Введение. Задача спецификации модели. Понятие уравнения парной линейной регрессии. Корреляционное поле

• Название: Задача спецификации модели. Понятие уравнения парной линейной регрессии. Корреляционное поле
• Анкор: Введение
• Дата: 23.01.2020
• Размер: 13.3 Kb.
• Имя файла: voprosy_k_zachetu.docx
• Тип: Задача; #105469

Перечень вопросов для подготовки к промежуточной аттестации (зачету) по всей дисциплине

1. 
   Определение эконометрики и ее основная задача.
   
2. 
   Основные составляющие эконометрики. Их сравнение с эконометрикой.
   
3. 
   Виды зависимостей между признаками.
   
4. 
   Основные разделы эконометрики.
   
5. 
   Понятие эконометрической модели и эконометрического моделирования.
   
6. 
   Основные переменные эконометрической модели, примеры.
   
7. 
   Основные этапы эконометрического моделирования.
   
8. 
   Задача спецификации модели.
   
9. 
   Понятие уравнения парной линейной регрессии. Корреляционное поле.
   
10. 
    Теоретическая модель уравнения парной линейной регрессии. Теоретическое и выборочное уравнение.
    
11. 
    Коэффициенты уравнения парной линейной регрессии и их вычисление.
    
12. 
    Вычисление параметров уравнения парной линейной регрессии.
    
13. 
    Суть метода наименьших квадратов.
    
14. 
    Применение метода наименьших квадратов для расчета оценок коэффициентов выборочного уравнения регрессии.
    
15. 
    Смысловое значение параметров уравнения парной линейной регрессии.
    
16. 
    Парный линейный коэффициент корреляции и его свойства.
    
17. 
    Понятие коэффициента детерминации в случае парной линейной регрессии.
    
18. 
    Оценка значимости параметров линейной регрессии и корреляции.
    
19. 
    Средняя ошибка аппроксимации.
    
20. 
    Виды парных нелинейных регрессий.
    
21. 
    Методы преобразования нелинейной модели в линейную.
    
22. 
    Приближенный метод для оценок коэффициентов некоторых моделей нелинейной регрессии.
    
23. 
    Использование методов эконометрики в профессиональной деятельности специалиста – ревизора.
    
24. 
    Смысловое значение, оценка и значимость индекса корреляции.
    
25. 
    Смысловое значение, оценка и значимость индекса детерминации.
    
26. 
    Понятие частного коэффициента корреляции для множественной линейной регрессии, его отличие от парного коэффициента корреляции.
    
27. 
    Понятие множественного коэффициента корреляции, его значимость.
    
28. 
    Матрица парных коэффициентов для множественной линейной корреляции.
    
29. 
    Понятие мультиколлинеарности факторов, причины ее появления.
    
30. 
    Методы устранения мультиколлинеарности факторов.
    
31. 
    Фиктивные переменные и их применение.
    
32. 
    Основные предпосылки метода наименьших квадратов.
    
33. 
    Понятия гомоскедастичности и гетероскедастичности остатков.
    
34. 
    Тест для обнаружения гетероскедастичности.
    
35. 
    Понятие автокорреляции.
    
36. 
    Тест для проверки существования автокорреляции.
    
37. 
    Временной ряд и его виды. Примеры.
    
38. 
    Основные составляющие временного ряда.
    
39. 
    Обнаружение существования тренда во временном ряде.
    
40. 
    Понятие автокорреляции уровней ряда. Автокорреляционная функция.
    
41. 
    Процесс построения аддитивной и мультипликативной моделей временного ряда.
    
42. 
    Сглаживание временного ряда. Два основных подхода.
    
43. 
    Основные подходы для сглаживания временных рядов.
    
44. 
    Алгоритм метода простой скользящей средней.
    
45. 
    Понятие и виды систем эконометрических уравнений.
    
46. 
    Понятие идентифицируемости уравнения и системы уравнений.
    
47. 
    Косвенный метод наименьших квадратов для системы эконометрических уравнений.
    
48. 
    Двухшаговый метод наименьших квадратов для системы эконометрических уравнений.