- •Содержание
- •Автокорреляция случайного возмущения. Причины. Последствия.
- •Алгоритм проверки адекватности парной регрессионной модели.
- •Алгоритм проверки значимости регрессора в парной регрессионной модели
- •4. Алгоритм теста Голдфелда-Квандта на наличие (отсутствие) гетероскедастичности случайных возмущений.
- •5. Алгоритм теста Дарбина-Уотсона на наличие (отсутствие) автокорреляции случайных возмущений.
- •6.Гетероскедастичность случайного возмущения. Причины.
- •7.Динамическая модель из одновременных линейных уравнений (привести пример)
- •8.Идентификация отдельных уравнений системы одновременных уравнений: порядковое условие.
- •Необходимое условие идентифицируемости
- •9. Индивидуальная оценка значения зависимой переменной
- •10. Интервальная оценка индивидуального значения зависимой переменной
- •11.Классическая парная регрессионная модель. Спецификация модели.
- •12.Коэффициент детерминации в регрессионной модели.
- •13.Ковариация, коэффициент корреляции и индекс детерминации.
- •14.Количественные характеристики взаимосвязи пары случайных переменных
- •15.Коэффициент корреляции и индекс детерминации.
- •16.Линейная модель множественной регрессии
- •17.Метод наименьших квадратов: алгоритм метода; условия применения
- •18.Метод показателей информационной ёмкости
- •19.Методы подбора переменных в модели множественной регрессии
- •20.Методы сглаживания временного ряда.
- •21, 52. Модели временных рядов
- •22.Модели с бинарными фиктивными переменными
- •23.Модели с частичной корректировкой
- •24.Настройка модели с системой одновременных уравнений.
- •25, 26. Нелинейная модель множественной регрессии Кобба-Дугласа. Оценка её коэффициентов
- •27.Нормальный закон распределения как характеристика случайной переменной
- •28.Обобщённый метод наименьших квадратов
- •29, 30. Ожидаемое значение случайной переменной, её дисперсия и среднее квадратическое отклонение
- •31. Определение соответствия распределения случайных возмущений нормальному закону распределения
- •32. Основные числовые характеристики вектора остатков в классической множественной регрессионной модели.
- •33.Отражение в модели влияния неучтённых факторов
- •34.Отражение в эконометрических моделях фактора времени
- •35, 36, 45.Оценивание линейной модели множественной регрессии в Excel
- •37.Оценивание регрессионной модели с фиктивной переменной наклона
- •38.Оценка коэффициентов модели Самуэльсона-Хикса
- •39. Оценка параметров множественной регрессионной модели методом наименьших квадратов
- •40. Оценка параметров парной регрессионной модели методом наименьших квадратов
- •41. Оценка статистической значимости коэффициентов модели множественной регрессии.
- •Ситуации
- •42. Подбор переменных в модели множественной регрессии на основе метода оценки информационной ёмкости.
- •43. Подбор переменных в модели множественной регрессии методом «снизу вверх»
- •44. Подбор переменных в модели множественной регрессии методом исключения переменных («сверху вниз»).
- •46. Последствия гетероскедастичности. Тест gq
- •47. Применение теста Стьюдента в процедуре подбора переменных в модели множественной регрессии
- •48. Применение фиктивных переменных при исследовании сезонных колебаний: спецификация модели, экономический смысл параметров при фиктивных переменных
- •49. Принципы спецификации эконометрических моделей и их формы
- •50. Проблема мультиколлинеарности в моделях множественной регрессии. Признаки мультиколлинеарности
- •51. Прогнозирование экономических переменных. Проверка адекватности модели
- •53.Регрессионные модели с фиктивными переменными.
- •54.Свойства временных рядов
- •55.Составление спецификации модели временного ряда.
- •56, 57. Спецификация и оценивание мнк эконометрических моделей нелинейных по параметрам.
- •58.Спецификация моделей со случайными возмущениями и преобразование их к системе нормальных уравнений.
- •59.Способы корректировки гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов.
- •60.Статистические свойства оценок параметров парной регрессионной модели
- •61.Статистические характеристики выборки и генеральной совокупности статистических данных. Их соотношения.
- •62.Схема Гаусса – Маркова
- •63.Теорема Гаусса-Маркова
- •64. Тест ошибочной спецификации Рамсея.
- •Тест Стьюдента
- •66, 67. Типы переменных в эконометрических моделях. Структурная и приведённая формы спецификации эконометрических моделей.
- •68. Устранение автокорреляции в парной регрессии
- •69. F-тест качества спецификации множественной регрессионной модели.
- •70. Фиктивная переменная наклона: назначение; спецификация
- •71.Функция регрессии как оптимальный прогноз
- •72.Характеристики сервиса «Описательная статистика».
- •73. Метод наибольшего прадоподобия
- •Последовательность решения:
- •74. Что такое стационарный процесс
- •75. Эконометрика, её задача и метод.
- •76.Экспоненциальное сглаживание временного ряда
- •77. Этапы построения эконометрических моделей
- •78. Этапы решения экономико-математических задач.
Содержание
Автокорреляция случайного возмущения. Причины. Последствия.
Алгоритм проверки адекватности парной регрессионной модели.
Алгоритм проверки значимости регрессора в парной регрессионной модели.
Алгоритм теста Голдфелда-Квандта на наличие (отсутствие) гетероскедастичности случайных возмущений.
Алгоритм теста Дарбина-Уотсона на наличие (отсутствие) автокорреляции случайных возмущений.
Гетероскедастичность случайного возмущения. Причины.
Динамическая модель из одновременных линейных уравнений (привести пример).
Идентификация отдельных уравнений системы одновременных уравнений: порядковое условие .
Индивидуальная оценка значения зависимой переменной
Интервальная оценка индивидуального значения зависимой переменной
Классическая парная регрессионная модель. Спецификация модели. Теорема Гаусса - Маркова.
Коэффициент детерминации в регрессионной модели.
Ковариация, коэффициент корреляции и индекс детерминации.
Количественные характеристики взаимосвязи пары случайных переменных.
Коэффициент корреляции и индекс детерминации.
Линейная модель множественной регрессии.
Метод наименьших квадратов: алгоритм метода; условия применения
Метод показателей информационной ёмкости
Методы подбора переменных в модели множественной регрессии.
Методы сглаживания временного ряда.
, 52. Модели временных рядов.
Модели с бинарными фиктивными переменными.
Модели с частичной корректировкой
Настройка модели с системой одновременных уравнений
, 26. Нелинейная модель множественной регрессии (Кобба-Дугласа. Оценка её коэффициентов.
Нормальный закон распределения как характеристика случайной переменной.
Обобщенный метод наименьших квадратов
, 30. Ожидаемое значение случайной переменной, её дисперсия и среднее квадратическое отклонение.
Определение соответствия распределения случайных возмущений нормальному закону распределения
Основные числовые характеристики вектора остатков в классической множественной регрессионной модели
Отражение в модели влияния неучтённых факторов.
Отражение в эконометрических моделях фактора времени.
, 36., 45. Оценивание линейной модели множественной регрессии в Excel.
Оценивание регрессионной модели с фиктивной переменной наклона
Оценка коэффициентов модели Самуэльсона-Хикса
Оценка параметров множественной регрессионной модели методом наименьших квадратов.
Оценка параметров парной регрессионной модели методом наименьших квадратов.
Оценка статистической значимости коэффициентов модели множественной регресии
Подбор переменных в модели множественной регрессии .на основе метода оценки информационной ёмкости
Подбор переменных в модели множественной регрессии методом «снизу вверх».
Подбор переменных в модели множественной регрессии методом исключения переменных («сверху вниз»)
Последствия гетероскедастичности. Тест GQ
Применение теста Стьюдента в процедуре подбора переменных в модели множественной регресии.
Применение фиктивных переменных при исследовании сезонных колебаний: спецификация модели, экономический смысл параметров при фиктивных переменных.
Принципы спецификации эконометрических моделей и их формы.
Проблема мультиколлинеарности в моделях множественной регрессии. Признаки мультиколлинеарности
Прогнозирование экономических переменных. Проверка адекватности модели
Регрессионные модели с фиктивными переменными.
Свойства временных рядов
Составление спецификации модели временного ряда.
, 57. Спецификация и оценивание МНК эконометрических моделей нелинейных по параметрам.
Спецификация моделей со случайными возмущениями и преобразование их к системе нормальных уравнений)
Способы корректировки гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов
Статистические свойства оценок параметров парной регрессионной модели
Статистические характеристики выборки и генеральной совокупности статистических данных. Их соотношения.
Схема Гаусса – Маркова.
Теорема Гаусса - Маркова.
Тест ошибочной спецификации Рамсея.
Тест Стьюдента
, 67. Типы переменных в эконометрических моделях. Структурная и приведённая формы спецификации эконометрических моделей.
Устранение автокорреляции в парной регрессии.
F-тест качества спецификации множественной регрессионной модели.
Фиктивная переменная наклона: назначение; спецификация
Функция регрессии как оптимальный прогноз.
Характеристики сервиса «Описательная статистика».
Метод наибольшего правдоподобия
Что такое стационарный процесс
Эконометрика, её задача и метод.
Экспоненциальное сглаживание временного ряда.
Этапы построения эконометрических моделей.
Этапы решения экономико-математических задач.