Математическое описание связи: регрессия, корреляция/.

Модель парной линейной регрессии
Предположим, что у нас есть все основания считать, что два экономических показателя взаимосвязаны. Например, уровень инфляции и уровень безработицы в какой-либо стране или спрос на товар и цена тоара, темп роста валового внутреннего продукта (ВВП) и доходность ценной бумаги.
В нашем распоряжении имеется набор данных, полученных в результате статистических наблюдений за интересующими нас показателями. Такие данные приводятся в различных периодических изданиях, журналах, газетах и бюллетенях и относятся ко всем сферам экономики.
Используя указанные эмпирические данные, мы хотим подобрать (если это возможно!) функцию, которая связывает эти экономические показатели. Безусловно, эта задача повлечет за собой целый ряд других задач (насколько хорошо мы подобрали функцию, значима или нет зависимость между показателями и т.д.), но пока рассмотрим подход к её решению.
Договоримся в дальнейшем зависимую (эндогенную) переменную обозначать через у, и называть результирующим признаком, а независимую (экзогенную) переменную через x и называть фактором. Тогда упорядоченный набор значений переменных (x; y) это двумерная выборка. Очень часто в литературе переменную х называют объясняющей переменной.

Содержание 2
Модель парной линейной регрессии 3
Оценивание параметров функции парной линейной регрессии 8
Связь оценок параметров функции парной линейной регрессии с выборочными числовыми характеристиками 14
Коэффициент детерминации 16
Литература 25

1. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Ис-следование зависимостей. - М.: Финансы и статистика, 1985.
2. Березинец И.В. Курс лекций по теории вероятностей. - СПб, ВИКИ им. А.Ф. Можайского, 1997.
3. Березинец И.В., Лобов В.Е. Отраслевая эконометрическая модель в задаче оценки доходности ценных бумаг. В сб. "Актуальные проблемы экономики и новые технологии преподавания", СПб, 2003.
4. Волков Д.Л., Березинец И.В. Управление ценностью компании: анализ основанных на бухгалтерских показателях моделей оценки // Научные доклады НИИ менеджмента СПбГУ, № 3(R) 2006.
5. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. - М.:Финансы и стати-стика, 1981.
6. Джонстон Дж. Эконометрические методы: Пер. с англ. - М.: Статистика, 1980.
7. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. - М.: Инфра-М, 1997.
8. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. - М.: Финансы и статистика, 1998.
9. Замков О.О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе. -М.: ГУВШЭ, 2001.
10. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. - М.: ЮНИТИ, 2002.
11. Магнус Я.Р., Катышев Л.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. - М.: Дело, 2000.
12. Уотшем Т. Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах: Пер. с англ. - М.: ЮНИТИ, 1999.
13. Шарп У., Александер Г., Бейли Д. Инвестиции. - М.: ИНФРА-М, 1997.
14. Чистяков В.П. Курс теории вероятностей. - М.: Наука,1987.
15. Эконометрика / Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2001.
16.Gujarati Damodar N. Basic econometric.Mc.Graw Hill. 2003.
17.Wooldridge Jefferey V. Introductory econometrics: a modern approach. Thomson. South -western. 2006.
18. Fama E., French R. Common Risk Factors in the Returns of Stocks and Bond. Journal of Financial Economics, 33, 1993.
19. Fama E., French R. Industry Cost of Equity. Journal of Financial Economics, 43, 1997.