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