- •1.Предмет эконометрики, её связь с другими науками
- •2. Этапы эконометрического исследования.
- •3. Виды эконометрических моделей.
- •1.Видам связей между показателями.
- •5. По типу данных.
- •6.По временной принадлежности данных.
- •4.Способы определения формы связей между показателями.
- •5. Общий вид модели линейной регрессии.
- •6. Понятие и показатели силы связи в линейной регрессии
- •9. Предпосылки построения классической нормальной линейной модели
- •11. Уравнение регрессии в стандартизированном масштабе.
- •12. Понятие «статистическая значимость» параметров уравнения регрессии.
- •13. Понятие «статистическая значимость» уравнения регрессии в целом.
- •14. Критерий Стьюдента.
- •15. Оценка значимости параметров уравнения парной линейной регрессии
- •16. Оценка значимости параметров уравнения множественной регрессии
- •17. Общий критерий Фишера
- •18. Таблица дисперсионного анализа
- •19.Показатели частной корреляции и детерминации
- •20. Частный f-критерий
- •22. Тест Парка
- •23. Тест Глейзера
- •24.Тест Уайта.
- •25.Тест Гольдфельда-Квандта.
- •Вопрос 30 Применение мнк к одной из парных нелинейных функций регрессии (параболе, гиперболе, степенной, показательной)
- •Вопрос 31 Коэффициент эластичности для нелинейных функций.
- •36.Модели регрессии с фиктивными переменными.
- •38. Элементы временного ряда
- •39. Методы выявления тенденции по временному ряду
- •40. Методы выбора формы ур-ния тренда.
- •41. Методики нахождения параметров линейного, параболического и показательного трендов и интерпретация их параметров
- •42. Способы выявления колеблемости во временном ряду
- •43. Показатели колеблемости.
- •44. Анализ случайных остатков в модели тренда.
- •45. Виды закономерных колебаний во временном ряду,методы их выявления.
- •48. Применение фиктивных переменных для моделирования закономерных колебаний во временном ряду.
- •49. Изучение корреляции между временными рядами по цепным абсолютным изменениям уровня ряда (первым разностям)
- •50. Изучение корреляции между временными рядами по случайным отклонениям от тренда
- •51. Модель регрессии с включением переменной времени
- •52. Виды систем эконометрических уравнений (сэу).
- •53. Структурная форма модели: состав, виды переменных.
- •54. Приведенная форма модели: структура, предназначение, связь с приведенной формой.
- •55. Идентификация системы эконометрических уравнений. Необходимое условие.
- •56. Идентификация системы эконометрических уравнений. Достаточное условие идентификации системы эконометрических уравнений
- •57. Косвенный мнк
- •58. Двухшаговый мнк
52. Виды систем эконометрических уравнений (сэу).
Объектом статистического изучения в социальных науках являются сложные системы. Система эконометрических уравнений включает в себя 1 или несколько уравнений регрессии и может включать в себя также выражения, называемые тождествами. Обычно в систему включаются уравнения линейной регрессии и тождества (- это функция, отражающая функцион.связь показателей, не содержащая независ.параметров) в линейной форме.
Если в систему входит 1 уравнение регрессии, то оно всегда доп-но тождествами, а если неск-ко, то тождество необязательно.
Совокупность выражений, входящих в СЭУ отражает комплекс взаимосвязей к-го-то эконом. Явления. Поэтому систему называют структурной формой модели.
В рамках СЭУ вводится новая классификация переменных (экзогенные, эндогенные и лаговые переменные)
Система уравнений в эконометрических исследованиях может быть построена по-разному.
1. Самая простая – система независимых уравнений, когда каждая зависимая переменная у рассматривается как функция одного и того же набора факторов х:
Набор факторов xi в каждом уравнении может варьироваться. Например, модель вида
Также является системой независимых уравнений с отличием в том, что в ней набор факторов видоизменяется в уравнениях, входящих в систему. Отсутствие одного их факторов может объясняться нецелесообразностью включения его в модель, несущественностью его воздействия на результативный признак и др. Каждое уравнение такой системы может рассматриваться самостоятельно. Для нахождения его параметров используется метод наименьших квадратов.
2. Система рекурсивных уравнений – система, когда зависимая переменная у одного уравнения выступает в качестве фактора х в другом уравнении. В этом случае последующий результат зависит от всех факторов и предыдущих результатов:
В данной системе зависимая переменная у включает в каждое последующее уравнение в качестве факторов все зависимые переменные предшествующих уравнений наряду с набором собственно факторов х. Как и в предшествующей модели уравнение может рассматриваться самостоятельно, и его параметры определяются методом наименьших квадратов. В этой сис-ме уравнение можно упорядочить, т.о, чтобы рез-т текущего уравнения входил в качестве факторов во все последующие уравнения.
Система совместных или одновременных уравнений (система взаимозависимых переменных) – наибольшее распространение в эконометрических исследованиях. В ней одни и те же зависимые переменные в одних уравнениях входят в левую часть, а в других – в правую часть системы:
В системе одни и те же переменные у рассматриваются как зависимые в одних уравнениях и как независимые в других. В эконометрике эта модель также называется структурной формой модели. В отличие от предыдущих систем каждое уравнение данной модели не может рассматриваться самостоятельно, и для нахождения его параметров МНК неприменим. Используются специальные приемы оценивания (например, с помощью матрицы параметров).
В системе одноврем.уравнений каждый рез-т (эндогенная переменная) зависит от рез-в др.уравнений.различают СОУ в полной и неполной форме