Экзаменационные вопросы к промежуточной аттестации по
реклама
Перечень вопросов для подготовки к промежуточной аттестации по дисциплине «Эконометрика» 1. Ковариация 2. Ковариация переменных в регрессионной модели 3. Описать основные этапы построения и анализа регрессионной модели 4. Роль теоретической (гипотетической) регрессии в прикладном эконометрическом анализе 5. Разница между случайном членом регрессии и остатками в регрессионном анализе? 6. Почему расчетная регрессия не совпадает с теоретической? 7. Метод наименьших квадратов 8. Основные достоинства и недостатки метода наименьших квадратов с точки зрения прикладной эконометрики? 9. Как коэффициенты регрессии выражаются через основные статистические характеристики выборки (среднее, дисперсия, ковариацию и др.). 10. Почему коэффициенты регрессии могут рассматриваться как случайные переменные? Каковы практические последствия этого факта? 11. Что означает, что оценка коэффициента регрессии является несмещенной? 12. Что означает, что оценка коэффициента регрессии является эффективной? 13. Что означает, что оценка коэффициента регрессии является состоятельной? 14.Каковы свойства есть у остатков в парной регрессии? Запишите эти свойства в строгой математической форме? 15. На какие компоненты раскладывается общая сумма квадратов остатков? В чем их смысл? 16. Что такое коэффициент детерминации R2 ? Каков его смысл? 17.Какова связь коэффициента детерминации и коэффициента корреляции в парной модели регрессии? 18.Каковыпределыизменения коэффициента детерминации R2 ? Почему они такие? 19.Какие практические выводы можно сделать из того факта, что коэффициент детерминации R2 оказался близок к единице? 20.Какие практические выводы можно сделать из того факта, что коэффициент детерминации R2 оказался близок к нулю? 21. Имеет ли смысл оценивать значимость уравнения регрессии с коэффициентом детерминации R2 близким к нулю? 22.В чем состоят ограничения и недостатки практического использования коэффициента детерминации в R2 с точки зрения современных представлений о регрессионном анализе? 24. Как интерпретируется коэффициент при независимой переменной в парной линейной регрессии? (короткая и развернутая форма интерпретации) 25. Как интерпретируется коэффициент при переменной времени в парной линейной регрессии? (короткая и развернутая форма интерпретации). 26. Как интерпретируется коэффициент при индексной переменной (например, при индексе цен) в парной линейной регрессии? (короткая и развернутая форма интерпретации) 27. Как интерпретируется коэффициент при относительной индексной переменной (например, при индексе относительных цен) в парной линейной регрессии? (короткая и развернутая форма интерпретации) 28. Описать смысл и способы расчета индекса относительных цен, используемого в эконометрических моделях 29. Интерпретация константы в уравнении линейной регрессии с факторной независимой переменной 30. Интерпретация константы в уравнении линейной регрессии с независимой переменной времени 31. Использование полученных значимых оценок коэффициентов регрессии в экономическом анализе 32.Использование модели регрессии по времени для предсказания значений зависимой переменной 34.Суть условий Гаусса-Маркова 35.Выводы относительно оцениваемого уравнения регрессии вытекаемые из выполнимости условий Гаусса-Маркова 36. Что произойдет, если по крайней мере одно из условий Гаусса-Маркова не выполняется? 37.Кчему приводит исключение константы из линейного уравнения регрессии? 38. На основании каких показателей можно судить о качестве коэффициентов регрессионной модели? 39. Какие из показателей качества регрессии обладают свойством сравнимости для различных моделей? При каких условиях можно сравнивать качество различных регрессионных моделей? 40. В чем состоит смысл понятия «стандартная ошибка коэффициента регрессии»? 41. Какова формула для расчета стандартной ошибки коэффициента регрессии? 42. Связь между оценкой дисперсии случайного члена и стандартной ошибкой коэффициента регрессии 43. Что подразумевается под утверждением, что оценка коэффициента регрессии является значимой? 44.Какие практические выводы можно сделать из значимости свободного члена уравнения регрессии? 45.Какие практические выводы можно сделать из незначимости свободного члена уравнения регрессии? 46.Гипотеза о нулевом значении теоретического коэффициента регрессии 47. Ошибки первого и второго рода в проверке гипотез о коэффициентах регрессии 48.Связь между ошибками первого и второго рода при проверке гипотез о коэффициентах регрессии 49. Мощность критерия? 50.Уровени доверительной вероятности при использовании метода доверительных интервалов при проверке значимости коэффициента регрессии 51. Сходства и различия методов проверки гипотез и доверительных интервалов 52.Вчем различие между двусторонним и односторонним критериями? 53.Для чего используется F-критерий при оценке качества уравнения регрессии? 54. Использование метода наименьших квадратов для оценивания нелинейных моделей 55. Методы оценивания нелинейных моделей 56. Типы нелинейных моделей пригодны для оценивания нелинейных моделей методом наименьших квадратов 57. В каких случаях при оценивании нелинейных моделей метод наименьших квадратов оказывается неприменимым? 58. Эконометрические модели 59.Формы зависимости для эконометрической модели 60. Коэффициент линейной формы регрессионной модели. Как можно обосновать справедливость предложенной интерпретации? 61. В каких случаях оправдано использование линейной регрессии? 62. Эластичность в случае использования линейной регрессии 63. Преобразование Зарембки 64. Тест Бокса-Кокса 65. Коэффициент регрессии в случае нескольких независимых переменных 66. Коэффициенты множественной логарифмической регрессии (логарифмы при всех переменных) 67. Можно ли сравнивать коэффициенты регрессии по их величине и использовать это сравнение для оценка значимости вклада каждой из переменной? 68. Какие факторы дополнительно учитывает формула для расчета стандартной ошибки в случае множественной регрессии, по сравнению с аналогичной формулой для парной регрессии? 69. Каковы показатели качества уравнения регрессии в целом? 70. Для чего используется показатель стандартной ошибки уравнения регрессии? 71. Как рассчитывается показатель стандартной ошибки уравнения регрессии? 72. Какова связь показателей качества коэффициентов регрессии и показателей качества уравнения в целом в случае множественной регрессии? 73. На основании каких показателей можно судить о качестве регрессионной модели в целом? 74. Для чего используется F-критерий при оценке качества уравнения множественной регрессии? 75. Могут ли существовать несколько «одинаково хороших» множественных регрессий с одной и той же зависимой переменной и разным составом объясняющих переменных? 76. Мультиколлинеарность в эконометрике? 78. Проблемы мультиколлинеарности 79. Каковы основные причины возникновения мультиколлинеарности? 80. Доминантная переменная 81. В чем состоит интерпретация метода наименьших квадратов как метода 82.«Спецификация уравнения регрессии» 83. «Существенная переменная» 84. «Правильно специфицированное уравнение регрессии» 85. Последствия невключения в уравнение регрессии существенной переменной 86. «Несущественная переменная» 87. Каковы основанные последствия включения в уравнение регрессии несущественной переменной? 88. Критерии для включения в модель регрессии новой переменной 89. Как влияет включение переменной из уравнения множественной регрессии на коэффициент детерминации R2 ? 90. Замещающая переменная 91. Для чего и в каких случаях следует использовать замещающие переменные 92. Правила для выбора замещающей переменной? 93. Что понимается в эконометрике под линейным ограничением? 94. Какие основные виды линейных ограничений вы знаете (можете ли вы привести несколько примеров)? 95. Как можно проверить значимость линейного ограничения на основе знания сумм квадратов остатков модели без ограничения и модели с ограничением? 96. Как формулируется нулевая гипотеза при проверке линейного ограничения? 97. Основные виды нелинейных зависимостей используемые в эконометрических моделях 98. В каких случаях используются полиномиальные формы регрессии? Какие экономические явления можно отобразить с помощью этих форм? 99. В чем состоят основные последствия неправильного выбора и использования функциональных форм? 100. Можно ли сравнивать статистическое качество различных функциональных форм уравнения регрессии? 101. Лаг и в чем он измеряется 102. Экономический смысл использования лаговых переменных в моделях регрессии 103. В каких случаях целесообразно использование лаговых переменных? 104. Как изменяется число степеней свободы уравнения регрессии при использовании лаговых переменных? 105. Как отражается на характеристиках модели включение дополнительных лаговых переменных? 106.Фиктивная переменная? 107. «Базовая категория» 108. Фиктивная переменная сдвига 109. Структурный сдвиг в регрессионном анализе 110. «Ловушка фиктивных переменных» 111. Что означает, что временной ряд является стационарным? 112. Какие основные виды нестационарности могут наблюдаться во временном ряде? 113. Почему ряд, обладающий трендом, не является стационарным? 114. Что делать, если временной ряд не обладает стационарностью? 115. Как временной ряд может быть «очищен» от временного тренда? 116. Какое из условий Гаусса-Маркова нарушает наличие автокорреляции? 117. Какова разница между истинной и ложной автокорреляцией? В чем их сходство? 118. «Аавтокорреляция первого порядка», «автокорреляция второго порядка» и т.д. 119. Коэффициент автокорреляции 120. Сезонная автокорреляция 121. Положительная автокорреляция 122. Отрицательная автокорреляция 123. Почему появление гетероскедастичности наиболее типично для пространственных выборок? 124. В каких случаях можно ожидать проявления гетероскедастичности во временных рядах? 125. Каков основной механизм возникновения истинной гетероскедастичности? Что такое фактор пропорциональности? 126. В чем состоит тест Уайта на гетероскедастичность? 127. Для чего используется взвешенный метод наименьших квадратов? 128. В чем заключается взвешенный метод наименьших квадратов?
