- •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.
14.Понятие ст-ни св-ды,опр-е числа ст-ей св-ды для общ, факт. И отс дисперсии.
Любая сумма кв откл зав-ит от числа ст свободы df, т.е. с числом своб независ варьир-ия признака. Число ст своб связано с числом единиц совокупности n и с числом определяемых по ним констант.т.е. число степ своб должно показывать, сколько незав откл из n-возм треб-ся для обр-ия данной суммы кв-ов. Для общ суммы кв-ов необх (n-1) незав откл-ий,т.к. по сов-ти из n ед-ц после расчета среднего ур-я св-но варьируют лишь (n-1) число отклон. При расчете объясн(факт-ой) суммы квад исп-ся теор(расч) знач-я рез-го признака , найденные по линии регр . В лин регр . Сущ-ет рав-во м/у числом ст-ей св-ды общей, факт-ой и ост-ой суммами квадр-в. Число ст-ей св-ды ост суммы кв при лин регр сост n-2. число ст-ей св-ды для общей суммы кв-ов опр-ся числом ед-ц , и поск-ку исп-емср вычисл-ую по данным выборки, то теряем одну степень свободы, т.е. df(общ)=n-1.
Имеем два рав-ва: разделив каждую сумму кв-ов на соотв-ее ей число ст-ей св-ды, получим ср кв-т откл или дисперсию на одну ст-нь св-ды D.
15.Крит Фишера-методы расчета,исп-ие для оц-ки существ-ти св-зи м/у факт-ом и рез-ом.
Сопоставляя факторную и ост дисп-ии в расчете на одну ст-нь св-ды, получим вел-ну F-отношения, т.е. Крит F: F-ст-ка исп-ся для проверки нулевой гипотизы .
Если нул гип-за справедлива, то факт-ая и ост-ая дисп-ии не отл-ся друг от друга. Если нул гип-за не справ-ва, то факт-ая дисп превышает ост-ую в неск-ко раз. Табличное знач-е
F-крит-это макс-ая вел-на отн дисп-ий, которая может иметь место при случ расхождении их для данного ур-ня вер-ти наличия нул гип-зы. Вычисл-ое знач F-отношения признается достоверным (отличным от ед-цы), если оно больше табл-го. В этом случае нул гип-за об отсутствии связи признаков отклоняется и делается вывод о существенности этой связи:
Если же вел-на F окаж-ся меньше табл, то вер-ть нул гип-зы вышезаданного уровня(напр, 0,05) и она не может быть отклонена без риска сделать неправ вывод о наличии связи. В этом случае ур-ие регр сч-ся стат-ки незначимым: не отклоняется.. вел-на F-крит связана с коэф детерм-и
Факт-ую сумму кв-ов откл-й можно предст-ть как , а остат суссу кв-ов- как
Тогда значение F-крит можно выразить след образом:
16.Дисперс-ый анализ рез-тов регр при оценки значимости ур-ия регр. Табл дисп-го анализа, ее аналитич знач-е.
Оцен знач ур-ия можно с помощью дисперс. анализа, рез-ты зап-ся в табл вида
Источ вариац |
Число степен свободы |
Сумма квадрат отклон |
Сумма квадр откл (Д=с/df) |
F крит фактич |
F крит табличн |
объясн |
=1 |
|
Д факт |
=Дф/Дост |
|
Остат вар |
=n-2 |
|
Д ост |
24 |
|
общая |
n-1 |
|
- |
|
|
- абс ошибка аппр-и. она м.б. рассчитана для каждого наблюдения.
Наряду с абс ош аппр-ии, рассчитывается отн ош аппр-ии(в %) и т.к. абс ош аппр-ии может иметь разный знак для каждого наблюдения, то отн ош определяется по модулю. Отн ошибка м.б. рассчитана для каждого наблюдения и в ср. по сов-ти
К ач-во модели считается хорошим, если
нах-ся в пред 5-7% (8-10%)