2015-05-18
1157
1. История развития эконометрики.
2. Сведения о лауреатах Нобелевской премии по эконометрике.
3. Предмет и специфика методов эконометрики.
4. Отличия эконометрической модели от других видов моделей (математической, экономико-математической, вероятностной и др.).
5. Виды переменных в эконометрических моделях.
6. Пример эконометрической модели.
7. Связь эконометрики с другими дисциплинами (экономической теорией, математической статистикой и экономической статистикой).
8. Этапы процесса эконометрического моделирования.
9. Основные типы эконометрических моделей (модели временных рядов, регрессионные модели с одним уравнением, системы одновременных уравнений)
10. Статистическая база эконометрических моделей.
11. Понятие корреляционно-регрессионного анализа.
12. Задачи корреляционно-регрессионного анализа.
13. Определение регрессии и ее виды (проста и множественная регрессия, линейная и нелинейная).
14. Спецификация модели. Причины существования случайной
величины.
|
|
|
15. Методы выбора вида парной регрессии.
16. Сущность параметров линейной регрессии.
17. Метод наименьших квадратов.
18. Способы оценивания и оценки (математическое ожидание и дисперсия).
19. Показатели измерения тесноты и силы связи (линейный коэффициент корреляции (
), коэффициент детерминации (
),среднее квадратическое отклонение (
),коэффициентом эластичности (
)).
20. Этапы формулировки и проверки достоверности гипотезы.
21. Оценка значимости линейной регрессии. F-статистика.
22. Оценка значимости параметров регрессии. t-статистика.
23. Оценка значимости линейного коэффициента корреляции (величины ошибки коэффициента корреляции (
), фактическое значение t-критерия, стандартная ошибка величины 
).
24. Интервальный прогноз на основе линейного уравнения регрессии.
25. Виды нелинейной регрессии.
26. Нелинейная регрессия 1-ого класса и МНК для оценки ее параметров.
27. Нелинейная регрессия 2-ого класса и методы оценки ее параметров.
28. Коэффициент эластичности для нелинейных функций.
29. Коэффициент корреляции для нелинейных функций.
30. Средняя ошибка аппроксимации.
31. Модель множественной регрессии.
32. Метод наименьших квадратов для множественной регрессии.
33. Мультиколлинеарность факторов модели множественной регрессии.
34. Коэффициент эластичности.
35. Показатели тесноты связи для множественной регрессии (парный коэффициент корреляции (
), частные коэффициенты корреляции (
; 
), множественный коэффициент корреляции (
)).
36. Основные элементы временного ряда.
37. Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры.
38. Свойства коэффициента автокорреляции.
|
|
|
39. Автокорреляция остатков временного ряда.
40. Способы моделирования тренда временного ряда.
41. Моделирование тренда методом регрессии.
42. Метод экспоненциального сглаживания.
43. Метод скользящей средней.
44. Общий ход моделирования сезонных и циклических колебаний.
45. Пример аддитивной модели временного ряда.
46. Оценка ошибки прогнозирования.
