- •1. Эконометрическое исследование: определение, задача, цель. Назначение эконометрических моделей.
- •2. Схема проведения эконометрических исследований (краткая характеристика каждого этапа).
- •3. Принципы спецификации эконометрических моделей.
- •4. Типы переменных в эконометрических моделях. Типы экономических моделей (примеры).
- •5. Структурная и приведённая формы спецификации эконометрических моделей (на примере макромодели).
- •6. Классическая парная регрессионная модель (определение и спецификация модели).
- •7. Оценка параметров парной регрессионной модели методом наименьших квадратов (суть метода, вывод формул для нахождения оценок коэффициентов через систему нормальных уравнений).
- •8. Матричная форма метода наименьших квадратов: спецификация парной регрессионной модели в матричной форме, необходимые условия экстремума в матричном виде, вывод оценки вектора параметров модели.
- •10. Линейная модель множественной регрессии. Порядок её оценивания методом наименьших квадратов в Excel. Смысл выходной статистической информации функции линейн.
- •9. Теорема Гаусса-Маркова (формулировка, смысл условий и вывода).
- •11. Алгоритм проверки значимости регрессоров во множественной регрессионной модели: выдвигаемая статистическая гипотеза, процедура ее проверки.
- •14. Алгоритм проверки адекватности множественной регрессионной модели.
- •15. Гетероскедастичность случайного возмущения: определение, причины, последствия, количественные характеристики вектора случайных возмущений в условиях гетероскедастичности.
- •16. Автокорреляция случайного возмущения: определение, причины, последствия, количественные характеристики вектора случайных возмущений в условиях автокорреляции.
- •18. Проблема мультиколлинеарности в моделях множественной регрессии. Виды мультиколлинеарности, признаки, последствия. Методы устранения мультиколлинеарности.
- •20. В чем состоит задача эконометрики?
- •21. Принципы спецификации модели.
- •22. Эндогенные переменные модели конкурентного равновесного рынка
- •23. Экзогенные переменные модели конкурентного равновесного рынка
- •24. Группа предопределённых переменных
- •25. Структурная и приведённая форма модели
- •26. Структурная форма спецификации модели конкурентного рынка
- •27. Оценка ковариации случайных переменных
- •28. Оценка дисперсии случайных переменных
- •29. В чем состоит мнк?
- •30. Эконометрика как наука, определение, основные цели и задачи.
- •31. Этапы построения моделей, их практическое содержание и особенности.
- •32. Базовые понятия эконометрики: экономический объект, переменные объекта, параметры и их взаимосвязи. Примеры экономических моделей.
- •33. Принципы спецификации эконометрических моделей и их содержание.
- •34. Классификация переменных эконометрических моделей.
- •35. Классификация моделей и их формы.
- •36. Формы эконометрических моделей. Переход от структурной к приведенной форме модели.
- •37. Учет случайности характера взаимодействия переменных в экономических объектах. Общий вид эконометрической модели.
- •38. Модели временных рядов, их спецификация.
- •39. Понятие оценки и требования, предъявляемые к оценкам параметров моделей.
- •40. Метод наименьших квадратов, основные понятия и определения.
- •41. Расчет оценок параметров уравнения парной регрессии методом наименьших квадратов.
- •42. Линейный множественный регрессионный анализ
- •43. Проверка значимости множественного уравнения регрессии
- •44. Множественный корреляционный анализ.
- •45. Парные коэффициенты корреляции
- •46. Значимость парных коэффициентов корреляции
- •47. Множественный нелинейный регрессионный анализ
- •48. Линеаризация внутреyнелинейных форм уравнений
- •49. Отличия между регрессионным и корреляционным анализом.
- •50. Задача множественного регрессионного анализа.
- •51. Интерполяция и экстраполяция
- •5 2. Проверка значимости множественного уравнения регрессии.
50. Задача множественного регрессионного анализа.
Множественный регрессионный анализ является развитием парного регрессионного анализа в случаях, когда зависимая переменная связана более чем с одной независимой переменной. Большая часть анализа является непосредственным расширением парной регрессионной модели, но здесь также появляются и некоторые новые проблемы, из которых следует выделить две. Первая проблема касается исследования влияния конкретной независимой переменной на зависимую переменную, а также разграничения её воздействия и воздействий других независимых переменных. Второй важной проблемой является спецификация модели, которая состоит в том, что необходимо ответить на вопрос, какие факторы следует включить в регрессию , а какие – исключить из неё.
Самой употребляемой и наиболее простой из моделей множественной регрессии является линейная модель множественной регрессии:
(2)
По
математическому смыслу коэффициенты
в уравнении (2) равны частным производным
результативного признака y
по соответствующим факторам:
,
,…,
51. Интерполяция и экстраполяция
Для решения неизвестных промежуточных значений динамического ряда применяется способ интерполяции.
Интерполяция– способ определения неизвестных промежуточных значений динамического ряда.
Интерполяция заключается по существу в приближенном отражении сложившейся закономерности внутри определенного отрезка времени – в отличие от экстраполяции, которая требует выхода за пределы этого отрезка времени.
Экстраполяция– метод определения количественных характеристик для совокупностей и явлений, не подвергшихся наблюдению, путем распространения на них результатов, полученных из наблюдения над аналогичными совокупностями за прошедшее время, на будущее и т. д.
Средний уровень ряда динамики характеризует типичную величину абсолютных уровней.
Средний уровень y в интервальных рядах динамики вычисляется с помощью деления суммы уровней y ; на их число n.
В моментном ряду динамики с равностоящими датами времени уровень будет определяться следующим образом:
В моментном ряду динамики с неравностоящими датами средний уровень определяется:
Характеристика обобщающих индивидуальных абсолютных приростов ряда динамики называется средним абсолютным приростом.
Средний абсолютный прирост у определяется так: сумма цепных абсолютных приростов (уn) делится на их число (n):
Средний абсолютный прирост также может определяться по абсолютным рядам динамики, для этого определяется разность между конечным уп и базисным у0 уровнями изучаемого периода, которая делится на m – 1 субпериодов.
Показатель среднего абсолютного прироста определяют по формуле:
Средний темп роста (Тр) – это индивидуальные темпы роста ряда динамики, которые имеют обобщающую характеристику, ее формула:
Средний темп роста, который определяется по абсолютным уровням динамики, выглядит следующим образом:
На основе взаимосвязи между базисными и цепными темпами роста средний темп роста определяем по формуле:
Средний темп прироста Тп находится на основании взаимосвязи между темпами роста и прироста. Если существуют сведения о средних темпах роста Т, то для получения средних темпов прироста Тп используется зависимость:
