2015-06-04
344
1. Предмет и методы эконометрики.
2. Характеристика взаимосвязей.
3. Основные этапы построения эконометрической модели.
4. Методы отбора факторов при построении эконометрической модели.
5. Выбор вида эконометрической модели.
6. Понятие парной регрессии. Постановка задачи. Спецификация модели.
7. Оценка параметров линейной парной регрессии. Оценка параметров нелинейных моделей.
8. Проверка качества уравнения регрессии. F -критерий Фишера.
9. Коэффициенты корреляции. Оценка тесноты связи.
10. Коэффициенты эластичности.
11. Понятие множественной регрессии. Постановка задачи. Выбор формы уравнения регрессии.
12. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Требования к факторам.
13. Оценка параметров уравнения линейной множественной регрессии.
14. Качество оценок МНК линейной множественной регрессии. Теорема Гаусса-Маркова.
15. Проверка качества коэффициентов регрессии. t -критерий Стьюдента.
16. Обобщенный метод наименьших квадратов в случае гетероскедастичности остатков.
|
|
|
17. Построение регрессионных моделей при наличии автокорреляции остатков.
18. Регрессионные модели с переменной структурой. Фиктивные переменные
19. Системы эконометрических уравнений. Структурная и приведенная формы модели.
20. Оценка параметров структурной формы модели. Двухшаговый метод наименьших квадратов.
21. Понятие и составляющие временного ряда. Автокорреляция уровней временного ряда.
22. Моделирование тенденции временного ряда. Метод аналитического выравнивания. Выбор вида тенденции.
23. Оценка адекватности и точности модели тенденции.
24. Моделирование периодических колебаний. Выделение периодической компоненты по методу скользящей средней. Моделирование сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных.
25. Прогнозирование уровней временного ряда на основе кривых роста.
26. Адаптивные модели прогнозирования. Экспоненциальное сглаживание. Использование экспоненциальной средней для краткосрочного прогнозирования.
27. Исследование взаимосвязи двух временных рядов. Коинтеграция временных рядов.
28. Стационарные стохастические процессы. Основные понятия.
29. Модели авторегрессии (AR). Модели скользящего среднего (MA). Модели авторегрессии-скользящего среднего (ARMA).
30. Автокорреляционные функции.
31. Прогнозирование ARMA-процессов.
32. Нестационарные интегрируемые процессы. Тесты Дики-Фуллера. Модели ARIMA.
33. Динамические эконометрические модели. Общая характеристика.
34. Модели с распределенным лагом. Понятие. Интерпретация параметров, Оценка параметров модели.
35. Модели авторегрессии. Понятие авторегрессии. Интерпретация параметров, Оценка параметров модели.
