Программа дисциплины " Эконометрика " для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат

Тест 1. Какие требования в модели регрессионного анализа предъявляются к распределению ошибок наблюдения i, а именно к их математическому ожиданию Mi и дисперсии Di? а) Mi=1; Di=2; б) Mi=0; Di=0; в) Mi=0; Di=2; г) Mi=1; Di=0. 2. Что минимизируется согласно методу наименьших квадратов? а) ; б) ; в) ; г) . 3. Дана ковариационная матрица вектора Чему равна оценка дисперсии элемента 2 вектора ? а) 5,52; б) 0,04; в) 0,01; г) 2,21. 4. При исследовании зависимости себестоимости продукции у от объема выпуска х1 и производительности труда х2 по данным n=20 предприятий получено уравнение регрессии: и среднеквадратические отклонения коэффициентов регрессии: и . Можно ли при уровне значимости =0,05 утверждать, что значимы коэффициенты регрессии? а) только 1; б) только 2; в) оба значимы; г) оба не значимы. 5. По данным теста 4 определите с доверительной вероятностью =0,99 на какую величину максимально может измениться себестоимость продукции у, если объем производства х1 увеличить на единицу: а) -0,6; б) 0,72; в) -1,5; г) -0,83. 6. По данным теста 4 определите на сколько процентов в среднем изменится себестоимость продукции у, если производительность труда х2 увеличить на 1%, учитывая при этом , и : а) 0,101%; б) -0,101%; в) -0,404%; г) 0,404%. 7. Уравнению регрессии соответствует множественный коэффициент корреляции . Какая доля вариации результативного показателя у (в %) объясняется входящими в уравнение регрессии переменными х1 и х2?: а) 70,6; б) 16,0; в) 84,0; г) 29,4. 8. По данным n=15 фирм исследована зависимость прибыли у от числа работающих х вида . Была получена оценка остаточной дисперсии и обратная матрица: Определите, чему равна дисперсия оценки коэффициента регрессии : а) 1,500; б) 0,110; в) 0,682; г) 0,242. 9. По данным n=25 регионов получена регрессионная модель объема реализации медикаментов на одного жителя у в зависимости от доли городского населения х1 и числа фармацевтов х2 на 10 тыс. жителей: и среднеквадратические отклонения коэффициентов регрессии и . Начиная с какого уровня значимости  можно утверждать, что у зависит от доли городского населения х1: а) 0,3; б) 0,2; в) 0,1; г) 0,05. 10. По данным теста №9 определите, чему равна при доверительной вероятности =0,95 верхняя граница интервальной оценки коэффициента регрессии при х2: а) 0,13; б) 0,2; в) 0,65; г) 0,71. Домашние задания Выбор исходных данных для проведения домашних заданий. Выбрать объект исследования. Сформировать матрицу исходных данных (данные должны быть выбраны по 5-7 показателям не менее, чем для 30-50 объектов). Рекомендуемые сайты: http://stat.hse.ru, http://cbr.ru; http://gks.ru; http://cbr.ru; http://fira.ru и другие Постановка задачи - обосновать актуальность темы исследования; - описать выбранные объекты и характеризующие их показатели (почему Вы их выбрали, их экономическое содержание и измерение); Домашнее задание №1. Классическая линейная модель множественной регрессии Провести предварительный анализ данных (выбросы, вариабельность, корреляционный анализ), использовать графическую иллюстрацию. Построить классическую линейную модель множественной регрессии (КЛММР), оценить ее адекватность. Исследовать проблему мультиколлинеарности факторов и выбрать наиболее адекватную спецификацию модели. При отборе факторов использовать проверку гипотезы о линейном ограничении на параметры модели. Привести интерпретацию полученной модели. Определить прогнозные оценки объясняемой переменной. Домашнее задание №2. Обобщенная линейная модель множественной регрессии Провести анализ выполнения предпосылок МНК для КЛММР (нормальность остатков, отсутствие гетероскедастичности и автокорреляции). Использовать графическую иллюстрацию. Сравнить результаты тестирования гипотез с использованием различных статистик. Применить процедуру взвешенного МНК и сравнить оценки параметров с МНК-оценками. Применить процедуру Кохрейна-Оркатта и сравнить оценки параметров с МНК-оценками. Привести интерпретацию полученной модели. Вопросы для оценки качества освоения дисциплины Назовите задачи эконометрики в области социально-экономических исследований. Приведите примеры эконометрических моделей Типы переменных, используемых в эконометрических моделях. В чем состоит назначение эконометрики и особенности эконометрического подхода к исследованию? Какие этапы включает в себя вероятностно-статистическое моделирование? Сформулируйте основные конечные цели статистического исследования зависимостей. Место и задачи корреляционного анализа в эконометрическом исследовании. Правила оценивания и проверки значимости парных, частных множественных коэффициентов корреляции. Основные задачи регрессионного анализа. Понятие уравнения регрессии. Основные методы оценки параметров регрессионной модели. Основные виды уравнений регрессий, используемые в регрессионном анализе. Что такое гетероскедастичность случайных остатков, когда она возникает? В каких случаях используется критерий Бреуша-Пагана для выявления гетероскедастичности? Какие критерии могут быть использованы для проверки гипотезы о гомоскедастичности регрессионных остатков? В каких случаях используется критерий Барлетта? В каких случаях применяется тест Голдфелда-Квандта Что характеризуют автокорреляционная функция и частная автокорреляционная функция? Как можно найти оценки регрессионных коэффициентов в случае линейной модели с коррелированными остатками? Какой критерий используется для проверки гипотезы об автокоррелированности соседних регрессионных остатков? В чем отличие положительной и отрицательной автокорреляции? Для чего используется процедура Кохрейна-Оркатта? Может ли фиктивная переменная принимать значения не 0 и 1, а –1 и 1? В чем Вы видите достоинства и недостатки этих способов? Сколько фиктивных переменных Вы введете в модель для учета региональных различий, если данные собраны по 9 регионам? Могут ли фиктивные переменные использоваться для моделирования сезонного фактора? В каких случаях используют в модели перекрестные фиктивные переменные? Какие классы нелинейных моделей Вы знаете? Приведите примеры регрессионных моделей, нелинейных по оцениваемым параметрам. Приведите примеры регрессионных моделей, нелинейных относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейных по оцениваемым параметрам. Какой нелинейной функцией может быть заменена парабола второй степени, если не наблюдается смена направленности связи признаков? Чем отличается применение МНК к моделям, нелинейным относительно включаемых переменных от применения к моделям, нелинейным по оцениваемым параметрам? Как определяются коэффициенты эластичности для степенных моделей? Назовите основные виды ошибок спецификации. Назовите методы линеаризации нелинейных моделей. В каких случаях используется гармонический анализ? Приведите примеры. В каких случаях следует прибегать к итерационным вычислительным процедурам? Приведите примеры. Дайте определение стационарного временного ряда в узком и в широком смысле. Можно ли утверждать, что временной ряд стационарный в узком смысле является одновременно и стационарным в широком смысле? будет ли справедливым обратное утверждение? Как на стадии графического анализа динамики временного ряда можно определить характер сезонности (аддитивный или мультипликативный)? Объясните, почему при реализации взвешенных скользящих средних весовые коэффициенты будут неизменными при сглаживании как по полиному второго порядка, так и третьего. Поясните, когда целесообразно использовать простые скользящие средние, а для каких временных рядов предпочтительнее применение взвешенных. Запишите систему нормальных уравнений для определения параметров полиномиальной модели третьего порядка. Объясните суть метода последовательных разностей. Чему равна сумма оценок коэффициентов сезонности для полного сезонного цикла? (характер сезонности – мультипликативный). Чему равна сумма оценок значений сезонной составляющей для полного сезонного цикла? (характер сезонности – аддитивный). Для каких ситуаций используется термин dummy trap или «ловушка»? Какую роль играет параметр адаптации в процедуре экспоненциального сглаживания? как влияет значение параметра адаптации на характер ряда, полученного после экспоненциального сглаживания? Для прогнозирования каких временных рядов используется модель Хольта-Уинтерса? Назовите виды моделей стационарных временных рядов. Перечислите основные свойства марковского процесса -AR(1). Что такое процесс «случайного блуждания»? Как выглядит модель, описывающая процесс Юла? Каковы условия стационарности процесса AR(2)? Авторы программы: __________________________/ В.С.Мхитарян/ ____________________________/ В.П.Сиротин/ _____________________________/Е.Д. Копнова/

Похожие:

	Программа дисциплины " Многомерные статистические методы" для направления... Экстернат – самостоятельное изучение обучающимся дисциплин согласно основной образовательной программе высшего профессионального...		Программа дисциплины " Эконометрика-2" для направления 080100. 68... Гэ по русскому языку и литературе. Данная программа позволяет подготовиться к сдаче егэ. Особенностью данного курса является то,...
	Отделение статистики, анализа данных и демографии статистические... Методические рекомендации в помощь преподавателю: издание гаоу спо «Уфимский топливно – энергетический колледж». – Уфа, 2012г		Аннотация рабочей программы учебной дисциплины «Эконометрика» для...
	Пояснительная записка Цели и задачи дисциплины (модуля) Цель дисциплин ы «Эконометрика» Бардасов С. А. Эконометрика. Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов очной формы обучения (бакалавр по направлению...		Рабочая программа учебной дисциплины «Эконометрика» Дисциплина «Эконометрика» является вариативной дисциплиной в математическом и естественнонаучном цикле дисциплин Федерального государственного...
	Программа дисциплины «Российская экономика» для направления 080100. 62 «Экономика» ...		Программа дисциплины «Экономика окружающей среды» для направления 080100. 68 «Экономика» Программа предназначена для преподавателей, проводящих занятия, учебных ассистентов и магистрантов направления подготовки 080100....
	Программа дисциплины Английский язык, 4 курс, экономика, 080100,... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности...		Программа дисциплины Финансовая эконометрика для направления 080100.... Учебно-методический комплекс по «Рынку ценных бумаг» составлен в соответствии с требованиями Государственного образовательного стандарта...
	Программа дисциплины иностранный язык (английский) для направления 080100. 62 «Экономика» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности...		Программа дисциплины иностранный язык (английский) для направления 080100. 62 «Экономика» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности...
	Программа дисциплины «Иностранный язык (английский)» для направления 080100. 62 «Экономика» ...		Программа дисциплины «Территориальное стратегическое планирование»... ...
	Программа дисциплины «Менеджмент» для направления 080100. 62 «Экономика» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100. 62 «Экономика»...		Программа дисциплины «Инвестиционные фонды» для направления 080100. 68 «Экономика» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080100....