2015-05-18
496
Вопросы для подготовки к экзамену
1. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Функция регрессии. Этапы эконометрического моделирования.
2. Модель парной регрессии. Предпосылки классической линейной модели парной регрессии.
3. Оценка параметров парной регрессии методом наименьших квадратов, графическая интерпретация.
4. Статистические свойства МНК-оценок. Теорема Гаусса-Маркова.
5. Оценка дисперсии возмущений и МНК-оценок.
6. Доверительные интервалы параметров парной регрессии.
7. Проверка гипотез относительно коэффициентов парной регрессии.
8. Доверительные интервалы значений зависимой переменной.
9. Проверка общего качества уравнения регрессии. Коэффициент детерминации R2 и его свойства.
10. Классическая линейная модель множественной регрессии.
11. Метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии.
12. Проверка статистической значимости коэффициентов множественной регрессии по t -статистике.
13. Построение доверительных интервалов для коэффициентов множественной регрессии.
|
|
|
14. Множественный коэффициент детерминации R2, скорректированный коэффициент детерминации.
15. Проверка гипотезы о значимости модели множественной регрессии в целом по F -статистике.
16. Фиктивные переменные в регрессионных моделях.
17. Автокорреляция, ее последствия.
18. Критерий Дарбина-Уотсона.
19. Гетероскедастичность, ее последствия. Тест ранговой корреляции Спирмена.
20. Тест Голдфельда-Квандта.
21. Обобщенный метод наименьших квадратов.
22. Мультиколлинеарность. Последствия и методы устранения.
23. Корреляционная матрица. Частные коэффициенты корреляции.
24. Отбор факторов при построении множественной регрессии.
25. Модели регрессии, нелинейные по факторным переменным. Сведение полиномиальной регрессии к множественной регрессии.
26. Модели регрессии, нелинейные по оцениваемым коэффициентам. Степенная регрессия и сведение ее к линейной.
27. Показатели качества нелинейного уравнения регрессии.
28. Экономическая интерпретация коэффициентов множественной регрессии. Показатели тесноты связи фактора с результатом: коэффициенты частной эластичности.
29. Производственные функции. Функция Кобба-Дугласа.
30. Основные элементы и структура временного ряда.
31. Стационарные временные ряды и их характеристики.
32. Автокорреляционная функция. Определение структуры временного ряда.
33. Моделирование тенденции временного ряда.
34. Динамические эконометрические модели. Модели авторегрессии. Интерпретация параметров.
35. Модели с распределенными лагами. Метод инструментальных переменных.
36. Системы эконометрических уравнений. Структурная и приведенная форма модели.
|
|
|
37. Проблема идентификации. Необходимое и достаточное условие идентификации.
38. Оценка точно идентифицированного уравнения. Косвенный метод наименьших квадратов.
39. Оценка сверхидентифицированного уравнения. Двухшаговый метод наименьших квадратов.
Приложение
Таблица A
Таблица нормально распределенных случайных чисел
| -0,942 | 0,546 | -0,263 | 0,056 | 1,207 | -0,846 | 0,880 | 0,735 | -0,377 |
| -0,316 | -1,083 | 0,872 | 0,423 | -1,444 | -0,607 | 0,739 | 0,811 | 0,507 |
| -0,292 | -0,633 | -0,414 | 0,401 | -0,296 | 1,726 | 0,060 | 2,039 | 1,156 |
| 0,403 | -0,799 | -0,917 | 0,149 | 0,378 | -1,184 | -1,045 | 0,702 | 1,247 |
| -0,557 | 0,464 | 0,185 | 1,948 | -1,002 | 0,295 | -1,201 | 0,512 | 1,172 |
| 0,278 | 2,431 | -0,516 | -0,030 | -0,151 | -0,168 | 0,211 | -0,784 | -0,502 |
| -0,089 | -0,511 | -1,552 | -0,274 | -0,175 | -1,157 | 1,177 | 0,918 | 0,993 |
| 0,453 | -0,637 | -0,121 | 0,905 | -0,911 | 2,654 | -0,804 | 0,328 | 1,009 |
| -0,114 | -0,079 | 1,944 | -0,859 | 1,551 | 0,158 | 0,695 | 0,206 | 0,975 |
| 0,159 | -0,064 | 1,330 | -0,574 | 0,365 | -1,771 | 0,262 | 0,202 | 1,738 |
| -0,726 | -0,028 | 0,116 | 0,807 | -1,236 | -0,150 | 1,008 | 1,309 | -1,310 |
| -1,394 | 0,126 | -1,265 | -1,422 | 1,488 | 1,875 | 0,872 | 0,764 | -0,036 |
| 1,658 | 1,105 | 1,371 | -0,668 | -0,457 | -0,412 | -0,042 | -0,517 | -0,141 |
| 1,354 | -0,668 | 0,452 | -0,787 | -2,207 | -1,124 | 0,453 | 1,876 | -0,387 |
| 0,930 | -2,308 | -0,496 | 0,664 | -0,092 | 1,244 | -0,197 | 0,026 | -0,503 |
| 0,444 | -0,137 | 1,551 | 2,262 | -0,143 | 0,375 | -0,802 | 0,018 | -0,286 |
| 1,298 | -0,329 | -0,749 | -1,022 | -0,601 | -0,569 | -1,537 | -0,038 | -0,554 |
| 0,036 | -0,978 | 0,028 | 2,613 | -0,194 | 1,346 | -0,810 | 0,696 | -1,822 |
| 0,768 | 0,772 | 0,683 | 0,279 | -0,597 | 0,961 | -1,540 | 1,667 | 1,440 |
| 0,259 | -0,811 | -0,522 | -0,619 | -0,159 | -0,682 | -0,758 | -0,607 | -0,425 |
| 0,301 | -1,312 | 0,305 | -0,596 | 1,060 | 0,288 | 0,884 | 2,057 | 0,264 |
| 1,451 | 1,624 | 1,056 | -0,295 | -1,199 | -2,944 | 1,274 | -1,482 | 0,664 |
| 0,899 | 0,921 | 1,138 | 0,730 | -1,286 | -0,210 | 0,796 | -0,735 | 1,334 |
| -0,279 | 1,474 | -1,544 | -0,112 | -0,687 | -0,837 | -0,209 | 0,619 | -0,882 |
| -1,313 | -0,925 | 0,224 | -0,511 | -0,732 | 0,725 | -1,147 | 1,520 | 1,301 |
| 0,548 | -0,669 | 0,716 | -1,871 | -2,145 | -0,357 | 0,510 | -2,545 | 0,499 |
| 0,723 | -0,350 | -0,022 | 1,920 | 0,302 | 1,772 | 1,836 | -0,223 | 0,900 |
| -0,072 | -2,393 | 1,003 | -1,059 | 0,670 | -0,155 | 0,366 | 0,659 | 0,347 |
| 1,212 | -1,694 | -0,300 | -0,169 | -0,862 | -0,520 | -0,914 | 0,394 | 0,654 |
| 0,075 | -1,047 | 1,342 | 1,232 | -0,076 | -0,301 | -0,340 | 0,390 | -0,602 |
| 0,248 | -0,556 | -0,396 | 0,728 | -0,264 | -0,296 | 0,601 | 0,417 | -0,891 |
| -2,184 | 0,347 | -0,094 | 1,383 | 1,779 | 0,633 | -0,133 | 0,576 | -0,836 |
| -0,421 | 1,239 | -0,185 | -0,903 | 0,059 | 2,148 | -1,308 | -1,481 | 0,312 |
| -0,838 | 0,369 | -0,269 | -0,511 | 1,543 | -0,843 | 0,980 | -1,298 | -0,034 |
| 0,825 | -0,356 | -0,785 | 0,293 | -1,191 | -0,625 | -0,461 | 1,152 | 1,672 |
| -0,648 | 1,391 | -0,623 | -0,859 | -0,495 | 0,420 | -0,723 | 0,033 | -0,439 |
Таблица В
Критические значения t -критерия, соответствующие вероятности 
| |||||
| Число степеней | Доверительные вероятности | ||||
| свободы | 0,90 | 0,95 | 0,98 | 0,99 | 0,999 |
| 6,314 | 12,706 | 31,821 | 63,656 | 636,578 | |
| 2,920 | 4,303 | 6,965 | 9,925 | 31,600 | |
| 2,353 | 3,182 | 4,541 | 5,841 | 12,924 | |
| 2,132 | 2,776 | 3,747 | 4,604 | 8,610 | |
| 2,015 | 2,571 | 3,365 | 4,032 | 6,869 | |
| 1,943 | 2,447 | 3,143 | 3,707 | 5,959 | |
| 1,895 | 2,365 | 2,998 | 3,499 | 5,408 | |
| 1,860 | 2,306 | 2,896 | 3,355 | 5,041 | |
| 1,833 | 2,262 | 2,821 | 3,250 | 4,781 | |
| 1,812 | 2,228 | 2,764 | 3,169 | 4,587 | |
| 1,796 | 2,201 | 2,718 | 3,106 | 4,437 | |
| 1,782 | 2,179 | 2,681 | 3,055 | 4,318 | |
| 1,771 | 2,160 | 2,650 | 3,012 | 4,221 | |
| 1,761 | 2,145 | 2,624 | 2,977 | 4,140 | |
| 1,753 | 2,131 | 2,602 | 2,947 | 4,073 | |
| 1,746 | 2,120 | 2,583 | 2,921 | 4,015 | |
| 1,740 | 2,110 | 2,567 | 2,898 | 3,965 | |
| 1,734 | 2,101 | 2,552 | 2,878 | 3,922 | |
| 1,729 | 2,093 | 2,539 | 2,861 | 3,883 | |
| 1,725 | 2,086 | 2,528 | 2,845 | 3,850 | |
| 1,721 | 2,080 | 2,518 | 2,831 | 3,819 | |
| 1,717 | 2,074 | 2,508 | 2,819 | 3,792 | |
| 1,714 | 2,069 | 2,500 | 2,807 | 3,768 | |
| 1,711 | 2,064 | 2,492 | 2,797 | 3,745 | |
| 1,708 | 2,060 | 2,485 | 2,787 | 3,725 | |
| 1,706 | 2,056 | 2,479 | 2,779 | 3,707 | |
| 1,703 | 2,052 | 2,473 | 2,771 | 3,689 | |
| 1,701 | 2,048 | 2,467 | 2,763 | 3,674 | |
| 1,699 | 2,045 | 2,462 | 2,756 | 3,660 | |
| 1,697 | 2,042 | 2,457 | 2,750 | 3,646 | |
| 1,671 | 2,000 | 2,390 | 2,660 | 3,460 | |
| 1,658 | 1,980 | 2,358 | 2,617 | 3,373 |
Таблица С
Границы интервала критических значений статистики Дарбина-Уотсона при уровне значимости 
| n | m =1 | m =2 | m =3 | m =4 | ||||
| dн | dв | dн | dв | dн | dв | dн | dв | |
| 0,88 0,93 0,97 1,01 1,05 1,08 1,11 1,13 1,16 1,18 1,20 | 1,32 1,32 1,33 1,34 1,35 1,36 1,37 1,38 1,39 1,40 1,41 | 0,697 0,658 0,812 0,861 0,905 0,946 0,982 1,015 1,046 1,074 1,100 | 1,641 1,604 1,579 1,562 1,551 1,543 1,539 1,536 1,535 1,536 1,537 | 0,53 0,60 0,66 0,72 0,77 0,81 0,86 0,90 0,93 0,97 1,00 | 2,02 1,93 1,86 1,82 1,78 1,75 1,73 1,71 1,70 1,69 1,68 | 0,38 0,44 0,51 0,57 0,63 0,69 0,73 0,78 0,82 0,86 0,89 | 2,41 2,28 2,18 2,09 2,03 1,98 1,94 1,90 1,87 1,85 1,83 |
