Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов
|
|
6.1. Примерный перечень вопросов к экзамену
1.Предмет, цель и задачи эконометрики.
2.Эконометрическая модель, основные этапы построения эконометрической модели.
3. Классификация исходных данных и переменных в эконометрических моделях.
4.Основные задачи регрессионного анализа. Модель парной линейной регрессии.
5. Функция регрессии, линия регрессии. Поле корреляции.
6.Выборочная функция регрессии, ее параметры.
7.Метод наименьших квадратов (МНК), его графическая интерпретация.
8.МНК-оценки параметров парной линейной регрессии, их свойства.
9.Стандартизированное уравнение регрессии, МНК-оценки параметров.
10. Коэффициент корреляции. Свойства.
11. Предпосылки МНК. Теорема Гаусса-Маркова.
12. Оценка качества уравнения регрессии. Коэффициент детерминации.
13. Суммы квадратов отклонений, связь между ними. Дисперсионный анализ.
14. Проверка значимости уравнения (критерий Фишера). Прогнозирование по регрессионной модели.
15. Доверительные интервалы для функции и параметров регрессии.
16. Модель множественной линейной регрессии. МНК-оценки параметров множественной регрессии.
17. Матричная запись МНК-оценок. Предпосылки МНК.
18. Проблема интерпретации коэффициентов регрессии.
19. Оценка качества уравнения множественной линейной регрессии. Коэффициент детерминации.
20. Суммы квадратов отклонений, связь между ними. Дисперсионный анализ.
21. Проверка значимости уравнения множественной линейной регрессии (критерий Фишера). Прогнозирование по модели множественной линейной регрессии. Доверительные интервалы для функции и параметров регрессии. Проверка статистической значимости коэффициентов регрессии.
22. Мультиколлинеарность. Методы устранения (уменьшения) мультиколлинеарности.
23. Вычисление МНК-оценок параметров нелинейной функции как непосредственно, так и после линеаризации, интерпретация коэффициентов.
24. Оценка качества уравнения регрессии. Коэффициент эластичности. Вычисление МНК-оценок параметров нелинеаризуемой нелинейной функции.
25. Тесты на гетероскедастичность (ранговой корреляции Спирмена, Голдфелда-Квандта, Уайта, Глейзера).
26. Авторегрессия первого порядка. Тест Дарбина-Уотсона. Тест серий (Бреуша-Годфри). Тест Льюига-Бокса.
27. Понятие о временных рядах. Основные составляющие временного ряда.
28. Мультипликативная и аддитивная модели временных рядов, их связь.
29. Задачи анализа временных рядов. Графическое представление временного ряда.
30. Этапы выделения компонент мультипликативной и аддитивной модели временных рядов.
31. Методы сглаживания временных рядов (скользящего среднего, экспоненциального сглаживания, последовательных разностей).
32. Прогнозирование на основе моделей временных рядов. Точечный и интервальный прогноз.
6.6. Примерная тематика расчетно-графических (контрольных) работ
Date: 2015-11-13; view: 453; Нарушение авторских прав