2016-2017 учебный год
Направление «Экономика»
- Классификация переменных в эконометрических моделях.
- Этапы эконометрического исследования. Основные проблемы эконометрического моделирования.
- Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях.
- Парная линейная регрессия. Графическая и аналитическая интерпретации метода наименьших квадратов.
- Коэффициент детерминации. Определение значимости коэффициента детерминации R2 с использованием статистики Фишера.
- Точечный и интервальный прогноз.
- Критерий Фишера. Оценка значимости уравнения регрессии.
- Оценка значимости параметров уравнения регрессии. Связь с оценкой значимости уравнения регрессии.
- Общая линейная модель множественной регрессии. Выбор факторов множественной регрессии.
- Мультиколлинеарность. Признаки мультиколлинеарности.
- Устранение мультиколлинеарности. F- статистика. Проверка значимости исключенных переменных.
- Определение коэффициентов множественной регрессии.
- Уравнение регрессии в стандартизированном масштабе.
- Частная корреляция.
- Множественная корреляция.
- Линейные регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).
- Предпосылки метода наименьших квадратов.
- Теорема Гаусса-Маркова.
- Гетероскедастичность остатков. Тест на гетероскедастичность.
- Автокорреляция остатков. Статистика Дарбина-Уотсона.
- Обобщенный метод наименьших квадратов.
- Временные ряды. Определение. Этапы анализа временных рядов.
- Стационарные временные ряды. Автокорреляционная функция.
- Сглаживание временного ряда.
- Прогнозирование на основе модели временных рядов.
- Модели авторегрессии, скользящего среднего, смешанные модели. Идентификация модели авторегрессии первого порядка.
Если Вы обнаружили ошибку, пожалуйста, выделите ее и нажмите Shift + Enter или нажмите здесь для информирования меня.
