Вопросы к зачету

ЭКОНОМЕТРИКА

 

Методические указания
и контрольные задания для студентов-заочников

экономических специальностей

 

Санкт-Петербург - 2002

 

 

Утверждено на заседании кафедры компьютерной математики и программирования в качестве методических указаний для студентов вечернего и заочного отделений факультета экономики и менеджмента.

 

Составители – доктор физико-математических наук,
профессор Нарбут М.А.,

Соколовская М.В.

 

ПРЕДИСЛОВИЕ

Курс эконометрики появился в учебных планах по экономическим специальностям совсем недавно. Как видно из названия курса ("эконо-" - экономика, "-метрика" - измерение), он посвящен проблемам измерения экономических величин и процессов. Впрочем, некоторые авторы предпочитают название курса "эконометрия". В системе западного экономического образования курс эконометрики рассматривается как важнейшая составляющая курса экономической теории - наряду с микроэкономикой и макроэкономикой. В России до недавнего времени вопросы, относящиеся к эконометрике, изучались в курсах статистики (экономической статистики), а также в курсе математической статистики. Владение методами математической статистики является совершенно необходимым при изучении эконометрики, и на установочных сессиях мы будем далее часто их напоминать. Для повторения основных понятий теории вероятностей и математической статистики можно обратиться к учебнику В.Е.Гмурмана[2]. Что же касается собственно курса эконометрики, то для более полного его изучения можно в первую очередь рекомендовать учебные пособия [3,4,7].

Вопросы к зачету

1.Дискретные случайные величины. Математическое ожидание и дисперсия дискретной случайной величины. Свойства математического ожидания и дисперсии.

2.Непрерывные случайные величины. Математическое ожидание и дисперсия непрерывной случайной величины. Свойства математического ожидания и дисперсии.

3.Гауссово (нормальное) распределение, его плотность и функция распределения. Правило «трех сигм».

4.Ковариация двух случайных величин и коэффициент корреляции, их свойства.

5.Выборочное среднее и выборочная дисперсия.

6.Свойства статистических оценок - несмещенность, эффективность, состоятельность.

7.Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения при известной дисперсии.

8.Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения при неизвестной дисперсии.

9.Метод наименьших квадратов в случае линейной зависимости двух величин (модель парной регрессии).

10.Метод наименьших квадратов в случае линейной функции многих переменных (модель множественной регрессии).

11.Ковариационная матрица оценок коэффициентов в случае парной регрессии.

12.Логарифмические преобразования переменных. Коэффициент эластичности.

13.Проверка статистических гипотез. Ошибки первого и второго рода. Уровень значимости и мощность критерия. t-тест.

14.Коэффициент детерминации. F-тест на качество регрессии.

15.Метод максимального правдоподобия. Построение регрессионных моделей при гетероскедастичности ошибок.

16.Временные ряды. Выявление тренда и сезонных составляющих.

17.Корреляционная функция стационарного временного ряда, ее свойства.

18.Линейные стационарные модели. Процессы авторегрессии – скользящего среднего.

19.Спектральный анализ временных рядов.

20.Статистическое моделирование в эконометрических исследованиях. Генераторы случайных чисел, равномерно распределенных в заданном интервале. Моделирование дискретных и непрерывных случайных величин.

 

Примечание 1. Вопросы 1-8 на установочной сессии не рассматриваются – их следует повторить по учебнику [2] или какому-либо другому пособию по теории вероятностей и математической статистике.

 

Примечание 2. На практических занятиях студенты должны овладеть навыками работы с электронными таблицами EXCEL и программой STATISTICA.

В EXCEL необходимо уметь находить значения функций распределения вероятностей – гауссового (НОРМРАСП) и Стьюдента (СТЬЮДРАСП), а также определять параметры линейной и экспоненциальной функции одной или многих переменных по методу наименьших квадратов (ЛИНЕЙН, ЛГРФПРИБЛ).

В программе STATISTICA осваиваются модули Basic Statistics & Tables, Multiple Regression, Time Series/Forecast. Если студент не имеет возможности работать на персональном компьютере дома или на работе, такая возможность ему будет предоставлена в Университете.