этапы эконометрического исследования
1) Спецификация моделей.
2) Обеспечение модели информацией.
3) Оценка параметров моделей.
4) Верификация моделей (оценка прочности и адекватности).
5) Оценка прогнозных свойств модели.
(Постановка проблемы-сбор данных и анализ их качества-спецификация модели-оценка параметров-интерпретация результатов)
4. спецификация модели, ее суть и назначение
для начала на основе кол-ва факторов вкл в уравн определяется вид регрессии – простая(парная) и множественная. Люб эк исслед начинается со спец модели – т.е. с формулир вида модели, исходя из соотв связи между перемен
Из круга факторов выделяются наиболее влият факторы +возмущение=случ величина включает влиян не учтенных факторов, чем меньше ошибка тем удачнее выбрана модель. Ошибк специфик - неправильн выбор ф-ции+не учтенные сущ факторы. Выбор модели 1.графич метод(поле корреляции)2.аналит.метод(на осн материальн природы связи признаков)3.эксперементальный(сравнение остат дисперсий,чем меньше тем удачнее модель)
1. Линейная Y(X)=A0+A1*X1+A2*X2+…+AK*XK
2. Степенная Y(X)=A0*X1A1*X2A2*…*XKAK
3. Показательная Y(X)=eA0+A1*X1+A2*X2+…+Ak*Xk
4. Параболическая
Y(X)=A0+A1*X12+A2*X22+…+AK*XK2
5.Гиперболическая Y(X)=A0+A1*1/X1+A2*1/X2+…+AK*1/XK
5.Оценка параметров линейной регрессии
После выбора модели для построения регрессии необходимо произвести оценку параметров a и b
1)графический метод 
через две точки проводится линия – регрессия, точка пересеч с оу – параметр а, угол наклона линии регресии
2)МНК позвол получить такие а и б при кот сумма квадратов отклонений факт у от теорет у будет минимально 
след e(ост)→min
Чтобы ф стрем к мин необх вычислить частные произв по каждому из параметров а и б и приравнять к 0получим систему нормальных уравнений a*n + b∑x = ∑y
a∑x + b∑x2 = ∑y*x Откуда: 
a= 
b коэфф регрессии показывает средн изменение результата при изменении фактора на 1 ед
а не интерпретируется, но знак если +то рез-т изменяется медленнее чем фактор, если – то резульат изм бстрее фактора
оценка значимости параметров парного уравнения регрессии
После того как построено уравнение необходимо проверить значимость уравн в целом и его параметров.с помощью F-крит фишера выдвигается нулевая гипотеза Н0 о том, что b=0, т.е. х не оказывает влияния на у
| Общая SS - общая СКО yi от их среднего значения Ῡ (y-yср)2 | = | Объясненная SS- СКО прогн. Знач. ŷi вокруг среднего значения Ῡ (утеор-уср)2 | + | Остаточная SS - остаточная СКО (у-утеор)2 |
Необх произвести дисперс анализ – если х не оказ влияния на у то линия регрессии паралл ох и
утеор=уср→SSфакт=0, если все точки поля корр лежат на линии регрессии то зависимость функциональна и SSост=0 любая СКО связана с df – кол-во степ свободы, для каждого СКО свое df
Ост СКО – (n-1), Факт СКО – (m =кол-во факторов), общ СКО – (n-m-1)
Разделив СКО на df получим средний квадрат отклонений или дисперсию на одну степень свободы SE, что приводит дисперсии к сравнимому виду и сопоставив факторную и остаточную SE получим Fкритерий. 
для опровержения гипотеззы необх сравнить Fф и Fт – макс величина отнош дисперсий кот может иметь место при их расхождении для данного уровня вероятности.по таблице
Если F>Fтабл то гипотеза опровергается и коэф регрессии ≠0 и уравнение значимо
Для расчета значимости параметра b рассчитывается его ст ошибка 
ведичина ошибки совместно с t-критерием стьюдента исп для проверки существенности коэфф регрессии b, где его величина сравнивается с его ст ошибкой т.е опред tфакт
сравнивается с tтабл если больше табличного значения – то коэффициент регрессии/параметр b является существенным и значимым