Ответы на вопросы к экзамену по дисциплине Эконометрика

Содержание

1. Определение эконометрики, её основные цели и задачи.

2. Классификация типов данных и видов переменных в эконометрических моделях.

3. Основные классы эконометрических моделей.

4. Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов.

5. Парная линейная регрессия. Свойства оценок метода наименьших квадратов.

6. Парная линейная регрессия. Дисперсии (стандартные ошибки) коэффициентов регрессии.

7. Парная линейная регрессия. Предпосылки метода наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова.

8. Парная линейная регрессия. Проверка статистической значимости уравнения регрессии с помощью F-статистики.

9. Парная линейная регрессия. Проверка статистической значимости коэффициентов уравнения регрессии.

10. Парная линейная регрессия. Коэффициент корреляции.

11. Парная линейная регрессия. Доверительные интервалы для коэффициентов уравнения регрессии.

12. Парная линейная регрессия. Доверительные интервалы для остаточной дисперсии.

13. Парная линейная регрессия. Доверительные интервалы для среднего значения зависимой переменной.

14. Парная линейная регрессия. Доверительные интервалы для индивидуального значения зависимой переменной.

15. Парная линейная регрессия. Коэффициент детерминации.

16. Множественная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов.

17. Множественная линейная регрессия. Дисперсии (стандартные ошибки) коэффициентов регрессии.

18. Множественная линейная регрессия. Предпосылки метода наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова.

19. Множественная линейная регрессия. Коэффициент детерминации. Скорректированный коэффициент детерминации.

20. Множественная линейная регрессия. Проверка статистической значимости уравнения регрессии с помощью F-статистики.

21. Множественная линейная регрессия. Доверительные интервалы для среднего значения зависимой переменной.

22. Нелинейная регрессия. Классификация нелинейных регрессионных моделей.

23. Нелинейная регрессия. Полином второй степени.

24. Нелинейная регрессия. Равносторонняя гипербола.

25. Нелинейная регрессия. Степенная функция.

26. Нелинейная регрессия. Показательная функция.

27. Нелинейная регрессия. Показатель детерминации.

28. Нелинейная регрессия. Ошибка аппроксимации.

29. Временные ряды. Определение временного ряда. Типы моделей временных рядов.

30. Временные ряды. Автокорреляция уровней временного ряда.

31. Временные ряды. Автокорреляционная функция временного ряда. Выявление структуры временного ряда.

32. Временные ряды. Моделирование тенденции временного ряда. Линейная функция.

33. Временные ряды. Моделирование тенденции временного ряда. Показательная функция.

34. Гетероскедастичность. Непараметрический тест Спирмена.

35. Гетероскедастичность. Параметрический тест Голдфелда-Квандта.

36. Автокорреляция остатков. Критерий Дарбина-Уотсона

Выдержка из текста

1. Определение эконометрики, её основные цели и задачи.

Эконометрика — это наука, в которой на базе реальных статистических данных строятся, анализируются и совершенствуются математические модели реальных экономических явлений.

Цель эконометрики – разработка способов моделирования и количественного анализа реальных экономических объектов.

Предмет исследования- массовые экономические явления и процессы.

Эконометрика позволяет найти количественное подтверждение либо опровержение того или иного экономического закона либо гипотезы. Одним из важных направлений эконометрики является построение прогнозов по различным экономическим показателям.

Таким образом, эконометрический анализ служит основой для экономического анализа и прогнозирования, создает возможности для принятия обоснованных экономических решений.

Основная задача эконометрики – состоит в построении эконометрических моделей, описывающих взаимообусловленное развитие экономических процессов.

Основные задачи эконометрики:

1. Построение эконометрических моделей, т.е. представление экономических моделей в

математической форме, удобной для проведения эмпирического анализа.

2. Оценка параметров построенной модели, делающих выбранную модель наиболее

адекватной реальным данным.

3. Проверка качества найденных параметров модели и самой модели в целом.

4. Использование построенных моделей для объяснения поведения исследуемых

экономических показателей, прогнозирования и предсказания, а также для

осмысленного проведения экономической политики

Список использованной литературы

Лекции преподавателя и учебники:

Бородич С.А. Вводный курс эконометрики: Учебное пособие (2000 г.);

Эконометрика: Учебник/И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Т.В. Костеева и др., под ред. И.И. Елисеевой (2005 г.)

С этим материалом также изучают

Эконометрика (Построение линейной модели парной регрессии Построение степенной модели парной регрессииПостроение показательной функции Построение гипербо

... 1Решение:Построение линейной модели парной регрессииПостроение степенной модели парной ... модели:линейную,степенную,показательную, гиперболическую.2.Оценить каждую модель, определив:индекс корреляции, среднюю относительную ошибку, коэффициент ...

Анализ и решение типовых задач по эконометрике: от регрессии до временных рядов

Готовитесь к контрольной по эконометрике? Статья содержит пошаговый разбор типовых заданий по регрессии, временным рядам и идентификации моделей. Поможет понять логику решения.

Построение и тестирование адекватности эконометрических моделей парной регерессии: последствия построения «обратной» регрессии

... парных регрессий и корреляций.3) изучить теоретические основы линейной модели парной регрессии и характеристики, применяемые для оценки ее параметров;4) изучить основные классы нелинейных моделей парной регрессии и характеристики, применяемые для ...

Парная регрессия и корреляция: структура и ключевые элементы введения для реферата

Изучите теоретические основы парной регрессии и корреляции — от коэффициента Пирсона до R². Статья содержит пошаговое руководство и примеры для написания сильного введения к реферату по статистике.

Построение линейных моделей

... линейной модели 42. Пример построения линейной модели и оценка коэффициентов регрессии 63. Типовая задача на оценку коэффициентов регрессии 113.1 Анализ коэффициентов уравнения регрессии ... Курышева С.В. и др. Эконометрика: Учеб. пособие. – М.: Финансы ...

Моделирование поведения ключевой ставки Банка России на основе комплексного анализа временного ряда (ARIMA-GARCH) с применением методов эконофизики

Комплексный анализ временного ряда ключевой ставки Банка России с помощью ARIMA-GARCH моделей и эконофизики. Прогнозы, риски и рекомендации для регулятора.

Методология и структура написания курсовой работы по анализу временных рядов

Детальное руководство по написанию курсовой работы по анализу временных рядов. Раскрываем все этапы: от структуры и обзора методов до практического анализа и выводов.

Эконометрическое моделирование с использованием временных рядов

... исследуемого ряда; 2. Объяснение механизма изменения уровней ряда; 3. Статистическое прогнозирование значений изучаемого признака для будущих моментов времени. Прогнозирование временных рядов заключается в построении модели для предсказания ...

Анализ временных рядов

... временных рядов для выявления достоинств и недостатков моделей каждого класса. Определить наиболее эффективные модели прогнозирования временных рядов, ... два шага вперед по модели регрессии (для вероятности используйте коэффициент . Прогнозные оценки ...

Мультипликативные модели временных рядов. Примеры

... ё деятельности. Целью курсовой работы является изучение анализа временных рядов на основе временных показателей с использованием методов эконометрики. Для поставленной цели перед автором работы поставлены следующие ...

Похожие записи