Вопросы по эконометрике

Вопросы по эконометрике

1. Определение эконометрики

2. Цели и задачи эконометриста

3. Типы эконометрических моделей

4. Типы данных

5. Меры отклонения случайных точек от аппроксимирующей прямой

6. Достоинства и недостатки мер отклонения. Функция Хуберта.

7. Метод наименьших квадратов (МНК)

8. Уравнения в отклонениях

9. Геометрическая интерпретация МНК

10.Матричная форма записи МНК

11.Линейная регрессионная модель с двумя переменными (ЛРМ2). Природа ошибок Е t

12.Основные гипотезы ЛРМ2 и их смысл 13. Теория Гаусса-Маркова

14.Доказательство несмещенности оценок параметров регрессии по МНК 15.Доказательство эффективности оценок параметров регрессии по МНК

16.Оценка ошибок дисперсии σ2

17.Гипотеза нормальной линейной регрессионной модели с двумя переменными (НЛРМ2)

18.Распределение оценки дисперсии ошибок S2 в случае НЛРМ2

19.Независимость S2 и МНК — оценок параметров регрессии

20.Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии

21.Анализ вариации зависимой переменной в регрессии

22.Коэффициент детерминации R2

23.Геометрическая интерпретация R2

24.F-статистика

25.Оценка максимального правдоподобия коэффициентов регрессии

1.  Измерительные шкалы. Особенности их использования в эконометрике.

2.  Коэффициент корреляции и особенности его использования для разных шкал.

3.  Частный коэффициент корреляции и его применение.

4.  Мультиколлинеарность. Причины, последствия, способы устранения.

5.  Статистические гипотезы и их проверка. Границы применимости различных критериев.

6.  Критерий Манна-Уитни. Область применения.

7.  Критерий Краскела-Уоллеса. Область применения.

8.  Анализ таблиц сопряженности. Область применения.

9.  Дисперсионный анализ: одно — и многофакторный. Связь с регрессионным анализом.

10.  Репрезентативность выборки и методы проверки репрезентативности.

11.  Logit и Probit модели.

12.  Критерий Дики-Фуллера. Область применения. Другие методы диагностики временного ряда.

13.  Условие Гаусса-Маркова о нулевом математическом ожидании. Методы проверки. Последствия нарушения этого условия. Необходимая строгость.

14.  Короткий временной ряд. Отличие от длинного.

15.  Моделирование с помощью ARMA. Причины несовершенства этих моделей.

16.  Доверительные интервалы в регрессиях. Что влияет на точность оценивания?

17.  Доверительные интервалы в ARIMA моделях. Что влияет на точность оценивания?

18.  Автокорреляция. Диагностика и методы устранения в регрессионных моделях.

19.  Автокорреляция. Диагностика и методы устранения в моделях временных рядов.

20.  Гетероскедастичность. Диагностика и методы устранения в регрессионных моделях.

21.  Гетероскедастичность. Диагностика и методы устранения в моделях временных рядов.

22.  Метод Салкевера для построения доверительных интервалов. Eviews и его использование для построения доверительных интервалов.

23.  Ложная (мнимая) регрессия: причины возникновения, последствия. Эксперименты

Гранжера-Ньюболда.