- •1. Нестационарные по математическому ожиданию и стационарные процессы.
- •2. Понятие, предмет, задачи эконометрики.
- •3. Основные этапы развития эконометрики.
- •4. Особенности эконометрического метода.
- •5. Стохастика - детерминированный характер социально - экономических явлений.
- •7. Основные этапы моделирования связи методом корреляционно-регрессионного анализа.
- •8. Выбор объекта исследования при построении эконометрической модели.
- •9. . Выбор факторов, включаемых в систему, при построении эконометрической модели.
- •10. Сбор исходной информации при построении эконометрической модели.
- •11. Первичная статистическая обработка при построении эконометрической модели.
- •12. Построение двухмерной линейной модели корреляционно-регрессионного анализа.
- •13. Проверка значимости коэффициентов простой линейной регрессии и адекватности регрессионной модели.
- •14. Оценка существенности параметров линейной регрессии с помощью дисперсионного анализа.
- •15.Нелинейная регрессия
- •16. Множественная линейная регрессия: задача и основные предположения.
- •17. Выбор формы уравнения множественной регрессии.
- •18. Проверка значимости результатов множественной регрессии.
- •19. Метод наименьших квадратов для множественной линейной регрессии.
- •20. Геометрическая интерпретация метода наименьших квадратов.
- •21. Статистические свойства оценок параметров, теорема Гаусса - Маркова.
- •22. Парные, частные коэффициенты корреляции, совокупные коэффициенты множественной корреляции и детерминации. Понятие и связь между ними.
- •24. Использование коэффициента детерминации r2 и f-критерия для проверки статистических гипотез о параметрах регрессии.
- •25. Предпосылки метода наименьших квадратов. Гомоскедастичность дисперсии остатков. Гетероскедастичность.
- •2) Нулевая средняя величина остатков, т.Е.
- •4. Отсутствие автокорреляции остатков. Значения остатков распределены независимо друг от друга.
- •26. Обобщенный метод наименьших квадратов.
- •Сущность обобщённого мнк
- •27. Взвешенный метод наименьших квадратов.
- •28. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).
- •29. Экономическая интерпретация многофакторной регрессионной модели.
- •30. Понятие мультиколлинеарности, ее значение при отборе факторов.
- •31. Расчет ошибки репрезентативности и доверительных интервалов при построении моделей.
- •32. Методы исключения тенденции во временных рядах.
- •33. Скользящая средняя и метод центрирования.
- •34. Автокорреляция. Тесты на автокорреляцию остатков (критерий Дарбина-Уотсона).
- •35. Оценивание при наличии автокорреляции остатков.
- •36. Прогнозирование в регрессионных моделях. Хуета какая то
- •37. Система линейных одновременных уравнений и ее идентификация.
- •38. Приведенная форма структурной модели.
- •39Идентификация параметров структурной и приведенной форм модели.
- •40. Оценивание параметров структурной формы модели.
- •42. Двушаговый метод оценки параметров систем одновременных уравнений.
- •43. Экономически значимые примеры систем одновременных уравнений.
- •45. Типы динамических эконометрических моделей. Модели с распределенным лагом и модели авторегрессии.
- •46. Интерпретация моделей: краткосрочный, промежуточный и долгосрочный мультипликаторы.
- •48. Метод Алмон. Метод Койка. Метод главных компонент. Метод Алмон
5. Стохастика - детерминированный характер социально - экономических явлений.
Знание характера и силы связей позволяет управлять социально-экономическими процессами и предсказывать их развитие.
Объектами исследования при статистическом измерении связей служит, как правило, детерминированность следствия факторами (причиной и условиями). Признаки по их значению для изучения взаимосвязи делятся на два класса. Признаки, являющиеся причиной изменения других, связанных с ними признаков, называют факторными, или просто факторами. Признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, называют-результативными. Связи между явлениями и их признаками классифицируют по степени тесноты связи, направлению и аналитическому выражению. Между различными явлениями и их признаками необходимо прежде всего выделить два типа связей: функциональную (жестко детерминированную) и статистическую (стохастически детерминированную). 6. Методы изучения стохастических связей в эконометрике.
Для исследования стохастических связей широко используется метод сопоставления двух параллельных рядов, метод аналитических группировок, корреляционный анализ, регрессионный анализ и некоторые непараметрические методы.
Метод сопоставления двух параллельных рядов является одним из простейших методов. Для этого факторы, характеризующие результативный признак располагают в возрастающем или убывающем порядке (в зависимости от эволюции процесса и цели исследования), а затем прослеживают изменение величины результативного признака. Сопоставление и анализ расположенных таким образом рядов значений изучаемых величин позволяют установить наличие связи и ее направление. Зависимость между факторами и показателями может прослеживаться во времени (параллельные динамические ряды).
Метод аналитических группировок тоже относится к простейшим методам. Чтобы выявить зависимость с помощью этого метода, нужно произвести группировку единиц совокупности по факторному признаку и для каждой группы вычислить среднее или относительное значение результативного признака. Сопоставляя затем изменения результативного признака по мере изменения факторного можно выявить направление, характер и тесноту связи между ними.
Поскольку задача в области изучения взаимосвязей состоит не только в количественной оценке их наличия, направления и силы связи, но и в определении формы (аналитического выражения) влияния факторных признаков на результативный, то для ее решения применяют методы корреляционного и регрессионного анализа.
7. Основные этапы моделирования связи методом корреляционно-регрессионного анализа.
Практическая реализация корреляционно-регрессионного анализа включает следующие этапы:
1. Постановка задачи – определяются показатели, зависимость между которыми подлежит оценке, формулируется экономически осмысленная и приемлемая гипотеза о зависимости между ними;
2. Формирование перечня факторов, их логический анализ – выбирается оптимальное число наиболее существенных переменных факторов, влияющих на зависимый показатель;
3. Спецификация функции регрессии – дается конкретная формулировка гипотезы о форме зависимости;
4. Оценка функции регрессии и проверка адекватности модели – определяются числовые значения параметров регрессии, вычисляется ряд показателей, характеризующих точность проведенного анализа;
5. Экономическая интерпретация – результаты анализа сравниваются с гипотезами, сформулированными на первом этапе исследования, оценивается их правдоподобие с экономической точки зрения, делаются аналитические выводы.