Российской федерации

ТЕМЫ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ

1. 
   Задачи эконометрики в области социально-экономических исследований.
   
2. 
   Виды эконометрических моделей. Примеры эконометрических моделей.
   
3. 
   Основные этапы эконометрического моделирования.
   
4. 
   Проблемы эконометрического моделирования.
   

1. 
   Предпосылки регрессионного анализа.
   
2. 
   Метод наименьших квадратов и свойства МНК-оценок.
   
3. 
   Критерии адекватности регрессионной модели. Их преимущества и недостатки.
   
4. 
   Интерпретация параметров линейной регрессионной модели.
   
5. 
   Сравнение факторных признаков по силе воздействия на результат: построение стандартизованного уравнения регрессии и расчет коэффициентов эластичности.
   
6. 
   Понятие мультиколлинеарности и основные признаки мультиколлинеарности.
   
7. 
   Методы устранения мультиколлинеарности.
   
8. 
   Обобщенная линейная модель множественной регрессии.
   
9. 
   Понятия гетероскедастичности и автокорреляции остатков модели?
   
10. 
    Проверка регрессионной модели на наличие гетероскедастичности и автокорреляции.
    

1. 
   Проблема неоднородности данных в регрессионном смысле.
   
2. 
   Использование фиктивных переменных в линейных моделях регрессии.
   
3. 
   Аддитивная и мультипликативная форма их использования.
   
4. 
   Интерпретация коэффициентов при фиктивных переменных. Примеры применения.
   
5. 
   Интерпретация коэффициентов модели, построенной только по фиктивным переменным.
   
6. 
   Проверка гипотезы об однородности исходных данных.
   

1. 
   Виды нелинейных регрессионных моделей.
   
2. 
   Основные способы преобразования нелинейных регрессионных уравнений к линейной форме.
   
3. 
   Интерпретация параметров степенных регрессионных моделей.
   
4. 
   Производственная функция Кобба–Дугласа как пример степенной регрессионной модели.
   

1. 
   Понятия стационарного и нестационарного временных рядов.
   
2. 
   Идентификация стационарных временных рядов: модели авторегрессии порядка p, скользящего среднего порядка q и авторегрессионные модели со скользящими средними в остатках (АРСС (р, q)- модель).
   
3. 
   Идентификация нестационарных временных рядов.
   
4. 
   Примеры использования моделей с распределенными лагами.
   
5. 
   Оценка параметров моделей с распределенными лагами: метод Алмон и метод Койка.
   

1. 
   Адаптивные методы прогнозирования: их цель и схема.
   
2. 
   Прогнозирование с использованием моделей Брауна и Хольта.
   
3. 
   Адаптивные модели с учетом сезонной компоненты временного ряда: модели Хольта-Уинтерса и Тейла-Вейджа.
   

1. 
   Способы построения систем уравнений.
   
2. 
   Структурная и приведенная формы модели, выраженной системой одновременных уравнений.
   
3. 
   Проблема идентифицируемости модели. Необходимое и достаточное условия идентифицируемости.
   
4. 
   Модель спроса-предложения как пример системы одновременных уравнений.
   

1. 
   Методы оценивания параметров системы одновременных уравнений.
   
2. 
   Косвенный и двухшаговый методы наименьших квадратов: схема оценки параметров.
   
3. 
   Модификации модели спроса-предложения.
   

1. 
   Двумерная регрессионная модель.
   
   1. 
      Линейная регрессионная модель с двумя переменными. Метод наименьших квадратов.
      
   2. 
      Корреляция.
      
   3. 
      Нелинейная регрессия.
      
2. 
   Многомерная регрессионная модель.
   
   1. 
      Основные гипотезы. Метод наименьших квадратов.
      
   2. 
      Проверка значимости уравнения регрессии. F-критерий. Коэффициент детерминации
      
   3. 
      Доверительные интервалы и проверка значимости коэффициентов регрессии.
      
   4. 
      Частная корреляция
      
   5. 
      Фиктивные переменные.
      
   6. 
      Мультиколлинеарность
      
   7. 
      Тест Чоу
      
   8. 
      Сравнение «длинной» и «короткой» регрессий
      
3. 
   Предпосылки МНК. Гетероскедастичность
   
   1. 
      Обобщенный метод наименьших квадратов
      
   2. 
      Тесты на гетероскедастичность.
      
4. 
   Система эконометрических уравнений.
   
   1. 
      Классификация переменных в эконометрических моделях. Формы записи эконометрических моделей: структурная форма, приведенная форма эконометрической модели. Преобразование структурной формы модели в приведенную.
      
   2. 
      Идентификация эконометрической модели. Критерий идентифицируемости. Правило порядка идентификации и сверхидентификации уравнения. Методы оценивания параметров. Методы оценивания эконометических уравнений.