Задача 1.

Бюджетное обследование семи случайно выбранных семей дало следующие результаты (в тыс. $ ):

Накопления	имущество
Y	X2
3	60
6	36
5	36
3.5	15
1.5	90
4.5	45
2	70

Требуется:

1. построить линейную модель парной регрессии;

2. оценить накопления семьи, имеющей имущество стоимостью 30 тыс.$;

3. отобразить на графике исходные данные, результаты моделирования и прогнозирования.

Задача 2

По предприятиям легкой промышленности региона получена информация, характеризующая зависимость объема выпуска продукции ( , млн. руб.) от объема капиталовложений ( , млн. руб.)

Требуется:

1. Найти параметры уравнения линейной регрессии, дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии.

2. Проверить выполнение предпосылок МНК.

3. Осуществить проверку значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента

	66	58	73	82	81	84	55	67	81	59
	133	107	145	162	163	170	104	132	159	116

Задача 3.

По предприятиям легкой промышленности региона получена информация, характеризующая зависимость объема выпуска продукции ( , млн. руб.) от объема капиталовложений ( , млн. руб.)

Требуется:

1. Найти параметры уравнения линейной регрессии, дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии

2. Осуществить прогнозирование среднего значения показателя при уровне значимости , если прогнозное значения фактора Х составит 80% от его максимального значения.

3. Представить графически: фактические и модельные значения точки прогноза.

	72	52	73	74	76	79	54	68	73	64
	121	84	119	117	129	128	102	111	112	98

Итоговый контроль проводится в виде устного экзамена.

форма проведения и Содержание итоговЫХ контрольнЫХ мероприятиЙ:

Вид мероприятия	Форма проведения	Структура экзаменационного задания (билета)	Использование ПК (ДА/НЕТ)
Экзамен	устно	Теоретический вопрос Теоретический вопрос	нет

Вопросы для итогового контроля

1. Основные этапы и проблемы эконометрического моделирования

2. Случайные величины и их числовые характеристики

3. Распределение случайной величины. Функции и плотность распределения случайной величины

4. Проверка статистических гипотез

5. Коэффициент корреляции и его свойства

6. Основные положения регрессионного анализа. Классическая модель линейной регрессии.

7. Интервальна оценка функции регрессии и ее параметров

8. Оценка значимости уравнения регрессии. Коэффициент детерминации.

9. Классическая нормальная модель множественной регрессии

10. Матричная форма множественной линейной регрессии

11. Метод наименьших квадратов. Свойства оценок МНК

12. Последствия нарушения допущений классической модели линейной регрессии

13. Гетероскедастичность. Обнаружение и устранение.

14. Автокорреляция регрессионных остатков.

15. Обобщенная линейная модель множественной регрессии

16. Мультиколлинеарность

17. Частная корреляция

18. Линейные регрессионные модели с переменной структурой. Фиктивные переменные

19. Нелинейные модели регрессии, два подхода к оценки их параметров

20. Составляющие временного ряда

21. Этапы анализа временных рядов

22. Аналитическое сглаживание временного ряда

23. Прогнозирование на основе моделей временных рядов

24. Приведение нестационарных временных рядов к стационарным

25. Стационарные временные ряды. «Белый шум». Нестационарные временные ряды.

26. Авторегрессионные модели

27. Модели скользящей средней

28. Информационные критерии для идентификации модели ARMA

29. Этапы построения модели ARMA( подход Бокса-Дженкинса)

30. Модель автокорреляционной условной гетероскедастичности (ARCH)

31. Модель обобщенной авторегрессионной условной гетероскедастичности (GARCH)

32. Система линейных одновременных уравнений. Проблемы идентифицируемости.

33. Структурная и приведенная форма системы одновременных уравнений.

34. Структурная и приведенная форма системы одновременных уравнений

35. Обобщенный и косвенный метод наименьших квадратов

36. Двухшаговый и трехшаговый метод наименьших квадратов

Задания для самостоятельной работы студентов

1.Метод Монте-Карло

2. Эконометрическое программное обеспечение: Statistica ,SPSS, SAS, RATS

3. Модели распределения вероятностей: нормальное, хи-квадрат, Стьюдента, Фишера.

4.Задачи прикладного регрессионного анализа

5.Теорема Гаусса-Маркова

6. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена

7. Ковариационная матрица и ее выборочная оценка

8. Линейная стохастическая зависимость с гетероскедастичными остатками

9.Автокорреляция регрессионных остатков

10.Теорема Айткена

11. Два вида мультиколлениарности

12.Виды нелинейной зависимостей

13. Подбор линеаризующего преобразования ( подход Бокса-Кокса)

14. Области практического применения анализа временных рядов

15.Лаговый оператор

16. Практическое приложение анализа коинтеграции

17. Теория нечетких множеств

18. Модели бинарного выбора

19. Инструментализм М, Фридмена

20. Конвенционализм

21 Дилемма заключенного

22. Примеры систем одновременных уравнений