Перечень экзаменационных (зачетных) вопросов.

1. Предмет эконометрики. Методология эконометрического исследова- ния.

2. Типы моделей. Спецификации моделей.

3. Типы экономических данных.

4. Модель парной регрессии.

5. Параметры, характеризующие качество линейной модели.

6. Метод наименьших квадратов в регрессионном анализе.

7. Линейная модель регрессии.

8. Выражение параметров линейной модели регрессии через средние значения исходных данных.

9. Статистические характеристики оценок параметров парной линейной регрессии.

10. Теорема Гаусса-Маркова.

11. Проверка значимости параметров линейной модели.

12. Проверка значимости линейной модели в целом.

13. Нелинейная регрессия и ее классификация.

14. Варианты сведения нелинейной регрессии к линейной.

15. Оценка параметров линейной регрессии и коэффициента корреляции.

16. Прогнозирование в случае линейной модели регрессии, интервальные

оценки.

17. Доверительные интервалы прогнозируемых значений линейной моде- ли.

18. Варианты получения доверительных интервалов прогнозируемых значений и их характеристика.

19. Корреляция для нелинейной модели регрессии

20. Средняя ошибка аппроксимации.

21. Статистическая характеристика корреляции нелинейной модели регрессии .

22. Множественная линейная регрессия в скалярной и векторной формах.

23. Выбор структуры уравнения множественной регрессии.

24. Оценка параметров уравнения множественной регрессии.

25. Временные ряды, основные элементы временного ряда.

26. Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры.

27. Моделирование тенденции временного ряда.

28. Аддитивная модель временного ряда.

29. Мультипликативная модель временного ряда.

30. Моделирование сезонных и циклических колебаний временных рядов.

31. Метод скользящей средней в моделировании временных рядов.

32. Метод фиктивных переменных в моделировании сезонных колебаний

временных рядов.

33. Моделирование тенденции временного ряда при наличии структурных изменений.

34. Модели временных рядов и методика оценки их качества.

35. Временные ряды и прогнозирование.

36. Доверительные интервалы для прогнозируемых значений временных рядов.

37. Тест Чоу, его особенности.

38. Мультиколлинеарность данных.

Тесты.

1. В парной регрессии выбор вида математической функции может быть осуществлен:

1. Графическим методом.

2. Аналитическими методом.

3. Экспериментальным методом.

4. Перечисленными в п.1-3 методами.

2. Коэффициент линейной корреляции r должен удовлетворять условию:

1. -1 r 1 ;

2. 0 r 1 ;

3. -1< r < 1 ;

4. 0 r < 1 ;

3. Коэффициент детерминации R должен удовлетворять условию:

1. 0 < R <1 ;

2. 0 R < 1 ;

3. 0 < R 1

4. -1 R 1 ;

4. Различают следующие классы нелинейных регрессий:

1. Регрессии, нелинейные относительно включенных

в нее объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам.

2. Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.

3. Регрессии, нелинейные по объясняющим переменным и оцениваемым параметрам.

4. В классификацию входят пункты ответов 1 и 2.

5. Регрессия, нелинейная относительно объясняющей переменной, но линейная по оцениваемым параметрам, является:

1. y a+b x ;

2. y a x ;

3. y a+b lnx ;

4. Пункты 1 и 3.

6. Качество линейной модели регрессии характеризуется только:

1. Коэффициентом корреляции r ;

2. Коэффициентом детерминации R ;

3. Средней ошибкой аппроксимации ;

4. Перечисленными в пунктах 1,2,3 параметрами.

7. Индекс детерминации применяется для оценки качества:

1. Линейной модели регрессии;

2. Нелинейной модели, но сводимой к линейной модели регрессии;

3. Нелинейной модели регрессии;

4. Перечисленных в пунктах 1 и 2 случаях.

8. Наиболее точно качество линейной модели регрессии характеризует:

1. Коэффициент корреляции;

2. Коэффициент детерминации;

3. Средняя ошибка аппроксимации;

4. Перечисленные в пунктах 1 и 3 параметры.

9. Исходные данные в эконометрике подразделяют на следующие категории:

1. Пространственные;

2. Временные;

3. Случайные;

4. Перечисленные в пунктах 1 и 2 вариантах.

10. Автокорреляционная функция используется для :

1. Выявления структуры временного ряда;

2. Выявления количества объясняющих переменных в модели;

3. Выявления во временном ряде наличия или отсутствия трендовой и циклической компонент;

4. Перечисленных в пунктах 1 и 3 вариантов.

11. Аддитивная модель временного ряда имеет следующий вид:

1. Y=T+S E ;

2. Y=T E +S ;

3. Y=T E S ;

4. Y= T+E+S .

12. Мультипликативная модель временного ряда имеет следующий вид:

1. Y=T+S+E ;

2. Y=S E+T ;

3. Y= S+T E ;

4. Y=S E T .

13. Для моделирования циклических компонент во временном ряде применяется только:

1. Метод скользящей средней ;

2. Метод фиктивных переменных;

3. Метод комплексных оценок;

4. Перечисленные в пунктах 1 и 2 методы.

14. Тест Чоу применяется для:

1. Моделирования тенденции временного ряда при наличии структурных изменений;

2. Моделирования циклической компоненты;

3. Моделирования трендовой компоненты;

4. Моделирования случайной компоненты.

15. При наличии в исходных данных аномальных значений, рекомендуется:

1. Исключить их при построении модели;

2. Не исключать их при построении модели;

3. Корректировать аномальные значения;

4. Выполнить рекомендации указанные в пунктах 2 и 3.

Список литературы.

1. Магнус Я.П., Катышева П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 1998.-248с.

2. Кулинич Е.И. Эконометрика. – М.: Финансы и статистика, 1999.-304с.

3. Елисеева И.И. Эконометрика.- М.: Финансы и статистика, 2002.-344с.: ил.

4. Четыркин Е.М., Калихмен И.Л. Вероятность и статистика. М.: Финан- сы и статистика, 1982с.

5. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник.- М.: ЮНИТИ, 1998.

6. Доугерти К. Введение в эконометрику.- М.: Финансы и статистика, 1999.

7. Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия. Введение в количественный экономический анализ.- М.: Статистика, 1977.- Вып. 1.

8. Маленво Э. Статистические методы эконометрики.- М.: Статистика, 1976.

9. Фишер Ф. Проблемы идентификации в эконометрии.- М.: Статистика, 1978.

11. Кремер Н.М., Путко Б.А. Эконометрика.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006.

10. Федосеев В.В. Гармаш А.Н. и др. Экономико-математические методы и прикладные модели.- 2-е изд. Перераб. И доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА,

2005.

12. Пинегина М.В. Математические методы и модели в экономике.- М.: «Экзамен», 2004.

13. Катышев П.К., Пересецкий А.А. Сборник задач к начальному курсу эконометрики. М.: Дело, 1999.-72с.

14. Магнус Я.Р., Катин П.Н. Сборник задач по эконометрике.

15. Елисеева И.И. Практикум по эконометрике.-М.: Финансы и статистика, 2003.-192 с.: ил.

16. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики.-4-е изд., перераб. и доп.- М.: Финансы и статистика,2001.

17. Тинтнер Г. Введение в эконометрию.- М.: Финансы и статистика, 1965.

18. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования.- М.: Статистика, 1977.

19. Методические материалы по экономическим дисциплинам для преподавателей средних школ и вузов/ Под общ. ред. Л.С. Гребнева. Экономическая статистика. Эконометрика. (программы, тесты, задачи, решения). М.: ГУ-ВШЭ, 2000. –112с.

20. Лизер С. Эконометрические методы и задачи.- М.: Статистика, 1971.

В.В. Матвеева, А.А. Малов

ЭКОНОМЕТРИКА

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС

для студентов специальностей «Бухгалтерский учет, анализ и аудит», «Финансы и кредит»

Филиал Российского государственного социального университета в г. Чебоксары 428027, г. Чебоксары, ул. Хузангая, 20

Отпечатано в фирме «Альбион» в форме ООО.

428027, г. Чебоксары, ул. Хузангая, 14 офис 213

Формат 60/84/16. Бумага газетная. Печать оперативная.

Усл. печ. л. 3,0. Уч. –изд. л. 1,6. Тираж 50 экз.

Заказ №101.

Подписано к печати 04,04.2008 г.