Вопросы к экзаменам по "Эконометрике":
1.Основные понятия и особенности эконометрического метода
2.Типы экономических данных, используемых в эконометрических исследованиях: про-странственные данные и временные ряды.
3.Специфика экономических данных.
4.Классификация эконометрических моделей.
5.Основные этапы построения эконометрических моделей.
6.Функциональные и стохастические типы связей. Ковариация, корреляция.
7.Анализ линейной статистической связи экономических данных, корреляция; вычисление коэффициентов корреляции, проверка значимости.
8.Измерение тесноты связи между показателями. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции.
9.Понятия регрессионного анализа: зависимые и независимые переменные.
10.Предпосылки применения метода наименьших квадратов (МНК).
11.Свойства оценок метода наименьших квадратов (МНК).
12.Линейная модель парной регрессии. Оценка параметров модели с помощью метода наи-меньших квадратов (МНК).
13.Показатели качества регрессии модели парной регрессии.
14. Анализ статистической значимости параметров модели парной регрессии.
15.Интервальная оценка параметров модели парной регрессии.
16.Проверка выполнения предпосылок МНК.
17.Интервалы прогноза по линейному уравнению парной регрессии. (Прогнозирование с применением уравнения регрессии).
18.Понятие и причины гетероскедастичности. Последствия гетероскедастичности. Обнару-жение гетероскедастичности.
19.Нелинейная регрессия. Нелинейные модели и их линеаризация.
20.Модель множественной регрессии. Построение системы показателей (факторов).
21.Мультиколлинеарность. Последствия мультиколлинеарности. Способы обнаружения мультиколлинеарности. Способы избавления от мультиколлинеарности.
22.Отбор факторов при построении множественной регрессии. Процедура пошагового отбо-ра переменных.
23.Модель множественной регрессии. Выбор вида модели и оценка ее параметров.
24.Оценка параметров множественной регрессии методом наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК.
25.Понятие и причины автокорреляции остатков. Последствия автокорреляции остатков. Об-наружение автокорреляции остатков.
26.Проверка качества многофакторных регрессионных моделей. Оценка качества всего уравнения регрессии.
27.Проверка качества многофакторных регрессионных моделей. Коэффициент детермина-ции . Скорректированный . Проверка гипотез с помощью t-статистик и F-статистик.
28.Оценка существенности параметров линейной регрессии.
29.Оценка влияния факторов на зависимую переменную (коэффициенты эластичности, бета коэффициенты).
30.Анализ экономических объектов и прогнозирование с помощью модели множественной регрессии.
32.Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).
33.Многомерный статистический анализ. Задачи классификации объектов: кластерный ана-лиз. Дискриминантный анализ.
34.Многомерный статистический анализ. Задачи снижения размерности: факторный анализ, компонентный анализ.
35.Системы линейных одновременных уравнений. Взаимозависимые и рекурсивные систе-мы.
36.Косвенный метод наименьших квадратов.
37.Системы линейных одновременных уравнений. Условия идентификации.