2015-05-18
2891
Задание 10
Проверьте возможность идентификации этой модели. Укажите какие переменные являются экзогенными, а какие эндогенными. Каким методом можно найти параметры структурной формы. Составьте приведенную форму модели.
Функция дохода: 
Функция инвестиций: 
Функция потребления: 
Функция прибыли: 
где 
– национальный доход периодов t и t–1;
– чистые инвестиции периода t;
– личное потребление периодов t, t–1;
– прибыль периодов t, t–1;
– индекс стоимости жизни периода t;
– индекс производительности в промышленности;
– случайные ошибки.
Задание 11
Проверьте возможность идентификации этой модели. Укажите, какие переменные являются экзогенными, а какие эндогенными. Каким методом можно найти параметры структурной формы. Составьте приведенную форму модели.
Функция денежного рынка: 
Функция товарного рынка: 
Функция инвестиций: 
где – процентная ставка в период t;
– реальный валовый национальный доход в период t;
– денежная масса в период t;
– внутренние инвестиции в период t;
|
|
|
– реальные государственные расходы в период t;
– случайные ошибки.
Задание 12
Проверьте возможность идентификации этой модели. Укажите, какие переменные являются экзогенными, а какие эндогенными. Каким методом можно найти параметры структурной формы. Составьте приведенную форму модели.
It = b0 + b1rt + b2It-1 + U2
rt = c0+ c1Yt + c2Mt + U3
Yt = Ct + It + Gt
где C – расходы на потребление;
Y – ВВП;
I – инвестиции;
r – процентная ставка;
M – денежная масса;
G – государственные расходы;
t, t–1 – текущий и предыдущий период;
U1, U2, U3 – случайная компонента.
Задание 13
Проверьте возможность идентификации этой модели. Укажите, какие переменные являются экзогенными, а какие эндогенными. Каким методом можно найти параметры структурной формы. Составьте приведенную форму модели.
Yt = a0 + a1Yt + a2It + U1
It = b0 + b1Yt + b2Qt + U2
Ct = c0 + c1Yt + c2Ct-1 + c3Pt + U3
Qt = d0 + d1Qt-1 + d2Rt + U4
где Y – национальный доход;
C – расходы на личное потребление;
I – чистые инвестиции;
Q – валовая прибыль экономики;
P – индекс стоимости жизни;
R – объем продукции промышленности;
t – текущий период;
t–1 – предыдущий период,
U1, U2, U3, U4 – случайные ошибки.
Задание 14
Проверьте возможность идентификации этой модели. Укажите, какие переменные являются экзогенными, а какие эндогенными. Каким методом можно найти параметры структурной формы. Составьте приведенную форму модели.
Функция потребления: Ct = a0 + a1Yt + a2Ct-1 + U1
Функция инвестиций: It = b0 + b1Yt + b2rt + U2
Функция денежного рынка: rt = c0 + c1Yt + c2Mt + c3rt-1 + U3
Тождество дохода: Yt = Ct + It + Gt
где C – потребление;
Y – ВВП;
I – инвестиции;
r – процентная ставка;
M – денежная масса;
|
|
|
G – государственные расходы;
t, t–1 – текущий и предыдущий периоды;
U1, U2, U3 – случайные ошибки.
Задание 15
Проверьте возможность идентификации этой модели. Укажите, какие переменные являются экзогенными, а какие эндогенными. Каким методом можно найти параметры структурной формы. Составьте приведенную форму модели.
функция денежного рынка: Rt = a0 + a1Yt + a2Mt + U1
Функция товарного рынка: Yt = b0 + b1Rt + b2It + b3Gt + U2
Функция инвестиций: It = c0 + c1Rt + U3
где R – процентные ставки;
Y – реальный ВВП;
M – денежная масса;
I – внутренние инвестиции;
G – реальные государственные расходы;
U1, U2, U3 – случайные ошибки.
Задание 16
Проверьте возможность идентификации этой модели. Укажите, какие переменные являются экзогенными, а какие эндогенными. Каким методом можно найти параметры структурной формы. Составьте приведенную форму модели.
Ct = a0 + a1Dt + U1
It = b0 + b1Yt + b2Yt-1 + U2
Yt = Dt + Tt
Dt = Ct + It + Gt
где C – расходы на потребление;
Y – чистый национальный продукт;
D – чистый национальный доход;
I – инвестиции;
T – косвенные налоги;
G – государственные расходы;
t, t–1 – текущий и предыдущие периоды;
U1, U2 – случайные ошибки.
Задание 17
Проверьте возможность идентификации этой модели. Укажите, какие переменные являются экзогенными, а какие эндогенными. Каким методом можно найти параметры структурной формы. Составьте приведенную форму модели.
Ct = a0 + a1St + a2Pt + U1
St = b0 +b1Rt + b2Rt-1 + b3t + U2
Rt = St + Pt
где Ct – личное потребление в период t;
St – зарплата в период t;
Pt – прибыль в период t;
Rt, Rt-1 – общий доход в период t и t–1;
U1, U2 – случайные ошибки.
Задание 18
Проверьте возможность идентификации этой модели. Укажите, какие переменные являются экзогенными, а какие эндогенными. Каким методом можно найти параметры структурной формы. Составьте приведенную форму модели.
Ct = a0 + a1Yt + a2It + U1
It = b0 + b1Yt-1 + U2
Tt = c0 + c1Yt + U3
Yt = Ct + It + Gt
где Ct – совокупное потребление в период t;
Yt, Yt-1 – совокупный доход в периоды t и t–1;
It – инвестиции в период t;
Tt – налоги в период t;
Gt – государственные доходы в период t;
U1, U2, U3 – случайные ошибки.
Варианты тестов
Тест 1
1.1. Какое определение соответствует понятию «эконометрика»:
это наука, предметом изучения которой является количественная сторона массовых социально-экономических явлений и процессов в конкретных условиях места и времени;
это наука, предметом изучения которой является количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов;
это наука, предметом изучения которой являются общие закономерности случайных явлений и методы количественной оценки влияния случайных факторов.
1.2. Какова цель эконометрики:
представить экономические данные в наглядном виде;
разработать способы моделирования и количественного анализа реальных экономических объектов;
определить способы сбора и группировки статистических данных;
изучить качественные аспекты экономических явлений.
1.3. Спецификация модели – это:
определение цели исследования и выбор экономических переменных модели;
проведение статистического анализа модели, оценка качества ее параметров;
сбор необходимой статистической информации;
построение эконометрических моделей с целью эмпирического анализа.
1.4. Какая задача эконометрики является задачей параметризации модели:
составление прогноза и рекомендаций для конкретных экономических явлений по результатам эконометрического моделирования;
оценка параметров построения модели;
проверка качества параметров модели и самой модели в целом;
построение эконометрических моделей для эмпирического анализа.
1.5. Верификация модели – это:
определение вида экономической модели, выражение в математической форме взаимосвязи между ее переменными;
определение исходных предпосылок и ограничений модели;
|
|
|
проверка качества как самой модели в целом, так и ее параметров;
анализ изучаемого экономического явления.
1.6. Из перечисленных моделей выберите регрессионные модели с одним уравнением:
модель цены от объема поставки;
модель спроса и предложения;
модель тренда и сезонности;
модель зависимости объема производства от производственных факторов.
Набор сведений о разных объектах, взятых за один период времени, называется:
временными данными;
пространственными данными.
1.7. Выберите аналог понятия «независимая переменная»:
эндогенная переменная;
фактор;
результат;
экзогенная переменная.
1.8. Рассмотрите модель зависимости общей величины расходов на питание от располагаемого личного дохода (x) и цены продуктов питания (p): 
. Определите класс модели и вид переменных модели:
регрессионная модель с одним уравнением; эндогенная переменная – расходы на питание, экзогенная переменная – располагаемый личный доход, предопределенная переменная – цена продуктов питания;
регрессионная модель с одним уравнением; эндогенная переменная – расходы на питание, экзогенные переменные – располагаемый личный доход и цена продуктов питания;
модель временного ряда; эндогенная переменная – расходы на питание, лаговые переменные – располагаемый личный доход и цена продуктов питания.
1.9. Найдите правильную последовательность этапов эконометрического моделирования:
постановочный, априорный, параметризации, информационный, идентификации, верификации;
постановочный, априорный, информационный, параметризации, идентификации, верификации;
информационный, постановочный, априорный, параметризации, верификации, идентификации.
Тест 2
2.1. Связь называется корреляционной:
если каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака;
если каждому значению факторного признака соответствует множество значений результативного признака, то есть определенное статистическое распределение;
|
|
|
если каждому значению факторного признака соответствует целое распределение значений результативного признака;
если каждому значению факторного признака соответствует строго определенное значение факторного признака;
2.2. По аналитическому выражению различают связи:
обратные;
линейные;
криволинейные;
парные.
2.3. Регрессионный анализ заключается в определении:
аналитической формы связи, в которой изменение результативного признака обусловлено влиянием одного или нескольких факторных признаков, а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на результативный признак, принимает постоянные, как правило, средние значения;
тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи);
статистической меры взаимодействия двух случайных переменных;
степени статистической связи между порядковыми переменными.
2.4. Под частной корреляцией понимается:
зависимость результативного признака и двух и более факторных признаков, включенных в исследование;
связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными);
зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированных значениях других факторных признаков;
зависимость между качественными признаками.
2.5. Какие значения не может принимать парный коэффициент корреляции:
–0,973;
+0,005;
+1,111;
+0,721.
2.6. При каком значении линейного коэффициента корреляции связь между признаками Y и X можно считать тесной (сильной):
–0,975;
+0,657;
-0,111;
+0,421.
2.7. Какой критерий используется для оценки значимости коэффициента корреляции:
F – критерий Фишера;
t – критерий Стъюдента;
критерий Пирсона;
– критерий Дарбина – Уотсона.
2.8. Если парный коэффициент корреляции между признаками Y и X равен –1, то это означает:
отсутствие связи;
наличие обратной корреляционной связи;
наличие обратной функциональной связи;
наличие прямой функциональной связи.
2.9. Если парный коэффициент корреляции между признаками Y и X принимает значение 0,675, то коэффициент детерминации равен:
0,822;
–0,675;
0,576;
0,456.
2.10. Согласно методу наименьших квадратов минимизируется следующее выражение:
;
;
;
.
2.11. Оценки параметров регрессии (свойства оценок МНК) должны быть:
несмещенными;
гетероскедастичными;
эффективными;
состоятельными.
2.12. В уравнении линейной парной регрессии параметр a означает:
усредненное влияние на результативный признак неучтенных (не выделенных для исследования) факторов;
среднее изменение результативного признака при изменении факторного признака на 1%;
на какую величину в среднем изменится результативный признак y, если переменную x увеличить на единицу измерения;
какая доля вариации результативного признака y учтена в модели и обусловлена влиянием на нее переменной x.
2.13. Значение параметра 
в уравнении линейной парной регрессии определяется по формуле
;
;
;
.
2.14. Уравнение регрессии имеет вид: 
. На сколько единиц своего измерения в среднем изменится 
при увеличении 
на одну единицу своего измерения:
увеличится на 2,02;
увеличится на 0,78;
увеличится на 2,80;
не изменится.
2.15. Какой критерий используют для оценки значимости уравнения регрессии:
F – критерий Фишера;
t – критерий Стъюдента;
критерий Пирсона;
– критерий Дарбина – Уотсона.
2.16. Какой коэффициент определяет среднее изменение результативного признака при изменении факторного признака на 1%:
коэффициент регрессии;
коэффициент детерминации;
коэффициент корреляции;
коэффициент эластичности.
2.17. Чему равенкоэффициент эластичности, если уравнение регрессии имеет вид , а 
:
0,94;
1,68;
0,65;
2,42.
2.18. Уравнение степенной функции имеет вид:
;
;
;
.
2.19. Уравнение гиперболы имеет вид:
;
;
;
.
2.20. Индекс корреляции определяется по формуле:
;
;
;
.
Тест 3
3.1. В каких пределах изменяется множественный коэффициент корреляции:
;
;
.
3.2. В каких пределах изменяется множественный коэффициент детерминации:
;
;
.
3.3. Частный коэффициент корреляции оценивает:
тесноту связи между двумя переменными;
тесноту связи между тремя переменными;
тесноту связи между двумя переменными при фиксированном значении остальных факторов.
3.4. Какой коэффициент указывает в среднем процент изменения результативного показателя y при увеличении аргумента x на 1%:
коэффициент детерминации;
коэффициент регрессии;
коэффициент эластичности;
бета-коэффициент.
3.5. Множественный линейный коэффициент корреляции 
равен 0,75. Какой процент вариации зависимой переменной y учтен в модели и обусловлен влиянием факторов 
и 
:
56,2;
75,0;
37,5.
3.6. Имеются следующие данные:
коэффициент регрессии 
= 1,341;
среднее квадратичное отклонение коэффициента регрессии 
= 0,277.
Определите t -критерий Стъюдента и оцените значимость коэффициента регрессии , если 
= 2,11 при уровне значимости 
= 0,05:
0,207 – коэффициент незначим;
4,841 – коэффициент значим;
4,841 – коэффициент незначим.
3.7. Имеется матрица парных коэффициентов корреляции:
|
|
| 
| |
|
| ||||
|
| –0,782 | |||
|
| 0,451 | 0,564 | ||
|
| 0,842 | –0,873 | 0,303 |
Между какими признаками наблюдается мультиколлинеарность:
и ;
и ;
и .
3.8. Какое значение может принимать множественный коэффициент корреляции:
1,501;
–0,453;
0,861.
3.9. Уравнение множественной регрессии имеет вид:
. Параметр = 1,37 означает следующее:
при увеличении на одну единицу своего измерения переменная y увеличится на 1,37 единиц своего измерения;
при увеличении на одну единицу своего измерения и при фиксированном значении фактора переменная y увеличится на 1,37 единиц своего измерения;
при увеличении на 1,37 единиц своего измерения и при фиксированном значении фактора переменная y увеличится на одну единицу своего измерения.
3.10. Значение бета-коэффициента определяется по формуле:
;
;
.
Тест 4
4.1. Системами эконометрических уравнений являются:
системы одновременных уравнений;
системы рекурсивных уравнений;
системы нормальных уравнений;
системы независимых уравнений.
4.2. Система одновременных уравнений отличается от других видов эконометрических систем тем, что в ней:
эндогенная переменная одного уравнения находится в другом уравнении системы в качестве фактора;
одни и те же эндогенные переменные системы в одних уравнениях находятся в левой части, а в других уравнениях – в правой части;
каждая эндогенная переменная является функцией одной и той же совокупности экзогенных переменных.
4.3. МНК позволяет получить состоятельные и несмещенные оценки параметров системы:
рекурсивных уравнений;
одновременных уравнений;
независимых уравнений.
4.4. Экзогенные переменные модели характеризуются тем, что они:
датируются предыдущими моментами времени;
являются независимыми и определяются вне системы;
являются зависимыми и определяются внутри системы.
4.5. Выберите аналог понятия «эндогенная переменная»:
результат;
фактор;
зависимая переменная, определяемая внутри системы;
предопределенная переменная.
4.6. Для данной приведенной формы модели
укажите соответствующую ей структурную форму:
4.7. Если структурные коэффициенты модели выражены через приведенные коэффициенты и имеют более одного числового значения, то такая модель:
сверхидентифицируемая;
неидентифицируемая;
идентифицируемая.
4.8. Количество структурных и приведенных коэффициентов одинаково в модели:
сверхидентифицируемой;
неидентифицируемой;
идентифицируемой.
4.9. Изучите взаимосвязь переменных в системе одновременных уравнений:
где:
– расходы на потребление в период t;
– расходы на потребление в период (t- 1);
– инвестиции в период t;
– инвестиции в период (t- 1);
– процентная ставка в период t;
– совокупный доход в период t;
– денежная масса в период t;
– расходы государства в период t;
– текущий период;
− 1) – предыдущий период.
Найдите предопределенные переменные (1), эндогенные переменные (2), экзогенные переменные (3), лаговые эндогенные переменные (4) среди совокупностей:
а) инвестиции в период 
− 1); расходы на потребление в период − 1);
б) денежная масса в период t; расходы государства в период t;
в) расходы на потребление в период t; инвестиции в период t; процентная ставка в период t; совокупный доход в период t;
г) денежная масса в период t; инвестиции в период (t– 1); расходы государства в период t; расходы на потребление в период (t– 1).
4.10. В структурной модели, см. тестовое задание 4.9, не требует проверки на идентификацию равенство, описывающее зависимость:
расходов на потребление в период t от совокупного дохода в период t и расходов на потребление в период (t- 1);
инвестиций в период t от процентной ставки в период t и от инвестиций в период (t– 1);
совокупного дохода в период t от расходов государства, расходов на потребление и инвестиций в такой же период t;
процентной ставки в период t от совокупного дохода и денежной массы в такой же период t.
4.11. Проверили на идентифицируемость одно из уравнений модели:
где:
– расходы на потребление в период t;
– расходы на потребление в период (t- 1);
– инвестиции в период t;
– инвестиции в период (t- 1);
– процентная ставка в период t;
– совокупный доход в период t;
– денежная масса в период t;
– расходы государства в период t;
– текущий период;
− 1) – предыдущий период.
Получили, что в этом уравнении находятся две эндогенные переменные (n =2) и отсутствуют три предопределенные переменные (p =3), то есть n<p +1. Достаточное условие идентификации для уравнений выполняется: определитель матрицы, составленный из коэффициентов при переменных, которых неит в этом уравнении, не равен нулю, и ранг этой матрицы равен 3. Таким образом, сверхидентифицируемым является:
уравнение (1);
уравнение (2);
уравнение (3);
уравнения (1)-(3) модели.
4.12. Определите, для какого уравнения структурной модели 
выполняется необходимое условие идентифицируемости:
а) уравнение (1); n =2 (
и 
– эндогенные переменные в уравнении); p =2 ( и – экзогенные переменные, которых нет в уравнении);
б) уравнение (2); n =1 (
– эндогенная переменная в уравнении); p =1 ( – экзогенная переменная, которой нет в уравнении);
в) уравнение (3); n =2 ( и – эндогенные переменные в уравнении); p =1 ( – экзогенная переменная, которой нет в уравнении);
4.13. Доказано, что система одновременных уравнений 
Идентифицируемая. Определите, какое обоснование идентифицируемости проведено для второго уравнения системы:
а) необходимое условие выполняется: n =3 (, 
); p =2 ( и ), значит n = p+ 1; достаточное условие выполняется:
| (3) |
|
|
| (2) | 
| |
| (1) | 
| 
|
, rang 
=2. Общий вывод: уравнение точно идентифицируемое;
б) необходимое условие выполняется: n =2 ( ); p =1 (), значит n = p+ 1; достаточное условие выполняется:
| (2) |
|
|
| (1) | 
| 
|
| (3) | -1 | 
|
, rang =2. Общий вывод: уравнение точно идентифицируемое;
в) необходимое условие выполняется: n =2 (, ); p =1 (), значит n = p+ 1; достаточное условие выполняется:
| (1) |
|
|
| (2) | -1 |
|
| (3) | 
|
, rang =2. Общий вывод: уравнение точно идентифицируемое.
4.14. Приведенная форма модели имеет вид
Три студента вычисляли структурные коэффициенты, получили разные ответы. Определите, кто из них прав:
а)
б)
в)
4.15. Рассмотрите систему одновременных уравнений и соответствующую ей таблицу коэффициентов при переменных системы:
| Уравнения | Переменные | |||||
| эндогенные | предопределенные | |||||
| (1) | –1 | |||||
| (2) | –1 | |||||
| (3) | –1 |
а) первое уравнение, при условии, что другие структурные уравнения системы идентифицируемые;
б) второе уравнение, при условии, что другие структурные уравнения системы идентифицируемые;
в) третье уравнение, при условии, что другие структурные уравнения системы идентифицируемые.
4.16. Упрощенный вариант макроэкономической модели Клейна имеет вид:
Где первое уравнение есть уравнение функции потребления, второе – уравнение инвестиций, третье – тождество;
– потребление в период t;
– национальный доход в период t;
– налоги на бизнес в период t;
– инвестиции;
– запас капитала в период (t- 1).
В этой модели используется допущение, согласно которому экономика состоит только из частного сектора, государственного сектора экономики нет.
Подставьте тождество (3) в первое и второе уравнения модели Клейна и получите уравнения структурной формы, подлежащие оценке. Полученной структурной форме соответствует приведенная форма модели, которая имеет вид:
а) 
б) 
в) 
4.17. Найдите правильную последовательность шагов алгоритма косвенного МНК:
а) I. Приведенная форма модели преобразуется в структурную форму.
II. Параметры структурной формы модели оцениваются с помощью МНК.
III. Структурная форма модели преобразуется в приведенную форму.
б) I. Параметры структурной формы модели оцениваются с помощью МНК.
II. Приведенная форма модели преобразуется в структурную форму.
III. Структурная форма модели преобразуется в приведенную форму.
в) I. Структурная форма модели преобразуется в приведенную форму.
II. Параметры структурной формы модели оцениваются с помощью МНК.
III. Приведенная форма модели преобразуется в структурную форму.
4.18. Экзогенные переменные модели характеризуются тем, что они:
а) датируются предыдущими моментами времени:
б) являются независимыми и определяются вне системы;
в) являются зависимыми и определяются внутри системы.
4.19. Найдите правильную последовательность шагов алгоритма применения двухшагового МНК:
а) I. Получение по соответствующим приведенным уравнениям теоретических значений эндогенных переменных правой части сверхидентифицируемого уравнения модели.
II. Процесс оценки параметров сверхидентифицируемого уравнения модели через теоретические значения эндогенных и фактические значения предопределенных переменных.
III. Преобразование структурной формы модели в приведенную.
IV. Процесс оценки параметров приведенной формы с помощью МНК;
б) I. Преобразование структурной формы модели в приведенную.
II. Процесс оценки параметров приведенной формы с помощью МНК.
III. Получение по соответствующим приведенным уравнениям теоретических значений эндогенных переменных правой части сверхидентифицируемого уравнения модели.
IV. Процесс оценки параметров сверхидентифицируемого уравнения модели через теоретические значения эндогенных и фактические значения предопределенных переменных;
в) I. Процесс оценки параметров приведенной формы с помощью МНК.
II. Получение по соответствующим приведенным уравнениям теоретических значений эндогенных переменных правой части сверхидентифицируемого уравнения модели.
III. Процесс оценки параметров сверхидентифицируемого уравнения модели через теоретические значения эндогенных и фактические значения предопределенных переменных.
4.19. Рассмотрите структурную форму и соответствующую ей таблицу коэффициентов при переменных модели:
| Уравнения | Переменные | |||||
| экзогенные | предопределенные | |||||
| 
| 
| 
| 
| 
| |
| (1) | –1 | 
|
|
| ||
| (2) | 
| –1 |
| |||
| (3) | 
| –1 | 
| 
|
Если к уравнению (1) системы применить двухшаговый МНК, то оценки параметров получатся:
а) состоятельными и несмещенными;
б) несостоятельными и смещенными.
4.20. Модель денежного рынка имеет вид: 
где
– денежная масса;
– внутренние инвестиции;
– процентная ставка;
– ВВП;
– текущий период.
Можно утверждать, что оценки параметров, полученные двухшаговым МНК, совпадают с оценками, найденными косвенным МНК, если:
а) система идентифицируемая;
б) для каждого уравнения системы выполняется необходимое и достаточное условие идентифицируемости;
в) количество коэффициентов регрессии структурных уравнений совпадает с количеством коэффициентов регрессии приведенных уравнений.
Вопросы для подготовки к зачету
1. Эконометрика как наука. История развития эконометрики.
2. Предмет, цель и задачи эконометрики.
3. Эконометрическая модель – основа механизма эконометрического моделирования. Классы моделей.
4. Типы данных и виды переменных в эконометрических исследованиях экономических явлений.
5. Этапы эконометрического моделирования.
6. Понятие о детерминированных и стохастических процессах.
7. Статистическая зависимость (независимость) случайных переменных.
8. Понятие функциональной и статистической зависимостей.
9. Методы прогнозирования.
10. Спецификация эконометрических моделей.
11. Этапы проведения комплексного корреляционно-регрессионного анализа.
12. Регрессионная модель с одним уравнением и требования к ее построению.
13. Спецификация моделей парной регрессии.
14. Понятие о стандартной ошибке и оценке существенности коэффициентов регрессии.
15. Оценка параметров парной регрессии и их экономическая интерпретация.
16. Расчет и интерпретация коэффициента корреляции для парной линейной регрессии.
17. Коэффициент детерминации и его характеристика.
18. Дисперсионный анализ. Сущность и методика проведения.
19. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии.
20. Средняя ошибка аппроксимации.
21. Нелинейные регрессии и их характеристика.
22. Статистическое изучение парной нелинейной регрессионной эконометрической модели.
23. Расчет индекса корреляции для парной нелинейной регрессии.
24. Отбор факторных признаков при построении множественной регрессии.
25. Оценка параметров множественной регрессии.
26. Множественная и частная корреляция.
27. Задачи множественного корреляционно-регрессионного анализа.
28. Понятие мультиколлинеарности и способы ее устранения.
29. Частный коэффициент корреляции.
30. t -критерий Стьюдента в оценке значимости коэффициента корреляции.
31. Понятие о коэффициенте эластичности и его характеристика.
32. Β-коэффициент линейной регрессии и его применение.
33. Индексы множественной корреляции и детерминации и их характеристика.
34. Прогнозирование по уравнению регрессии.
35. Предпосылки метода наименьших квадратов.
36. Общие понятия о системе одновременных уравнений и ее составляющие.
37. Формы представления системы одновременных уравнений.
38. Задачи идентификации уравнений системы. Необходимое и достаточное условие идентифицируемости.
39. Косвенный метод наименьших квадратов: алгоритм и условия его применения.
40. Двухшаговый метод наименьших квадратов: алгоритм и условия его применения.
41. Классы динамических эконометрических моделей и их характеристика.
42. Характеристика моделей с распределенным лагом и оценка их параметров.
43. Выбор формы модели с распределенным лагом.
44. Лаговые модели Алмон.
45. Гомоскедастичность и гетероскедастичность остатков.
46. Тесты проверки на гетероскедастичность и их характеристика.
47. Сущность обобщенного метода наименьших квадратов.
48. Временной ряд и его составляющие.
49. Моделирование временных рядов.
50. Аддитивная и мультипликативная модель временного ряда.
51. Моделирование тенденции временного ряда.
52. Основные типы трендов и их распознавание.
53. Выявление сезонной компоненты по временному ряду.
54. Выявление случайной компоненты по временному ряду.
55. Понятие автокорреляции и авторегрессии временного ряда. Виды автокорреляции.
56. Выявление автокорреляции остатков по критерию Дарбина-Уотсона.
57. Тестирование гипотезы о коинтеграции временных рядов. Критерий Энгеля-Грангера.
58. Методы коррелирования и проверка гипотезы о коинтеграции.
59. Ряд Фурье и его применение в оценке тренда.
60. Характеристика авторегрессионных моделей. Метод Койка.
61. Оценка параметров моделей авторегрессии методом инструментальной переменной.
62. Модели адаптивных ожиданий.
63. Модели частичной корректировки.
