Вопросы к экзамену
- Эконометрика как наука.
- Предмет, методы, задачи и основные принципы эконометрики.
- Эконометрический эксперимент и его результаты.
- Особенности эконометрического метода.
- История возникновения эконометрики.
- Основные моменты эконометрического моделирования.
- Методологические вопросы построения эконометрических моделей: обзор используемых методов.
- Основные математические предпосылки эконометрического моделирования.
- Эконометрическая модель и экспериментальные данные.
- Пространственная выборка.
- Временной и динамический ряд.
- Понятие о функциональной, статистической и корреляционной связях. Основные задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа.
- Линейная регрессионная модель.
- Системы одновременных уравнений.
- Основные этапы и проблемы эконометрического моделирования.
- Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости.
- Линейная парная регрессии.
- Коэффициент корреляции.
- Основные положения регрессионного анализа. Оценка параметров парной регрессионной модели.
- Метод наименьших квадратов и условия его применения для определения параметров уравнения парной регрессии.
- Теорема Гаусса-Маркова для случая парной регрессионной модели.
- Метод максимального правдоподобия.
- Интервальная оценка функции регрессии и ее параметров. Доверительный интервал для функции регрессии.
- Интервальная оценка функции регрессии и ее параметров. Доверительный интервал для индивидуальных значений зависимой переменной и для параметров регрессионной модели.
- Оценка значимости уравнения регрессии. Коэффициент детерминации.
- Геометрическая интерпретация регрессии и коэффициента детерминации.
- Оценка статистической значимости показателей корреляции, параметров уравнения регрессии, уравнения регрессии в целом: t-критерий Стьюдента, F-критерий Фишера.
- Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов.
- Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.
- Множественная линейная регрессия.
- Метод наименьших квадратов для множественной линейной модели.
- Теорема Гаусса-Маркова для множественной линейной модели.
- Проверка общего качества оценивания. Коэффициент детерминации для множественной модели.
- Оценивание значимости коэффициента детерминации.
- Спецификация переменных. Отбор объясняющих переменных.
- Спецификация переменных. Мультиколлинеарность.
- Мультиколлинеарность. Методы устранения мультиколлинеарности.
- Явление автокорреляции.
- выявление автокорреляции.
- Устранение автокорреляции.
- Стохастические объясняющие переменные. Стохастические регрессоры.
- Стохастические объясняющие переменные. Метод инструментальных переменных.
- Стохастические объясняющие переменные. Гетероскедастичность.
- Примеры нелинейных моделей и преобразование переменных.
- Нелинейные модели, неприводимые к линейному виду.
- Анализ линейной модели множественной регрессии при гетероскедастичности и автокорреляции.
- Фиктивные переменные для коэффициентов наклона. Тест Чоу.
- Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации. Оценка надежности показателей корреляции.
- Оценка качества модели множественной регрессии: F-критерий Фишера, t-критерий Стьюдента.
- Структурная и приведенная формы модели системы линейных уравнений.
- Оценивание коэффициентов структурной модели.
- Моделирование динамических процессов. Основные понятия.
- Модели с распределенным лагом.
- Динамические процессы.
- Стохастическая природа экономических данных. Понятие случайной переменной.
- Точечные оценки. Характеристики генеральной совокупности: математическое ожидание и дисперсия.
- Оценка как случайная величина. Несмещенность. Эффективность. Состоятельность
- Выборочное среднее как оценка математического ожидания.
- Оценка теоретической дисперсии. Ковариация.
- Основные статистические распределения, используемые в регрессионном анализе.
- Основные правила проверки гипотез.
- Зависимость между критериями в парном регрессионном анализе.
- Мощность критерия. Доверительные интервалы.
- Алгоритм поиска уравнения регрессии по МНК.
- Нелинейные регрессии, сводящиеся к линейным. Степенная регрессия. Функция Кобба-Дугласа.
- Аналитическое выравнивание временных рядов. Оценка параметров уравнения тренда.
- Автокорреляция в остатках, ее измерение и интерпретация. Критерий Дарбина-Уотсона в оценке качества трендового уравнения регрессии.
- Анализ временных радов при наличии периодических колебаний: аддитивная и мультипликативная модели.
- Системы одновременных уравнений. Структурная и приведенная формы модели.
- Оценивание коэффициентов структурной модели.
2015-05-18
372
