
- •40. Понятие мультиколлениарности, главные признаки мультиколлениарности, последствия мультиколлениарности. Методы устранения мультиколлениарности.
- •41. Способы обнаружения мультиколлениарности. Алгоритм Фаррара-Глобера для обнаружения мк, три вида статистических критериев.
- •42. Понятие гомо- и гетероскедастичности. Примеры из экономики. Методы обнаружения гетероскедастичности, последствия гетероскедастичности.
- •Методы обнаружения гетероскедастичности
- •43. Критерий µ обнаружения гетероскедастичности.
- •44. Тест Гольдфельда-Квандта для обнаружения гетероскедастичности.
- •45. Обобщенный 2мнк и его отличие от классического 1мнк.
- •46. Автокорелляция в регрессионных моделях, причины автокорреляции. Последствия автокорреляции и способы ее устранения.
- •47. Методы обнаружения автокорреляции. Метод рядов для обнаружения автокорреляции.
- •48. Критерий Дарбина – Уотсона для обнаружения автокорреляции. Нижние и верхние границы критических точек Дарбина – Уотсона.
- •49. Коэффициент автокорреляции первого порядка и его применение для раскрытия неопределенности в критерии Дарбина-Уотсона.
- •50. Регрессионные уравнения с переменной структурой. Фиктивные переменные, виды фиктивных переменных. Преимущества использования фиктивных переменных при построении регрессионных моделей.
- •51. Использование фиктивных переменных для исследования структурных изменений. Моделирование сезонности. Количество бинарных переменных при к градациях.
- •53. Аналитическая функция Кобба-Дугласа. Записать ее вид и разъяснить
- •54. Способы расчета параметров a0, a1, a2 производственной функции Кобба-Дугласа.
- •58. Система одновременных уравнений. Вид структурной формы модели одновременных регресионных уравнений. Эндогенные и экзогенные переменные
- •59. Приведенная форма модели одновременных регрессивных уравнений. Причины, вызывающие необходимость построения приведенной формы модели
- •60. Примеры практической постановки задач систем одновременных уравнений: модель 1 спроса и предложения; модель 2 – кейнсианская модель спроса и предложения. Эндогенные лаговые переменные.
- •61. Идентификация переменных. Предопределенные переменные системы одновременных уравнений.
- •62. Классы структурной модели относительно идентифицируемости регрессионных уравнений.
- •63. Необходимое и достаточное условие идентифицируемости уравнений структурной формы модели. Показать на примере.
- •64. Алгоритм косвенного метода решения систем одновременных уравнений
- •65. Алгоритм двухшагового метода наименьших квадратов для решения систем одновременных регрессионных уравнений
- •68. Методы выявления аномальных наблюдений (метод Ирвина).
- •69. Критерий проверки исходной информации на наличие тренда. Критерий серий основанных на медиане. Критерий нисходящих и восходящих серий. Сравнение средних уровней ряда.
- •71. Модели кривых роста
- •72. Моделирование экономических процессов, подверженных сезонным колебаниям .Критерии проверки наличия сезонных колебаний.
- •73.Фильтрация компонент тренд- сезонных колебаний временного ряда.
- •1.Сглаживаем исходный временной ряд методом цетрированной скользящей среней, испозуя весовые коэффициенты:
- •1/12(1/2,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1/2)-Для месячных данные, т.Е. По ф-ле
- •2.Из исходного временного ряда вычитаем сглаженные значения
- •2.Делим значения исходного временного ряда на соответствующие сглаженные значения ряда
- •5. Определяем значения случайной компоненты
59. Приведенная форма модели одновременных регрессивных уравнений. Причины, вызывающие необходимость построения приведенной формы модели
Эконометрическая модель, представленная системой уравнений относительно переменных Y, носит название приведенной или усеченной, или редуцированной формы модели.
,
где
и
.
Имеются, по крайней мере, четыре причины для использования приведенной формы уравнений:
1. Так как уравнениям в редуцированной форме не присуще свойство одновременности, они не нарушают классического предположения о независимости экзогенных переменных и ошибок . Следовательно, xu данные уравнения могут быть оценены методом 1МНК без необходимости иметь дело с проблемами одновременных уравнений.
2. Иногда коэффициенты редуцированной модели могут быть использованы для расчета коэффициентов структурной модели. Для этих целей используется (довольно редко) непрямой метод наименьших квадратов.
3. Интерпретация коэффициентов редуцированной формы как мультипликаторов (коэффициентов эластичности) позволяет использовать их при интерпретации экономических показателей.
4. Возможно, наиболее важной причиной является то, что уравнения в редуцированной форме играют важную роль при использовании двушагового метода наименьших квадратов (2МНК) для оценки параметров одновременных уравнений.
60. Примеры практической постановки задач систем одновременных уравнений: модель 1 спроса и предложения; модель 2 – кейнсианская модель спроса и предложения. Эндогенные лаговые переменные.
Чаще всего на практике системы одновременных уравнений используются на макроуровне и определяют следующие направления:
использование .спроса и предложения;
макроэкономическое моделирование механизмов функционирования экономики;
анализ функционирования издержек;
анализ производной функции.
МОДЕЛЬ1 – необходимо проанализировать спрос и предложение на рынке товаров и услуг.
МОДЕЛЬ
2 (кейнсианского типа) – с торчки зрения
экономической теории понятно, что все
3 компонента модели зависят также от
дохода на душу населения в момент
времени t.(
-
доход).
Однако
понятно, что показатель, определяющий
спрос будет учитывать величину цены
на покупаемый товар на рынке в предыдущий
момент времени
.
Предопределенными называются лаговые экзогенные и эндогенные переменные.
61. Идентификация переменных. Предопределенные переменные системы одновременных уравнений.
Переход от приведенной формы модели к структурной связан с проблемой идентификации моделей, сущность которой заключается в установлении соответствия между приведенной и структурной моделями.
В зависимости от условий определения структурных коэффициентов модели на приведенных любая структурная модель может быть отнесена к одному из следующих 3-х видов:
идентифицируемая модель – является модель, когда все ее структурные коэффициенты однозначно определяются через приведенные;
неидентифицируемая модель – является модель, когда ее коэффициенты нельзя определить через коэффициенты приведенной формы модели;
сверхидентифицируемая модель – если структурные коэффициенты модели выражаются через приведенные и имеют 2 и более значения.
Рассчитав
уравнение приведенной формы необходимо
осуществить переход от коэффициентов
к коэффициентам
по определенной схеме. Эта схема
называется идентификация переменных.
Предопределенными называются лаговые экзогенные и эндогенные переменные.