по дисциплине «Эконометрика» для студентов специальности «Экономическая безопасность» заочной формы обучения

Обсуждены на заседании кафедры

«____» ____________2015 года,

протокол № ___

Зав. кафедрой

Д.э.н., проф. Л.В.Санкова

Саратов 2015

ПЕРЕЧЕНЬ ЭКЗАМЕННАЦИОННЫХ ВОПРОСОВ

по дисциплине «Эконометрика» для студентов специальности «Экономическая безопасность» заочной формы обучения

1. Основные задачи изучения дисциплины «эконометрика». Общие принципы построения и использования эконометрических моделей и методов в экономических исследованиях.

2. Взаимосвязь эконометрики с другими науками. Исходные предпосылки эконометрического моделирования.

3. Область применения эконометрических моделей. Эконометрические модели как отображение закономерностей развития экономического процесса.

4. Основные переменные эконометрической модели. Виды переменных и данных в эконометрике.

5. Этапы эконометрического моделирования. Примеры эконометрических моделей.

6. Основные типы эконометрических моделей. Экономический смысл коэффициентов модели.

7. Постановка задачи парной регрессии. Виды регрессионных уравнений, наиболее часто используемые в практических исследованиях.

8. Метод наименьших квадратов и его свойства. Классический метод наименьших квадратов (МНК).

9. Свойства коэффициентов моделей, рассчитанных классическим МНК (несмещенность, эффективность и состоятельность).

10. Коэффициенты корреляции, детерминации, корреляционные отношения.

11. Оценка статистической значимости уравнения регрессии. t-Критерий Стьюдента.

12. Оценка статистической значимости уравнения регрессии. F-Критерий Фишера.

13. Исходные предпосылки классической регрессии. Интерпретация уравнения линейной регрессии.

14. Постановка задачи классической линейной модели множественной регрессии.

15. Нелинейная регрессия. Примеры нелинейной регрессии. Преобразование уравнений линейной регрессии.

16. Коэффициенты эластичности для нелинейных уравнений регрессии.

17. Оценка коэффициентов в классической линейной модели множественной регрессии.

18. Коэффициенты парной корреляции в классической линейной модели множественной регрессии.

19. Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации.

20. Оценка качества модели множественной регрессии.

21. Оценка коэффициентов модели множественной регрессии методом наименьших квадратов

22. Парная и частная корреляция в модели множественной регрессии.

23. Мультиколлинеарность и методы ее устранения.

24. Интерпретация коэффициентов модели множественной регрессии

25. Спецификация уравнения регрессии и ошибки спецификации.

26. Обобщенный метод наименьших квадратов.

27. Линейная модель множественной регрессии с гетероскедастичными остатками.

28. Линейная модель множественной регрессии с автокорреляцией остатками.

29. Методы оценивания уравнение регрессии с автокорреляционными остатками.

30. Ошибки спецификации. Влияние неполноты включения в уравнения переменных.

31. Фиктивные переменные и их виды.

32. Влияние избыточности факторов. Лаговые переменные.

33. Виды временных рядов. Элементы временного ряда.

34. Проверка гипотезы о существовании тренда.

35. Уравнения аналитического выравнивания временных рядов.

36. Метод последовательных разностей.

37. Аналитическое выравнивание временных рядов

38. Аддитивная модель временного ряда.

39. Мультипликативная модель временного ряда.

40. Обобщенный метод наименьших квадратов. Проверка выборки на гомоскедастичность.

41. Специфика построения модели регрессии по временным рядам данных.

42. Тест Чоу.

43. Автокорреляция. Методы обнаружения и устранения.

44. Гетероскедастичность и ее последствия.

45. Спецификация переменных в уравнении регрессии.

46. Программные средства эконометрического анализа и прогнозирования

47. Автокорреляция. Виды и последствия автокорреляции.

48. Свойства коэффициентов регрессии. Предположения о случайном члене.

49. Системы одновременных уравнений.

50. Временной ряд. Компоненты временного ряда. Свойства временного ряда.

Поиск по сайту: