Макропрогнозирование для актуарной оценки
Урок 1. Линейная регрессия: спецификация и оценивание
Это бесплатный урок. Остальные уроки откроются после записи на курс.
Первый урок курса: строим и оцениваем линейную регрессию, на которой держится макроэкономическое обоснование актуарных допущений, — на примере зависимости роста заработной платы от инфляции (условные данные).
- спецификация модели y = β₀ + β₁x + ε: зависимая и объясняющая переменные, случайная ошибка, остаток;
- метод наименьших квадратов: b₁ = S_xy / S_xx, b₀ = ȳ − b₁x̄, расчёт по 10 наблюдениям;
- интерпретация коэффициентов и чувствительность прогноза, опасность экстраполяции;
- стандартные ошибки, t-статистика, R² и скорректированный R²;
- допущения Гаусса — Маркова, идея мультиколлинеарности и гетероскедастичности;
- профессиональная цепочка: данные → спецификация → оценивание → проверка → вывод;
- диагностическая задача с пошаговым решением.
Посмотрите видео полностью — после этого откроется тест к уроку. Конспект можно открыть или скачать ниже.
Материалы урока
-
📎 Конспект урока 1.pdf 733 КБ
Конспект доступен только для просмотра на странице урока.
🔒 Сдайте тест или задание этого урока, чтобы перейти дальше