Вопросы к экзаменам по "Эконометрике":
1. Анализ линейной стат-кой связи экономических данных, корреляция, вычисление коэф-в корреляции. Проверка значимости коэф-в парной корреляции.
2. Статистическая зависимость случайных переменных. Ковариация.
3. Типы экономических данных, используемые в эконометрических исследованиях.
4. Классификация эконометрических моделей.
5. Основные этапы построения эконометрических моделей.
6. Линейная модель парной регрессии. Оценка параметров с помощью МНК.
7. Оценка существенности параметров линейной регрессии.
8. Оценка параметров множественной регрессии МНК. Свойства оценок МНК.
9. Многомерный стат. анализ. Задачи классификации объектов: кластерный анализ, дискриминантный анализ.
10. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).
11. Измерение тесноты связи между показателями. Мультиколлинеарность и способы ее устранения.
12. Модель множественной регрессии. Технология разработки прогнозов на ПЭВМ с использованием спец. программ стат. обработки данных.
13. Многомерный стат. анализ. Задачи снижения размерности: факторный, компонентный анализ.
14. Измерение тесноты связи между показателями. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции.
16. Оценка влияния факторов на зависимую переменную (коэф-ты эластичности, бета коэф-ты).
17. Обобщенный МНК.
18. Анализ и прогнозирование экономических объектов с помощью модели множественной регрессии.
19. Системы линейных одновременных уравнений (СОУ). Взаимозависимые и рекурсивные системы.
20. Оценка качества модели парной регрессии. Коэф-т детерминации.
21. Предпосылки МНК.
22. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Мультиколлинеарность.
23. Модель множественной регрессии. Построение системы показателей-факторов.
24. Модель множественной регрессии. Выбор вида модели и оценка ее параметров.
25. Проверка качества многофакторных регрессионных моделей.
26. Множественная корреляция. Частная корреляция.
27. Нелинейная регрессия. Нелинейные модели и их линеаризация.
28. Интервалы прогноза по линейному уравнению парной регрессии.
29. Функциональные и корреляционные связи между признаками. Измерение тесноты связи.
30. Проверка значимости уравнения регрессии.
31. Проверка выполнения предпосылок МНК. Обнаружение гетероскедастичности.