ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ
- Зарождение и формирование науки «эконометрика».
- Назовите основные задачи эконометрики.
- Основные этапы эконометрического моделирования. Проблемы эконометрического
моделирования. - Виды эконометрических моделей. Модель спроса-предложения.
- Исходные предпосылки построения регрессионных моделей.
- Теорема Гаусса-Маркова. Классическая линейная модель множественной регрессии.
- Метод наименьших квадратов для оценки параметров модели множественной регрессии.
- Оценка точности и адекватности регрессионной модели.
- Проверка значимости уравнения регрессии в целом и его коэффициентов?
- Понятие мультиколлинеарности. Основные признаки и последствия мультиколлинеарности.
- Понятие мультиколлинеарности. Основные признаки мультиколлинеарности и способы ее устранения.
- Стандартизованная и естественная формы уравнения множественной регрессии.
Интерпретация параметров. - Обобщенная линейная модель множественной регрессии в случае гетероскедастичности остатков. Взвешенный метод наименьших квадратов.
- Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Понятие автокорреляции. Тесты на наличие автокорреляции: их преимущества и недостатки.
- Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Теорема Айткена. Обобщенный метод наименьших квадратов.
- Докажите, что в случае обобщенной линейной модели множественной регрессии ОМНК-оценки вектора параметров более эффективны, чем МНК-оценки.
- Тесты на гетероскедастичность: их преимущества и недостатки.
- Тест Голдфельда-Квандта на гетероскедастичность.
- Тест Уайта на гетероскедастичность.
- Тест Глейзера на гетероскедастичность.
- Понятие автокорреляции. Тесты на наличие автокорреляции: их преимущества и недостатки.
- Тест Бреуша-Годфри на наличие автокорреляции.
- Тест Дарбина-Уотсона на наличие автокорреляции.
- Понятие гетероскедастичности остатков. Оценка параметров модели в случае гетероскедастичности.
- Неоднородность данных в регрессионном смысле. Использование фиктивных переменных в регрессионных моделях. Интерпретация коэффициентов при фиктивных переменных.
- Неоднородность данных в регрессионном смысле. Тест Чоу на неоднородность данных.
- Использование фиктивных переменных в регрессионных моделях. Интерпретация
коэффициентов при фиктивных переменных. - Использование фиктивных переменных для анализа сезонных колебаний. Интерпретация коэффициентов модели, построенной только на фиктивных переменных.
- Использование фиктивных переменных для измененяия угла наклона.
- Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Примеры нелинейных моделей регрессии.
- Оценка параметров нелинейных моделей регрессии. Примеры нелинейных моделей регрессии.
- Линейная и степенная модели множественной регрессии: интерпретация параметров.
- Производственная функция Кобба-Дугласа: оценка параметров модели.
- Производственная функция Кобба-Дугласа: эластичность объема производства.
- Производственная функция Кобба-Дугласа: эффект от масштаба производства.
- Идентификация временного ряда. Модели авторегрессии порядка р и модели скользящего среднего порядка q.
- Марковский процесс (АР(1)) и процесс Юла (АР(2)): необходимые и достаточные условия стационарности.
- Авторегрессионная модель первого порядка: оценивание параметров (значение ρ
известно). - Авторегрессионная модель первого порядка: оценивание параметров (значение ρ неизвестно).
- Авторегрессионная модель первого порядка: свойства автокорреляционной и частной автокорреляционной функций.
- Нестационарные временные ряды.
- Модель АРПСС(р, q, k).
- Модели с распределенным лагом. Интерпретация параметров. Средний лаг. Медианный лаг.
- Модели с распределенным лагом. Метод Алмон.
- Модели с распределенным лагом. Метод Койка.
- В чем заключается цель адаптивных методов прогнозирования? Изложите алгоритм адаптивных методов прогнозирования.
- В чем заключается цель адаптивных методов прогнозирования? Что характеризует параметр адаптации?
- Адаптивные методы прогнозирования. Метод экспоненциального сглаживания.
- Адаптивные модели прогнозирования. Модель Брауна.
- Покажите, что в модели Брауна экспоненциально-взвешенная скользящая средняя зависит от ошибки прогноза.
- Адаптивные модели прогнозирования. Модель Хольта.
- Покажите, что в модели Хольта коэффициенты модели зависит от ошибки прогноза.
- Адаптивные модели прогнозирования с учетом сезонности.
- Виды систем линейных уравнений. Структурная и приведенная формы модели.
- Проблема идентифицируемости модели.
- Необходимое условие идентифицируемости.
- Достаточное условие идентифицируемости
- Проблема идентифицируемости модели. Двухшаговый метод наименьших квадратов.
- Проблема идентифицируемости модели. Суть косвенного метода наименьших квадратов.
- Модель спроса-предложения и ее модификации.
- Модель спроса-предложения с учетом налога.
- Модель спроса-предложения с учетом тренда.