Примерный перечень вопросов для подготовки к зачету по дисциплине «Эконометрика»

1. Что представляет собой эконометрика?

2. Что является предметом и объектом изучения эконометрики?

3. В чем заключаются особенности эконометрики?

4. Что понимается под событием? Привести примеры случайных событий.

5. Что такое случайная величина?

6. Какие виды случайных величин известны?

7. Приведите примеры дискретных и непрерывных СВ в экономике.

8. Основные числовые характеристики случайных величин.

9. Что такое функция распределения СВ?

10. Понятие математического ожидания, правила ее расчета.

11. Понятие дисперсии, правила ее расчета.

12. Понятие среднего квадратического отклонения, ее экономическая сущность.

13. Что представляет собой способ оценивания и значение оценки?

14. Характеристика требований оцениваемых параметров: несмещенность, эффективность и состоятельность.

15. Ковариация, правила ее расчета и механизм определения.

16. Правило сложения дисперсии.

17. Сущность и механизм проведения дисперсионного анализа.

18. Эмпирическое корреляционное отношение.

19. Эмпирический коэффициент детерминации, его экономическая интерпретация.

20. Что такое корреляция?

21. Функциональные и стохастические типы связей.

22. Коэффициент линейной корреляции, его сущность.

23. Парные коэффициенты корреляции.

24. Частные коэффициенты корреляции.

25. Коэффициент множественной корреляции

26. Проверка на значимость рассчитанных коэффициентов корреляции

27. Понятие модели, ее экономическая сущность.

28. Типы моделей, их краткая характеристика.

29. Модели временных рядов.

30. Регрессионные модели с одним уравнением.

31. Системы одновременных уравнений.

32. Структурные и приведенные формы моделей.

33. Спецификация модели.

34. Идентифицируемость модели.

35. Модель парной линейной регрессии.

36. Построение парной линейной регрессии методом наименьших квадратов.

37. Качество оценивания модели парной регрессии.

38. Свойства, экономическая интерпретация и оценка параметров линейного уравнения регрессии.

39. Проверка гипотез о значимости регрессионной модели и проверка значимости ее параметров.

40. Оценка значимости коэффициента корреляции.

41. Критерии Стьюдента и Фишера.

42. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии.

43. Построение доверительных интервалов для прогнозируемых значений..

44. Стандартные ошибки коэффициентов регрессии.

45. Средняя ошибка аппроксимации.

46. Нелинейная регрессия.

47. Схема применения метода наименьших квадратов в нелинейных моделях.

48. Системы нормальных уравнений для нелинейных моделей.

49. Корреляция для нелинейной регрессии..

50. Модель множественной регрессии.

51. Спецификация переменных в моделях множественной регрессии.

52. Процедура пошагового отбора переменных.

53. Отбор факторов при построении множественной регрессии.

54. Матрица парных корреляций.

55. Понятие мультиколлинеарности.

56. Выбор формы уравнения множественной регрессии.

57. Частные уравнения регрессии.

58. Свойства, экономическая интерпретация и оценка коэффициентов уравнения множественной регрессии.

59. Определение оценки надежности результатов множественной регрессии и корреляции.

60. Проверка общего качества уравнения регрессии и выполнимости предпосылок метода наименьших квадратов. Статистика Дарбина-Уотсона.

61. Понятие гетероскедастичности и автокорреляции.

62. Стохастические и инструментальные переменные.

63. Характеристика ошибок измерения. Фиктивные переменные во множественной регрессии.

64. Нелинейные модели множественной регрессии.

65. Прогнозирование в моделях множественной регрессии.

66. Понятие и экономическая сущность оценки параметров эконометрических моделей.

67. Оценка методом наименьших квадратов.

68. Предпосылки применения метода наименьших квадратов.

69. Двухшаговый метод наименьших квадратов, условия его применения и алгоритм реализации.

70. Трехшаговый метод наименьших квадратов, условия его применения и алгоритм реализации.

71. Косвенный метод наименьших квадратов, условия его применения и алгоритм реализации.

72. Вычисление коэффициентов структурной формы модели через коэффициенты приведенной формы модели.

73. Оценка параметров модели методом максимального правдоподобия.

74. Оценка параметров модели методом инструментальных переменных.

75. Характеристика итерактивных методов оценивания.

76. Метод неподвижной точки.

77. Релаксационные и рекурсивные методы..

78. Определение, сущность и необходимость использования модели, задаваемой системой одновременных эконометрических уравнений.

79. Составляющие систем уравнений.

80. Классификация переменных системы одновременных уравнений.

81. Проблемы спецификации и идентификации между структурной и приведенной формами модели.

82. Необходимое и достаточное условие идентификации.

83. Определение оценки систем одновременных уравнений.

84. Основные направления прикладного использования систем одновременных уравнений.

85. Временной ряд и его основные элементы.

86. Определение тренда.

87. Моделирование тенденции временного ряда.

88. Линейные стационарные и нестационарные модели и их идентификация.

89. Экстраполяция и прогнозирование.

90. Определение оценки параметров моделирования динамических процессов.

91. Модели сезонных временных рядов.

92. Общая процедура выделения трендовой и сезонной составляющей в аддитивных и мультипликативных моделях.

93. Использование скользящего среднего за год и центрирования данных.

94. Расчет средних значений сезонной компоненты в аддитивной модели. Коррекция сезонной компоненты.

95. Прогнозирование по аддитивной модели с помощью метода наименьших квадратов. Расчет ошибок.

96. Спектральный и гармонический анализ.

97. Новые направления в анализе многомерных временных рядов.

98. .Принципы сравнительного анализа различных макроэкономических моделей.

99. Оценка функции потребления.

100. Оценка производственных функций.

101. Оценка макромодели Клейна.

102. Оценка модели инфляции.

103. Оценка функции чистого экспорта.

104. Оценка модели краткосрочного макроэкономического развития на примере США (модель IS-LM).

105. Оценка модели фирмы.

106. Понятие, сущность и механизм проведения многомерного статистического анализа.

107. Дискриминантный и факторный анализ, условия их применения и суть.

108. Решение задач измерений в экономике с помощью методов имитационного моделирования.

109. Метод Монте-Карло при исследовании дискретных моделей.

110. Метод межотраслевого баланса В.В.Леонтьева. Модель межотраслевого баланса В.В.Леонтьева .

111. Матрица прямых и косвенных затрат. Вычисление вектора валового выпуска отраслей.

112. Применение модели межотраслевого баланса В.В.Леонтьева на уровне предприятия, региона и страны в целом.