject |
модели анализа панельных данных |
ru_RU |
dc.title |
Эконометрика (продвинутый уровень) |
ru_RU |
dc.type |
Иные электронные образовательные ресурсы |
ru_RU |
|