Вопросы к экзамену (зачету) по эконометрике
2018-2019 учебный год
Направление «Экономика», «Прикладная информатика»
- (19) Классификация переменных в эконометрических моделях.
- (20) Этапы эконометрического исследования. Основные проблемы эконометрического моделирования.
- (1) Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях.
- (2) Парная линейная регрессия. Графическая и аналитическая интерпретации метода наименьших квадратов.
- (4) Коэффициент детерминации. Определение значимости коэффициента детерминации R2 с использованием статистики Фишера.
- (5) Точечный и интервальный прогноз.
- (3) Критерий Фишера. Оценка значимости уравнения регрессии.
- (6) Оценка значимости параметров уравнения регрессии. Связь с оценкой значимости уравнения регрессии.
- (7) Общая линейная модель множественной регрессии. Выбор факторов множественной регрессии.
- (8) Мультиколлинеарность. Признаки мультиколлинеарности.
- (9) Устранение мультиколлинеарности. F- статистика. Проверка значимости исключенных переменных.
- (10) Определение коэффициентов множественной регрессии.
- (21) Уравнение регрессии в стандартизированном масштабе.
- (22) Частная корреляция.
- (11) Множественная корреляция.
- (23) Линейные регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).
- (12) Предпосылки метода наименьших квадратов.
- (13) Теорема Гаусса-Маркова.
- (14) Гетероскедастичность остатков. Тест на гетероскедастичность.
- (15) Автокорреляция остатков. Статистика Дарбина-Уотсона.
- (16) Обобщенный метод наименьших квадратов.
- (17) Временные ряды. Определение. Этапы анализа временных рядов.
- (24) Стационарные временные ряды. Автокорреляционная функция.
- (18) Сглаживание временного ряда.
- (25) Прогнозирование на основе модели временных рядов.
- (26) Модели авторегрессии, скользящего среднего, смешанные модели. Идентификация модели авторегрессии первого порядка.
