3 курс, 1 семестр, специальность "Математические методы в
экономике".
Определение эконометрики. Предмет и методы эконометрики. Классификация моделей и типы данных. Этапы построения эконометрической модели. Модель парной регрессии. Случайный член, причины его существования. Условия нормальной линейной регрессии (Гаусса-Маркова). Метод наименьших квадратов. Свойства коэффициентов регрессии. Нелинейная регрессия. Методы линеаризации. Функциональная спецификация модели парной регрессии. Интерпретация линейного уравнения регрессии. Определение тесноты связи между факторами: линейный коэффициент корреляции, коэффициент детерминации. Оценка тесноты связи в нелинейной регрессионной модели. Оценка существенности параметров и статистическая проверка гипотез. t-критерий Стьюдента. Взаимосвязь t-статистики и F-статистики для парной регрессии. Коэффициент эластичности. Его смысл и определение. Оценка статистической значимости уравнения в целом. F-критерий Фишера. Модель множественной регрессии. Ограничения модели множественной регрессии. Идентификация параметров множественной регрессии МНК. Интерпретация множественного уравнения регрессии. Показатели тесноты связи во множественном регрессионном анализе - парные и частные коэффициенты корреляции. Стандартизированное уравнение множественной регрессии. Коэффициент множественной корреляции, скорректированный коэффициент множественной корреляции, множественный коэффициент детерминации. Оценка статистической значимости множественных коэффициентов регрессии, t-критерий Стьюдента. Модели с переменной структурой (фиктивные переменные). Оценка статистической значимости множественного уравнения регрессии, F-критерий Фишера. Спецификация модели множественной регрессии. Свойства множественных коэффициентов регрессии. Решение проблемы выбора модели (с ограничением и без ограничения). Методы отбора факторов: априорный и апостериорный подходы. Гетероскедастичность и автокорреляция случайного члена. Автокорреляция 1-го порядка и критерий Дарбина-Уотсона. Тест серий (критерий Бреуша-Годфри). Тесты на гетероскедастичность: Голдфелда-Квандта, тест Уайта. Системы регрессионных (одновременных) уравнений. Структурная и приведенная формы модели. Эндогенные и экзогенные переменные. Проблема идентифицируемости систем уравнений. Оценивание параметров в системах одновременных уравнений: косвенный и двухшаговый МНК.
Определение эконометрики. Предмет и методы эконометрики. Классификация моделей и типы данных. Этапы построения эконометрической модели. Модель парной регрессии. Случайный член, причины его существования. Условия нормальной линейной регрессии (Гаусса-Маркова). Метод наименьших квадратов. Свойства коэффициентов регрессии. Нелинейная регрессия. Методы линеаризации. Функциональная спецификация модели парной регрессии. Интерпретация линейного уравнения регрессии. Определение тесноты связи между факторами: линейный коэффициент корреляции, коэффициент детерминации. Оценка тесноты связи в нелинейной регрессионной модели. Оценка существенности параметров и статистическая проверка гипотез. t-критерий Стьюдента. Взаимосвязь t-статистики и F-статистики для парной регрессии. Коэффициент эластичности. Его смысл и определение. Оценка статистической значимости уравнения в целом. F-критерий Фишера. Модель множественной регрессии. Ограничения модели множественной регрессии. Идентификация параметров множественной регрессии МНК. Интерпретация множественного уравнения регрессии. Показатели тесноты связи во множественном регрессионном анализе - парные и частные коэффициенты корреляции. Стандартизированное уравнение множественной регрессии. Коэффициент множественной корреляции, скорректированный коэффициент множественной корреляции, множественный коэффициент детерминации. Оценка статистической значимости множественных коэффициентов регрессии, t-критерий Стьюдента. Модели с переменной структурой (фиктивные переменные). Оценка статистической значимости множественного уравнения регрессии, F-критерий Фишера. Спецификация модели множественной регрессии. Свойства множественных коэффициентов регрессии. Решение проблемы выбора модели (с ограничением и без ограничения). Методы отбора факторов: априорный и апостериорный подходы. Гетероскедастичность и автокорреляция случайного члена. Автокорреляция 1-го порядка и критерий Дарбина-Уотсона. Тест серий (критерий Бреуша-Годфри). Тесты на гетероскедастичность: Голдфелда-Квандта, тест Уайта. Системы регрессионных (одновременных) уравнений. Структурная и приведенная формы модели. Эндогенные и экзогенные переменные. Проблема идентифицируемости систем уравнений. Оценивание параметров в системах одновременных уравнений: косвенный и двухшаговый МНК.