Введение в регрессионный анализ

1. Поясните смысл коэффициента регрессии, назовите способы его оценки.

2. Какова концепция F-критерия Фишера?

3. Как оценивается значимость параметров уравнения регрессии?

4. Запишите все виды моделей, нелинейных относительно:

– включаемых переменных,

– оцениваемых параметров.

5. В чем отличие применения МНК к моделям, нелинейным относительно включаемых переменных и оцениваемых параметров?

6. Как определяются коэффициенты эластичности по разным видам регрессионных моделей?

7. В чем состоит спецификация модели множественной регрессии?

8. Сформулируйте требования, предъявляемые к факторам для включения их в модель множественной регрессии.

9. К каким трудностям приводит мультиколлинеарность факторов, включаемых в модель?

10. Назовите методы устранения мультиколлинеарности факторов.

11. Составьте матрицу частных коэффициентов корреляции разного порядка для регрессионной модели с четырьмя факторами.

12. Как связаны между собой t-критерии Стьюдента для оценки значимости b_i и частные F-критерии?

13. Сформулируйте основные предпосылки применения МНК для построения регрессионной модели.

14. Как можно проверить наличие гомо- или гетероскедастичности остатков?

15. Как оценивается отсутствие автокорреляции остатков при построении регрессионной модели.

Временные ряды

16. Перечислите основные элементы временного ряда.

17. Дайте определения автокорреляционной функции временного ряда.

18. Перечислите основные виды трендов.

19. Выпишите общий вид мультипликативной и аддитивной модели временного ряда.

Тесты для самопроверки и внутрисеместровых аттестаций студентов

Тест 1

1. Какие переменные называются предопределенными:

а) экзогенные и лаговые.

б) экзогенные;

в) эндогенные;

г) лаговые;