Расчетно-графическое задание
По дисциплине «Эконометрика»
Содержание расчетно-графическая работа:
Расчетно-графическая работа состоит теоретических вопросов и решения задачи.
Вариант задания соответствует номеру студента по списку (выдается преподавателем).
При сдаче работы необходимо предоставить электронную версию работы.
Содержание расчетно-графической работы:
Титульный лист.
Содержание.
Введение.
1 Теоретическое задание. Раскрыть содержание теоретического вопроса. (Объем работы – 2-5 стр. на каждый вопрос).
2 Практическое задание. Решение задачи.
Заключение.
Список литературы.
Вариант задания соответствует номеру студента по списку (выдается преподавателем).
При сдаче работы необходимо предоставить электронную версию работы в формате *.pdf. В названии файла указывается дисциплина и фамилия студента, например:
Планирование производства Иванова.pdf.
Требования по оформлению работы:
На титульном листе обязательно указывается наименование дисциплины, вид выполняемой работы, номер варианта, ФИО студента и группа (приложение 1).
Работа выполняется: машинописным текстом, шрифтом Times New Roman, кегль 14, одинарный межстрочный интервал или кегль 12, полуторный межстрочный интервал. Текст работы заключается в маленькие рамки (приложение 2), шифр в рамке:
наименование работы-дисциплина-учебное заведение-шифр специальности-(группа)-номер варианта-год.
Например: РГР-Э-АПИ-080100.62-(АЗЭ 2013-1)-01-16.
Расстояние от рамки формы до границы текста в начале и в конце строк – не менее 3 мм. Расстояние от верхней и нижней строки текста до верхней и нижней рамки должно быть не менее 10 мм.
Теоретическая часть
Номер теоретического вопроса
| Номера вопросов | Номер варианта | |||||||||||||||||||
| Вопрос 1 | ||||||||||||||||||||
| Вопрос 2 |
| Номера вопросов | Номер варианта | |||||||||||||||||||
| Вопрос 1 | ||||||||||||||||||||
| Вопрос 2 |
Вопросы
1. Понятие и основные задачи эконометрики.
2. Примеры экономических моделей.
3. История возникновения и области применения эконометрических моделей.
4. Основной метод эконометрики, его отличия и противоречия.
5. Принципы построения и свойства эконометрических моделей.
6. Основные типы эконометрических моделей.
7. Эконометрические компьютерные технологии.
8. Понятие множественного линейного регрессионного анализа.
9. Множественная линейная регрессия: задачи и основные предположения.
10. Основные критерии для выбора регрессионной модели.
11. Понятие и свойства оценок метода наименьших квадратов.
12. Свойства оценок уравнений, полученные с помощью метода наименьших квадратов.
13. Статистические гипотезы и построение доверительных интервалов для параметров регрессии.
14. Статистические свойства оценок параметров, теорема Гаусса-Маркова.
15. Использование t-статистики для проверки статистических гипотез о параметрах регрессии.
16. Стандартизованные коэффициенты регрессии, коэффициент детерминации.
17. Статистика Стьюдента и критерий Фишера.
18. Тестирование гипотез общего линейного вида о параметрах регрессии. Тест Вальда.
19. Понятие нелинейной регрессии.
20. Понятие мультиколлинеарности. Полная и частичная мультиколлинеарность.
21. Основные признаки мультиколлинеарности.
22. Методы устранения мультиколлинеарности.
23. Линеаризация нелинейной модели регрессии. Коэффициент эластичности.
24. Экономическая интерпретация коэффициентов при фиктивных переменных.
25. Понятие гетеро- и гомоскедастичности. Тест Уайда.
26. Оценивание в условиях гетероскедастичности. Поправки в форме Уайта и Навье-Веста.
27. Обобщенный метод наименьших квадратов. Теорема Айткена.
28. Основные определения в кластерном анализе.
29. Расстояние между объектами и мера близости. Обычное Евклидово расстояние.
30. Расстояние между объектами и мера близости. «Взвешенное» Евклидово расстояние.
31. Расстояние между объектами и мера близости. Хеммингово расстояние.
32. Иерархические кластер-процедуры.
33. Автокорреляция. Тест Чоу на структурную изменчивость.
34. Тесты на автокорреляцию остатков (критерий Дарбина-Уотсона, тест Бреуша-Годфри).
35. Оценивание при наличии автокорреляции остатков (процедуры Кохрейна-Орката и Хилдрета-Лу).
36. Модели с распределенным лагом.
37. Оценивание в моделях полиномиальных и геометрических лагов.
38. Прогнозирование в регрессионных моделях.
39. Построение точечных и интервальных прогнозов в линейных регрессионных моделях.
40. Прогнозирование в условиях автокорреляции остатков. Оценивание ошибки прогноза.
41. Система линейных одновременных уравнений и ее идентификация.
42. Примеры моделей спроса и предложения.
43. Разделение структурных моделей с позиции идентифицируемости.
44. Ранговое и порядковое условие идентифицируемости уравнений системы.
45. Инструментальные переменные.
46. Регрессионная модель со стохастическими регрессорами.
47. Косвенный метод наименьших квадратов.
48. Метод инструментальных переменных оценки параметров систем одновременных уравнений.
49. Двушаговый метод оценки параметров систем одновременных уравнений.
50. Трехшаговый метод оценки параметров систем одновременных уравнений.
Практическая часть
Задание по теме «Линейные и нелинейные эконометрические модели»
Используя исходные данные, построить линейную, степенную, показательную, экспоненциальную, полулогарифмическую, гиперболическую и обратную модели и с помощью коэффициента детерминации сравнить эти модели. Для каждой из моделей построить график (поле корреляции и теоретическую прямую или кривую). Сделать выводы.