Вопросы к экзамену Полесский. 29. Тесты гетероскедастичнсоти. 46
 Скачать 5.25 Mb.
|
|
1.Цели и задачи эконометрического моделирования. Типы данных. 4 2.Классификация эконометрических моделей. Этапы построения эконометрической модели. 5 3.Задачи и методы предварительного анализа данных. Визуализация одномерных данных. 6 4.Средние величины, медиана, мода, квантиль. 7 5.Выборочная ковариация, дисперсия 8 6.Расчет корреляции. 8 7 .Принципы статистической проверки гипотез. 9 8.Общий вид и способы представления статистических критериев. 10 9.Анализ закона распределения выборки с помощью критериев согласия. 11 10.Понятие о множественной регрессии. Классическая линейная модель множественной регрессии. 12 11.Основные гипотезы. Оценки параметров модели по методу наименьших квадратов и их интерпретация. 17 12.Теорема Гаусса – Маркова. 21 13.Статистические свойства МНК – оценок. 23 14.Анализ вариации зависимой переменной. 24 15.Коэффициент детерминации модели. 25 16.Проверка гипотез о значимости коэффициентов регрессии и адекватности модели. 26 17.Доверительные интервалы. Ошибки спецификации модели. 28 18. Прогнозирование в регрессионных моделях. 30 Математическая формулировка задачи регрессионного анализа 30 Понятие прогнозирования и его особенности 31 19.Использование фиктивных переменных в модели множественной регрессии. 34 20.Анализ структурных изменений. 37 21.Тест структурных изменений. 38 22.Модель множественной регрессии со структурными изменениями. 41 23.Обобщенная регрессионная модель. 42 24.Свойства обычных МНК – оценок параметров обобщенной модели. 43 25.Взвешенный МНК. 43 26.Оценивание весовой матрицы. 43 27.Гетероскедастичность: суть, причины, последствия. 44 28.Методы анализа гетероскедастичнсоти ошибки. 44 29.Тесты гетероскедастичнсоти. 46 30.Тест Голдфельда – Квандта. 47 31.Тест Уайта. Метод Глейзера. 48 32.Модель множественной регрессии с автокоррелированными ошибками. 50 33.Анализ автокорреляции ошибок на основе статистики Дарбина-Уотсона. 54 34.Оценивание в моделях с авторегрессией. 56 35.Процедура Кохрейна – Оркатта. 58 36.Мультиколлинеарность факторов: причины и последствия. 59 37.Обнаружение мультиколлинеарности и методы ее устранения. 60 38.Исходные предположения линейных эконометрических моделей со многими переменными. 62 39.Экзогенные и эндогенные переменные. 63 40.Тождества и стохастические уравнения. Структурная и приведенная формы модели. 64 41.Модель спроса и предложения и простейшая кейнсианская модель равновесия как системы одновременных уравнений. 69 42.Графическое представление систем одновременных уравнений. 70 43.Проблема идентифицируемости отдельных уравнений и модели в целом. 72 44.Условия порядка и ранга, методы их проверки. 74 45.Методы оценивания параметров систем одновременных уравнений. 76 46.Косвенный метод наименьших квадратов. 77 47.Двухшаговый МНК. 78 48.Метод инструментальных переменных. 80 49.Измерительная специфика экономических данных. 81 50.Способы построения индексов. Индексы в непрерывном времени. 82 51.Стационарность, автоковариации и автокорреляции. Основные описательные статистики для временных рядов. 84 52.Использование линейной регрессии с детерминированными факторами. 85 53.Тренды. Сезонные колебания. Прогнозы по регрессии с детерминированными факторами. Лаговый оператор. 86 54.Модели регрессии с распределенным лагом. 88 55.Стационарный временный ряд и его характеристики. Автокорреляционная функция стационарного временного ряда. 89 56.Определение и свойства модели авторегрессии AR(p). 90 57.Определение и свойство обратимости модели скользящего среднего MA (q). 92 58.Модель MA (1) и ее характеристики. 93 59.Модель ARMA (p,q): свойства стационарности и обратимости. 95 60.Методы построения и тестирования моделей ARMA. 97 61.Общая характеристика моделей нестационарных временных рядов. 98 62.Определение и свойства модели ARIMA. 101 63.Построение и тестирование модели ARIMA на основе подхода Бокса – Дженкинса. 102 64.Прогнозирование на основе модели ARIMA. 104 65.Модели с биномиальной зависимой переменной. Линейная модель вероятности, логит- и пробит- модели. Оценивание моделей с биномиальной зависимой переменной. 105 66.Интерпретация результатов оценивания моделей с биномиальной зависимой переменной. Пример использования бинарных моделей. 112 67.Основные показатели макроэкономической динамики. Задачи анализа экономической динамики. 113 68.Особенности представления временных рядов макроэкономических показателей. 113 69.Модели инвестиционных функций, модели производственных функций. 114 |