
- •1. Назначение эконометрических моделей. Принципы их спецификации.
- •2. Типы переменных в эконометрических моделях.
- •3. Структурная форма спецификации эконометрических моделей.
- •4. Приведённая форма спецификации эконометрических моделей.
- •5. Взаимосвязь структурной и приведённой форм спецификации эконометрической модели.
- •6. Этапы построения эконометрических моделей.
- •7. Порядок оценивания линейной регрессионной модели из изолированного уравнения в Excel.
- •8. Смысл выходной статистической информации функции линейн.
- •9. Классификация регрессионных моделей.
- •10. Спецификация парной линейной регрессионной модели.
- •11. Предпосылки Гаусса-Маркова относительно случайного возмущения регрессионной модели.
- •12. Теорема Гаусса - Маркова.
- •13. Оценка параметров парной регрессионной модели методом наименьших квадратов (мнк) в координатной форме.
- •20. Проверка значимости оценок параметров линейной регрессионной модели.
- •21. Алгоритм проверки значимости оценок параметров линейной регрессионной модели в Excel.
- •22. Интервальная оценка ожидаемого значения зависимой переменной в парной регрессионной модели.
- •23. Интервальная оценка индивидуального значения зависимой переменной в парной регрессионной модели.
- •25. Коэффициент детерминации регрессионной модели.
- •26. Нецентрированный коэффициент детерминации регрессионной модели.
- •39. Алгоритм построения интервальной оценки значения зависимой переменной в множественной регрессионной модели в Excel.
- •40. Алгоритм проверки адекватности множественной регрессионной модели.
- •41. Скорректированный коэффициент детерминации в множественной регрессионной модели.
- •43. Спецификация регрессионной модели при наличии автокорреляции случайного возмущения.
- •44. Причины автокорреляции случайного возмущения.
- •45. Последствия автокорреляции случайного возмущения.
- •46. Алгоритм теста Дарбина-Уотсона на наличие (отсутствие) автокорреляции случайных возмущений.
- •47. Способы корректировки автокорреляции (авторегрессионные модели первого порядка).
- •48. Способы корректировки автокорреляции: алгоритм метода Кохрейна-Оркатта.
- •53. Способы корректировки гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов.
- •54. Способы корректировки гетероскедастичности. Доступный метод взвешенных наименьших квадратов.
- •55 Обобщенная регрессионная модель. Обобщенный метод наименьших квадратов.
- •56. Спецификация и оценивание мнк эконометрических моделей нелинейных по параметрам.
- •57. Примеры спецификаций регрессионных моделей нелинейных по параметрам.
- •58. Интерпретация параметров регрессионных моделей нелинейных по параметрам.
- •59. Способы включения случайных возмущений в спецификацию нелинейной по параметрам модели.
- •60. Спецификация и оценивание мнк эконометрических моделей нелинейных по переменным.
- •61. Примеры спецификаций регрессионных моделей нелинейных по переменным.
- •62. Интерпретация параметров регрессионных моделей нелинейных по переменным.
- •63. Проблема мультиколлинеарности в моделях множественной регрессии.
- •64. Признаки мультиколлинеарности.
- •65. Фиктивные переменные: определение, назначение, типы, смысл названий.
- •66. Фиктивная переменная сдвига: спецификация регрессионной модели с фиктивной переменной сдвига.
- •67. Экономический смысл параметра при фиктивной переменной сдвига.
- •68. Применение фиктивных переменных сдвига при исследовании сезонных колебаний: спецификация модели; проблема мультиколлинеарности.
- •69. Экономический смысл параметров при фиктивных переменных сдвига при исследовании сезонных колебаний.
- •70. Фиктивная переменная наклона: назначение; спецификация регрессионной модели с фиктивной переменной наклона.
- •71. Тест Чоу на наличие структурных изменений в регрессионной модели.
- •72. Оценка моделей с распределенными лагами с конечным числом лагов.
- •73. Оценка моделей с распределенными лагами с бесконечным числом лагов: метод геометрической прогрессии.
- •74. Оценка моделей с распределенными лагами с бесконечным числом лагов: метод Койка.
- •75. Проблемы оценки параметров регрессионных моделей с распределёнными лагами методом Койка
- •76. Оценка моделей с распределенными лагами: метод Алмон.
- •77. Тест Дарбина на наличие (отсутствие) автокорреляции вектора возмущений в авторегрессионных моделях.
- •78. Системы одновременных уравнений (соу): проблема оценивания структурных параметров.
- •79. Проблема идентификации системы одновременных уравнений соу.
- •80. Идентификация отдельных уравнений системы одновременных уравнений: порядковое условие.
- •81. Идентификация отдельных уравнений системы одновременных уравнений: ранговое условие.
- •82. Косвенный метод наименьших квадратов: алгоритм метода; условия применения.
- •83. Двухшаговый метод наименьших квадратов (дмнк): алгоритм метода; условия применения.
- •84. Корректировка оценки дисперсии возмущения при реализации алгоритма дмнк в Excel.
- •85. Корректировка оценок ско оценок параметров соу при реализации алгоритма дмнк в Excel.
1. Назначение эконометрических моделей. Принципы их спецификации.
Эконометрические модели используются для оценивания и прогнозирования значений экономических переменных, недоступных для измерения. Они широко используются при имитации различных сценариев развития экономических систем (многовариантные сценарные расчеты, ситуационное моделирование), при изучении влияния управляемых экономических переменных на значения исследуемых «выходных» переменных и т.д.
Принципы
составления спецификации:
1.Спецификация появляется в результате математического интерпретирования эконометрических закономерностей.
2. В правильно составленных спецификациях число уравнений равно числу эндогенных переменных (C и У).
3. Датирование переменных (учет фактора времени) – t-1=лаговая переменная, которая относится к предшествующему моменту и находится в модели с текущими переменными.
4. Включение случайных возмущений в спецификацию эконометрической модели. На практике не всегда получается учесть влияние всех факторов на изучаемую переменную, выбрать правильную форму математической зависимости между экономическими переменными, безошибочно выполнить измерения. Поэтому эндогенные переменные модели следует рассматривать как случайные величины и, помимо детерминированной составляющей, описывающей поведение эндогенной переменной в зависимости от предопределенных переменных, включать некоторые случайные величины – случайные возмущения (случайные ошибки).
2. Типы переменных в эконометрических моделях.
По отношению к спецификации все экономические переменные подразделяются на два типа: эндогенные и экзогенные.
Экзогенными
(зависимыми) называются экономические
переменные, значения которых определяются
вне данной модели (
.
Эндогенными
(зависимыми) называются экономические
переменные, значения которых определяются
(объясняются) внутри модели в результате
одновременного взаимодействия
соотношений, образующих модель (
Переменные модели называются датированными, если обозначена их зависимость от времени. Экзо- и эндогенные переменные могут быть лаговыми или текущими.
Лаговыми
называются экзогенные и эндогенные
переменные экономической модели,
датированные предыдущими моментами
времени и находящиеся в уравнении с
текущими переменными (
).
Модели, включающие лаговые переменные,
относятся к классу динамических.
Предопределенными называются лаговые и текущие экзогенные переменные, а также лаговые эндогенные переменные.
3. Структурная форма спецификации эконометрических моделей.
Форма спецификации, полученная в результате математической формализации эконометрических закономерностей, называется структурной. В общем случае в структурной спецификации эндогенные переменные не выражены в явном виде через предопределенные.
Пример:
Для записи СФ в матричном виде необходимо ввести следующие новые переменные:
–
вектор-столбец
текущих значений эндогенных переменных
(m
x
1)
– расширенный
вектор-столбец предопределенных
переменных, значения которых известны
к моменту t
(k
x
1)
– матрицы
коэф-тов СФ модели (структурные
коэффициенты)
– вектор-столбец
текущих возмущений (m
x
1)
:
СФ в матричном виде
Или