Список вопросов к экзамену

1. Термины и определения эконометрики. Задачи, информационные технологии.

2. Сущность понятия модель и моделирование.

3. Классификация моделей.

4. Этапы эконометрического моделирования.

5. Основные свойства экономической системы, которые учитываются в моделях.

6. Классификация переменных в эконометрических исследованиях.

7. Функция регрессии и основные задачи анализа парной связи.

8. Метод наименьших квадратов.

9. Оценки регрессионных коэффициентов и их свойства.

10. Основные положения регрессионного анализа. Оценка параметров парной регрессионной модели. Теорема Гаусса—Маркова.

11. Анализ качества построенной модели.

12. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии.

13. Оценка параметров классической регрессионной модели методом наименьших квадратов.

14. Частные уравнения регрессии.

15. Множественная корреляция.

16. Оценка надежности результатов множественной регрессии и корреляции.

17. Мультиколлинеарность.

18. Фиктивные переменные.

19. Предпосылки метода наименьших квадратов (МНК).

20. Обобщенный метод наименьших квадратов.

21. Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике.

22. Структурная и приведенная формы модели.

23. Проблемы идентификации.

24. Косвенный метод наименьших квадратов.

25. Двухшаговый метод наименьших квадратов.

26. Линейные регрессионные модели с переменной структурой.

27. Нелинейные регрессионные модели и линеаризация.

28. Нелинейные зависимости, подчиняющиеся непосредственно линеаризации.

29. Определение, структура, основные свойства и цели анализа временных рядов.

30. Классификация временных рядов.

31. Критерии проверки временного ряда на стационарность.

32. Определение, причины и последствия автокорреляции остатков модели.

33. Критерии проверки достоверности автокорреляции остатков модели.

34. Авторегрессионые модели: определение, причины, последствия и примеры появления временных лагов между причиной и следствием.

35. Виды лагов и их модели.

36. Гетероскедастичность: определение, критерии наличия, последствия.

37. Методы устранения гетероскедастичности.

Задания

Вариант 1

1. Термины и определения эконометрики. Задачи, информационные технологии.

2. Обобщенный метод наименьших квадратов.

Вариант 2

1. Сущность понятия модель и моделирование. Классификация моделей.

2. Определение, структура, основные свойства и цели анализа временных рядов. Классификация временных рядов.

Вариант 3

1. Оценка надежности результатов множественной регрессии и корреляции.

Мультиколлинеарность.

2. Авторегрессионые модели: определение, причины, последствия и примеры появления временных лагов между причиной и следствием.

Вариант 4

1. Анализ качества построенной модели.

2. Критерии проверки достоверности автокорреляции остатков модели.

Вариант 5.

1. Функция регрессии и основные задачи анализа парной связи.

Метод наименьших квадратов.

2. Определение, причины и последствия автокорреляции остатков модели.

Виды лагов и их модели.

Вариант 6.

1. Косвенный метод наименьших квадратов.

2. Гетероскедастичность: определение, критерии наличия, последствия.

Методы устранения гетероскедастичности.

Вариант 7.

1. Основные свойства экономической системы, которые учитываются в моделях.

2. Множественная корреляция.

Вариант 8.

1. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии.

Основные положения регрессионного анализа. Оценка параметров парной регрессионной модели. Теорема Гаусса—Маркова.

2. Нелинейные регрессионные модели и линеаризация.

Нелинейные зависимости, подчиняющиеся непосредственно линеаризации.

Вариант 9.

1. Этапы эконометрического моделирования.

Классификация переменных в эконометрических исследованиях.

2. Предпосылки метода наименьших квадратов (МНК).

Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике.

Вариант 10.

1. Оценки регрессионных коэффициентов и их свойства.

Оценка параметров классической регрессионной модели методом наименьших квадратов.

2. Частные уравнения регрессии. Фиктивные переменные.

Поиск по сайту: