- •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.
21. Раскрыть суть расчета параметров уравнения авторегрессии в линейной форме.
Для расчета коэф-та авторегрессии используется метод наименьших квадратов. С учетом выбранного уравнения авторегрессии система н.у. будет представлена следующими выражениями:
Для того чтобы полученную систему нормальных уравнений представить конкретным выражение с последующим решением для нахождения искомых параметров необходимо выполнить вспомогательные расчеты по форме следующей таблицы:
Далее решаем систему н.у.
22. Раскрыть порядок расчета наиболее вероятных значений по авторегрессионным моделям.
Расчет выполняется по следующему алгоритму:
- на 1-ом этапе рассчитывается значение переменной для периода времени t=n+1, с этой целью в уравнение авторегрессии подставляется такое количество элементов динамического ряда, равное порядку уравнения авторегрессии;
- на следующем этапе рассчитывают значение переменной для периода времени t=n+l;
- на последнем этапе выполняют проверку точности выполненных расчетов, чаще всего для этого используется показатель абсолютного среднего отклонения.
23. Раскрыть понятие парных регрессионных моделей, и указать при каких ситуациях их применяют.
Важным методом, повышающим достоверность и значимость эконометрических исследований является метод основанный на использовании парных регрессионных моделей. Такие модели отражают взаимодействие 2-х признаков: функционального ( ) и аргумента ( ). Совокупность каждого из рассмотренных признаков представляет 2 временных ряда. Для проведения эконометрических исследований необходимо использовать не функционально-зависимые, а регрессионно-зависимые временные ряды. 2 временных ряда – называются регрессионно- зависимыми, если изменение уровней одного из них, путем статистических взаимосвязей , приводит к закономерному изменению уровней другого ряда. Прежде чем приступить к нахождению вида модели, необходимо выполнить следующее: 1)установить наличие или отсутствие автокорреляционной зависимости между элементами внутри каждого временного ряда; 2)установить не завышена ли искусственно корреляционная связь между временными рядами. Подобна она может быть, если оба ряда функционально-зависимы или оба зависят от 3-го фактора. Подобная ситуация может сложиться при изучении зависимости между затратами на производство и уровнем рентабельности. В этом случае корреляционная связь завышена за счет влияния цен, фондоемкости, трудоемкости, т.е тех факторов, через механизм которых формируются издержки произв-ва и прибыль.
24. Учет наличия автокорреляции при эконометрических исследованиях по парным, регрессионно зависимым временным рядам.
Для установления автокорреляции, исходные значения переменных заменяют отклонениями от трендов или конечными разностями . После определения отклонений от трендов или конечных разностей, рассчитываем коэф-ты парной корреляции по следующим формулам:
Полученные коэф-ты парной корреляции анализируются и делают соответствующие выводы о наличии или отсутствии автокорреляционного влияния.
Для оценки уровня тесноты автокорреляционной связи рассчитывается и анализируется ряд показателей: 1.Нециклический коэф-т автокорреляции, 2.Циклический коэф-т автокорреляции, 3.Критерий Неймана, 4.Критерий Дарбина-Уотсона. Полученное расчетное значение одного из перечисленных показателей и сравнивают с табличным значением и принимается окончательный вывод, что автокорреляционная связь не превышает определенного предела табличного и исследования на базе выбранных временных рядов можно продолжать; в противном случае-эконометрические исследования необходимо прекратить и перейти к поиску новых временных рядов. Дальнейшие исследования связаны с определением параметров выбранных моделей.