Статистическое моделирование

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к: навигация, поиск

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[править | править вики-текст]

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.