Экзамен - 81 вопрос. - ФУ при Правительстве РФ, 2011
Содержание:
F-тест качества спецификации множественной регрессионной модели.
Автокорреляция случайного возмущения. Причины. Последствия.
Автокорреляция уровней временного ряда и ее последствия .
Автокорреляция. Методы устранения автокорреляции.
Алгоритм проверки адекватности парной регрессионной модели.
Алгоритм проверки значимости регрессора в парной регрессионной модели
Алгоритм теста Голдфелда-Квандта на наличие (отсутствие) гетероскедастичности случайных возмущений.
Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии
Выведите формулы вычисления параметров модели парной регрессии
Гетероскедастичность - понятие, проявление и меры устранения
Гетероскедастичность случайного возмущения. Причины. Последствия. Тест GQ.
Двухшаговый метод наименьших квадратов для оценки параметров структурной формы модели
Докажите, что Fy, ? = t2
Докажите, что ry, ? =?R2
Индивидуальная и интервальная оценка индивидуального значения зависимой переменной
Интервальная оценка параметров уравнения парной регрессии
Классическая парная регрессионная модель. Спецификация модели. Теорема Гаусса – Маркова.
Ковариация, коэффициент корреляции и индекс детерминации
Количественные характеристики взаимосвязи пары случайных переменных.
Косвенный метод наименьших квадратов для оценки параметров структурной формы модели
Коэффициент корреляции и индекс детерминации в регрессионной модели.
Линейная модель множественной регрессии.
Метод Монте-Карло, его применение в эконометрике
Метод наименьших квадратов: алгоритм метода; условия применения. Обобщённый метод наименьших квадратов
Модели с бинарными фиктивными переменными.
Моделирование тенденции временных рядов.
Мультиколлинеарность факторов – понятие, проявление и меры устранения
Назначение теста Голдфелда-Квандта, этапы его проведения
Нелинейная модель множественной регрессии Кобба-Дугласа. Оценка её коэффициентов.
Нелинейная регрессия (линеаризация, оценка параметров)
Ожидаемое значение случайной переменной, её дисперсия и среднее квадратическое отклонение.
Основные числовые характеристики вектора остатков в классической множественной регрессионной модели
Отражение в модели влияния неучтённых факторов и времени.
Оценивание параметров в уравнениях тренда.
Оценка адекватности полученной эконометрической модели
Оценка коэффициентов модели Самуэльсона-Хикса
Оценка параметров множественной регрессионной модели методом наименьших квадратов.
Оценка параметров парной регрессионной модели методом наименьших квадратов.
Оценка параметров эконометрической модели
Оценка статистической значимости коэффициентов модели множественной регрессии
Подбор объясняющих переменных множественной линейной модели. Алгоритм исключения квазинеизменных переменных
Подбор объясняющих переменных множественной линейной модели. Метод анализа матрицы коэффициентов корреляции.
Подбор переменных в модели множественной регрессии на основе метода оценки информационной ёмкости.
Понятие гомоскедастичности и гетероскедастичности случайных возмущений, их графическая интерпретация.
Порядок оценивания линейной модели множественной регрессии методом наименьших квадратов (МНК) в Excel
Последствия гетероскедастичности. Тест Голдфелда-Квандта.
Предпосылки метода наименьших квадратов
Применение обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК) для случая гетероскедастичности остатков.
Применение теста Стьюдента в процедуре подбора переменных в модели множественной регрессии.
Применение фиктивных переменных при исследовании сезонных колебаний: спецификация модели, экономический смысл параметров при фиктивных переменных.
Принципы спецификации эконометрических моделей и их формы.
Проблема мультиколлинеарности в моделях множественной регрессии. Признаки мультиколлинеарности
Проверка качества эконометрической модели
Прогнозирование экономических переменных. Проверка адекватности модели.
Простейшие модели временных рядов. Их свойства.
Регрессионные модели с фиктивными переменными.
Роль вектора и матрицы корреляции множественной линейной модели при подборе объясняющих переменных.
Свойства дисперсии случайной переменной
Случайные переменные и их характеристики.
Смысл и значение множественной регрессии в эконометрических исследованиях. Выбор формы уравнения множественной регрессии.
Составление спецификации модели временного ряда
Спецификация и оценивание МНК эконометрических моделей нелинейных по параметрам
Спецификация моделей со случайными возмущениями и преобразование их к системе нормальных уравнений.
Способы корректировки гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов.
Статистические свойства оценок параметров парной регрессионной модели.
Статистические характеристики выборки и генеральной совокупности статистических данных. Их соотношения.
Суть метода наименьших квадратов. Его графическое пояснение
Схема Гаусса – Маркова.
Схема построения эконометрической модели.
Теорема Гаусса – Маркова.
Тест Дарбина – Уотсона, последовательность его выполнения.
Тест Стьюдента.
Типы переменных в эконометрических моделях. Структурная и приведённая формы спецификации эконометрических моделей.
Устранение автокорреляции в парной регрессии
Функция регрессии как оптимальный прогноз.
Цели и задачи эконометрики. Этапы процесса эконометрического моделирования. Классификация эконометрических моделей.
Эконометрика, её задача и метод
Эконометрическая инвестиционная модель Самуэльсона-Хикса.
Экспоненциальное сглаживание временного ряда.
Этапы исследования зависимостей между экономическими явлениями при помощи эконометрической модели. Принципы спецификации модели. Формы эконометрических моделей.
Этапы построения эконометрических моделей.
Содержание:
F-тест качества спецификации множественной регрессионной модели.
Автокорреляция случайного возмущения. Причины. Последствия.
Автокорреляция уровней временного ряда и ее последствия .
Автокорреляция. Методы устранения автокорреляции.
Алгоритм проверки адекватности парной регрессионной модели.
Алгоритм проверки значимости регрессора в парной регрессионной модели
Алгоритм теста Голдфелда-Квандта на наличие (отсутствие) гетероскедастичности случайных возмущений.
Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии
Выведите формулы вычисления параметров модели парной регрессии
Гетероскедастичность - понятие, проявление и меры устранения
Гетероскедастичность случайного возмущения. Причины. Последствия. Тест GQ.
Двухшаговый метод наименьших квадратов для оценки параметров структурной формы модели
Докажите, что Fy, ? = t2
Докажите, что ry, ? =?R2
Индивидуальная и интервальная оценка индивидуального значения зависимой переменной
Интервальная оценка параметров уравнения парной регрессии
Классическая парная регрессионная модель. Спецификация модели. Теорема Гаусса – Маркова.
Ковариация, коэффициент корреляции и индекс детерминации
Количественные характеристики взаимосвязи пары случайных переменных.
Косвенный метод наименьших квадратов для оценки параметров структурной формы модели
Коэффициент корреляции и индекс детерминации в регрессионной модели.
Линейная модель множественной регрессии.
Метод Монте-Карло, его применение в эконометрике
Метод наименьших квадратов: алгоритм метода; условия применения. Обобщённый метод наименьших квадратов
Модели с бинарными фиктивными переменными.
Моделирование тенденции временных рядов.
Мультиколлинеарность факторов – понятие, проявление и меры устранения
Назначение теста Голдфелда-Квандта, этапы его проведения
Нелинейная модель множественной регрессии Кобба-Дугласа. Оценка её коэффициентов.
Нелинейная регрессия (линеаризация, оценка параметров)
Ожидаемое значение случайной переменной, её дисперсия и среднее квадратическое отклонение.
Основные числовые характеристики вектора остатков в классической множественной регрессионной модели
Отражение в модели влияния неучтённых факторов и времени.
Оценивание параметров в уравнениях тренда.
Оценка адекватности полученной эконометрической модели
Оценка коэффициентов модели Самуэльсона-Хикса
Оценка параметров множественной регрессионной модели методом наименьших квадратов.
Оценка параметров парной регрессионной модели методом наименьших квадратов.
Оценка параметров эконометрической модели
Оценка статистической значимости коэффициентов модели множественной регрессии
Подбор объясняющих переменных множественной линейной модели. Алгоритм исключения квазинеизменных переменных
Подбор объясняющих переменных множественной линейной модели. Метод анализа матрицы коэффициентов корреляции.
Подбор переменных в модели множественной регрессии на основе метода оценки информационной ёмкости.
Понятие гомоскедастичности и гетероскедастичности случайных возмущений, их графическая интерпретация.
Порядок оценивания линейной модели множественной регрессии методом наименьших квадратов (МНК) в Excel
Последствия гетероскедастичности. Тест Голдфелда-Квандта.
Предпосылки метода наименьших квадратов
Применение обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК) для случая гетероскедастичности остатков.
Применение теста Стьюдента в процедуре подбора переменных в модели множественной регрессии.
Применение фиктивных переменных при исследовании сезонных колебаний: спецификация модели, экономический смысл параметров при фиктивных переменных.
Принципы спецификации эконометрических моделей и их формы.
Проблема мультиколлинеарности в моделях множественной регрессии. Признаки мультиколлинеарности
Проверка качества эконометрической модели
Прогнозирование экономических переменных. Проверка адекватности модели.
Простейшие модели временных рядов. Их свойства.
Регрессионные модели с фиктивными переменными.
Роль вектора и матрицы корреляции множественной линейной модели при подборе объясняющих переменных.
Свойства дисперсии случайной переменной
Случайные переменные и их характеристики.
Смысл и значение множественной регрессии в эконометрических исследованиях. Выбор формы уравнения множественной регрессии.
Составление спецификации модели временного ряда
Спецификация и оценивание МНК эконометрических моделей нелинейных по параметрам
Спецификация моделей со случайными возмущениями и преобразование их к системе нормальных уравнений.
Способы корректировки гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов.
Статистические свойства оценок параметров парной регрессионной модели.
Статистические характеристики выборки и генеральной совокупности статистических данных. Их соотношения.
Суть метода наименьших квадратов. Его графическое пояснение
Схема Гаусса – Маркова.
Схема построения эконометрической модели.
Теорема Гаусса – Маркова.
Тест Дарбина – Уотсона, последовательность его выполнения.
Тест Стьюдента.
Типы переменных в эконометрических моделях. Структурная и приведённая формы спецификации эконометрических моделей.
Устранение автокорреляции в парной регрессии
Функция регрессии как оптимальный прогноз.
Цели и задачи эконометрики. Этапы процесса эконометрического моделирования. Классификация эконометрических моделей.
Эконометрика, её задача и метод
Эконометрическая инвестиционная модель Самуэльсона-Хикса.
Экспоненциальное сглаживание временного ряда.
Этапы исследования зависимостей между экономическими явлениями при помощи эконометрической модели. Принципы спецификации модели. Формы эконометрических моделей.
Этапы построения эконометрических моделей.