![]() КАТЕГОРИИ:
АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Окончание таблицы 4 ⇐ ПредыдущаяСтр 3 из 3
Задание 4. Мультиколлинеарность в эконометрических моделях Проверить наличие мультиколлинеарности для независимых переменных, отобранных в задании 3 в многофакторную эконометрическую модель. Если мультиколлинеарность имеется, то необходимо указать меры по её устранению. Принятый уровень значимости a = 0,05.
Задание 5. Гетероскедастичность в эконометрических моделях Проверить наличие гетероскедастичности для многофакторной эконометрической модели, построенной в задании 3. Для проверки использовать: а) критерий
Задание 6. Автокорреляция остатков в эконометрических моделях В качестве данных взять выборочные данные из задания 1. Считать, что
3. Вопросы к экзамену (зачёту)
1. Предмет, метод и структура эконометрических исследований. Историческая справка. 2. Математическая модель парной регрессии. 3. Вывод уравнения линейной регрессии. 4. Теснота связи факторов в уравнении линейной регрессии. 5. Проверка значимости уравнения линейной регрессии. Проверка значимости параметров уравнения линейной регрессии. 6. Построение прогнозов с помощью линейной модели парной регрессии. 7. Нелинейные уравнения регрессии с линейно входящими параметрами. 8. Уравнения регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам. 9. Построение нелинейной модели регрессии (на примере производственной функции Кобба-Дугласа). 10. Спецификация модели множественной регрессии. Многофакторная линейная эконометрическая модель в матричном виде. 11. Теорема Гаусса-Маркова. 12. Вывод оператора оценивания 1МНК для многофакторных линейных эконометрических моделей. 13. Ковариационная матрица оценок параметров эконометрической модели. Алгоритм пошагового регрессионного анализа. 14. Теснота связи факторов в уравнении множественной линейной регрессии. Проверка значимости. 15. Построение прогноза с помощью многофакторной эконометрической модели. 16. Мультиколлинеарность в эконометрических моделях. 17. Алгоритм Фаррара-Глобера исследования мультиколлинеарности. 18. Гетероскедастичность в эконометрических моделях. 19. Проверка гетероскедастичности параметрическим тестом Гольдфельда-Квандта. 20. Обобщённый МНК в условиях гетероскедастичности. 21. Матричная форма обобщённого МНК. 22. Автокорреляции остатков в эконометрических моделях. 23. Критерий Дарбина-Уотсона исследования автокорреляции остатков. 24. Метод Эйткена для модели с автокоррелированными остатками.
Указание. Ответы на все вопросы содержатся в «Курсе лекций по эконометрии» Полшкова Ю.Н.
Литература 1. Наконечний С.І., Терещенко Т.О., Романюк Т.П. Економетрія: Підручник. – К.: КНЕУ, 2000. 2. Доугерти К. Введение в эконометрику. – М.: ИНФРА-М, 1997. 3. Магнуc Я. Р., Катышев П.К., Переседский А.А. Эконометрика. – М.: «Дело», 1997. 4. Грубер Й. Економетрія, том 1. Вступ до множинної регресії та економетрії. – К.: Нічлава, 1998. 5. Грубер Й. Економетрія, том 2. Економічні прогнози та оптимізаційні моделі. – К.: Нічлава, 1999. 6. Лук’яненко І.Г., Краснікова Л.І. Економетрика: Підручник. – К.: Тов. «Знання» КОО, 1998. 7. Лук’яненко І.Г., Краснікова Л.І. Економетрика: Практикум з використанням комп’ютера. – К.: Тов. «Знання» КОО, 1998. 8. Джонстон Дж. Эконометрические методы. – М.: Статистика, 1980. 9. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. – М.: Мир, 1986. 10. Лизер С. Эконометрические метолы и задачи. – М.: Статистика, 1971. 11. Маленво Э. Статистические методы в эконометрии. – М.: Статистика, 1976. 12. Титнер Г. Введение в эконометрию. – М.: Статистика, 1965. 13. Іванов С.М., Кривенчук О.Г. Економетрія. Курс лекцій. – Донецьк: ДонНУ, 2004. – 64 с. 14. Экономико-математические методы и модели: практика применения в курсовых и дипломных работах: [учеб. пособ.] / В.В. Христиановский, Т.В. Нескородева, Ю.Н. Полшков; под ред. В.В. Христиановского. – Донецк: ДонНУ, 2012. – 324 с.
|