Теоретические вопросы. 1. Понятие о статистической и корреляционной связи

Вариант 0

1. Понятие о статистической и корреляционной связи. Различие между статистической и функциональной связью.

2. Гиперболический тренд, его свойства. Определение параметров, их интерпретация.

Вариант 1

1. Условия применения и ограничения корреляционно-регрессионного метода.

2. Понятие колеблемости уровней от тренда. Показатели ее измерения.

Вариант 2

1. Логические задачи корреляционно-регрессионного анализа.

Задачи содержательного характера, решаемые с помощью корреляционно-регрессионного анализа.

2. Оценка стационарного временного ряда.

Вариант 3

1. Практическое значение парной линейной корреляции.

Уравнение парной линейной регрессии. Нахождение параметров уравнения. Интерпретация параметров уравнения.

2. Прогнозирование на основе стационарного ряда.

Вариант 4

1. Расчет линейного коэффициента корреляции. Его интерпретация.

2. Прогнозирование на основе экстраполяции тенденций.

Вариант 5

1. Статистическая оценка надежности параметров парной корреляции.

2. Методы определения тенденции динамического ряда.

Вариант 6

1. Множественное уравнение регрессии. Интерпретация его параметров.

2. Метод аналитического выравнивания в определении тенденции динамического ряда.

Вариант 7

1. Расчет стандартизированных коэффициентов регрессии, частных коэффициентов эластичности и раздельной детерминации, их значение в анализе.

2. Линейный тренд, его свойства Определение параметров тренда, их интерпретация.

Вариант 8

1. Расчет и интерпретация коэффициентов множественной корреляции и детерминации.

2. Параболический тренд, его свойства. Определение параметров, их интерпретация.

Вариант 9

1. Корреляция рядов динамики, ее особенности.

Особенности расчета линейного коэффициента корреляции в рядах динамики.

2. Расчет точечного и вероятностного прогноза на основе уравнения тренда.

Вопросы к зачету по курсу «Эконометрика»

1. Предмет и метод эконометрики. Связь с другими науками.

2. Эконометрическая модель – основа механизма эконометрического моделирования.

3. Типы данных и виды переменных в эконометрических исследованиях экономических явлений и процессов.

4. Этапы эконометрического моделирования.

5. Понятие о детерминированных и стохастических процессах.

6. Понятие о статистической и корреляционной связи. Различие между функциональной и статистической связью.

7. Спецификация эконометрических моделей.

8. Ошибки спецификации эконометрических моделей.

9. Этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа.

10. Регрессионная модель с одним уравнением и требования к ее построению.

11. Спецификация моделей парной регрессии.

12. Понятие о стандартной ошибке и оценка существенности коэффициентов регрессии.

13. Оценка параметров парной линейной регрессии и их экономическая интерпретация.

14. Расчет и интерпретация коэффициента корреляции для парной линейной регрессии.

15. Коэффициент детерминации и его характеристика.

16. Дисперсионный анализ: сущность и методика проведения.

17. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии.

18. Средняя ошибка аппроксимации.

19. Логические задачи корреляционно-регрессионного анализа.

20. Задачи содержательного характера, решаемые с помощью корреляционно-регрессионного метода анализа.

21. Практическое значение парной линейной корреляции.

22. Нелинейные регрессии и их характеристика. Линеаризация нелинейных функций.

23. Расчет индекса корреляции для парной нелинейной регрессии.

24. Множественное уравнение регрессии. Интерпретация его параметров.

25. Отбор факторных признаков при построении множественной регрессии.

26. Множественная и частная корреляция.

27. Понятие мультиколлинеарности и способы ее устранения

28. Статистическая оценка надежности параметров множественного уравнения регрессии.

29. Уравнение регрессии в стандартизированном масштабе. Его характеристика.

30. Расчет стандартизированных коэффициентов регрессии, их значение в анализе.

31. Расчет частных коэффициентов корреляции и эластичности, их интерпретация.

32. Расчет и интерпретация коэффициента множественной корреляции и детерминации.

33. Т-критерий Стьюдента в оценке значимости коэффициента корреляции.

34. β-коэффициент линейной регрессии и его применение

35. Использование регрессий в социально-экономических исследованиях.

36. Применение коэффициента корреляции рангов. Его расчет и интерпретация.

37. Прогнозирование по уравнению множественной регрессии.

38. Предпосылки метода наименьших квадратов.

39. Гомоскедастичность и гетероскедастичность остатков.

40. Тесты проверки на гетероскедастичность их характеристика, алгоритм применения.

41. Сущность обобщенного метода наименьших квадратов.

42. Система линейных одновременных уравнений и их идентификация.

43. Идентификация рекурсивных систем одновременных уравнений.

44. Косвенный метод наименьших квадратов.

45. Двухшаговый метод наименьших квадратов.

46. Трехшаговый метод наименьщих квадратов

47. Ряды динамики как основной источник прогнозирования в экономике.

48. Классификация прогнозов.

49. Временной ряд и его составляющие. Классификация временных рядов.

50. Особенности временных рядов, представленных относительными величинами.

51. Характеристика временных рядов с применением абсолютных аналитических показателей.

52. Характеристика временных рядов с применением относительных аналитических показателей.

53. Расчет средних показателей временных рядов.

54. Сопоставление временных рядов.

55. Оценка стационарного временного ряда.

56. Прогнозирование на основе стационарного ряда.

57. Моделирование временных рядов.

58. Аддитивная и мультипликативная модель временного ряда.

59. Моделирование тенденции временного ряда.

60. Основные типы трендов и их распознавание.

61. Выявление сезонной компоненты во временном ряду.

62. Выявление случайной компоненты во временном ряду.

63. Понятие автокорреляции и авторегрессии временного ряда. Виды автокорреляции.

64. Выявление автокорреляции остатков по критерию Дарбина-Уотсона.

65. Прогнозирование на основе экстраполяции тенденций.

66. Методы определения тенденции динамического ряда.

67. Метод скользящих средних, его сущность и назначение.

68. Метод аналитического выравнивания в определении тенденции динамического ряда.

69. Линейный тренд, его свойства Определение параметров тренда, их интерпретация.

70. Параболический тренд, его свойства. Определение параметров, их интерпретация.

71. Статистическая оценка параметров тренда.

72. Понятие колеблемости уровней от тренда. Показатели ее измерения.

73. Выбор наилучшего уравнения тренда для прогнозирования с применением коэффициента автокорреляции в остатках, коэффициента Дарбина-Уотсона, средней ошибки аппроксимации.

74. Расчет точечного прогноза на основе уравнения тренда.

75. Расчет точечного прогноза при помощи графического метода, его интерпретация.

76. Определение доверительного интервала прогноза по уравнению тренда.

77. Корреляция рядов динамики, ее особенности.

78. Особенности расчета линейного коэффициента корреляции в рядах динамики.

79. Расчет коэффициента корреляции по отклонениям от тренда.

80. Расчет коэффициента корреляции по первым разностям.

81. Уравнение регрессии первых разностей и применение его в прогнозировании.

82. Уравнение регрессии по отклонениям от тренда и применение его в прогнозировании.

83. Уравнение регрессии по уровням ряда с включением в нее фактора времени, интерпретация его параметров.