Вопросы для подготовки к экзамену

1.Предмет и методы эконометрики.

2.Характеристика взаимосвязей.

3.Основные этапы построения эконометрической модели.

4.Выбор вида эконометрической модели.

5.Методы отбора факторов.

6.Оценка параметров моделей.

7. Примеры эконометрических моделей.

8.Понятие парной регрессии.

9.Построение уравнения парной регрессии.

10. Оценка параметров линейной парной регрессии.

11. Проверка качества уравнения парной регрессии. F-критерий Фишера.

12. Коэффициенты корреляции парной регрессии. Оценка тесноты связи.

13. Точность коэффициентов парной регрессии. Проверка значимости.

14. Точечный и интервальный прогноз по уравнению парной линейной регрессии. 15.Коэффициент эластичности.

16. Понятие множественной регрессии.

17. Отбор факторов при построении множественной регрессии.

18. Выбор формы уравнения множественной регрессии.

19. Оценка параметров уравнения линейной множественной регрессии.

20. Проверка качества уравнения множественной регрессии. F-критерий Фишера.

21. Точность коэффициентов множественной регрессии. Доверительные интервалы.

22. Понятие регрессионных моделей с неоднородными данными.

23. Необходимость использования в регрессионных моделях фиктивных переменных.

24. Сущность теста Чоу.

25. Проблемы построения регрессионных моделей.

26. Понятие временных рядов.

27. Составляющие временного ряда.

28. Автокорреляция уровней временного ряда.

29. Моделирование тенденции временного ряда.

30. Выбор вида тенденции.

31. Оценка адекватности и точности модели тенденции.

32. Структурная и приведенная формы модели.

33. Оценка параметров структурной формы модели.

34. Проблема идентификации.

35. Косвенный метод наименьших квадратов (МНК).

36. Двухшаговый МНК.

37. Трехшаговый МНК.

38. Применение систем эконометрических уравнений в исследованиях.

39. Частная корреляция.

40. Предпосылки МНК.

41. Гетероскедастичность.

42. Обобщенный МНК.

43. Мультиколлинеарность.

1. Предмет и методы эконометрики.

Эконометрика как наука возникла в первой половине 20-го века в результате активного использования для решения задач экономической теории математических и статистических методов.

Термин эконометрика введен в научную литературу в 1930 году норвежским статистиком Рагнаром Фришем. Он первым определил эконометрику, как научную дисциплину, базирующуюся на синтезе экономической теории, статистики и математики.

Под эконометрикой понимается раздел науки, изучающий конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей.

Главной задачей эконометрики является количественная оценка имеющихся взаимосвязей между экономическими явлениями и процессами.

Экономические явления взаимосвязаны и взаимообусловлены. Следствием этого является то, что значения соответствующих экономических показателей изменяются во времени с учетом этих взаимосвязей.

В основе любого эконометрического исследования лежит построение экономико-математической модели, адекватной изучаемым реальным экономическим явлениям и процессам.

Процесс построения эконометрических моделей начинается с качественного исследования проблемы методами экономической теории, формулируются цели исследования, выделяются факторы, влияющие на изучаемый показатель, и формулируются предположения о характере предполагаемой зависимости.

На этой основе изучаемые зависимости выражаются в виде математических формул и соотношений.

Применение статистических методов, с помощью которых осуществляется отбор значимых факторов, определяется наличие и степень тесноты связи между изучаемыми показателями, дается количественная оценка параметров предполагаемых зависимостей и исследуется степень их соответствия реальной действительности.

Основным инструментом математической статистики, используемым для построения эконометрических моделей, являются методы корреляционного и регрессионного анализа.

Корреляционный анализ ставит своей целью проверку наличия и значимости линейной зависимости между переменными без разделения переменных на зависимые и объясняющие. Ответ на эти вопросы дается с помощью вычисления показателей (коэффициентов) корреляции.

Регрессионный анализ направлен на выражение изучаемой зависимости в виде аналитической формулы с предварительным выделением зависимых и объясняющих переменных.

Регрессионный анализ призван ответить на такие вопросы, как:

– какие переменные определяют поведение других величин и, следовательно, могут использоваться как объясняющие переменные?

– какова формула зависимости и каков экономический смысл ее коэффициентов?

Результатом проведения регрессионного анализа является построение, так называемого, уравнения регрессии.

После построения уравнения регрессии осуществляется проверка его статистического качества, включающая:

– проверку статистической значимости коэффициентов уравнения регрессии;

– проверку общего качества уравнения регрессии;

– проверку наличия свойств данных, предполагавшихся при оценивании уравнения регрессии.

Рассматривая эконометрическое исследование в целом, в нем можно выделить следующие этапы:

1. Постановка проблемы, т. е. определение цели и задач исследования, выделение зависимых (у_j) и независимых (x_k) экономических переменных на основе качественного анализа изучаемых взаимосвязей методами экономической теории.

2. Сбор необходимых исходных данных.

3. Построение эконометрической модели и оценка ее адекватности и степени соответствия исходным данным.

4. Использование модели для целей анализа и прогнозирования параметров исследуемого явления.

5. Качественная и количественная интерпретация полученных на основе модели результатов.

6. Практическое использование результатов.

В процессе экономической интерпретации результатов необходимо ответить на следующие вопросы:

– являются ли статистически значимыми объясняющие факторы, важные с теоретической точки зрения?

– соответствуют ли оценки параметров модели качественным представлениям?