Корреляционный анализ. Регрессионный анализ
ВОПРОСЫ К ЭКЗАМЕНУ ПО ДИСЦИПЛИНЕ ЭКОНОМЕТРИКА
(ПИЭ - 3 КУРС)
Допуск к экзамену:
Отсутствие задолженностей по лабораторным работам.
Посещение лекций и наличие конспектовучитываются в спорных ситуациях во время экзамена.
Критерии оценок:
- "удовлетворительно" – решение задачи
- "хорошо" – знание всего материала лекций (решение задачи+1 теоретический вопрос)
- "отлично" – изучение дополнительного материала (решение задачи +2 теоретических вопроса)
Обязательные требования
- знать и использовать эконометрические термины при ответе на вопросы
Термины.
Дать определение своими словами. При необходимости объяснить смысл термина
| автокорреляционная функция | лагированный | рекурсивный |
| автокорреляция | лаговый | рентабельность |
| адаптивный | линеаризация | репрезентативность |
| аддитивная | линейная | сверхидентифицируемость |
| адекватность | линейный прогноз | свободный член |
| аналитический метод | логит | сезонные колебания |
| аналитическое выравнивание | метод максимального правдоподобия | система нормальных уравнений |
| аномалия | МНК | с.к.о. |
| аппроксимация | метод наименьших квадратов | скользящая средняя |
| атрибут | множественная | случайная компонента |
| атрибутивные признаки | моделирование (2 значения) | состоятельность |
| вариация | модель авторегрессии | спецификация |
| вариационные признаки | модель адаптивных ожиданий | стандартное отклонение |
| взвешивание | модель неполной корректировки | степенная |
| взвешенная сумма | мультиколлинеарность | структура |
| верификация | мультипликативная | структурные изменения |
| вероятность | мультипликатор | суперпозиция |
| возмущение | неидентифицируемость | тенденция |
| волатильность | нелинейность | тренд |
| временные ряды | несмещенность | фактор |
| гетероскедастичность | нормальность | фиктивные переменные |
| гомоскедастичность | одновременные уравнения | циклические колебания |
| детерминация | однородность | частные уравнения регрессии |
| динамика | оптимизация | дисперсия |
| динамические модели | остатки | |
| дихотомия | остаточная дисперсия | частная автокорреляционная функция |
| долгосрочный мультипликатор | оценивание | численный способ |
| единственность | оценка | экзогенные переменные |
| значимость | параметризация | эконометрика |
| идентификация | парная | экстраполяция |
| идентифицируемость | показательная | эластичность |
| интерполяция | потребительская функция | эндогенные переменные |
| интерпретация | предопределенные переменные | эффективность |
| итеративная | пробит | |
| итерация | производственная функция | |
| ковариация | распределение | |
| корреляция | распределенный лаг | |
| краткосрочный мультипликатор | регрессия | |
| лаг | результативный признак |
Основы эконометрики.
1. Предмет, задачи эконометрики в области социально-экономических исследований
2 Особенности эконометрического метода
3 Классификация переменных в эконометрических моделях. Эндогенные и экзогенные переменные
4 Понятия спецификации и идентифицируемости моделей
5 Классы моделей для анализа и (или) прогноза. Типы данных
6 Измерения в эконометрике
7 Информационные технологии эконометрических исследований
8 Классификация переменных
9 Проблема идентификации
10 Идентифицируемость
11 Адекватность моделей
12 Этапы эконометрического исследования
13 Статистическая проверка гипотез
14 Доверительные интервалы
15 Стандартные распределения и их применение
16 Нормальное распределение
17 Распределение Стьюдента
18 Распределение Фишера
Корреляционный анализ. Регрессионный анализ.
19 Парная регрессия и корреляция
20 Определение параметров регрессии
21 Графический способ. Численный способ
22 Интерпретация уравнения регрессии
23 Оценка существенности параметров регрессии: F-критерий, t-критерий.
24 Общая, факторная и остаточная дисперсия
25 Доверительные интервалы линейного прогноза
26 Ошибка аппроксимации
27 Понятие о корреляции
28 Задачи корреляционного анализа
29 Метод наименьших квадратов (МНК)
30 Предпосылки МНК
31 Показатели качества регрессии
32 Парная регрессия и корреляция как частный случай множественной регрессии и корреляции
33 Вывод формул для параметров парного линейного корреляционного уравнения.
34 Интерпретация и применение корреляционного уравнения (уравнения регрессии).
35 Измерение тесноты связи. Коэффициент корреляции.
36 Оценка существенности параметров линейной регрессии и корреляции
37 Оценка надежности результатов множественной регрессии и корреляции 38 Обобщенная линейная модель множественной регрессии
39 Линейные регрессионные модели с переменной структурой
40 Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.
41 Нелинейные зависимости, поддающиеся непосредственной линеаризации 42 Производственная функция
43 Выбор формы уравнения множественная регрессия
44 Линейная и степенная функции
45 Отбор значимых переменных
46 Оценка мультиколлинеарности
47 Потребительская функция
48 Представление уравнения регрессии в стандартизированном масштабе
49 Частные уравнения регрессии
50 Фиктивные переменные для факторного и результативного признаков
Модели временных рядов.
51 Основные элементы временного ряда
52 Модели стационарных временных рядов и их идентификация
53 Модели нестационарных временных рядов
54 Прогнозирование, основанное на использовании моделей временных рядов
55 Адаптивные модели прогнозирования Брауна, Кольта
56 Адаптивные модели прогнозирования Уинтерса, Тейло-Вейджа, Бокса-Дженкинса
57 Основные понятия: временные ряды, уровень ряда, лаговые переменные 58 Три компонента временных рядов: тренд, колебания, случайная составляющая
59 Два вида колебаний: сезонные и циклические
60 Численное и аналитическое выравнивание
61 Моделирование тенденции ряда
62 Моделирование циклических колебаний ряда
63 Фиктивные переменные для сезонных колебаний
64 Моделирование структурных изменений
65 Краткосрочный и долгосрочный мультипликатор
66 Автокорреляция уровней ряда
67 Коррелограмма
68 Регрессия при автокорреляции остатков
69 Мультипликатор