4.Оценка тесноты связи изучаемых признаков.

5.Оценка качества уравнения регрессии.

Литература:

1.Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 34-89.

2.Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 32-58.

3.Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 5-22.

Занятие 1.2 Отбор факторов при построении множественной регрессии

План:

1.Рассчитать параметры линейной множественной регрессии для характеристики зависимости признаков.

2.Построить уравнение регрессии в стандартизованной форме.

3.Построить уравнение регрессии в естественной форме.

4.Оценить относительную силу влияния изучаемых признаков с помощью средних коэффициентов эластичности.

5.Оценить качество построенной модели.

6.Оценить целесообразность присутствия каждого фактора в уравнении множественной регрессии.

Контрольные вопросы:

1.Понятие линейной множественной регрессии.

2.Оценка параметров линейной множественной регрессии.

3.Интерпретация средних коэффициентов эластичности.

4.Гипотеза о статистической значимости уравнения регрессии и показателя тесноты связи.

5.Гипотезы о статистической значимости присутствия факторов в уравнении множественной регрессии.

Литература:

1.Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 90-129.

2.Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 67-88.

3.Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 49-66.

Занятие 1.3 Регрессионные модели с переменной структурой

План:

1.Оценить показатели вариации признаков и сделать вывод о возможностях применения метода наименьших квадратов для их изучения.

2.Проанализировать линейные коэффициенты парной и частной корреляции.

3.Написать уравнение множественной регрессии, оценить значимость его параметров, пояснить их экономический смысл.

4.Оценить статистическую надежность уравнения регрессии.

5.Оценить целесообразность включения факторов в уравнение регрессии.

Контрольные вопросы:

1.Показатель совместного влияния факторов на результат.

2.Индекс множественной корреляции.

3.Коэффициент множественной корреляции.

4.Частные коэффициенты (или индексы) множественной корреляции.

5.Мультиколлинеарность факторов.

6.Гомоскедастичность и гетероскедастичность дисперсии остатков.

7.Фиктивные переменные в уравнении множественной регрессии.

Литература:

1.Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 129-176.

2.Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 108-163.

3.Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 49-66.

Занятие 2.4 Нелинейная парная регрессия и корреляция

План:

1.Рассчитать параметры степенной и показательной функций для характеристики зависимости двух признаков, предварительно приведя их к линейному виду.

2.Построить уравнение регрессии степенной функции.

3.Оценить тесноту связи изучаемых признаков с помощью индекса корреляции.

4.Оценить качество построенной модели через индекс детерминации.

5.Оценить полученную модель с помощью средней ошибки аппроксимации.

6.Рассчитать средний коэффициент эластичности и интерпретировать результаты расчетов.

Контрольные вопросы:

1.Понятие нелинейной парной регрессии.

2.Оценка параметров нелинейной парной регрессии.

3.Линеаризация нелинейной функции и применение метода наименьших квадратов.

4.Оценка тесноты связи изучаемых признаков.

5.Оценка качества уравнения регрессии.

Литература:

1.Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 62-88.

2.Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 244-260.

3.Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 5-22.

Занятие 2.5 Нелинейная парная регрессия и корреляция

План:

1.Рассчитать параметры равносторонней гиперболы для характеристики зависимости двух признаков.

2.Построить уравнение регрессии равносторонней гиперболы.

3.Оценить тесноту связи изучаемых признаков с помощью индекса корреляции.

4.Оценить качество построенной модели через индекс детерминации.

5.Оценить полученные модели с помощью средней ошибки аппроксимации.

6.Рассчитать средний коэффициент эластичности и интерпретировать результаты расчетов.

7.Проанализировать построенные модели и выбрать модель, которая наилучшим образом описывает данную зависимость.

8.Оценить качество выбранной модели. Объяснить результаты.

Контрольные вопросы:

1.Понятие нелинейной парной регрессии.

2.Оценка параметров нелинейной парной регрессии.

3.Критерии, по которым анализируются построенные модели.

4.Оценка качества уравнения регрессии.

5.Гипотеза о статистически незначимых параметрах уравнения.

Литература:

1.Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 62-88.

2.Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 244-260.

3.Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 5-22.

Занятие 3.6 Характеристики временных рядов

План:

1.Рассчитать значение результативного признака по уравнению регрессии.

2.Рассчитать значение остатков и квадратов остатков.

3.Рассчитать критерий Дарбина-Уотсона и сравнить его с табличным значением.

4.Определить наличие в остатках автокорреляции.

5.Оценить полученный результат при 5%-ном уровне значимости.

6.Указать, пригодно ли уравнения для прогноза.

Контрольные вопросы:

1.Понятие моделей временных рядов.

2.Этапы построения моделей временных рядов.

3.Автокорреляция уровней ряда.

4.Автокорреляция в остатках.

5.Критерий Дарбина-Уотсона для определения автокорреляция в остатках.

Литература:

1.Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 225-262.

2.Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 264-315.

3.Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 137-163.

Занятие 3.7 Временные ряды в эконометрических исследованиях

План:

1.Определить ежегодные абсолютные приросты доходов и расходов по исходным данным

2.Сделать выводы о тенденции развития каждого ряда.

3.Построить линейную модель спроса на товар А в зависимости от дохода.

4.Пояснить экономический смысл коэффициента регрессии.

5.Построить линейную модель спроса на товар А, включив в нее фактор времени.

Контрольные вопросы:

1.Понятие пространственных моделей

2.Модели временных рядов.

3.Факторы, формирующие тенденцию ряда.

4.Факторы, формирующие циклические колебания ряда.

5.Случайные факторы в моделях временных рядов.

Литература:

1.Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 263-289.

2.Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 264-315.

3.Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 137-163.

Занятие 4.8 Системы линейных одновременных уравнений

План:

1.Оценить структурную модель на идентификацию.

2.Исходя из приведенной формы модели уравнений найти структурные коэффициенты модели.

Контрольные вопросы:

1.Необходимое условие идентификации уравнения системы.

2.Достаточное условие идентификации уравнения системы.

3.Метод вычисления структурных коэффициентов идентифицируемой системы.

4.Метод вычисления структурных коэффициентов сверхидентифицируемой системы.

Литература:

1.Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 177-225.

2.Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 220-241.

3.Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 106-121.

5. ВОПРОСЫ К ЗАЧЕТУ ПО КУРСУ «ЭКОНОМЕТРИКА»

1.Определение эконометрики. С какими науками связана эконометрика?

2.Цели и задачи эконометрики.

3.Каковы этапы эконометрического исследования?

4.Особенности эконометрического метода.

5.Измерения в эконометрике.

6.Выбор вида математической функции для эконометрической модели.

7.В чем состоит особая роль статистики в формировании эконометрического метода?

8.Какие типы данных используются в эконометрическом исследовании? Какие возникают проблемы данных?

9.В чем состоят ошибки спецификации модели?

10.Поясните смысл коэффициента регрессии, назовите способы его оценивания.

11.Понятие о парной линейной регрессии.

12.Метод наименьших квадратов.

13.Какова концепция F-критерия Фишера?

14.Как оценивается значимость параметров уравнения регрессии?

15.Назовите классы моделей нелинейных регрессий.

16.В чем отличие применения метода наименьших квадратов к моделям, нелинейным относительно включаемых переменных и оцениваемых параметров?

17.Как определяются коэффициенты эластичности по разным видам регрессионных моделей?

18.Экономический смысл коэффициента эластичности.

19.Назовите показатели корреляции, используемые при нелинейных соотношениях рассматриваемых признаков.

20.В чем смысл средней ошибки аппроксимации и как она определяется?

21.В чем состоит спецификация модели множественной регрессии?

22.Сформулируйте требования, предъявляемые к факторам для включения их в модель множественной регрессии.

23.Назовите методы устранения мультиколлинеарности факторов.

24.При каких условиях строится уравнение множественной регрессии с фиктивными переменными?

25.Сформулируйте предпосылки применения метода наименьших квадратов для построения регрессионной модели.

26.Как можно проверить наличие гомо - или гетероскедастичности остатков.

27.Как оценивается отсутствие автокорреляции при построении статистической регрессионной модели?

28.В чем смысл обобщенного метода наименьших квадратов?

29.В чем состоит специфика построения моделей регрессии по временным рядам данных?

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5