1. Основные понятия эконометрики.

2. Понятие и виды регрессий.

3. Основные этапы построения регрессий.

4. Суть метода наименьших квадратов.

5. Вывод формул для расчета коэффициентов парной линейной регрессии.

6. Экономическая интерпретация коэффициентов парной линейной регрессии.

7. Основные предпосылки регрессионного анализа.

8. Теорема Гаусса-Маркова.

9. Стандартные ошибки коэффициентов регрессии.

10. Проверка значимости коэффициентов регрессии.

11. Прогнозирование.

12. Построение интервального прогноза в случае парной линейной регрессии.

13. Коэффициент детерминации.

14. Коэффициент корреляции.

15. Проверка значимости коэффициента детерминации.

16. Проверка значимости коэффициента корреляции.

17. Регрессии, нелинейные по переменным.

18. Регрессии, нелинейные по параметрам.

19. Проверка качества нелинейной регрессии и тесноты связи ее переменных.

20. Коэффициент эластичности.

21. Понятие мультиколлинеарности.

22. Множественная регрессия и расчет ее параметров.

23. Экономическая интерпретация коэффициентов множественной регрессии.

24. Коэффициенты эластичности для множественной регрессии.

25. Прогнозирование на основе множественной регрессии.

26. Понятие гетероскедастичности.

27. Тест Гольдфельда-Квандта.

28. Обобщенный МНК.

29. Понятие автокорреляции.

30. Проверка наличия автокорреляции.

31. Понятие и структура временных рядов.

32. Дисконтирование по простым процентам

33. Сложный процент

34. Переменная процентная ставка и дробное число лет.

35. Сложный процент и наращение процентов m раз в год

36. Эффективная ставка и непрерывное наращение процентов

37. Финансовая эквивалентность обязательств и конверсия платежей

38. Учет инфляции при измерении доходности финансовых операций

39. Вывод зависимости между реальной и номинальной процентными ставками

40. Текущая и чистая текущая стоимости инвестиционных проектов

41. Зависимость чистой текущей стоимости от ставки дисконта

42. Внутренняя норма доходности проекта

43. Индекс рентабельности проекта

44. Сравнение методов NPV и IRR

45. Модель оптимального выбора проектов с учетом доп-ных ограничений

46. Анализ эффективности инвестиционного проекта с учетом риска

47. Критерий Вальда

48. Критерий Сэвиджа

49. Критерий Гурвица

50. Критерий Вальда

51. Понятие платежной матрицы.

52. Характеристики ценных бумаг и их статистические оценки

53. Портфель ценных бумаг и его характеристики

54. Зависимость риска портфеля от диверсификации

55. Эффективные портфели, модели Марковица.

56. Экономическая интерпретация решения задач Марковица

57. Коэффициенты бета

58. Модель оценки финансовых активов

59. Коэффициенты альфа

60. Современные методологии оценки рыночного риска

61. Дельта-нормальный метод

62. Метод исторического моделирования

1. Основные понятия эконометрики

Эконометрика –это наука, изучающая корреляционно-регрессионные зависимости между экономическими показателями.

Объектом исследования явл экономика, различные экономические явления и взаимосвязи между экономическими показателями.

Задачи эконометрики состоят в построении эконометрических моделей в доказательстве их адекватности(значимости) и анализов прогнозирования на основе построенных моделей.

Эконометрика основана на реальных данных, которые делятся на два типа:

1)Пространственные данные –данные о каком-либо экономическом показателе, полученные от однотипных объектов и относящиеся к одному моменту(периоду времени).

2)Временные ряды –данные об экономическом показателе, характеризующим какой-либо объект в различные моменты времени.

Терминология:

Исследуемый экономический показатель называют результативным объясняемым ,зависимым экономическим показателем .

Соответственно переменную –объясняемой или зависимой (у).

Экономические показатели, воздействие которых на исследуемый экономический показатель изучается, называют факторами, объясняющими или независимыми показателями.

Соответствующие переменные называют объясняющими или независимыми переменными(х).

Зависимости между экономическими переменными можно разделить на два вида: (функциональные , статистические).

Если каждому значению независимой переменной или нескольких независимых переменных, зависит одно строго определенное значение зависимой переменной, то такую зависимость называют функциональной.

В функциональной зависимости отсутствуют воздействие научных факторов.

В эк-ке велика роль случайных и неслучайных факторов, поэтому функциональные зависимости встречаются очень редко. Как правило, экономические показатели находятся в статистической зависимости.

Статистической зависимостью называется зависимость между переменными, на которую накладывается воздействие случайных факторов.

При этом изменение независимых переменных приводит к изучению математического ожидания зависимой переменной.

2. Понятие и виды регрессий.

Уравнение регрессии(регрессия) –математическая формула, описывающая статистическую зависимость между переменными.

Если формула описывается линейной функцией, то регрессия называется линейной. Если нелинейной функцией –нелинейной регрессией.

Если регрессия связывает одну зависимую и одну независимую переменную, то такая регрессия называется(парной) простой.

Если рассматривается зависимость эк-кой переменной от нескольких экономических переменных, то такая регрессия называется множественной.

3. Основные этапы построения регрессий

Этапы построения регрессии:

Первый этап –постановочный. Формулируется цель исследования. Целью может служить анализ возможного развития экономического явления, прогноз экономических показателей, выработка на этой основе управленческих решений.

Второй этап –априорный. Проводится анализ связей экономических переменных, выделяются зависимые и независимые переменные.

Третий этап - информационный. Осуществляется сбор необходимой статистической информации о значениях эк-ких переменных.

Четвертый этап –спецификация моделей. Для описания выявленных м/д экономическими показателями связей, подбирается математическая функция.

Пятый этап –параметризация. На основе собранных статистических данных об экономических переменных оцениваются параметры (коэф-ты) математических функций.

Шестой этап – верификация. Проводится проверка адекватности модели, то есть на сколько построенная модель соответствует реальному экономическому явлению.