Здесь предоставлены ответы на эти вопросы:
Задачи эконометрики в области социально-экономических
исследований.
Информационные технологии на базе ПЭВМ в эконометрическом исследованиях.
Классификация переменных в эконометрических исследованиях. Понятия спецификации и идентифицируемости модели. Примеры эконометрических моделей (модель предложения и спроса на конкурентном рынке).
Оценка ковариационной (корреляционной) матрицы.
Оценки частных и множественных коэффициентов корреляции. Проверка их значимости. Построение доверительных интервалов для частных коэффициентов.
Основные задачи регрессионного анализа. Особенности классической линейной модели множественной регрессии.
Выбор адекватного уравнения регрессии. Построение уравнения регрессии с помощью метода наименьших квадратов (МНК).
Проверка значимости и интервальное оценивание коэффициентов и уравнения регрессии, проблема мультиколлинеарности, пошаговые алгоритмы регрессионного анализа.
Основные понятия кластерного анализа, расстояния между объектами и мера близости.
Функционалы качества разбиения. Иерархические кластер-процедуры.
Построение множественных регрессионных моделей по типологическим группам.
Производственная функция Кобба – Дугласа.
Оценивание параметров производственной функции Кобба – Дугласа по пространственной и временной информации.
Системы одновременных эконометрических уравнений.
Структурная и приведенная формы модели систем одновременных уравнений.
Рекурсивные системы одновременных уравнений. Модель спроса – предложения как пример системы одновременных уравнений.
Основные структурные характеристики моделей. Условия идентифицируемости уравнений системы. Идентификация рекурсивных систем.
Информационные технологии на базе ПЭВМ в эконометрическом исследованиях.
Классификация переменных в эконометрических исследованиях. Понятия спецификации и идентифицируемости модели. Примеры эконометрических моделей (модель предложения и спроса на конкурентном рынке).
Оценка ковариационной (корреляционной) матрицы.
Оценки частных и множественных коэффициентов корреляции. Проверка их значимости. Построение доверительных интервалов для частных коэффициентов.
Основные задачи регрессионного анализа. Особенности классической линейной модели множественной регрессии.
Выбор адекватного уравнения регрессии. Построение уравнения регрессии с помощью метода наименьших квадратов (МНК).
Проверка значимости и интервальное оценивание коэффициентов и уравнения регрессии, проблема мультиколлинеарности, пошаговые алгоритмы регрессионного анализа.
Основные понятия кластерного анализа, расстояния между объектами и мера близости.
Функционалы качества разбиения. Иерархические кластер-процедуры.
Построение множественных регрессионных моделей по типологическим группам.
Производственная функция Кобба – Дугласа.
Оценивание параметров производственной функции Кобба – Дугласа по пространственной и временной информации.
Системы одновременных эконометрических уравнений.
Структурная и приведенная формы модели систем одновременных уравнений.
Рекурсивные системы одновременных уравнений. Модель спроса – предложения как пример системы одновременных уравнений.
Основные структурные характеристики моделей. Условия идентифицируемости уравнений системы. Идентификация рекурсивных систем.