Тема: Економетрія питання до іспиту 

питання до іспиту

Дисципліна: Економетрія

Обсяг: 33 сторінки.

№ роботи: 4411

План

1. Виробнича функція Кобба-Дугласа. Визначення вектора , статистичний аналіз моделі. 4
2. Зважений метод найменших квадратів та його використання для визначення емпіричного вектора при умові . 4
3. Лінійні моделі із ознакою автокореляції в моделі. Суть цієї ознаки, причини її виникнення та наслідки які вона викликає. 5
4. Сутність понять ""модель"", ""математична модель"", їх відмінності. Означення економіко-математичної моделі. 6
5. Оцінка параметрів лінійної економетричної моделі методом найменших квадратів (1 МНК): їх властивості і характеристика. 6
6. Коваріаційна матриця оцінок параметрів моделі. 7
7. Мультиколінеарність, її виявлення в економетричних моделях та способи усунення. Сутність алгоритму Фаррара-Глобера. 8
8. Визначення та їх властивості; коефіцієнт детермінації та його властивості. Зв'язок між і . 9
9. 0цінка моделей із лаговими змінними. Метод перетворення Койка, коефіцієнт . 10
10. Тест Глейзера для виявлення ознаки гетероскедастичності в моделі. 10
11. Матриця парних коефіцієнтів кореляції, та часткові коефіцієнти кореляції і їх властивості. 10
12. 0со6ливості економетричних моделей. 11
13. Теорема Гаусса-Маркова для парної лінійної регресії. 12
14. Перевірка загальної якості моделі та рівності двох коефіцієнтів детермінації. 12
15. Аналіз моделі. Показникова модель. Визначення вектора , статистичний аналіз моделі. 13
16. Оцінювання прогнозних можливостей моделі. 13
17. Статистичний аналіз множинної лінійної моделі. Перевірка на статистичну значущість параметрів , . Статистичний критерій. 13
18. Моделі з порушенням умов Гаусса-Маркова. Суть ознаки гетероскедастичності в лінійних моделях. 14
19. Узагальнений метод найменших квадратів. 14
20. Поняття про інструментальні зміни. Методи Вальда, Дарбіна побудови матриці . 15
21. Метод Глейзера та його суть. 16
22. Передумови застосування методу найменших квадратів. 16
23. Використання критерію Дарбіна-Уотсона ( ) для виявлення ознаки автокореляції в моделі. 17
24. Коефіцієнт еластичності. Суть цього коефіцієнта. 17
25. Статистичний аналіз моделі. Перевірка на статистичну значущість параметрів теоретичної лінійної парної регресії і коефіцієнта кореляції . 18
26. Поліноміальна модель. Визначення вектора , статистичний аналіз моделі. 18
27. Виявлення ознаки мультиколінеарності в моделі, методи її послаблення. 18
28. Стохастичні лінійні моделі та їх класифікація. 19
29. Гетероскедастичність і методи її виявлення. 20
30. Лінійні моделі із лаговими змінними. Класифікація моделей. Причини, які спонукають появи лагових змінних. 20
31. Непрямий метод найменших квадратів для простої системи одночасних рівнянь. 21
32. Гіперболічна модель. Визначення вектора , статистичний аналіз моделі. 21
33. Лінійні множинні моделі із ознакою мультиколінеарності між регресорами. Суть ознаки мультиколінеарности та його наслідки. 21
34. Етапи створення економіко-математичної моделі: деталізація та взаємозв'язки. 22
35. Тест Гельфельда-Квандта для виявлення ознаки гетероскедастичності в моделі. 23
36. Аналіз моделі. Показникова модель. Визначення вектора , статистичний аналіз моделі. 23
37. Автокореляція: природа, наслідки та методи оцінки параметрів авторегресійних моделей. 23
38. Визначення емпіричного вектора для стохастичних лінійних моделей. 24
39. Метод покрокової регресії. 25
40. Оцінка моделей із лаговими змінними. Метод послідовного збільшення кількості. 25
41. Оцінка моделей із лаговими змінними. Метод послідовного збільшення кількості. 26
42. Поняття про однозначні рівняння. Структурна форма моделі в загальному вигляді. Визначення елементів матриці В*. 27
43. Оцінювання параметрів лінійної регресії з ознакою авторегресії. Процедура Дарбіна. 27
44. Авторегресійний процес першого порядку. 28
45. Умови Гаусса-Маркова для множинної регресії. 29
46. Типологія економіко-математичних моделей. 29
47. Статистичний аналіз множинної лінійної моделі. Побудова довірчих інтервалів для параметрів , і функції регресії . 29
48. Статистичний аналіз моделей з ознакою авторегресії. 30
49. Статистичний аналіз моделі. Побудова довірчих інтервалів із заданою надійністю. 31
50. Економетричне моделювання: його природа і роль. 31
51. Визначення емпіричних параметрів для парної лінійної регресії та їх властивості. 32
52. Статистичний аналіз моделі. Побудова довірчих інтервалів із заданою надійністю. 32
53. Графічний метод виявлення ознаки автокореляції в моделі. 33
Список використаної літератури 34