7 Примерные вопросы для самостоятельной подготовки к зачету

• Название: 7 Примерные вопросы для самостоятельной подготовки к зачету
• Дата: 17.01.2022
• Размер: 56.5 Kb.
• Имя файла: 82164.doc
• Тип: Документы; #333561

Приложение 1

к рабочей программе
7.3.1. Примерные вопросы для самостоятельной подготовки к зачету

1. 
   Определение эконометрики; ее связь с другими науками; основные дисциплины, на которых базируется эконометрика; сферы применения эконометрики; области применения эконометрики.
   
2. 
   Характеристика требований оцениваемых параметров: несмещенность, эффективность и состоятельность.
   
3. 
   Понятие нулевой гипотезы; экономический и математический смысл; схема проверки; вероятность выполнения нулевой гипотезы; автоматизация расчетов.
   
4. 
   Сущность метода наименьших квадратов; области применения; схема применения; примеры; графическая иллюстрация.
   
5. 
   Понятие о статистических свойствах остатков; предпосылки Гаусса-Маркова; краткая характеристика предпосылок метода наименьших квадратов.
   
6. 
   Математические переменные в экономических исследованиях; анализ связи переменных; множественный R; его экономический смысл; расчет; оценка генеральной совокупности; характеристика вида и тесноты связи переменных.
   
7. 
   Понятие общей, объясненной и остаточной дисперсии; коэффициент детерминации как оценка дисперсии; его экономическая интерпретация; расчет; автоматизация расчета; связь с коэффициентом корреляции; нормированный коэффициент детерминации.
   
8. 
   Характеристика типа и формы связи переменных; применение МНК для построения модели парной линейной регрессии; запись модели; экономическая интерпретация полученной модели.
   
9. 
   Признаки качественной модели; оценки коэффициентов корреляции и детерминации, коэффициентов регрессии и их стандартных ошибок; оценки нуль-гипотез для коэффициентов регрессии и коэффициента детерминации; понятие стандартных остатков и пределов их изменяемости; статистические выбросы.
   
10. 
    Изменение характеристик модели; увеличение объема выборки; изменение формы связи, типа связи; исключение статистических выбросов.
    
11. 
    Понятие параметров регрессионной модели; их свойства, экономическая интерпретация; оценка качества параметров; стандартные ошибки коэффициентов регрессии; статистика Стьюдента; проверка значимости параметров; доверительные интервалы для коэффициентов регрессии.
    
12. 
    Оценка значимости коэффициента детерминации; оценка значимости коэффициентов регрессии; критерии Стьюдента и Фишера; средняя ошибка аппроксимации построение доверительных интервалов для прогнозируемых значений.
    
13. 
    Выбор и построение модели множественной регрессии; схема выполнения регрессионного анализа; свойства, экономическая интерпретация и оценка коэффициентов уравнения множественной регрессии; оценка качества полученной модели; методы улучшения качества.
    
14. 
    Спецификация моделей нелинейной регрессии; линеаризация и ее способы; коэффициенты эластичности, их экономический смысл; выполнение регрессионного анализа для нелинейных моделей; примеры нелинейных функций; модели производственных функций (Кобба-Дугласа).
    
15. 
    Суть проблемы мультиколлинеарности; методы обнаружения нарушения предпосылки МНК; отрицательные последствия; методы устранения; матрица парных коэффициентов корреляции; частные коэффициенты корреляции.
    
16. 
    Понятие гомо- и гетероскедастичности остатков; экономическая природа явления; суть проблемы; методы обнаружения нарушения предпосылки МНК; отрицательные последствия; методы устранения; тест Голдфелда-Квандта на наличие гетероскедастичности остатков.
    
17. 
    Экономическая природа автокорреляции; определение автокорреляции; виды автокорреляции; примеры; непосредственная оценка уровня автокорреляции остатков по коэффициенту автокорреляции и его статистической значимости; критерий Дарбина-Ватсона и его недостатки; последствия автокорреляции остатков; методы исключения автокорреляции; метод Хилдрета-Лу.
    
18. 
    Виды данных, использующихся в эконометрическом анализе и моделей, построенных на их основе; понятие временного ряда; уровни ряда; его основные составляющие элементы и их краткая характеристика; прогнозирование по временным рядам; расчет ошибок.
    
19. 
    Определение тренда временного ряда; математический и экономический смысл; примеры; процедуры выделения тренда; аналитическое выравнивание временного ряда; метод последовательных разностей.
    
20. 
    Понятие сезонной компоненты временного ряда; математический и экономический смысл; примеры; общая процедура выделения сезонной составляющей в аддитивных и мультипликативных моделях; использование скользящего среднего за год и центрирования данных; расчет средних значений сезонной компоненты в аддитивной и мультипликативной моделях; коррекция сезонной компоненты.
    
21. 
    Понятие случайной компоненты временного ряда; математический и экономический смысл; примеры; трудности выделения случайной составляющей в моделях временных рядов.
    
22. 
    Понятие бинарной переменной; область применения; характеристики; использование бинарных переменных в задачах учета качественных характеристик; примеры; проверка их значимости; экономическая интерпретация.
    
23. 
    Определение и характеристика бинарных переменных; суть задач исследований сезонности; применение в них бинарных переменных; решение и экономическая интерпретация; суть задач исследования структурных сдвигов; применение в них бинарных переменных; решение и экономическая интерпретация.
    
24. 
    Понятие систем одновременных уравнений; обзор методов их решения; структурная и приведенная формы уравнений в системах одновременных уравнений; использование КМНК в системах одновременных уравнений; инструментальные переменные и их использование в системах одновременных уравнений.