Эконометрика МУ / Экз_ вопр_Эконометр_09
.docЭкзаменационные вопросы по дисциплине «Эконометрика»
1. Связь эконометрики с другими экономическими и математическими науками.
2. Математический инструментарий эконометрики.
3. Специфические особенности эконометрических данных.
4. Роль эконометрики в теоретических экономических исследованиях.
5. Применение эконометрики на практике.
6. Допущения, лежащие в основе традиционных подходов к эконометрическому программированию. Их неадекватность реальным эконометрическим системам.
7. Регрессионный анализ – основные понятия и назначение анализа.
8. Связь регрессии и корреляции.
9. Эндогенные и экзогенные переменные.
10. Задачи прикладного регрессионного анализа.
11. Выбор функции регрессии.
12. Классическая модель линейной регрессии.
13. Суть метода наименьших квадратов.
14. Допущения, лежащие в основе классической модели линейной регрессии.
15. Свойства оценок параметров классической линейной регрессии.
16. Поверка адекватности регрессионной модели.
17. Коэффициент детерминации.
18. Уравнение множественной линейной регрессии.
19. Оценка параметров уравнения множественной линейной регрессии.
20. Последствия нарушений допущений классической линейной модели регрессии.
21. Гетероскедастичность. Обнаружение и устранение гетероскедастичности.
22. Автокорреляция остатков.
23. Методы обнаружения автокорреляции остатков.
24. Методы устранения автокорреляции остатков.
25. Мультиколлинеарность.
26. Методы обнаружения мультиколлинеарности.
27. Методы уменьшения мультиколлинеарности.
28. Последствия нарушения допущения о нормальности распределения остатков.
29. Методы проверки нормальности распределения остатков.
30. Временные ряд. Определение.
31. Допустимость использования классической модели линейной регрессии для анализа временных рядов.
32. Области практического применения анализа временных рядов.
33. Стационарные временные ряды.
34. Строго стационарные и слабо стационарные временные ряды.
35. Понятие эргодичности.
36. Белый шум. Определение.
37. Лаговый оператор. Определение.
38. Модель скользящего среднего.
39. Модель авторегрессии.
40. Прогнозирование с помощью моделей скользящего среднего и авторегрессии.