Главная | Обратная связь | Поможем написать вашу работу!
МегаЛекции

Примерный перечень вопросов к экзамену

 

1. Определение параметров уравнения множественной линейной регрессии.

2. Расчет коэффициентов множественной линейной регрессии.

3. Дисперсии и стандартные ошибки коэффициентов уравнения множественной линейной регрессии.

4. Интервальные оценки коэффициентов теоретического уравнения множественной линейной регрессии.

5. Анализ качества эмпирического уравнения множественной линейной регрессии.

6. Проверка статистической значимости коэффициентов уравнения множественной линейной регрессии.

7. Проверка общего качества уравнения множественной линейной регрессии.

8. Анализ статистической значимости коэффициента детерминации в уравнении множественной линейной регрессии.

9. Проверка равенства двух коэффициентов детерминации в уравнении множественной линейной регрессии.

10. Проверка гипотезы о совпадении уравнений регрессии для двух выборок. Тест Чоу.

11. Проверка выполнимости предпосылок метода наименьших квадратов. Статистика Дарбина-Уотсона.

12. Понятие о нелинейной регрессии. Логарифмические модели.

13. Понятие о нелинейной регрессии. Лог-линейные модели.

14. Понятие о нелинейной регрессии. Линейно-логарифмические модели.

15. Понятие о нелинейной регрессии. Обратные модели.

16. Понятие о нелинейной регрессии. Степенные модели.

17. Понятие о нелинейно регрессии. Показательные модели.

18. Преобразование случайного отклонения в модели нелинейной регрессии.

19. Выбор формы модели уравнения регрессии. Признаки «хорошей» модели.

20. Виды ошибок спецификации в уравнении регрессии. Отбрасывание значимой переменной.

21. Виды ошибок спецификации в уравнении регрессии. Добавление незначимой переменной.

22. Виды ошибок спецификации в уравнении регрессии. Выбор неправильной функциональной формы.

23. Обнаружение и корректировка ошибок спецификации в уравнении регрессии.

24. Исследование остаточного члена модели в уравнении регрессии.

25. Проблемы спецификации при построении уравнения регрессии.

26. Понятие о гетероскедастичности в уравнении регрессии.

27. Последствия гетероскедастичности при построении уравнения регрессии.

28. Обнаружение гетероскедастичности в уравнении регрессии. Графический анализ остатков.

29. Обнаружение гетероскедастичности в уравнении регрессии. Тест ранговой корреляции Спирмена.

30. Обнаружение гетероскедастичности в уравнении регрессии. Тест Парка.

31. Обнаружение гетероскедастичности в уравнении регрессии. Тест Глейзера.

32. Обнаружение гетероскедастичности в уравнении регрессии. Тест Голдфелда-Квандта.

33. Методы смягчения проблемы гетероскедастичности в уравнении регрессии. Метод взвешенных наименьших квадратов.

34. Методы смягчения проблемы гетероскедастичности в уравнении регрессии при отсутствии значений дисперсии отклонений.

35. Суть и причины автокорреляции в уравнении регрессии.

36. Последствия автокорреляции при построении уравнения регрессии.

37. Обнаружение автокорреляции в уравнении регрессии. Метод рядов.

38. Обнаружение автокорреляции в уравнении регрессии. Графический метод.

39. Обнаружение автокорреляции в уравнении регрессии. Критерий Дарбина-Уотсона.

40. Методы устранения автокорреляции в уравнении регрессии. Определение на основе статистики Дарбина-Уотсона.

41. Методы устранения автокорреляции в уравнении регрессии. Метод Кохрана-Орката.

42. Методы устранения автокорреляции в уравнении регрессии. Метод первых разностей.

43. Структурная форма модели.

44. Приведенная форма модели.

45. Проблема идентификации модели: необходимое и достаточное условия.

46. Оценивание параметров структурной модели: косвенный метод наименьших квадратов.

47. Оценивание параметров структурной модели: двухшаговый метод наименьших квадратов.

48. Оценивание параметров структурной модели: трехшаговый метод наименьших квадратов.

49. Применение систем эконометрических уравнений.

50. Путевой анализ.

51. Метод максимального правдоподобия и его применение для определения параметров закона распределения случайной величины.

52. Метод максимального правдоподобия и его применение для нахождения параметров уравнения регрессии.

53. Применение фиктивных переменных при моделировании сезонных колебаний.

54. Моделирование тенденции временного ряда при наличии структурных изменений. Тест Чоу.

55. Оценивание параметров уравнения регрессии при наличии автокорреляции в остатках.

56. Коинтеграция временных рядов. Критерий Энгеля-Грангера.

57. Общая характеристика моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии.

58. Интерпретация моделей с распределенным лагом.

59. Изучение структуры лага и выбор вида модели с распределенным лагом: лаги Алмон.

60. Изучение структуры лага и выбор вида модели с геометрической структурой лага: метод Койка.

61. Изучение структуры лага и выбор вида модели с распределенным лагом: метод главных компонент.

62. Модели адаптивных ожиданий.

63. Мультиколлинеарность и ее учет при построении регрессионной модели.

64. Модели неполной корректировки.

65. Оценка параметров моделей авторегрессии: метод инструментальных переменных.

66. Оценка параметров моделей авторегрессии: метод частичной (неполной) корректировки.

67. Понятие об эконометрических моделях.

68. Подбор линеаризующего преобразования.

69. Тобит-модели и их применение в эконометрике.

70. Модели панельных данных.

 

 

Поделиться:





Воспользуйтесь поиском по сайту:



©2015 - 2024 megalektsii.ru Все авторские права принадлежат авторам лекционных материалов. Обратная связь с нами...