|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
По эконометрике (2011 г)Вопросы, входящие в экзаменационные билеты 1. Назначение эконометрических моделей. Принципы их спецификации. 2. Типы переменных в эконометрических моделях. 3. Структурная и приведённая формы спецификации эконометрических моделей. 4. Этапы построения эконометрических моделей. 5. Порядок оценивания линейной эконометрической модели из изолированного уравнения в Excel. 6. Смысл выходной статистической информации функции ЛИНЕЙН. 7. Классическая парная регрессионная модель. Спецификация модели. 8. Оценка параметров парной регрессионной модели методом наименьших квадратов. 9. Статистические свойства оценок параметров парной регрессионной модели. 10. Основные числовые характеристики вектора оценок параметров классической парной регрессионной модели. 11. Доверительные интервалы параметров парной регрессионной модели. 12. Алгоритм проверки значимости регрессора в парной регрессионной модели. 13. Интервальная оценка ожидаемого значения зависимой переменной в парной регрессионной модели. 14. Интервальная оценка индивидуального значения зависимой переменной в парной регрессионной модели. 15. Алгоритм проверки адекватности парной регрессионной модели. 16. Коэффициент детерминации в парной регрессионной модели. 17. F -тест качества спецификации парной регрессионной модели. 18. Классическая множественная регрессионная модель. Спецификация модели. 19. Теорема Гаусса - Маркова. 20. Оценка параметров множественной регрессионной модели методом наименьших квадратов. 21. Основные числовые характеристики вектора оценок параметров классической множественной регрессионной модели. 22. Основные числовые характеристики вектора остатков в классической множественной регрессионной модели. 23. Основные числовые характеристики вектора возмущений в классической множественной регрессионной модели. 24. Основные числовые характеристики вектора значений эндогенной переменной в классической множественной регрессионной модели. 25. Свойство несмещенности МНК- оценок параметров множественной регрессионной модели. 26. Оценка дисперсии возмущений модели множественной регрессии. 27. Алгоритм проверки значимости регрессоров в множественной регрессионной модели. 28. Доверительный интервал ожидаемого значения зависимой переменной в множественной регрессионной модели. 29. Доверительный интервал индивидуального значения зависимой переменной в множественной регрессионной модели. 30. Алгоритм проверки адекватности множественной регрессионной модели. 31. Коэффициент детерминации в множественной регрессионной модели. 32. Скорректированный коэффициент детерминации в множественной регрессионной модели. 33. F -тест качества спецификации множественной регрессионной модели. 34. Автокорреляция случайного возмущения. Причины. Последствия. 35. Алгоритм теста Дарбина-Уотсона на наличие (отсутствие) автокорреляции случайных возмущений. 36. Способы корректировки автокорреляции (авторегрессионные модели первого порядка). 37. Способы корректировки автокорреляции: алгоритм метода Кохрейна-Оркатта. 38. Гетероскедастичность случайного возмущения. Причины. Последствия. 39. Алгоритм теста Голдфельда-Квандта на наличие (отсутствие) гетероскедастичности случайных возмущений. 40. Способы корректировки гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов. 41. Способы корректировки гетероскедастичности. Доступный метод взвешенных наименьших квадратов. 42. Обобщенная регрессионная модель. Обобщенный метод наименьших квадратов. 43. Спецификация и оценивание МНК эконометрических моделей нелинейных по параметрам. 44. Способы включения случайных возмущений в спецификацию нелинейной по параметрам модели. 45. Спецификация и оценивание МНК эконометрических моделей нелинейных по переменным. 46. Проблема мультиколлинеарности в моделях множественной регрессии. Признаки мультиколлинеарности. 47. Фиктивные переменные: определение, назначение, типы. 48. Фиктивная переменная сдвига: спецификация регрессионной модели с фиктивной переменной сдвига; экономический смысл параметра при фиктивной переменной; смысл названия. 49. Применение фиктивных переменных при исследовании сезонных колебаний: спецификация модели; проблема мультиколлинеарности; экономический смысл параметров при фиктивных переменных. 50. Применение нескольких фиктивных переменных сдвига: спецификация модели; проблема мультиколлинеарности; экономический смысл параметров при фиктивных переменных. 51. Фиктивная переменная наклона: назначение; спецификация регрессионной модели с фиктивной переменной наклона. 52. Тест Чоу на наличие структурных изменений в регрессионной модели. 53. Системы одновременных уравнений: проблема оценивания структурных параметров. 54. Идентификация отдельных уравнений системы одновременных уравнений: порядковое условие. 55. Идентификация отдельных уравнений системы одновременных уравнений: ранговое условие. 56. Косвенный метод наименьших квадратов: алгоритм метода; условия применения. 57. Двухшаговый метод наименьших квадратов: алгоритм метода; условия применения. 58. Оценка моделей с распределенными лагами с конечным числом лагов. 59. Оценка моделей с распределенными лагами с бесконечным числом лагов: метод геометрической прогрессии. 60. Оценка моделей с распределенными лагами с бесконечным числом лагов: метод Койка. 61. Оценка моделей с распределенными лагами: метод Алмон. 62. Тест Дарбина на наличие (отсутствие) автокорреляции вектора возмущений в авторегрессионных моделях. 63. Модели уровней временного ряда: мультипликативная, аддитивная, смешанная. 64. Основные инструменты анализа временного ряда: автоковариационная функция, частная автоковариационная функция.
Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.) |