- •1. Эконометрическое исследование: определение, задача, цель. Назначение эконометрических моделей.
- •2. Схема проведения эконометрических исследований (краткая характеристика каждого этапа).
- •3. Принципы спецификации эконометрических моделей.
- •4. Типы переменных в эконометрических моделях. Типы экономических моделей (примеры).
- •5. Структурная и приведённая формы спецификации эконометрических моделей (на примере макромодели).
- •6. Классическая парная регрессионная модель (определение и спецификация модели).
- •7. Оценка параметров парной регрессионной модели методом наименьших квадратов (суть метода, вывод формул для нахождения оценок коэффициентов через систему нормальных уравнений).
- •8. Матричная форма метода наименьших квадратов: спецификация парной регрессионной модели в матричной форме, необходимые условия экстремума в матричном виде, вывод оценки вектора параметров модели.
- •9. Теорема Гаусса-Маркова (формулировка, смысл условий и вывода).
- •10. Линейная модель множественной регрессии. Порядок её оценивания методом наименьших квадратов в Excel. Смысл выходной статистической информации функции линейн.
- •11. Алгоритм проверки значимости регрессоров во множественной регрессионной модели: выдвигаемая статистическая гипотеза, процедура ее проверки.
- •14. Алгоритм проверки адекватности множественной регрессионной модели.
- •15. Гетероскедастичность случайного возмущения: определение, причины, последствия, количественные характеристики вектора случайных возмущений в условиях гетероскедастичности.
- •16. Автокорреляция случайного возмущения: определение, причины, последствия, количественные характеристики вектора случайных возмущений в условиях автокорреляции.
- •18. Проблема мультиколлинеарности в моделях множественной регрессии. Виды мультиколлинеарности, признаки, последствия. Методы устранения мультиколлинеарности.
- •20. В чем состоит задача эконометрики?
- •21. Принципы спецификации модели.
- •22. Эндогенные переменные модели конкурентного равновесного рынка
- •23. Экзогенные переменные модели конкурентного равновесного рынка
- •24. Группа предопределённых переменных
- •25. Структурная и приведённая форма модели
- •26. Структурная форма спецификации модели конкурентного рынка
- •27. Оценка ковариации случайных переменных
- •28. Оценка дисперсии случайных переменных
- •29. В чем состоит мнк?
- •30. Эконометрика как наука, определение, основные цели и задачи.
- •31. Этапы построения моделей, их практическое содержание и особенности.
- •32. Базовые понятия эконометрики: экономический объект, переменные объекта, параметры и их взаимосвязи. Примеры экономических моделей.
- •33. Принципы спецификации эконометрических моделей и их содержание.
- •34. Классификация переменных эконометрических моделей.
- •35. Классификация моделей и их формы.
- •36. Формы эконометрических моделей. Переход от структурной к приведенной форме модели.
- •37. Учет случайности характера взаимодействия переменных в экономических объектах. Общий вид эконометрической модели.
- •38. Модели временных рядов, их спецификация.
- •39. Понятие оценки и требования, предъявляемые к оценкам параметров моделей.
- •40. Метод наименьших квадратов, основные понятия и определения.
- •41. Расчет оценок параметров уравнения парной регрессии методом наименьших квадратов.
- •42. Линейный множественный регрессионный анализ
- •43. Проверка значимости множественного уравнения регрессии
- •44. Множественный корреляционный анализ.
- •45. Парные коэффициенты корреляции
- •46. Значимость парных коэффициентов корреляции
- •47. Множественный нелинейный регрессионный анализ
- •48. Линеаризация внутреyнелинейных форм уравнений
- •49. Отличия между регрессионным и корреляционным анализом.
- •50. Задача множественного регрессионного анализа.
- •51. Интерполяция и экстраполяция
- •5 2. Проверка значимости множественного уравнения регрессии.
2. Схема проведения эконометрических исследований (краткая характеристика каждого этапа).
Обычно выделяют шесть базовых этапов эконометрического моделирования˸ постановочный, априорный, этап параметризации, информационный, этапы идентификации и верификации модели.
I этап (постановочный).Формируется цель исследования, определяется набор участвующих в модели экономических переменных.
При выборе экономических переменных крайне важно теоретическое обоснование каждой переменной (при этом рекомендуется, чтобы число их было не очень большим и, как минимум, в несколько раз меньше числа наблюдений). Объясняющие переменные не должны быть связаны функциональной или тесной корреляционной зависимостью, так как это может привести к невозможности оценки параметров модели или к получению неустойчивых, не имеющим реального смысла оценок, т. е. к явлению мультиколлинеарности.
II этап (априорный). Проводится анализ сущности изучаемого объекта͵ формирование и формализация априорной (известной до начала моделирования) информации.
III этап (параметризация).Осуществляется непосредственно моделирование, ᴛ.ᴇ. выбор общего вида модели, выявление входящих в нее связей.
Основная задача, решаемая на этом этапе, — выбор вида функции f(X) в эконометрической модели (1.1), в частности, возможность использования линейной модели как наиболее простой и надежной. От того, насколько удачно решена проблема спецификации модели, в значительной степени зависит успех всего эконометрического моделирования.
IV этап (информационный). Осуществляется сбор крайне важной статистической информации — наблюдаемых значений экономических переменных.
Здесь бывают наблюдения, полученные как с участием исследователя, так и без его участия (в условиях активного или пассивного эксперимента).
V этап (идентификация модели). Осуществляется статистический анализ модели и оценка ее параметров.
С проблемой идентификации модели не следует путать проблему ее идентифицируемости, т. е. проблему возможности получения однозначно определенных параметров модели, заданной системой одновременных уравнений (точнее, параметров структурной формы модели, раскрывающей механизм формирования значений эндогенных переменных, по параметрам приведенной формы модели, в которой эндогенные переменные непосредственно выражаются через предопределенные переменные).
VI этап (верификация модели). Проводится проверка истинности, адекватности модели. Выясняется, насколько удачно решены проблемы спецификации, идентификации и идентифицируемости модели, какова точность расчетов по данной модели, в конечном счете, насколько соответствует построенная модель моделируемому реальному экономическому объекту или процессу.
Следует заметить, что если имеются статистические данные, характеризующие моделируемый экономический объект в данный и предшествующие моменты времени, то для верификации модели, построенной для прогноза, достаточно сравнить реальные значения переменных в последующие моменты времени с соответствующими их значениями, полученными на базе рассматриваемой модели по данным предшествующих моментов.