Вопросы, выносимые на зачет по дисциплине «Эконометрика»

Вопросы, выносимые на зачет по дисциплине «Эконометрика»

Преподаватель Глушко Ольга Васильевна

1. Предмет изучения эконометрики.

2. Спецификация модели.

3. Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров.

4. Метод наименьших квадратов. (МНК).

5. Оценка существенности параметров линейной регрессии и корреляции (понятия: дисперсия, число степеней свободы, коэффициент регрессии и корреляции).

6. Критерий Фишера, нулевая гипотеза, t – распределение Стъюдента, стандартная ошибка коэффициента регрессии.

7. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии.

8. Нелинейная регрессия (спецификация модели). Виды моделей.

9. Смысл коэффициента регрессии (способы оценивания, число степеней свободы, факторная и остаточная сумма квадратов, концепция F – критерия Фишера).

10. Применение МНК к моделям нелинейным относительно включаемых переменных и оцениваемых параметров.

11. Коэффициенты эластичности по разным видам регрессионных моделей.

12. Показатели корреляции, используемые при нелинейных соотношениях рассматриваемых признаков.

13. Множественная регрессия. Спецификация модели. Отбор факторов при построении модели.

14. Взаимодействие факторов множественной регрессии.

15. Интерпретация коэффициента регрессии линейной модели потребления.

16. Назначение частной корреляции при построении модели множественной регрессии.

17. Частный F – критерий, его отличие от последовательного F –критерия, связь между собой t – критерия Стъюдента для оценки значимости b_i и частным F критерием.

18. Предпосылки МНК.

19. Сущность анализа остатков при наличии регрессионной модели.

20. Оценка отсутствия автокорреляции остатков при построении статистической регрессионной модели.

21. Смысл обобщённого МНК.

22. Системы эконометрических уравнений (основные понятия), проблема её идентификации.

23. Косвенный МНК.

24. Двухшаговый МНК.

25. Основные элементы временного ряда.

26. Анализ аддитивной модели временного ряда.

27. Анализ мультипликативной модели временного ряда.

28. Автокорреляция уровней временного ряда.

29. Моделирование тенденции временного ряда ( аналитическое выравнивание временного ряда).

30. Методы исключения тенденции. Метод отклонения от тренда.

31. Метод последовательных разностей.

32. Включение в модель регрессии фактора времени.

33. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина – Уотсона.

34. Понятие мультиколлинеартности и методы её устранения.

35. Общая характеристика моделей с распределённым лагом.

36. Интерпретация параметров моделей с распределённым лагом.

37. Метод Алмон.

38. Метод Койка.

39. Метод главных компонент.

40. Модели авторегрессии. Оценка параметров моделей авторегрессии.

41. Проверка статистических гипотез.

42. Метод подвижного (скользящего) среднего.

43. Метод экспонциального сглаживания.

44. Метод проецирования тренда.

45. Казуальные методы прогнозирования. Качественные методы прогнозирования.