Сурин С - Российский университет кооперации. Арзамасский

advertisement
АВТОНОМНАЯ НЕКОММЕРЧЕСКАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
ЦЕНТРОСОЮЗА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
«РОССИЙСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КООПЕРАЦИИ»
АРЗАМАССКИЙ ФИЛИАЛ
Кафедра инженерно-технологических дисциплин и сервиса
Дисциплина Эконометрика
ВОПРОСЫ К ЭКЗАМЕНУ
Направление 080100.62 – Экономика
Форма обучения заочная
Курс 2
2013-2014 учебный год
Теоретическая часть
1. Предмет эконометрики.
2. Методы эконометрики.
3. Статистические характеристики эконометрических величин.
4. Генеральная совокупность и частная выборка.
5. Несмещенная оценка математического ожидания выборки.
6. Несмещённая оценка дисперсии выборки.
7. Точечные и интервальные оценки статистических величин.
8. Виды зависимостей эконометрических величин
9. Принципы конфлюэнтного анализа.
10. Корреляция статистических величин.
11. Задачи парного регрессионного анализа.
12. Метод наименьших квадратов – парная регрессия.
13. Линейный парный регрессионный анализ.
14. Коэффициент корреляции.
15. Оценка значимости парного регрессионного анализа по статистике Фишера –
Снедекора.
16. Требование к стохастической составляющей линейного регрессионного
уравнения.
17. Понятие гомоскедастичности.
18. Ранговая корреляция Спирмена.
19. Нелинейная парная регрессия, выбор формы линии регрессии.
20. Задачи множественного регрессионного анализа.
21. Система нормальных уравнений для множественной линейной регрессии.
22. Ковариационная матрица в случае множественной регрессии.
23. Коэффициент детерминации в случае линейной регрессии, его смысл.
24. Метод наименьших квадратов в случае множественного регрессионного
анализа.
25. Нелинейный множественный регрессионный анализ.
26. Понятие мультиколлинеарности.
27. Отбор наиболее объясняющих переменных в множественной регрессионной
модели.
28. Фиктивные переменные в множественной регрессионной модели.
29. Выборки разных объёмов – критерий Чоу.
30. Выборочная частная корреляция.
31. Понятие временного ряда, экономические примеры.
32. Статистические временные ряды и их характеристики.
33. Автокорреляционная функция временного ряда.
34. Тренд временного ряда.
35. Выделение тренда временного ряда методом Доу – Джонса.
36. Качественные виды трендов для финансовых рынков.
37. Определение тренда методом скользящей средней линии.
38. Аналитическое выделение тренда, выбор функций.
39. Выделение линейного тренда МНК.
40. Проверка значимости выделенного тренда по статистике Фишера –
Снедекора.
41. Выделение квадратичного тренда, система нормальных уравнений.
42. Обобщенная модель (GLMR) множественной регрессии
43. Понятие гетероскедастичности.
44. Тест на гетероскедастичность Спирмена.
45. Тест на гетероскедастичность Голдфелда – Квандта.
46. Тест на гетероскедастичность Уайта.
47. Тест на гетероскедастичность Глейзера.
48. Устранение гетероскедастичности методом нормировки.
49. Автокорреляция остатков временного ряда.
50. Тест Дарбина – Уотсона на автокорреляцию.
51. Тест Бреуша – Годфри на автокорреляцию.
52. Устранение автокорреляции временного ряда.
Практическая часть
Из пособия В.Я. Гельмана «Решение математических задач средствами Excel» решить
следующие задачи:
Задача 6.15 стр. 209
- заменить 5 на свой номер фамилии в журнале;
Задача 6.16 стр. 211
- заменить 1160 на 1000 + номер фамилии в журнале;
Задача 6.13 стр. 202
- заменить 120 на 100 + номер фамилии в журнале;
Задача 6.14 стр. 204
- заменить 8 на номер фамилии в журнале;
Задача 6.12 стр. 199
- заменить 92 на 80 + номер фамилии в журнале;
Задача 3.5 стр. 88
- заменить 17.1 на номер фамилии в журнале;
Решение всех задач к экзамену предоставить на флеш-карте, на отдельном листе
выписать выводы к каждой задаче. Выводы сформировать на основе интерпретации
результатов.
Download