- •1.Определение эконометрики, предмет и история возникновения эконометрики.
- •2.Понятие регрессии и корреляции в эконометрических исследованиях.
- •3.Спецификация модели. Ошибка спецификации.
- •4.Основные типы кривых, используемые при кол-ой оценке связей м/у 2мя переем-и.
- •5.Понятие пар регр и корр. Вид ур-ия лин регр. Интерпрет-я параметров.
- •6.Методы оценки параметров ур-ия линейной регрессии.Метод наим-х квадратов-класс-ий подход оценки параметров ур-ия лин регр.
- •7.Примеры применения парной лин регр в эконометр иссл-ях.
- •8.Показатели тесноты связи в ур-ях лин и нелин регр.
- •9.Парный лин коэф-т коррел, методы его опред-ия,аналитическое знач-е.
- •10.Коэф-т детерминации-один из способов оценки кач-ва подбора лин функции. Методика расчета, экон смысл, аналит значение.
- •11.Понятие коэф-та эластичности, методика расчета, аналитический смысл.
- •12.Графическое изображение осн типов кривых. Оценка тесноты связи с помощью графика.
- •13.Правило сложения дисперсий. Аналитическое значение разл-ия общей диспер.
- •14.Понятие ст-ни св-ды,опр-е числа ст-ей св-ды для общ, факт. И отс дисперсии.
- •15.Крит Фишера-методы расчета,исп-ие для оц-ки существ-ти св-зи м/у факт-ом и рез-ом.
- •16.Дисперс-ый анализ рез-тов регр при оценки значимости ур-ия регр. Табл дисп-го анализа, ее аналитич знач-е.
- •17. Методы оценки статистической значимости параметров уравнения линейной регрессии. Стандартная ошибка коэффициента регрессии, определения фактического значения критерия стьюдента.
- •18. Оценка значимости параметра «а»
- •19.Методика определения прогнозных значений результата на основе линейного уравнения регрессии – точечного и интервального.
- •20.Нелинейная регрессия. Два класса нелинейных регрессий(примеры).
- •21.Особенности определения параметров параболы второго порядка.
- •22. Понятие линеаризации нелинейных уравнений регрессии. Оценка параметров уравнения гиперболы, степенной функции, приведённых к линейному виду.
- •23. Методы расчета и интерпритация коэффициентов эластичности для линейных и нелинейных математических функций.
- •24. Показатель тесноты связи для нелинейной регрессии – индекс корреляции – методика расчета, аналитическое значение.
- •25. Оценка статистической значимости индекса корреляции, индекс детерминации – понятие, аналитическое значение.
- •26. Средняя ошибка апроксимации – методы расчета, использование в анализе качества модели.
- •27. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии, понятие коллинеарности и мультиколлинеарности.
- •29. Использование мнк и метода определителей для оценки параметров уравнения множественной регрессии.
- •30. Уравнение регрессии в стандартизированном масштабе,экономическое содержание стандартизированных коэффициентов регрессии, их интерпритация.
- •31.Коэффициент эластичности в уравнениях множественной регрессии: методика расчета, аналитическое значение, интерпретация.
- •32. Индекс множественной корреляции, коэффициент детерминации, методики построения, аналитическое значение
- •33. Понятие, методика расчета и область применения скорректированного индекса множественной детерминации.
- •34. Понятие частных коэффициентов (индексов) корреляции и их аналитическое значение.
- •35. Согласованность частной корреляции и стандартизированных коэффициентов регрессии на примере двухфакторного анализа.
- •36. Оценка значимости уравнения множественной регрессии с помощью критерия фишера. Методика определения фактического значения f-критерия через индекс детерминации и с помощью дисперсионного анализа.
- •37. Частный критерий фишера, его аналитический смысл.
- •38. Оценка существенности дополнительно включенного фактора в уравнение множественной регрессии с помощью таблицы дисперсионного анализа.
- •39. Понятие фиктивной переменной во множественной регрессии.
- •40. Предпосылки метода наименьших квадратов, понятие гомо- и гетероскедастичности, графическое изображение гомо- и гетероскедастичности.
- •41. Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике. Структурная и приведенная формы модели.
- •42. Понятие идентификации при переходе от приведенной формы модели к структурной.
- •43 Основные элементы временного ряда.
- •44. Понятиеавтокорреляции уровней временного ряда,методика расчета коэф.Автокорреляции, его аналитическое значение
- •45. Выявление тенденции изучаемого явления с помощью аналитического выравнивания временного ряда
- •46. Методика выявления сезонных и циклических колебаний в аддитивной модели.
- •47. Расчет сезонной компоненты в мультипликативной модели.
- •48. Специфика статистической оценки взаимосвязи двух временных рядов.
- •49. Автокорреляция в остатках. Критерий дарбина-уотсона.
1.Определение эконометрики, предмет и история возникновения эконометрики.
Термин эконометрика был впервые введен бухгалтером П. Цьемпой ( Австро-Венгрия 1910г) (эконометрия – у Цьемпы). Это употребление термина, как и его концепция, не прижилось, но название эконометрика оказалось весьма удачным для определения нового направления в эк науке, кот выделилось в 1930г. Эконометрика явл-ся наукой об измерении и анализе эк явлений. Она возникла в результате взаимодействия и объеденения в особый сплав трех компонент: экономической теории, статистических и матем методов. Впоследствии к ним присоединилось развитие вычислительной техники как условие развития эконометрики. Эконометрика-это наука, кот дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов. Но нельзя утверждать, что достигнуто однозначное определение. О. Ланге писал, что эконометрика занимается определением наблюдаемых в экономической жизни конкретных кол-ых закономерностей, применяя для этой цели статистические методы. Стат подход к экономет-м измерениям стал доминирующим. Первонач-е попытки кол-ых исследований в экономике относятся к 17 веку. В. Пети, Г. Кинг, Ч. Давенант- первые ученые систематически исп цифры и факты в своих исследованиях, прежде всего в расчете нац дохода. Существенным толчком явилось развитие статистической теории в трудах Гальтона, Пирсона, Эджворта. У них появились первые применения парной корреляции. Это были шаги по созданию современной экономет-и. Многие исследователи признают первой работой, кот могла бы быть названа эконометрической, книгу амер-ого ученого Мура- Законы заработной платы: эссе по стат-ой экономике. Также значительным шагом в формировании экономет-и явилось построение эк барометров, прежде всего так называемого гарвардского барометра( Персонс и Митчелл). Идея барометров: в динамике различных элементов экономики сущ-ют такие пок-ли, кот в своих изменениях идут впереди других, а потому могут служить предвестниками последних. К 30м годам сложились все предпосылки для выделения эконометрики в отдельную науку. 29 декабря 1930 года по инициативе Фишера, Фриша, Тинбергена, Шумпетера, Андерсона было создано экономет-ое общество, на кот норвежский ученый Фриш дал новой науке название- эконометрика. В 1941 появился первый учебник по экономет-е, созданный Тинбергеном. Сейчас эконометрика располагает огромным разнообразием типов моделей- от больших до маленьких.
2.Понятие регрессии и корреляции в эконометрических исследованиях.
В зав-ти от кол-ва факторов, включ-ых в ур-ие регр, принято различать простую(парную) и множ регр. Простая регр предст-ет собой модель, где средн знач зависимой(объясняемой) перем У рассм-ся как функция одной независимой(объясняющей) перемен Х, т.е. это модель вида
Множ регр представляет собой модель, где средн знач зависимой(объясняемой)перем У рассм-ся как функция нескольких независимых(объясняющих) переем Х1,Х2,..., т.е. это модель вида . Любое эконометр иссл-ие начит со специф-ии модели, т.е. с формул-ки вида модели.
Парная регр достаточна, если имеется домин-ий фактор, который исп-ся в качестве объясняющей переменной.ур-ие простой регр хар-ет связь м/у двуми переем, которая проявл-ся как законом-ть лишь в ср-м по сов-ти наблюдений. В ур-ии регр коррел-ая связь признаков предст-ся в виде функцион-ой связи, выраженной соответсвующей матем функцией. Практически в каждом отд-ом случае вел-на У склад-ся из 2ух слагаемых: , где - факт-ое знач-е рез-ого признака; - теор-ое знач-е рез-ого признака, найденное исходя из соотв мат функции связи У и Х, т.е. из ур-ия регр; - случ вел-на, характеризующая откл-ия реального знач-я рез-ого признака от теор-ого, найд-го по ур-ию регр. Случ вел-на , или возмущение, включает влияние не учт в модели факторов, случ ошиб и особенностей измерения. От правильно выбранной спецификации модели зависит вел-на случ ош-к: они тем меньше, чем в большей мере теор-ие знач-я рез-ого признака подходят к фактич данным У.