по дисциплине «Эконометрика» 2020 г., заочная форма обучения, 3 курс бакалавриата направления подготовки 38.03.01 - «Экономика», профиль «Все профили»

Утверждено на заседании кафедры

Зав. кафедрой__________________

«29» октября 2020 г.

Протокол № 3

ВОПРОСЫ К ЗАЧЕТУ

по дисциплине «Эконометрика» 2020 г., заочная форма обучения, 3 курс бакалавриата направления подготовки 38.03.01 - «Экономика», профиль «Все профили»

Вопросы 1 (теоретические: вопросы на 1 балл - выбор одного правильного ответа, 1-2 балла – выбор нескольких вариантов ответа; 2 балла – на установление соответствий).

1. Общая схема построения факторной регрессионной модели.

2. Простая регрессия. Запись модели.

3. Множественная линейная регрессия. Запись модели.

4. Сущность метода наименьших квадратов (МНК).

5. Сущность обобщённого метода наименьших квадратов.

6. Оценка параметров регрессии на основе системы нормальных уравнений и в матричном виде.

7. Свойства оценок параметров регрессии, полученных с помощью МНК (несмещенность, состоятельность, эффективность).

8. Дисперсионный анализ регрессионной модели.

9. Условия Гаусса-Маркова, накладываемые на остаточную компоненту.

10. Ошибки спецификации факторной регрессионной модели: мультиколлинеарность, автокорреляция, гетероскедастичность.

11. Методы проверки на гетероскедастичность (Тесты Парка, Уайта, Глейзера).

12. Парный коэффициент корреляции Пирсона. Область определения.

13. Информационные характеристики качества регрессионных моделей.

14. Декомпозиция временного ряда: тренд, сезонная, циклическая, случайная составляющие.

15. Аддитивная и мультипликативная формы представления составляющих в декомпозиционном подходе.

16. Критерий Дарбина-Уотсона. Область определения критерия.

Вопросы 2: (практические задания – 3-5 баллов). Число заданий в тесте: 3-4

1. Идентификация параметров простой регрессии с помощью системы нормальных уравнений.

2. Проверка параметра на значимость (t-критерий Стъюдента).

3. Проверка параметра на значимость (по P-value, P-значению)

4. Построение доверительного интервала параметра регрессионной модели (нахождение нижней/верхней границы)

5. Дисперсионный анализ: определение SS,df, MS, F.

6. Проверка регрессионной модели на значимость (F-критерий Фишера).

7. Расчет F-критерия Фишера через значение коэффициента детерминации.

8. Расчет характеристик информационной пригодности регрессионной модели: стандартная ошибка модели, коэффициент детерминации, скорректированный коэффициент детерминации.

9. Расчет множественного коэффициента корреляции.

10. Расчет характеристик прогностической пригодности модели линейного тренда (MAPE, Kt)

11. Расчет критерия Дарбина-Уотсона.

Число заданий в тесте: 17.

Время выполнения 60 минут. Максимальное число баллов, которые можно получить на зачете: 30 баллов. Пороговое значение – 18 баллов.

к.э.н., доцент Крамаренко И.В.