- •1. Назвать факторы, являющиеся предметом эконометрики и указать на что направлена эта дисциплина.
- •2. Охарактеризовать важную задачу эконометрики.
- •3. Раскрыть понятие одиночных временных (динамических) рядов.
- •4. Назвать виды временных рядов и охарактеризовать их.
- •5. Охарактеризовать свойства информации каждого элемента динамического ряда.
- •6. Охарактеризовать процессы формирования информации в каждом элементе динамического ряда.
- •7. Назвать алгоритм эконометрических исследований на основе одиночных временных рядов.
- •8. Выбор аналитического вида зависимости при эконометрических исследованиях по одиночным временным рядам.
- •9. Назвать методику расчета конечных разностей и указать ситуации, при которых они применяются.
- •10. Раскрыть сущность метода наименьших квадратов и охарактеризовать его.
- •11. Раскрыть суть правила построения системы нормальных уравнений на примере модели, представленной следующим уравнением:
- •12. Раскрыть суть линеаризации моделей и назвать ситуации, при которых они применяются.
- •13. Раскрыть суть f-критерия (критерия Фишера) и объяснить необходимость его применения.
- •14. Раскрыть суть t-критерия (критерия Стьюдента) и объяснить необходимость его применения.
- •15. Раскрыть суть стационарно-случайных явлений, и назвать какие эконометрические исследования к ним применяются.
- •16. Раскрыть сущность уравнений, с помощью которых описываются стационарно случайные явления.
- •17. Написать и охарактеризовать уравнение авторегрессии в общем виде в линейной форме.
- •18. Назвать алгоритм эконометрических исследований с помощью авторегрессии.
- •19. Назвать порядок установления наличия и формы автокорреляционной связи.
- •20. Раскрыть суть автокорреляционной и частной автокорреляционной функции.
- •21. Раскрыть суть расчета параметров уравнения авторегрессии в линейной форме.
- •22. Раскрыть порядок расчета наиболее вероятных значений по авторегрессионным моделям.
- •23. Раскрыть понятие парных регрессионных моделей, и указать при каких ситуациях их применяют.
- •24. Учет наличия автокорреляции при эконометрических исследованиях по парным, регрессионно зависимым временным рядам.
5. Охарактеризовать свойства информации каждого элемента динамического ряда.
Каждый элемент динамического ряда одновременно является результатом прошлого развития явления исходной информации для предвидения характера развития явления в будущем. В этой связи с помощью исследования динамических рядов появляется возможность выявить закономерности в изменении явлений, устанавливать взаимосвязь между минувшими и настоящими и предвидеть элементы возможного будущего.
6. Охарактеризовать процессы формирования информации в каждом элементе динамического ряда.
Процесс формирования информации каждой точки временного ряда может предоставить следующее выражение: Где: – значение элемента, сформировавшегося из закономерного воздействия фактора времени t; – количественное влияние на элементы временного ряда системы случайных факторов; совокупность значений принято называть трендом, тенденцией или эволюционной составляющей.
7. Назвать алгоритм эконометрических исследований на основе одиночных временных рядов.
Эконометрические исследования на основе одиночных временных рядов осуществляют по следующему алгоритму:
- выполняем графический анализ зависимости признака от фактора времени t;
- выполняем статистическую обработку исходных данных временного ряда, наиболее распространенными методами статистической обработки являются скользящие средние и конечные разности;
- выбирают общий вид модели и рассчитывают ее параметры;
- определяют наиболее вероятный уровень прогнозируемого анализируемого признака.
8. Выбор аналитического вида зависимости при эконометрических исследованиях по одиночным временным рядам.
Эта проблема решается на основе графических построений в системе координат (t; y )и анализируемых исследований. При географических построениях используются исходные данные анализируемого признака и после их статистических преобразований. Наиболее распространенными методами этих преобразований является метод скользящей средней и метод конечных разностей.
Метод скользящих средних позволяет выполнить замену фактических данных усредненными величинами. Применяя этот метод, преобразование исходной информации осуществляется за счет снижения степен влияния случайных факторов, которые принимали участие при формировании исходной информации.
Метод конечных разностей применятся в том случае, когда у исследователя есть уверенность в том, что в качестве модели необходимо использовать полином n-ой степени. Уравнение полинома разных степеней имеют следующий вид:
Для оценки степени полинома рассчитываются конечные разности. В основу конечных разностей положено свойство полинома n-ой степени обращать в 0 конечные разности (n+1)-го порядка Расчет конечных разностей выполняется до того момента, когда они начинают преимущественно стремиться к нулю, т.к. в основу конечных разностей положено свойство полинома n-ой степени, обращать в ноль конечные разности (n+1)-го порядка.
С помощью метода скользящей средней и метода конечных разностей можно получить лишь предварительную оценку о форме связей социально-экономического признака от фактора времени t. При подборе моделей необходимо тщательно изучать характер изменения социально-экономических явлений, используя при этом различные методы анализа.