ekonometrika 1

1. Поняття економетричної моделі, її складові частини.

2. Причини, які спонукають появу випадкової складової  в регресійних моделях.

3. Етапи побудови економетричної моделі.

4. Параметри моделі парної лінійної регресії, їх сутність та оцінювання.

5. Закони розподілу ймовірностей емпіричних параметрів , їх числові характерстики та статистичні властивості.

6. Обчислення значень вибіркових дисперсій , , для парної регресії.

.

7. Незміщені статистичні оцінки для , , в моделі парної лінійної регресії.

8. Коефіцієнт детермінації та кореляції для моделі парної регресії. Перевірка суттєвості коефіцієнта детермінації за допомогою t-критерію.

9. Коефіцієнт детермінації та кореляції для моделі парної регресії. Перевірка суттєвості коефіцієнта детермінації за допомогою F-критерію.

10. Перевірка суттєвості оцінок параметрів на основі t-критерію.

11. Точковий та інтервальний прогноз на основі побудованої моделі парної регресії.

12. Передумови застосування методу найменших квадратів.

13. Метод найменших квадратів (МНК). Система нормальних рівнянь.

14. Оператор оцінювання МНК в матричному вигляді.

15. Властивості оцінок параметрів, знайдених за МНК.

16. Дисперсійний аналіз моделі лінійної множинної регресії.

17. Коефіцієнт множинної кореляції та детермінації та перевірка їх статистичної значущості.

18. Дисперсійно-коваріаційна матриця оцінок параметрів.

19. Довірчі інтервали для оцінок параметрів.

20. Перевірка достовірності оцінок параметрів за допомогою t -критерію.

21. Точковий та інтервальний прогноз на основі побудованої моделі лінійної множинної регресії.

22. Перевірка загальної якості моделі та рівності двух коефіціентів детермінації.

23. Поліноміальна модель. Визначення вектора статистичний аналіз моделі.

24. Гіперболічна модель. Визначення вектора статистичний аналіз моделі.

25. Аналіз моделі.Показникова модель. Визначення вектора статистичний аналіз моделі.

26. Виробнича функція Кобба-Дугласа. Визначення вектора статистичний аналіз моделі.

27. Поняття фіктивних змінних.

28. Врахування якісних факторів в лінійних економетричних моделях за допомогою фіктивних змінних.

29. Моделі з фіктивними регресорами: моделі, що містять тільки фіктивні незалежні змінні та моделі, що містять як фіктивні, так і кількісні незалежні змінні.

30. Моделі з фіктивними залежними змінними.

31. Оцінювання параметрів моделі з фіктивними змінними.

32. Порівняння двох регресійних моделей. Тест Чоу.

33. Суть та наслідки мультиколінеарності.

34. Тестування наявності мультиколінеарності в моделі. Алгоритм Фаррара-Глобера.

35. Методи усунення мультиколінеарності.

36. Алгоритм покрокової регресії.

37. Поняття про гомо- та гетероскедастичність залишків.

38. Негативні наслідки наявності гетероскедастичності залишків в лінійних моделях.

39. Тест Гольдфельда-Квандта. Послідовність його виконання.

40. Алгоритм теста Глейсера.

41. Перевірка наявності гетероскедастичності залишків на основі теста коефіцієнта рангової кореляції Спірмена.

42. Узагальнений метод найменших квадратів для моделі з гетероскедастичністю залишків.

43. Зважений метод найменших квадратів.

44. Суть та наслідки автокореляції стохастичної складової.

45. Алгоритм Дарбіна-Уотсона для виявлення автокореляції залишків першого порядку.

46. Критерій фон Неймана.

47. Циклічний та нециклічний коефіцієнт автокореляції.

48. Узагальнений метод найменших квадратів для знаходження оцінок параметрів моделі з автокорельованими залишками.

49. Метод перетворення вихідної інформації.

50. Алгоритм методу Кочрена – Оркатта.

51. Оцінювання параметрів моделі з автокорельованими залишками методом Дарбіна.

52. Поняття часового лагу. Моделі з часовим лагом незалежних змінних.

53. Авторегресійні моделі.

54. Оцінювання авторегресійних моделей з часовим лагом незалежних змінних.

55. Автокореляція часового ряду, коефіцієнт автокореляці, автокореляційна функція.

56. Часовий ряд в загальному вигляді. Поняття тренду, сезонної, циклічної та випадкової компоненти. Основні етапи аналізу числових рядів.

57. Метод ковзної середньої для згладжування часового ряду.

58. Експоненціальне згладжування.

59. Аналітичні методи згладжування часового ряду.

60. Стаціонарні та нестаціонарні часові ряди. Основні характеристики часових рядів.

61. Тест Дікі-Фулера.

62. Авторегресійні моделі ( AR(p)- процеси).

63. Моделі ковзного середнього (MA(q)- процеси).

64. Авторегресійні моделі ковзного середнього ( ARMA(p,q)- процеси).

65. Інтегровані авторегресійні моделі ковзного середнього ( ARIMA(p,d,q)- процеси).

66. Адаптивні моделі. Схема їх побудови.

67. Поняття про коінтеграцію часових рядів.

68. Моделі коригування помилки, етапи її побудови.

69. Поняття системи економетричних рівнянь. Приклади моделей на основі системи одночасних рівнянь.

70. Структурна та зведена форми системи рівнянь.

71. Ідентифікація. Необхідна і достатня умова ідентифікації.

72. Непрямий метод найменших квадратів оцінювання параметрів системи одночасних рівнянь.

73. Оцінювання параметрів системи одночасних рівнянь двохкроковим методом найменших квадратів.

74. Трьохкроковий метод найменших квадратів.

75. Прогноз ендогенних змінних