Срс № 7 Системы одновременных уравнений.
Задание:
1) Составить конспект, отразив и раскрыв в нем следующие вопросы:
1. Общий вид системы одновременных уравнений. Модель спроса и предложения.
2. Одновременное оценивание регрессионных уравнений.
1. Общий вид системы одновременных уравнений. Модель спроса и предложения.
Используя метод наименьших квадратов, описать решение системы независимых уравнений, когда каждая зависимая переменная у рассматривается как функция одного и того же набора факторов х.
у
1
= а11·х1
+ а12·х2
+ … +a1m
·
xm
+ ε1
у2 = а21·х1 + а22·х2 + …+ a2m · xm + ε2
…………………………………………
уn = аn1·х1 + аn2·х2 + …+ anm · xm + εn
Произвести описание решения системы уравнений, отражающей формирование спроса Qd и предложения Qs товара в зависимости от его цены Р:
где I – доход.
Форма контроля:
Проверка конспекта (решения задач), устный опрос.
Литература:
1. Эконометрика / Под ред. Н.И. Елисеевой: М., «Экономика». – 2001. 329с.
8. Материалы по контролю и оценке учебных достижений обучающихся Вопросы для подготовки к экзамену по дисциплине
1. Введение в эконометрику.
2. Особенности статистических данных. Источники информации.
3. Выборка и генеральная совокупность.
4. Проверка (тестирование) статистических гипотез.
5. Точечные и интервальные оценки параметров.
6. Функция регрессии и основные задачи статистического анализа парной регрессии.
7. Причины включения случайного члена в уравнение регрессии.
8. Метод наименьших квадратов для вычисления коэффициентов уравнения регрессии.
9. Линейная парная регрессия.
10. Основные положения регрессионного анализа.
11. Оценка значимости уравнения регрессии.
12. Множественная линейная регрессия
13. Матричная форма записи модели множественной регрессии
14. Классическая модель множественной регрессии.
15. Проверка статистической значимости коэффициентов линейной регрессии.
16. t-статистика Стьюдента.
17 Экономическая интерпретация многофакторной регрессионной модели.
18. Коэффициент детерминации.
19. Проверка общего качества уравнения регрессии.
20. Проверка значимости коэффициента детерминации.
21. Спецификация переменных.
22. Последствия невключения в модель существенных переменных.
23. Включение в модель несущественных переменных.
24. Частная корреляция в модели множественной линейной регрессии.
25. Нелинейные модели регрессии. Нелинейность по переменным и нелинейность по параметрам. Логарифмирование.
26. Эластичность и её моделирование.
27. Явление мультиколлинеарности.
28. Последствия мультиколлинеарности для оценок коэффициентов регрессии.
29. Методы устранения мультиколлинеарности.
30. Фиктивные переменные.
31. Сущность и причины возникновения гетероскедастичности.
32. Способы корректировки гетероскедастичности.
33. Общие сведения о временных рядах и задачах их анализа.
34. Стационарные временные ряды и их характеристики. Автокорреляционная функция.
35. Система одновременных уравнений.
36. Автокорреляционная функция и идентификация трендов.
37. Аналитическое выравнивание и кривые роста.
38. Выбор наилучшего уравнения тренда при эконометрическом анализе.
39. Выбор одной из двух классических моделей. Теоретические и практические аспекты.
40. Доверительные интервалы прогноза по уравнению тренда.
41. Долгосрочный анализ и прогнозирование экономических процессов (ряд Фурье).
42. Ковариационная матрица и её выборочная оценка.
43. Критерии адекватности модели для использования их в экономике. F-критерий Фишера.
44. Критерий Г. Чоу.
45. Линейные регрессионные модели с переменной структурой.
46. Метод инструментальных переменных.
47. Нестационарные временные ряды.
48. Общие сведения о временных рядах и задачах их анализа.
49. Общий вид системы одновременных уравнений. Модель спроса и предложения.
50. Одновременное оценивание регрессионных уравнений.
51. Основные математические предпосылки эконометрического моделирования.
52. Понятие об авторегрессионых моделях и моделях скользящей средней.
53. Проблемы идентифицируемости.
54. Прогнозирование на основе моделей временных рядов.
55. Основные этапы и проблемы эконометрического моделирования.
56. Спецификация модели пространственной выборки.
57. Стохастические регрессоры.
58. Трехшаговый метод наименьших квадратов.
59. Функциональная, статистическая и корреляционная связи (зависимости).
60. Экспоненциальное сглаживание.