Вопросы к экзамену

23 24 25 26 27 28 29

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.