Вопросы к экзамену Эконометрика. Задача и метод. Два принципа их спецификации. Типы уравнений в эмм поведенческие уравнения и тождества (на примере макромодели)
 Скачать 15.71 Kb.
|
|
1. Эконометрика, её задача и метод. Два принципа их спецификации. Типы уравнений в ЭММ: поведенческие уравнения и тождества (на примере макромодели). 2. Типы переменных в экономических моделях. Структурная и приведённая форма модели (на примере макромодели). 3. Спецификация и преобразование к приведённой форме динамических моделей. Лаговые и предопределённые переменные динамической модели. Модель Линтнера корректировки уровня дивидендов. 4. Отражение в модели влияния на эндогенные переменные неучтённых факторов. Приведённая форма эконометрической модели. Эконометрическая модель Самуэльсона-Хикса делового цикла экономики. 5. Схема построения эконометрических моделей (на примере эконометрической модели Оукена экономики России). 6. Линейная модель множественной регрессии. Порядок её оценивания методом наименьших квадратов в Excel. Смысл выходной статистической информации функции ЛИНЕЙН. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). 7. Случайная переменная (дискретная и непрерывная) и закон её распределения. 8. Ожидаемое значение случайной переменной, её дисперсия и ср. квадратическое отклонение. 9. Нормальный закон распределения случайной переменной. 10. Выборочные значения основных количественных характеристик случайной переменной и их вычисление в Excel. 11. Ковариация, Cov(x,y), и коэффициент корреляции, Cor(x,y), пары случайных переменных (x, y). 12. Выборочные значения (оценки) ковариации и коэффициента корреляции и их вычисление в Excel. 13. Частная ковариация и коэффициент корреляции. 14. Случайный вектор и его основные количественные характеристики. 15. Условный закон распределения случайной переменной. Условное математическое ожидание (функция регрессии). 16. Свойства операции условного ожидаемого значения случайной переменной. 17. Функция регрессии нормально распределённого случайного вектора. 18. Точность прогноза функцией регрессии. 19. Точность оптимального прогноза для нормально распределённого случайного вектора. 20. Схема Гаусса-Маркова (на примере модели Оукена). 21. Понятие статистической процедуры оценивания параметров эконометрической модели. Линейные статистические процедуры. Требования к наилучшей статистической процедуре: несмещённость и минимальные дисперсии оценок параметров. 22. Понятие статистической гипотезы. Процедура проверки статистической гипотезы. 23. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК (формулировка теоремы Гаусса-Маркова). 24. Система нормальных уравнений и явный вид её решения при оценивании методом наименьших квадратов (МНК) линейной модели парной регрессии. 25. Ковариационная матрица оценок коэффициентов линейной модели. 26. Тест Голдфелда-Квандта гомоскедастичности случайного возмущения в линейной модели множественной регрессии. 34 27. Тест Дарбина-Уотсона отсутствия автокорреляции случайного остатка в линейной модели множественной регрессии. 28. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичным остатком. Оценивание параметров модели взвешенным методом наименьших квадратов. 30. Линейные регрессионные модели с автокоррелированным остатком. Оценивание модели обобщённым методом наименьших квадратов. 31. Показатели качества регрессии: коэффициент детерминации как мерило качества спецификации эконометрической модели (на примере модели Оукена). 32. Связь коэффициента детерминации с коэффициентом корреляции экзогенной и эндогенной переменных модели (на примере модели Оукена). 33. Показатели качества регрессии: F-тест. 34. Процедура точечного прогнозирования по оценённой линейной эконометрической модели значений эндогенной переменной. 35. Процедура интервального прогнозирования по оценённой линейной эконометрической модели значений эндогенной переменной и проверка адекватности оценённой модели. 36. Характеристики временных рядов. 37. Нелинейные модели регрессии и линеаризация (на примере эконометрической модели производства товаров и услуг с функцией КоббаДугласа). 38. Модели стационарных временных рядов и их идентификация. 39. Модели нестационарных временных рядов с трендом и сезонной составляющей и их идентификация. 40. Модели нестационарных временных рядов: броуновское движение и экономическое броуновское движение. 35 41. Последствия, симптомы и методика устранения ошибки спецификации эконометрической модели, состоящей в неверном выборе типа функции, играющей роль уравнения регрессии. 42. Последствия, симптомы и методика устранения ошибки спецификации эконометрической модели, состоящей во включении в линейное уравнение регрессии незначимой объясняющей переменной. 43. Последствия, симптомы и методика устранения ошибки спецификации эконометрической модели, состоящей в отсутствии в линейном уравнении регрессии значимой объясняющей переменной. 44. Тест Чоу неизменности параметров линейной модели множественной регрессии. 45. Понятие, причина и симптомы мультиколлинеарности (на примере эконометрической модели Кобба-Дугласа с дополнительной объясняющей переменной t как заместителе технологического прогресса). 46. Авторегрессионные модели (на примере модели корректировки уровня сбережений). Стохастические объясняющие переменные. Нарушение предпосылки теоремы Гаусса-Маркова, возникающее при оценивании методом наименьших квадратов авторегрессионных моделей, и его последствия. 47. Линейные модели с распределёнными лагами. Метод пошаговой регрессии отбора объясняющих переменных модели. 48. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Необходимое условие идентифицируемости уравнения модели (на примере простой кейнсианской модели формирования доходов). 49. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Критерий идентифицируемости уравнения модели (на примере простой кейнсианской модели формирования доходов). 36 50. Состоятельные и несостоятельные оценки параметров модели (на примере оценок коэффициентов уравнения спроса в простой «паутинной» модели спроса-предложения товара на конкурентном рынке). 51. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Нарушение предпосылки теоремы Гаусса-Маркова о некоррелированности объясняющих переменных и случайных возмущений как источник несостоятельности мнк-оценок параметров (на примере простой кейнсианской модели формирования доходов). 52. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Процедура двух шагового метода наименьших квадратов оценивания параметров поведенческого уравнения модели. 53. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Понятие инструментальных переменных. 54. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Точно идентифицированное и сверх идентифицированное уравнение модели (на примере расширенной «паутинной» модели спроса-предложения товара на конкурентном рынке). |