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

Наши рекомендации