- •Вопрос 1
- •Вопрос 2
- •3. Геометрическая интерпретация мнк
- •4.Теорема Гаусса-Маркова
- •5. Использование t-статистики для проверки статистических гипотез о параметрах регрессии.
- •6. Использование коэффициента детерминации r2 и f–критерия для проверки статистических гипотез о параметрах регрессии.
- •7. Тестирование гипотез общего линейного вида о параметрах регрессии.
- •8. Мультиколлинеарность
- •9. Искусственные (фиктивные) переменные.
- •10. Гетеро- и гомоскедастичность. Модели с безусловной и условной гетероскедастичностью.
- •13.Автокорреляция (последовательная корреляция) определяется
- •16) Система линейных одновременных уравнений (лоу) и ее идентификация.
- •17.Метод инструментальных переменных оценки параметров систем одновременных уравнений.
- •18.Двухшаговый метод оценки параметров систем одновременных уравнений.
- •19.Модели векторной авторегрессии
- •20.Моделирование и прогнозирование волатильности финансовых рынков.
- •23. Модели систем массового обслуживания
- •24. Весь процесс эконометрического моделирования можно разбить на шесть основных этапов:
- •Типы исходных данных для построения эконометрических моделей
- •Экономическая интерпретация коэффициентов регрессионного уравнения в линейной спецификации и в модели «в логарифмах»?
- •27) Какие гипотезы проверяются с помощью критерия Стьюдента?
- •28) Какие гипотезы проверяются с помощью критерия Дарбина-Уотсона?
- •37. Как оценивается дисперсия истинной ошибки модели.
- •38. Каковы последствия мультиколлинеарности факторов.
- •43. Основные подходы к оценке коэффициентов эконометрической модели, содержащей лаговые зависимые переменные
- •44. Оценка точности прогноза
- •45.Что представляет собой “доверительный интервал прогноза”?
- •46.Охарактеризуйте особенности прогнозирования на основе моделей авторегрессионных временных рядов.
- •50. Тесты ранга коинтеграции.
50. Тесты ранга коинтеграции.
Ранг коинтеграции фактически есть макс. кол-во линейно-независ. коинтегр-ых векторов или коинтегр-ых уравн-й. Если ранг коинт-и=колич-ву времен-х рядов, то эти врем. ряды явл стационарными. Нулев. ранг коинт-и означ отсут-е коинтеграции. Общая схема подхода Йохансена: Для установл. свойства коинтегрируемости времен. рядов и опред. ранга коинт-и r использ 2 статист-х критерия отношения правдоподобия (LR test) и информационные тестовые статистики ( AIC,SC). При тестирование коинтег-сти может исп-ся различ. специфакация коинтегр-х сотнош-й: в коинтегр-ое соотн-ие могут включ. либо не включ. константа и/или линейный тренд. Йохансен показал, что задача нахождения параметров эквивалентна задаче нахождения собст-х векторов определённой матрицы. Для тестирования ранга коинт-и испол-ся тест отношения правдоподобия, статистика которой в данном случае сводится к функции от собственных значений этой матрицы. Нул.гипот заключ в предположении, что ранг коинт-и = некот заданному знач-ю. Альтерн-ая гипот. в подходе Йохансена сост. в том, что ранг коинт-и на 1 больше. Последоват-я процедура Йохансена заключ в том, чтобы начинать проверку гипот. с ранга 0 до ранга k-1. Если гипот не отвергается для ранга 0, то ранг счит нулевым (отсутст коин-и). И так далее до k-1. Распред-е LR статистики завис от налич детермин-ых трендов в данных и в коинтег-ом уравн-и. Поэтому тестировать следует для нескол-х вариантов: в данных отсуствуют детерминир-е тренды (в CE не включ ни константа ни тренд, или включ только константа); в данных есть линейный детермин-й тренд (в CE включ константа, но без тренда; или включ константа и линейный тренд); в данных есть детермин-й квадратичный тренд (в CE включ константа и линейный тренд).