Контрольные по бухучету | Темы по эконометрике | Buhu5
ВУЗы по бухучету Готовые работы по бухучету Как писать работы по бухучету Примеры решения задач Решить задачу online

Темы по эконометрике


Темы, учебные вопросы

( * — для самостоятельного изучения

** — синтетический вопрос)

1.  Вводная тема.

1.1. Место курса в учебном плане. Структура курса. Требование к экзамену.

1.2. Основные понятия.

1.3. Порядок и результат исследования.

1.4. Понятие и виды моделей.

1.5. Методы моделирования. Сравнительные достоинства. **

1.6. Число. Шкала. Преобразование шкал.

2.  Корреляция.

2.1. Номинальных признаков.

2.2. Ранговых признаков.

2.2.1.  Коэффициент конкордации. *

2.2.2.  Коэффициент ранговой корреляции.

2.3. Количественных признаков (коэффициенты корреляции).

3.  Трендовая модель динамического ряда

3.1. Основные понятия трендовой модели.

3.2. Графическое представление временного ряда. **

3.3. Предварительная подготовка данных.

3.4. Виды трендов и их интерпретация.

3.5. Моделирование динамического ряда на основе сплайн-функций. *

3.6. Теория канала динамического ряда.

3.7. Понятие тренда биржевых котировок *

3.8. Агрегирование, как способ определения тренда.

3.9. Тестирование, как способ определения тренда.

4.  Сглаживание динамического ряда

4.1. Графическое(механическое) сглаживание.*

4.2. Скользящее среднее по нечетной базе.

4.3. Определение периода цикла.

4.4. Скользящее среднее по четной базе.

4.5. Взвешенное сглаживание. *

4.6. Экспоненциальное сглаживание.

4.7. Медианное и модальное сглаживания *

4.8. Сравнительные достоинства методов сглаживания **

5.  Расчётное моделирование динамического ряда

5.1. Критерии соответствия тренда динамическому ряду.

5.2. Метод наименьших квадратов.

5.2.1.  МНК для линейного тренда.

5.2.2.  МНК для прочих видов трендов. *

5.3. Расчет трендов в MS Excel.

5.4. Аддитивная сезонность.

5.5. Мультипликативная сезонность.

5.6. Прочие модели сезонности.

5.7. Интервальный прогноз. **

5.8. Задачи оценки точности модели.

5.9. Способы оценки точности трендовой модели.

5.9.1.  Коэффициент детерминации.

5.9.2.  Тестирование ряда ошибки. *

5.9.3.  Прочие подходы к оценке точности тренда.

6.  Прогнозирование на основе регрессионных моделей

6.1. Основные понятия регрессии.

6.2. Отбор факторов для регрессии.

6.3. Виды уравнений регрессии и их интерпретация.

6.4.  Расчет и оценка параметров регрессии.

6.5.  Обобщённый, косвенный, двух — и трёхшаговый МНК.*

6.6. Способы оценки точности регрессионной модели.

6.7. Средства регрессионных расчётов MS Excel.

6.8. Регрессия с гетеро — и гомоскедастичными остатками. *

6.9. Регрессия с автокоррелированными остатками. *

6.10.  Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). *

6.11.  Корреляционный анализ факторов.

6.12.  Факторный анализ. *

6.13.  Авторегрессия.

6.14.  Нелинейная регрессия и её линеаризация. **

6.15.  Производственная функция.

6.15.1.  Понятие производственной функции.

6.15.2.  Функция Кобба-Дугласа.

6.15.3.  Прочие виды производственных функций. *

7.  Математическое программирование.

7.1. Основные понятия задачи оптимизации.

7.2. Основные постановки задачи линейного программирования.

7.3. Графическая интерпретация и решение задачи. Устойчивость решения.

7.4. Решение задачи оптимизации в MS Excel.

7.5. Динамическое прогнозирование.

7.6. Адаптивное прогнозирование.

7.6.1.  На основе экспоненциального сглаживания.

7.6.2.  ARMA.

8.  Сетевое моделирование

8.1. Основные понятия теории графов.

8.2. Дерево целей. *

8.3. Принятие решений в различных условиях. *

8.3.1.  Принятие решений в условиях неопределённости. *

8.3.2.  Принятие решений в условиях риска. *

8.3.3.  Принятие решений в условиях определённости. *

8.3.4.  Принятие решений в условиях запроса. *

8.3.5.  Основные понятия теории игр. *

8.3.6.  Самореализующиеся прогнозы. *

8.4. Сценарное прогнозирование.

8.5. Сетевое планирование[П1] .

8.6. Динамическое нормирование.

8.7. Прочие сетевые модели. *

9.  Имитационное моделирование

9.1. Основные понятия имитационного моделирования.

9.2. Случайная величина, случайное число.

9.3. Возможности MS Excel для имитационного моделирования.

9.4. Модель системы массового обслуживания.[П2] 

10.  Экспертиза

10.1.  Одиночная и групповая экспертиза.

10.2.  Проблема совместимости мнений и методы совмещения.

10.3.  Метод Делфи.

10.4.  Задача о лидере и метод Бержа.

10.5.  Теорема Эрроу.

 [П1]Это у ЛЛН

 [П2]Иванов ЕЕ

Наташа

Автор

Наташа — контент-маркетолог и блогер, но все это не мешает ей оставаться адекватным человеком. Верит во все цвета радуги и не верит в теорию всемирного заговора. Увлекается «нефрохиромантией» и тайно мечтает воссоздать дома Александрийскую библиотеку.

Распродажа дипломных

 Скидка 30% по промокоду Diplom2020

А ты боишься COVID-19?

 Пройди опрос и получи промокод