Ростов-на-Дону, Российская таможенная академия, 2015. - 48 с.
26 шпаргалок.
Преподаватель: Арженовский С.В. Определение эконометрики. Предмет эконометрики. Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика.
Понятие о функциональной, статистической и корреляционной связях. Основные задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа.
Уравнение регрессии, его смысл и назначение. Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии.
Парная регрессия. Метод наименьших квадратов и условия его применения для определения параметров уравнения парной регрессии.
Оценка статистической значимости показателей корреляции, параметров уравнения парной линейной регрессии, уравнения регрессии в целом.
Оценка степени тесноты связи между количественными переменными. Коэффициент ковариации. Показатели корреляции: линейный коэффициент корреляции, индекс корреляции, теоретическое корреляционное отношение.
Коэффициент детерминации. Стандартная ошибка уравнения регрессии.
Оценка статистической значимости показателей корреляции, параметров уравнения парной линейной регрессии, уравнения регрессии в целом: t-критерий Стьюдента, F-критерий Фишера.
Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.
Мультиколлинеарность. Методы устранения мультиколлинеарности.
Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР). Определение параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов.
Парные и частные коэффициенты корреляции. Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации. Оценка надежности показателей корреляции.
Проверка значимости коэффициентов в модели множественной регрессии.
Тестирование линейных ограничений в уравнении множественной регрессии.
Тест Чоу. Замещающие переменные.
Стандартизованные коэффициенты регрессии, их интерпретация.
Спецификация уравнения регрессии: ошибки спецификации.
Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов.
Взвешенный МНК.
Автокорреляция. Критерий Дарбина-Уотсона.
Автокорреляция. Линейная модель множественной регрессии при автокорреляции остатков. Критерий Дарбина-Уотсона.
Методы оценивания ОЛММР в случае автокорреляции остатков.
Гетероскедастичность. Линейная модель множественной регрессии при гетероскедастичности остатков. Метод взвешенных наименьших квадратов.
Фиктивные переменные. Множественные совокупности фиктивных переменных. Фиктивные переменные для коэффициентов наклона.
Временной ряд: трудности анализа временных рядов, компоненты ряда, модели рядов.
Сезонные колебания и методы их изучения. Информация размещена на страницах так, что после распечатки (файл - печать - свойства - 8 страниц на листе) шпаргалкой удобно пользоваться. Большие вопросы разделены на несколько страниц. Их можно сделать двусторонними, склеив листы.
26 шпаргалок.
Преподаватель: Арженовский С.В. Определение эконометрики. Предмет эконометрики. Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика.
Понятие о функциональной, статистической и корреляционной связях. Основные задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа.
Уравнение регрессии, его смысл и назначение. Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии.
Парная регрессия. Метод наименьших квадратов и условия его применения для определения параметров уравнения парной регрессии.
Оценка статистической значимости показателей корреляции, параметров уравнения парной линейной регрессии, уравнения регрессии в целом.
Оценка степени тесноты связи между количественными переменными. Коэффициент ковариации. Показатели корреляции: линейный коэффициент корреляции, индекс корреляции, теоретическое корреляционное отношение.
Коэффициент детерминации. Стандартная ошибка уравнения регрессии.
Оценка статистической значимости показателей корреляции, параметров уравнения парной линейной регрессии, уравнения регрессии в целом: t-критерий Стьюдента, F-критерий Фишера.
Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.
Мультиколлинеарность. Методы устранения мультиколлинеарности.
Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР). Определение параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов.
Парные и частные коэффициенты корреляции. Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации. Оценка надежности показателей корреляции.
Проверка значимости коэффициентов в модели множественной регрессии.
Тестирование линейных ограничений в уравнении множественной регрессии.
Тест Чоу. Замещающие переменные.
Стандартизованные коэффициенты регрессии, их интерпретация.
Спецификация уравнения регрессии: ошибки спецификации.
Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов.
Взвешенный МНК.
Автокорреляция. Критерий Дарбина-Уотсона.
Автокорреляция. Линейная модель множественной регрессии при автокорреляции остатков. Критерий Дарбина-Уотсона.
Методы оценивания ОЛММР в случае автокорреляции остатков.
Гетероскедастичность. Линейная модель множественной регрессии при гетероскедастичности остатков. Метод взвешенных наименьших квадратов.
Фиктивные переменные. Множественные совокупности фиктивных переменных. Фиктивные переменные для коэффициентов наклона.
Временной ряд: трудности анализа временных рядов, компоненты ряда, модели рядов.
Сезонные колебания и методы их изучения. Информация размещена на страницах так, что после распечатки (файл - печать - свойства - 8 страниц на листе) шпаргалкой удобно пользоваться. Большие вопросы разделены на несколько страниц. Их можно сделать двусторонними, склеив листы.