Список вопросов для подготовки к экзамену

1. Взаимосвязи между экономическими переменными, понятие «эконометрика», основные задачи эконометрики, основные этапы эконометрического моделирования.

2. Линейная модель с двумя переменными: постановка задачи, формулировка модели, необходимость включения в модель случайной составляющей, предположения относительно случайной составляющей модели.

3. Линейная модель с двумя переменными: оценка неизвестных параметров методом наименьших квадратов, система нормальных уравнений, уравнение регрессии, содержательная интерпретация коэффициентов уравнения, график функции регрессии.

4. Свойства оценок параметров линейной модели с двумя переменными: несмещенность, состоятельность и эффективность. Остаточная дисперсия уравнения парной регрессии и стандартные ошибки коэффициентов регрессии.

5. Интервальное оценивание коэффициентов регрессии, среднего и индивидуального значений зависимой переменной парной регрессии: постановка задачи и формулы доверительных интервалов для теоретических коэффициентов регрессии, среднего и индивидуального значений зависимой переменной.

6. Проверка качества подбора уравнения парной регрессии (адекватности модели): значимость коэффициентов регрессии и уравнения регрессии; коэффициент детерминации и его смысл; критерий Фишера.

7. Прогнозирование на основе регрессионной модели: прогноз среднего и индивидуального значений зависимой переменной.

8. Коэффициент парной корреляции: определение, свойства, содержательный смысл, проверка значимости. Связь с коэффициентами регрессии и детерминации.

9. Общая линейная регрессионная модель: постановка задачи, формулировка модели, предположения, оценка неизвестных параметров методом наименьших квадратов, система нормальных уравнений, уравнение множественной регрессии, его содержательный смысл.

10. Свойства оценок общей линейной модели: несмещенность, состоятельность и эффективность. Остаточная дисперсия уравнения множественной регрессии и стандартные ошибки коэффициентов регрессии.

11. Интервальное оценивание коэффициентов регрессии, среднего и индивидуального значений зависимой переменной множественной регрессии: постановка задачи и формулы доверительных интервалов для теоретических коэффициентов регрессии, среднего и индивидуального значений зависимой переменной.

12. Проверка качества подбора уравнения множественной регрессии (адекватности модели): значимость коэффициентов регрессии и уравнения регрессии; коэффициент детерминации и его смысл; критерий Фишера.

13. Прогнозирование на основе множественной регрессионной модели: прогноз среднего и индивидуального значений зависимой переменной.

14. Коэффициенты частной корреляции. Связь коэффициентов парной и частной корреляции.

15. Нелинейные эконометрические модели: постановка задачи, формулировка модели. Основные типы нелинейных моделей: полиномиальная, степенная, показательная, гиперболическая. Методы приведения нелинейных моделей к линейным.

16. Нелинейные эконометрические модели: оценка неизвестных параметров методом наименьших квадратов, методы выбора наиболее адекватной модели.

17. Производственная функция Кобба-Дугласа: свойства функции, примеры.

18. Гетероскедастичность: суть и последствия гетероскедастичности, методы обнаружения и устранения.

19. Автокорреляция остатков: суть и последствия автокорреляции, методы обнаружения и устранения.

20. Мультиколлинеарность: суть и последствия мультиколлинеарности, методы определения и устранения мультиколлинеарности.

21. Системы одновременных уравнений. Виды систем эконометрических уравнений: независимые, рекурсивные, взаимозависимые. Структурная и приведенная форма модели. Модель Кейнса формирования доходов и модель «спроса-предложения».

22. Идентифицируемость уравнений. Необходимые и достаточные условия идентифицируемости.

23. Идентифицируемые уравнения. Косвенный метод наименьших квадратов.

24. Сверхидентифицируемые уравнения. Двухшаговый метод наименьших квадратов.

25. Определение и компоненты временных рядов; задачи анализа временных рядов.

26. Сглаживание временных рядов: аналитические и алгоритмические методы.

27. Трендовые модели временных рядов: метод наименьших квадратов для оценки параметров линейной модели, прогнозирование на основе линейных трендов.

28. Нелинейные трендовые модели: метод наименьших квадратов для оценки неизвестных параметров нелинейных трендов, выбор наиболее адекватной модели, прогнозирование.

29. Методы учета сезонных колебаний при построении, анализе и применении трендовых моделей.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Основная литература

1. Воронович Н.В., Русин Г.Л. Эконометрика: Методические указания по выполнению контрольных работ. – Новосибирск, НГУЭУ, 2005.

2. Доугерти К. Введение в эконометрику. – М.: ИНФРА-М, 1999.

3. Практикум по эконометрике /Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2001.

4. Эконометрика / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2002.

Дополнительная литература

1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ, 1998.

2. Афанасьев В.Н., Юзбашев Н.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование. – М.: Финансы и статистика, 2001.

3. Бородич С.А. Эконометрика. – Минск: Новое Знание, 2001.

4. Джонстон Дж. Эконометрические методы. – М.: Статистика, 1980.

5. Кремер Н. Ш., Путко Б.А. Эконометрика. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.

6. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный курс. – М.: Дело, 2000.

7. Семенов А.Т. Таблицы вероятностных распределений и квантилей:

Учебное пособие. – Новосибирск, НГАЭиУ, 1998.

8. Семенов А.Т. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебно-методический комплекс. – 2-е изд., перераб. и доп. – Новосибирск: НГУЭУ, 2004.