Тема 13 Эконометрические модели стохастической связи динамических рядов

Практическое занятие 1: Эконометрические модели связи стационарных временных рядов –2 часа

Решение на ПК типовой задачи моделирования связи временных рядов на неавтокоррелированных отклонениях от оптимального тренда. Построение множественной регрессионной модели с временной компонентой простой и сложной формы. Анализ результатов. Проверка согласованности характеристик тесноты связи, полученных разными методами. Варианты решения задачи прогнозирования уровней связанных временных рядов.

Домашнее задание 1: решение индивидуальной задачи на выявление, оценку и формализованное представление связи временных рядов. Анализ результатов. Оформление аналитической записки.

Практическое занятие 2: Эконометрические модели связи нестационарных временных рядов –2 часа

Решение на ПК типовой и индивидуальной задач моделирования стохастической связи временных рядов макроэкономических показателей народного хозяйства, региона, группы территорий, содержащих циклическую (сезонную) компоненту. Анализ результатов. Варианты прогнозных расчётов, их комплексная оценка, обоснование выбора оптимального варианта прогноза.

Домашнее задание 2: оформление результатов решения индивидуальной задачи и прогнозные расчётов. Изложение кратких выводов в аналитической записке.

Вопросы к зачёту

1. Понятие эконометрики. Её объект. Задачи эконометрики. Привести примеры.

2. Основные направления эконометрических исследований. Перспективы развития эконометрики. Привести примеры.

3. Понятие о случайных ошибках, их природа, расчёт их значений. Закон больших чисел, условия его действия и их обеспечение. Привести примеры.

4. Понятие о средних и предельных ошибках; факторы, определяющие их величину. Порядок расчёта ошибок и оценка статистической значимости основных эконометрических показателей. Использование ошибок и оценок значимости в эконометрическом анализе.

5. Условия применения МНК, правила их выполнения при построении и оценке эконометрических моделей. Привести примеры.

6. Процедура нормализации исходных значений признаков, порядок выявления и отсева аномальных единиц. Привести примеры.

7. Использование показателей вариации и асимметрии и их случайных ошибок при оценке нормальности распределения изучаемых объектов. Привести примеры.

8. Понятие о стохастических связях и порядок их изучения. Привести примеры. Система показателей оценки (формы, направления, силы, тесноты, надёжности, качества) стохастических связей. Привести примеры.

9. Проблемы выбора формы связи и способы их решения. Расчёт параметров линейного уравнения парной регрессии методом определителей. Привести примеры.

10.Порядок расчёта параметров линейного уравнения парной регрессии, их экономический смысл. Привести примеры.

11. Понятие о нулевой ( ) и альтернативной ( ) гипотезе; уровень их статистической значимости (a): правила построения и использование в анализе. Привести примеры.

12. Экономический смысл показателей направления, силы, тесноты, статистической значимости и качества парной линейной связи. Привести примеры.

13. Оценка значимости параметров линейной парной регрессии, порядок построения и использования в анализе. Привести примеры.

14. Коэффициент эластичности как оценка силы связи фактора и результата: порядок расчёта и анализа.

15. Средний ( ) и индивидуальный ( ) коэффициенты эластичности: порядок расчёта и использования в анализе

16. Показатели тесноты связи и порядок их построения на основе правила разложения дисперсии. Привести примеры.

17. Правило разложения дисперсии как основа построения оценок значимости показателей тесноты корреляционной связи. Привести примеры.

18. Дисперсионный анализ в оценке статистической значимости парной регрессионной модели. Привести примеры.

19. Группировка объектов по обеспеченности ресурсами (А) и степени их использования (Б) с применением парной регрессии.

20. Оценка качества линейной модели с помощью ошибки аппроксимации ( ): порядок расчёта и анализа. Привести примеры.

21. Использование результатов построения парной регрессии для прогноза; оценка прогноза. Привести примеры

22. Понятие о нелинейных связях, формы нелинейных зависимостей, порядок их выбора. Привести примеры.

23. Процедура линеаризации переменных в нелинейных зависимостях. Порядок расчёта параметров парной нелинейной регрессии. Привести примеры.

24. Характеристики силы и тесноты связи признаков нелинейной зависимости. Их использование в анализе. Привести примеры.

25. Порядок расчёта показателей тесноты нелинейной зависимости и оценка их значимости. Привести примеры.

26. Оценка качества нелинейной модели с помощью средней ошибки аппроксимации ( ): порядок расчёта и анализа. Привести примеры.

27. Прогнозирование по нелинейным моделям регрессии, оценка прогноза. Особенности прогнозирования по нелинейным моделям разной формы. Привести примеры.

28. Условия применения множественных регрессионных моделей, порядок отбора факторов и выбора формы их связи с результатом. Привести примеры.

29. Порядок отбора факторов в полную и оптимальную множественную регрессионную модель. Привести примеры.

30. Понятие о коллинеарности и мультиколлинеарности факторов; порядок отбора информативных факторов в уравнение множественной регрессии. Привести примеры.

31. Показатели парной, частной и множественной корреляции: порядок расчёта и использование при отборе информативных факторов в уравнение множественной регрессии. Привести примеры.

32. Показатели силы связи по результатам построения множественной линейной регрессии: порядок расчёта и анализа. Привести примеры.

33. Показатели тесноты связи по результатам построения множественной регрессии: порядок расчёта и направления анализа. Привести примеры.

34. Дисперсионный анализ в оценке множественной корреляционно-регрессионной модели. Привести примеры.

35. Анализ обеспеченности факторами (А) и интенсивности их использования (Б) по результатам построения множественной регрессионной модели. Привести примеры.

36. Прогноз на базе оптимальной множественной регрессионной модели и его оценка. Привести примеры.

37. Понятие о системах эконометрических уравнений (СЭУ), их виды и особенности, правила построения. Особенности построения и решения рекурсивных систем уравнений, их использования в анализе. Привести примеры.

38. Понятие о рекурсивных уравнениях, особенности построения, решения, анализа и использования в прогнозах.

39. Понятие о структурных и приведённых уравнениях и системах (ССУ и СПУ). Задачи и правила построения. Граф связи ССУ. Использование систем уравнений в социально-экономическом анализе. Привести примеры.

40. Идентификация структурных уравнений и системы в целом: задачи, необходимое и достаточное условия идентификации, основные методы поиска решений. Привести примеры.

41. Сущность косвенного МНК (КМНК), условия применения, процедура поиска решения. Практика реализации КМНК. Направления анализа результатов. Привести примеры.

42. Сущность двухшагового МНК (ДМНК), условия применения, процедура поиска решения. Направления анализа результатов. Привести примеры.

43. Направления анализа и прогнозирования с использованием систем эконометрических уравнений. Мультипликаторы. Оценка прогноза. Привести примеры.

44. Задачи эконометрического изучения динамики. Разложение фактических значений уровней динамического ряда на составляющие элементы. Привести примеры.

45. Понятие тренда, задачи и приёмы его аналитического описания. Привести примеры.

46. Процедуры расчёта параметров линейного тренда, оценки качества и значимости тренда. Трендовый прогноз, его ошибки и доверительный интервал. Привести примеры.

47. Процедуры расчёта параметров нелинейного тренда, оценка значимости тренда и его качества. Прогноз по нелинейному тренду и его оценки. Привести примеры.

48. Автокорреляция отклонений от тренда как оценка его качества: порядок расчёта и анализа. Привести примеры.

49. Коэффициент автокорреляции отклонений от тренда ( ) – решаемые задачи, схема расчёта, особенности анализа. Привести примеры.

50. Понятие лаговых переменных (ЛП), порядок построения и применения в анализе. Привести примеры.

51. Автокорреляция отклонений от тренда при изучении циклических колебаний изолированного ряда: задачи, порядок построения, оценка, направления анализа результатов. Привести примеры.

52. Авторегрессионные модели с лаговыми переменными (ЛП) при изучении циклических колебаний: формирование ЛП t-порядка, отбор значимых и информативных ЛП, построение модели. Привести примеры.

53. Авторегрессионные модели циклических колебаний уровней ряда. Экономический смысл результатов, использование в прогнозировании, ошибки прогноза и его доверительный интервал. Привести примеры.

54. Задачи и проблемы изучения зависимости динамических рядов. Исключение тренда из уровней динамического ряда. Построение, оценка и применение регрессионной модели связи рядов. Привести примеры.

55. Задачи и порядок построения оценок тесноты связи динамических рядов по отклонениям от оптимального тренда ( ). Построение, оценка и применение регрессионной модели связи рядов. Привести примеры.

56. Задачи и порядок изучения связи уровней динамических рядов с помощью множественной регрессии с временной составляющей: , прогноз, его ошибки и доверительный интервал. Привести примеры.

57. Понятие о кросс-переменной , порядок её определения и формирования. Применение кросс-функции при моделировании связи динамических рядов, прогнозы на базе кросс-моделей.