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.