Вопросы к экзамену по эконометрике

Вопросы к экзамену по эконометрике

Модели парной регрессии

Теория

(10) Числовые характеристики случайной величины: название, обозначение, содержательная интерпретация.

(10) Числовые характеристики выборочной совокупности: название, формула для расчета, содержательная интерпретация.

(10) Дать определение понятий статистическая гипотеза, «нулевая гипотеза» и «альтернативная гипотеза». Привести пример.

(5) Дать определение понятия «статистический критерий».

(5) Дать определение понятия «наблюдаемое значение критерия». Каким образом оно рассчитывается?

(5) Дать определения понятий «критическая область» и «область принятия гипотезы».

(5) Дать определение понятия «критическая точка». Каким образом она рассчитывается?

(5) Выборочный коэффициент ковариации: обозначение, формула для расчета, содержательная интерпретация.

(10) Выборочный коэффициент корреляции: обозначение, формула для расчета, диапазон принимаемых значений, содержательная интерпретация.

(5) Общий вид модели парной регрессии. Пояснения обозначений.

(5) Общий вид модели парной линейной регрессии. Пояснения обозначений.

(10) Основные причины, влияющие на наличие случайной компоненты в модели регрессии.

(5) Типы зависимостей между переменными в регрессионной модели.

(5) Основные классы регрессионных моделей.

(5) Классификация моделей регрессии по числу включенных в модель факторов.

(5) Классификация моделей регрессии по виду аналитической формы модели.

(5) Остаток регрессии в отдельном наблюдении в модели парной линейной регрессии: формула для расчета, пояснение обозначений.

(5) Формулы для расчета коэффициентов линейной парной регрессии. Пояснение обозначений.

(10) Коэффициент детерминации: обозначение, формула для расчета, диапазон принимаемых значений, содержательная интерпретация.

(5) Коэффициент эластичности: обозначение, формула для расчета, содержательная интерпретация.

(5) Средняя ошибка аппроксимации: обозначение, формула для расчета, содержательная интерпретация.

(5) Перечислить основные классы нелинейных регрессий.

(5) Запись в общем виде моделей регрессии: степенная, показательная, экспоненциальная, равносторонняя гипербола, логарифмическая, полинома степени р. Пояснение обозначений.

(10) Индекс корреляции: обозначение, формула для расчета, диапазон принимаемых значений, содержательная интерпретация.

Практика

(5) По данным выборки найти значение выборочной средней.

(5) По данным выборки найти значение выборочной дисперсии.

(10) Построить модель парной линейной регрессии: линейную, степенную, показательную, экспоненциальную, гиперболическую, логарифмическую.

(5) Дать интерпретацию параметров уравнения парной линейной регрессии.

(10) Рассчитать коэффициент корреляции, дать его интерпретацию. Оценить значимость коэффициента корреляции, сделать вывод.

(10) Рассчитать коэффициент детерминации, дать его интерпретацию. Оценить значимость коэффициента детерминации, сделать вывод.

(5) Рассчитать коэффициент эластичности, дать его интерпретацию.

(5) Оценить значимость коэффициента парной линейной регрессии. Сделать вывод.

(5) Привести нелинейную модель парной регрессии к линейному виду.

(5) По трансформированному (линеаризованному) уравнению парной регрессии построить исходное нелинейное уравнение.

(10) Рассчитать индекс корреляции, дать его интерпретацию, оценить значимость.

Модель множественной линейной регрессии

Теория

(5) Общий вид модели множественной линейной регрессии, пояснение обозначений.

(10) Парные коэффициенты корреляции: обозначение, формула для расчета, диапазон принимаемых значений, содержательная интерпретация.

(10) Коэффициент множественной корреляции: обозначение, формула для расчета, диапазон принимаемых значений, содержательная интерпретация.

(10) Коэффициент детерминации: обозначение, формула для расчета, диапазон принимаемых значений, содержательная интерпретация.

(5) Коэффициент эластичности: обозначение, формула для расчета, содержательная интерпретация.

(5) Вектор коэффициентов корреляции: запись в общем виде, содержательная интерпретация.

(10) Матрица коэффициентов корреляции: запись в общем виде, содержательная интерпретация.

(5) Основной принцип отбора

(10) Этапы отбора потенциальных объясняющих переменных в модель методом анализа матрицы коэффициентов корреляции / показателей информационной емкости/ на основе коэффициента множественной корреляции. Ограничения применения методов.

(5) Основные методы выбора аналитической формы модели.

(10) Порядок построения модели с несколькими объясняющими переменными на основе графиков разброса эмпирических точек.

(5) Порядок отбора объясняющих переменных для нелинейных моделей.

Практика

(5) Дать интерпретацию параметров уравнения множественной линейной регрессии.

(10) Рассчитать коэффициент парной корреляции, дать его интерпретацию. Оценить значимость коэффициента парной корреляции, сделать вывод.

(5) Рассчитать коэффициент множественной корреляции, дать его интерпретацию.

(10) Рассчитать коэффициент детерминации, дать его интерпретацию. Оценить значимость коэффициента детерминации, сделать вывод.

(10) Рассчитать коэффициенты эластичности и дать их интерпретацию.

(10) Проверить гипотезу о дополнительном включении факторов в модель. Сделать вывод.

(10) Оценить значимость коэффициентов регрессии, сделать вывод.

(10) Проверить обладают ли потенциальные объясняющие переменные достаточно высокой вариабельностью.

(5) По заданным значениям составить вектор и матрицу корреляции.

(10) На основе априорной информации об исследуемых зависимостях между переменными построить уравнение регрессии. Дать обоснование выбора формы модели.

(5) По предложенным графикам разброса эмпирических точек записать уравнение модели регрессии.

(10) Выполнить отбор потенциальных объясняющих переменных методом анализа матрицы коэффициентов корреляции. Записать в общем виде уравнение регрессии.

(10) Выполнить отбор потенциальных объясняющих переменных методом показателей информационной емкости. Записать в общем виде уравнение регрессии.

(10) Выполнить отбор потенциальных объясняющих переменных на основе коэффициента множественной корреляции. Записать в общем виде уравнение регрессии.

Системы одновременных уравнений

Теория

(5) Понятия «эндогенные переменные» и «экзогенные переменные».

(5) Понятия «совместно взаимозависимые переменные» и «предопределенные переменные».

(5) Классификация многомерных моделей.

(5) Понятие «идентифицируемость уравнения».

(10) Этапы исследования уравнения на идентифицируемость.

(5) Методы оценки параметров систем уравнений с взаимозависимыми переменными.

(5) Этапы косвенного метода наименьших квадратов.

(10) Этапы двухшагового метода наименьших квадратов.

Практика

(5) Классифицировать переменные многомерной модели.

(5) Определить коэффициенты общей формы многомерной модели.

(10) Записать структурную форму модели в виде системы уравнений и в матричной форме.

(10) Записать приведенную форму модели в виде системы уравнений в матричной форме.

(10) Определить тип многомерной модели.

(10) Исследовать индентифицируемость многомерной модели.

(10) Записать в алгоритмической форме оценку параметров многомерной модели косвенным методом наименьших квадратов/ двухшаговым методом наименьших квадратов.

Моделирование временных рядов

Теория

(5) Понятие «временной ряд».

(5) Основные компоненты временного ряда.

(5) Понятие «автокорреляция уровней ряда».

(5) Общий вид аддитивной модели. Дать пояснения обозначений.

(5) Общий вид мультипликативной модели. Дать пояснения обозначений.

(10) Формула для расчета коэффициента корреляции порядка τ.

(5) Общая запись тренда в линейной/ степенной/ гиперболической, экспоненциальной/ логарифмической/ полинома порядка р.

(10) Порядок построения модели временного ряда с включением сезонной компоненты.

(5) Сущность методов устранения тенденции.

(5) Формула для расчета отклонения от тренда временного ряда. Дать пояснение обозначений.

(5) Формула для расчета первых/ вторых разностей временного ряда.

(10) Общий вид линейной модели по отклонениям от тренда. Дать пояснение обозначений.

(10) Общий вид линейной модели по первым разностям. Дать пояснение обозначений.

(5) Общий вид линейной модели с включением фактора времени. Дать пояснение обозначений.

Практика

(5) Интерпретация параметров уравнения линейного тренда.

(5) Привести уравнение тренда к линейному виду.

(10) Оценить параметры уравнения тренда методом наименьших квадратов.

(5) Охарактеризовать структуру временного ряда по заданным значениям коэффициентов автокорреляции.

(5) Определить значение сезонной компоненты за i-ый квартал, если известны значения сезонных компонент за другие кварталы.

(5) Рассчитать прогнозное значение переменной по заданному уравнению.

(10) Рассчитать коэффициент автокорреляции первого/второго порядка. Сделать вывод по полученному значению.

(5) Построить ряд, сдвинутый относительно исходного уровня ряда на n моментов времени.

(10) Оценить параметры линейного уравнения регрессии по отклонениям от тренда.

(10) Оценить параметры линейного уравнения регрессии по первым разностям.

(10) Проверить наличие тенденции во временном ряде.

Предыдущий:

Следующий: