- •Определение и задачи эконометрики. Место эконометрики в общественных науках
- •История эконометрических исследований
- •3. Методология эконометрич. Моделирования
- •Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии
- •5. Оценка параметров уравнения парной регр
- •6. Абсолютные и относительные показатели силы связи в уравнениях парной регрессии
- •7. Показатели тесноты связи в моделях парной регрессии
- •8. Статистический анализ достоверности модели парной регрессии
- •9. Таблица дисперсионного анализа (назначение, построение)
- •10. Оценка значимости параметров уравнения парной регрессии.
- •1 1. Интервальная оценка параметров уравнения парной регрессии
- •12. Нелинейная регрессия (линеаризация, оценка параметров)
- •1 3. Средняя ошибка аппроксимации
- •14. Использование модели парной регрессии для прогнозирования
- •15. Визуальный анализ остатков
- •16. Смысл и значение множественной регрессии в эконометрических исследованиях. Выбор
- •17. Отбор факторов в уравнение множественной регрессии
- •18. Оценка параметров уравнения множественной регрессии
- •1 9. Построение уравнения регрессии в стандартизованном масштабе
- •20. Абсолютные и относительные показатели силы связи в модели множественной регрессии
- •25. Использование фиктивных переменных в моделях множественной регрессии
- •26. Предпосылки метода наименьших квадратов
- •27. Гетероскедастичность - понятие, проявление и меры устранения
- •28. Оценка гетероскедастичности с помощью метода Гольдфельда Квандта
- •29. Использование коэффициента корреляции рангов Спирмэна для проверки наличия гетероскедастичности в остатках
- •30. Использование тестов Уайта, Парка, Глейзера при анализе гетероскедастичности в остатках
- •31. Применение обобщенного метода наименьших квадратов (омнк) для случая гетероскедастичности остатков.
- •32. Мультиколлинеарность факторов – понятие, проявление и меры устранения
- •33. Специфика временного ряда как источника данных в эконометрическом моделировании
- •34. Автокорреляция уровней временного ряда и ее последствия
- •35. Моделирование тенденции временных рядов
- •36. Оценивание параметров в уравнениях тренда
- •37. Модели сезонности: аддитивная и мультипликативная
- •42. Обобщенный метода наименьших квадратов (омнк) при построении модели регрессии по временным рядам
- •43. Прогнозирование на основе рядов динамики
- •44. Общая характеристика моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии
- •45. Интерпретация параметров моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии
- •4 6. Применение фиктивных переменных для моделирования сезонных колебаний
- •47. Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике
- •48. Виды переменных в системах взаимозависимых уравнений
- •49. Структурная и приведенная формы модели.
- •50. Проблема идентификации Необходимое условие идентификации (порядковое или счетное правило).
- •51. . Достаточное (ранговое) условие идентификации.
- •52. Косвенный метод наименьших квадратов для оценки параметров структурной формы модели
- •53. Двухшаговый метод наименьших квадратов для оценки параметров структурной формы модели
- •54. Применение систем эконометрических уравнений (см. Учебник)
51. . Достаточное (ранговое) условие идентификации.
Чтобы уравнение, входящие в систему одновременных уравнений было идентифицировано, необходимо и достаточно, чтобы ранг матрицы коэффициентов по отсутствующим в нем переменным был на единицу меньше числа эндогенных переменных в системе и определитель этой матрицы не был равен нулю.
52. Косвенный метод наименьших квадратов для оценки параметров структурной формы модели
Строится приведенная форма модели.
Для каждого уравнения приведенной модели традиционным МНК оцениваются параметры модели.
Коэффициенты приведенной модели трансформируются в параметры структурной модели
53. Двухшаговый метод наименьших квадратов для оценки параметров структурной формы модели
Первый шаг – построение приведенной формы модели (ПФМ). С помощью МНК находят числовые параметры каждого уравнения ПФМ.
Второй шаг - для каждого уравнения структурной формы модели (СФМ) выполняют следующие действия:
находят эндогенные переменные, являющиеся факторными признаками (стоят в правой части уравнения);
для этих переменных определяют их выровненные (теоретические) значения, используя соответствующие уравнения ПФМ;
находят параметры рассматриваемого уравнения СФМ обычным МНК, заменяя исходные значения эндогенных переменных-факторов их выровненными значениями.
54. Применение систем эконометрических уравнений (см. Учебник)