- •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
8. Выбор объекта исследования при построении эконометрической модели.
Правильный выбор вида
экономической модели является отправной точкой для качественного ее анализа.
Безусловно, на практике неизвестно, какая модель является верной, и зачастую подбирают
такую модель, которая наиболее точно соответствует реальным данным.
Признаки «хорошей» модели:
1. Скупость (простота).
2. Единственность.
3. Максимальное соответствие.
4. Согласованность с теорией.
5. Прогнозные качества.
Выделяют три основных класса моделей.
I. Регрессионные модели с одним уравнением
Линейные
Нелинейные
II. Модели временных рядов, полученные с помощью следующих методов
Экспоненциального сглаживания
Сезонной декомпозиции
Авторегрессии
ARIMA и др.5
III. Системы одновременных уравнений
9. . Выбор факторов, включаемых в систему, при построении эконометрической модели.
Выбор факторов зависит от этапа эконометрической модели.
1-й этап (постановочный) - определение конечных целей моделирования, набора участвующих в модели факторов и показателей, их роли;
2-й этап (априорный) - предмодельный анализ экономической сущности изучаемого явления, формирование и формализация априорной информации и исходных допущений, в частности относящейся к природе и генезису исходных статистических данных и случайных остаточных составляющих в виде ряда гипотез;
3-й этап (параметризация) - собственно моделирование, т.е. выбор общего вида модели, в том числе состава и формы входящих в неё связей между переменными;
4-й этап (информационный) - сбор необходимой статистической информации, т.е. регистрация значений участвующих в модели факторов и показателей;
5-й этап (идентификация модели) - статистический анализ модели и в первую очередь статистическое оценивание неизвестных параметров модели Непосредственно связан с проблемой идентифицируемостимодели, то есть ответа на вопрос «Возможно ли в принципе однозначно восстановить значения неизвестных параметров модели по имеющимся исходным данным в соответст-вии с решением, принятым на этапе параметризации?». После положительного ответа на этот вопрос необходимо решить проблему идентификации модели то есть предложить и реализовать математически корректную процедуру оценивания неизвестных параметров модели по имеющимся исходным данным;
6-й этап (верификация модели) — сопоставление реальных и модельных данных, проверка адекватности модели, оценка точности модельных данных.
10. Сбор исходной информации при построении эконометрической модели.
Наиболее важной задачей является оценка и проверка экономической модели. Первой стадией этого служит спецификация модели в математической форме. На второй стадии осуществляется сбор адекватных данных об объекте. На третьей стадии проводится оценка параметров модели и проверка оцененной модели. Модель либо признается реалистичной, либо признается необходимость оценки другой спецификации модели. При построении адекватной эконометрической модели решающее значение имеют теоретические предпосылки. Предположение о вероятностных свойствах случайного возмущения и является той априорной информацией, которая позволяет выбирать конкретный вид зависи орной информации.