Раздел 4. Схема построения эконометрических моделей

1. Спецификация модели.

2. Сбор статистической информации.

3. Оценивание модели.

4. Проверка адекватности оцененной модели.

Раздел 5. Линейная модель множественной регрессии

1. Линейная модель множественной регрессии как модель связи социально-экономических явлений.

2. Порядок оценивания линейной модели множественной регрессии методом наименьших квадратов в Excel.

Раздел 6. Необходимые сведения из теории вероятностей

1. Случайная переменная и случайный вектор.

2. Основные количественные характеристики случайной переменной и случайного вектора.

3. Условный закон распределения, условное математическое ожидание (функция регрессии) как оптимальный прогноз.

4. Функция регрессии для нормально распределенного случайного вектора; характеристика точности оптимального прогноза.

5. Частная ковариация и коэффициент корреляции.

Раздел 7. Необходимые сведения из математической статистики

1. Понятие статистической процедуры оценивания параметров распре- деления случайной переменной, требования к оптимальной процедуре.

2. Метод максимального правдоподобия.

3. Основные законы распределения математической статистики.

4. Статистические гипотезы и процедура их проверки.

Раздел 8. Оптимальные статистические процедуры оценивания линейных моделей множественной регрессии

1. Метод максимального правдоподобия (ММП).

2. Метод наименьших квадратов (МНК).

3. Взвешенный метод наименьших квадратов (ВМНК).

4. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК).

5. Свойства оценок МНК.

Раздел 9. Тестирование предпосылок теоремы Гаусса-Маркова

1. Тест Гольдфельдта – Квандта гомоскедастичности случайного остатка в линейной модели парной и множественной регрессии.

2. Тест Дарбина-Уотсона отсутствия автокорреляции случайного остатка в линейной модели множественной регрессии.

Раздел 10. Характеристики и модели временных рядов.

1. Характеристики временных рядов: ожидаемое значение, дисперсия, автоковариационная и автокорреляционная функция временного ряда.

2. Модели стационарных временных рядов, их идентификация.

3. Оптимальные алгоритмы прогнозирования стационарных временных рядов.

4. Модели нестационарных временных рядов и их идентификация.