Экзаменационные вопросы по эконометрике.

Экзаменационные вопросы по эконометрике.

1. Определение Эконометрики.

2. История становления эконометрики как науки.

3. Место эконометрики в ряду экономических дисциплин.

4. Задачи, решаемые эконометрическими методами.

5. Классы эконометрических моделей.

6. Основные понятия регрессионного анализа.

7. Понятие линейной однофакторной регрессии.

8. Оценка параметров линейной регрессии (метод наименьших квадратов).

9. Показатели качества подгонки для однофакторной линейной регрессии.

10. Проверка гипотезы о наличии линейной связи между зависимой и независимой переменной.

11. Проверка существенности влияния фактора на результативную переменную.

12. Общая процедура проверки выполнения условий для получения «хороших оценок методом наименьших квадратов.

13. Выполнение предпосылки МНК о случайном характере остатков модели.

14. Выполнение предпосылки МНК о нулевом математическом ожидании.

15. Выполнение предпосылки МНК о гомоскедостичности остатков. Тест Голдфилда-Кванта.

16. Выполнение предпосылки МНК о гомоскедостичности остатков. Тест ранговой корреляции Спирмена.

17. Выполнение предпосылки МНК об отсутствии автокорреляции в остатках. Тест Дарбина-Уотсона.

18. Выполнение предпосылки МНК о нормальности остатков (любой критерий).

19. Устранение нарушений предпосылок МНК (наличие гетероскедостичности остатков).

20. Обобщенный метод наименьших квадратов.

21. Понятие линейной многофакторной регрессии.

22. Показатели качества подгонки для многофакторной линейной регрессии. Частные коэффициенты эластичности.

23. Проверка гипотезы о наличии линейной связи между зависимой и независимыми переменными.

24. Проверка существенности влияния факторов на результативную переменную.

25. Понятие мультиколлинеарности факторов.

26. Определение мультиколлинеарности факторов (критерий).

27. Избавление от мультиколлинеарности факторов (кроме метода главных компонент).

28. Нелинейная регрессия. Виды нелинейных зависимостей. Линеаризуемые и нелинеаризуемые функции.

29. Нелинейные методы оценивания регрессии.

30. Показатели качества подгонки для нелинейной регрессии.

31. Проверка гипотез для нелинейной регрессии.

32. Понятие и назначение производственных функций.

33. Коэффициенты эластичности для регрессионных моделей.

34. Понятие и виды систем регрессионных уравнений.

35. Структурный и приведенный вид систем регрессионных уравнений.

36. Необходимое и достаточное условия идентифицируемости модели.

37. Оценка параметров систем регрессионных уравнений (косвенный МНК).

38. Оценка параметров систем регрессионных уравнений (двухшаговый и трехшаговый МНК).

39. Экономический анализ построенного регрессионного уравнения.

40. Тест Чоу на структурные изменения.

41. Понятие фиктивных переменных. Учет качественных факторов.

42. Адаптивные методы прогнозирования, общие положения и их классификация. Определение параметров адаптации.

43. Адаптивная модель Брауна.

44. Адаптивная модель Хольта.

45. Адаптивная модель Хольта-Уинтерса.

46. Общие положения о компонентном анализе временных рядов.

47. Методы определения тренда в структуре временного ряда.

48. Метод выделения трендовой составляющей во временном ряду на основе подбора гладких функций.

49. Метод скользящих средних для выделения тренда.

50. Выделение сезонной компоненты (аддитивная и мультипликативная модели).

51. Оценка сезонной компоненты с помощью тригонометрических функций.

52. Оценка сезонной компоненты методом сезонных индексов.

53. Оценка сезонной компоненты методом фиктивных переменных.

54. Стационарность случайных стохастических процессов в широком и узком смысле

55. Определение авторегрессионных (АР) процессов.

56. Модели скользящих средних (СС).

57. Авторегрессионые (АРСС) модели скользящей средней.

58. Автокорреляционная функция (АКФ) и ее свойства. Частная функция автокорреляции (ЧАКФ) и ее свойства

59. Критерий для АРСС процессов Люнга –Бокса.

60. Идентификация модели АРСС по коррелограммам АКФ и ЧАКФ.