- •3. Первый принцип спецификации эконометрических моделей. Типы уравнений в эмм: поведенческие уравнения и тождества (на примере макромодели).
- •4. Типы переменных в экономических моделях. Второй и третий принципы спецификации эконометрических моделей (на примере макромодели). Типы переменных в эконометрических моделях.
- •5. Типы экономических моделей. Спецификация и преобразование к приведённой форме динамических открытых моделей (на примере).
- •6. Структурная и приведённая формы спецификации эконометрических моделей (на примере).
- •7. Отражение в модели влияния на эндогенные переменные неучтённых факторов. Правила включения случайных возмущений (на примере эконометрической модели Самуэльсона-Хикса делового цикла экономики).
- •8. Классическая парная регрессионная модель: спецификация, определение.
- •9. Схема Гаусса-Маркова (на примере модели Оукена: спецификация, экономический смысл переменных и параметров, схема Гаусса-Маркова в виде системы уравненийи в матричном виде).
- •10. Оценка параметров парной регрессии методом наименьших квадратов(суть метода, вывод формул для нахождения оценок коэффициентов через систему нормальных уравнений).
- •13. Теорема Гаусса - Маркова.
- •11. Матричная форма мнк: спецификация парной регрессионной модели в матричной форме, необходимые условия экстремума в матричном виде, вывод оценки вектора параметров модели.
- •15. Основные числовые характеристики вектора остатков в классической множественной регрессионной модели
- •16. Линейная модель множественной регрессии. Порядок ее оценивания мнк в Excel. Смысл выходной статистической информации функции линейн.
- •17. Алгоритм проверки значимости регрессоров во множественной регрессионной модели: выдвигаемая статистическая гипотеза, процедура ее проверки, формулы для расчета статистики.
- •21. Скорректированный коэффициент детерминации
- •23. Алгоритм проверки качества спецификации парной регрессионной модели в Excel (с помощью функции «линейн»).
- •24. Алгоритм проверки адекватности парной регрессионной модели.
- •25. Алгоритм проверки адекватности множественной регрессионной модели (сущность этапов проверки, расчетные формулы, формулировка вывода).
- •27. Процедура интервального прогнозирования по оценённой линейной эконометрической модели значений эндогенной переменной
- •28. Гетероскедастичность случайного возмущения: определение, причины, последствия, количественные характеристики вектора случайных возмущений в условиях гетероскедастичности.
- •29. Алгоритм теста Голдфелда-Квандта на наличие или отсутствие гетероскедастичности случайных возмущений в парной регрессионной модели.
- •30. Алгоритм теста Глейзера на наличие или отсутствие гетероскедастичности случайных возмущений.
- •31. Способы корректировки гетероскедастичности. Взвешенный метод наименьших квадратов.
- •32. Способы корректировки гетероскедастичности. Доступный взвешенный метод наименьших квадратов.
- •33. Обобщенная регрессионная модель. Обобщенный метод наименьших квадратов.
- •Оценка параметров обобщенной регрессионной модели
- •34. Автокорреляция случайного возмущения: определение, причины, последствия, количественные характеристики вектора случайных возмущений в условиях автокорреляции.
- •37. Количественные характеристики вектора случайных возмущений в условиях автокорреляции первого порядка (вывод формул).
- •38.Способы корректировки автокорреляции: алгоритм метода Хилдрета-Лу.
- •39.Проблема мультиколлинеарности в моделях множественной регрессии
- •Признаки мультиколлинеарности
- •40. Виды мультиколлинеарности. Строгая и нестрогая мультиколлинеарность
- •Последствия частичной мультиколлинеарности
- •45. Алгоритм оценки и проверки адекватности нелинейной по параметрам модели (на примере функции Кобба-Дугласа).
- •46. Фиктивные переменные: определение, назначение, типы.
- •50.Использование фиктивных переменных для определения структурных изменений в экономике.
- •52. Модели временных рядов
- •53. Модели нестационарных временных рядов с трендом и сезонной составляющей и их идентификация.
- •54. Применение фиктивных переменных при исследовании сезонных колебаний: спецификация модели; проблема мультиколлинеарности.
- •Проблема мультиколлинеарности.
- •55. Системы одновременных уравнений: проблема оценивания структурных параметров.
- •56. Системы одновременных уравнений: нарушение предпосылки теоремы Гаусса-Маркова о некоррелированности объясняющих переменных и случайных возмущений (на примере макромодели), последствия.
- •58. Идентификация отдельных уравнений системы одновременных уравнений: ранговое условие.
- •60. Косвенный метод наименьших квадратов: алгоритм метода, условия применения.
- •62. Оценка моделей с распределенными лагами с конечным числом лагов.
- •63. Оценка моделей с распределенными лагами с бесконечным числом лагов.
- •64. Оценка моделей с распределенными лагами: метод Алмон
- •65. Тест Дарбина на наличие (отсутствие) автокорреляции вектора возмущений в авторегрессионных моделях.
5. Типы экономических моделей. Спецификация и преобразование к приведённой форме динамических открытых моделей (на примере).
1) классификация эконометрических моделей по целевому назначению:
а) теоретико-аналитические модели, которые используются при исследовании общих свойств и закономерностей экономических процессов;
б) прикладные модели, которые используются при решении конкретных экономических задач (модели экономического анализа, прогнозирования, управления);
Также эконометрические модели могут быть использованы при исследовании различных сторон народного хозяйства и его отдельных частей.
2) классификация эконометрических моделей по исследуемым экономическим процессам и содержательной проблематике. При этом выделяются:
а) модели народного хозяйства в целом и его отдельных подсистем-отраслей, регионов и т. д.;
б) комплексы моделей производства и потребления;
в) комплексы моделей формирования и распределения доходов;
г) комплексы моделей трудовых ресурсов;
д) комплексы моделей ценообразования;
е) комплексы моделей финансовых связей и др.
3) классификация эконометрических моделей на дескриптивные и нормативные модели:
а) дескриптивные модели предназначены для объяснения наблюдаемых фактов или для построения вероятностного прогноза. В качестве примера дескриптивной модели можно привести производственные функции и функции покупательного спроса, построенные на основе обработки статистических данных;
б) нормативные модели отвечают на вопрос «как это должно бытьβ», т. е. предполагают целенаправленную деятельность. В качестве примера нормативной модели можно привести модели оптимального планирования, характеризующие тем или иным образом цели экономического развития, возможности и средства их достижения;
4) классификация эконометрических моделей по характеру отражения причинно-следственных связей. При этом выделяют:
а) модели жестко детерминистские;
б) модели, в которых учитываются факторы случайности и неопределенности.
Вследствие перехода от жёстко детерминированных моделей к моделям второго типа, были разработаны реальные возможности успешного применения более совершенной методологии моделирования экономических процессов, учитывающих факторы случайности и неопределённости.
5) Классификация эконометрических моделей по способам отражения фактора времени. При этом выделяют:
а) статические модели, характеризующие исследуемую зависимость между переменными на определённый момент времени;
б) динамические модели, характеризующие изменение экономических процессов во времени.
6. Структурная и приведённая формы спецификации эконометрических моделей (на примере).
С
труктурная
форма
возникает на этапе спецификации, отражает
заложенные в модель экономические
закономерности
A и B – матрицы структурных коэффициентов
Y, X, u – вектор – столбец (эндогенных, предопределенных, случайных возмущений)
П
риведенная
форма
– это форма, в которой каждая эндогенная
переменная представляется в виде явной
функции только предопределенных
переменных модели
Для примера взяла свою контрольную, которая в начале семестра была. Но я тот листочек не нашла, решала заново.
