Требования к оформлению контрольной работы. При оформлении контрольной работы необходимо руководствоваться следующими требованиями.

При оформлении контрольной работы необходимо руководствоваться следующими требованиями.

1. Объем контрольной работы – 15–20 страниц машинописного текста (исключая приложения) на стандартных листах формата А4, набранных на компьютере с использованием текстового редактора, табличного процессора или других программных средств.

2. Страницы должны быть пронумерованы и оформлены с учетом установленных требований: гарнитура шрифта – Times New Roman, размер шрифта – 14, межстрочный интервал – полуторный, абзацный отступ – 1,25 см; размеры полей: верхнее и нижнее – 2 см, левое – 3, правое – 1,5 см.

3. Каждую структурную часть работы следует начинать с новой страницы. В конце заголовка раздела точки не ставятся.

4. Сокращения слов и использование аббревиатур, за исключением общепринятых, в работе не допускаются.

5. Приводимые в работе статистические данные, цифры и факты должны сопровождаться ссылками на соответствующие источники информации из списка использованной литературы.

6. Каждая таблица должна иметь тематический заголовок. Все таблицы должны иметь сквозную нумерацию (отдельную для теоретической и практической частей). Например,

Таблица 1.1

Матрица коэффициентов парных корреляций

 

7. Приведенные в работе схемы и графики также должны быть пронумерованы и иметь подрисуночные подписи (нумерация сквозная в пределах раздела). Например,

 

Рис.2.1 График динамики объема реализации продукции

 

8. Описание литературных источников выполняется в соответствии со стандартными требованиями, приведенными в предыдущем разделе.

9. Для иллюстрации технологии компьютерных расчетов практической части контрольной работы необходимо представить распечатки экранных форм таблиц и диалоговых окон в соответствии с указаниями п. 2 «Структура контрольной работы».

10. При оформлении приложений каждое приложение должно начинаться с нового листа с указанием в правом верхнем углу слова «Приложение» и иметь тематический заголовок, который располагается по центру. Приложения нумеруются арабскими цифрами.

Связь приложений с основным текстом осуществляется через ссылки в тексте на соответствующие приложения.

11. На последней странице контрольной работы студент должен поставить подпись и дату ее выполнения.

Тематика теоретической части контрольной работы

в соответствии с вариантами заданий

Контрольная работа № 1

1. Эконометрика, её задача и метод. Два принципа спецификации. Типы уравнений: поведенческие уравнения и тождества (на примере макромодели).

2. Типы переменных в экономических моделях. Структурная и приведённая форма модели (на примере макромодели).

3. Схема построения эконометрических моделей (на примере эконометрической модели Оукена экономики России).

4. Ковариация, Cov(x,y), и коэффициент корреляции, Cor(x,y), пары случайных переменных (x, y). Выборочные значения (оценки) ковариации и коэффициента корреляции и их вычисление в Excel. Частная ковариация и коэффициент корреляции.

5. Линейная модель парной регрессии. Порядок её оценивания методом наименьших квадратов. Спецификация модели парной регрессии.

6. Проблема мультиколлинеарности: симптомы, последствия и методика устранения.

7. Нелинейная парная регрессия и способы линеаризации. Оценка параметров нелинейной регрессии.

8. Линейная модель множественной регрессии. Порядок её оценивания методом наименьших квадратов в Excel. Смысл выходной статистической информации функции ЛИНЕЙН.

9. Понятие статистической процедуры оценивания параметров эконометрической модели. Линейные статистические процедуры. Требования к наилучшей статистической процедуре: несмещённость и минимальные дисперсии оценок параметров.

10. Понятие статистической гипотезы. Процедура проверки статистической гипотезы.

11. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК (формулировка теоремы Гаусса-Маркова).

12. Тест Голдфелда-Квандта гомоскедастичности случайного возмущения в линейной модели множественной регрессии.

13. Тест Дарбина-Уотсона отсутствия автокорреляции случайного остатка в линейной модели множественной регрессии.

14. Показатели качества регрессии: коэффициент детерминации как мерило качества спецификации эконометрической модели (на примере модели Оукена). Связь коэффициента детерминации с коэффициентом корреляции экзогенной и эндогенной переменных модели (на примере модели Оукена). Показатели качества регрессии: F-тест.

15. Процедура точечного прогнозирования по оценённой линейной эконометрической модели значений эндогенной переменной.

16. Процедура интервального прогнозирования по оценённой линейной эконометрической модели значений эндогенной переменной и проверка адекватности оценённой модели.

17. Точность прогноза функции регрессии. Точность оптимального прогноза для нормально распределённого случайного вектора.

18. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).

19. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичным остатком. Оценивание параметров модели взвешенным методом наименьших квадратов. Ковариационная матрица оценок коэффициентов линейной модели.

20. Линейные регрессионные модели с автокоррелированным остатком. Оценивание модели обобщённым методом наименьших квадратов.

 

Контрольная работа № 2

 

1. Случайная переменная (дискретная и непрерывная) и закон её распределения. Ожидаемое значение случайной переменной, её дисперсия и среднее квадратичное отклонение.

2. Нормальный закон распределения случайной переменной. Выборочные значения основных количественных характеристик случайной переменной и их вычисление в Excel.

3. Случайный вектор и его основные количественные характеристики.

4. Условный закон распределения случайной переменной. Условное математическое ожидание (функция регрессии). Свойства операции условного ожидаемого значения случайной переменной. Функция регрессии нормально распределённого случайного вектора.

5. Характеристики временных рядов. Модели стационарных временных рядов и их идентификация.

6. Модели нестационарных временных рядов с трендом и сезонной составляющей и их идентификация. Модели нестационарных временных рядов: броуновское движение и экономическое броуновское движение.

7. Последствия, симптомы и методика устранения ошибки спецификации эконометрической модели, состоящей в неверном выборе типа функции, играющей роль уравнения регрессии.

8. Последствия, симптомы и методика устранения ошибки спецификации эконометрической модели, состоящей во включении в линейное уравнение регрессии незначимой объясняющей переменной.

9. Последствия, симптомы и методика устранения ошибки спецификации эконометрической модели, состоящей в отсутствии в линейном уравнении регрессии значимой объясняющей переменной.

10. Авторегрессионные модели (на примере модели корректировки уровня сбережений). Стохастические объясняющие переменные.

11. Нарушение предпосылки теоремы Гаусса-Маркова, возникающее при оценивании методом наименьших квадратов авторегрессионных моделей, и его последствия.

12. Спецификация и преобразование к приведённой форме динамических моделей. Лаговые и предопределённые переменные динамической модели. Модель Линтнера корректировки уровня дивидендов.

13. Спецификация и оценивание линейных авторегрессионных моделей.

14. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Необходимое условие идентифицируемости уравнения модели (на примере простой кейнсианской модели формирования доходов).

15. Состоятельные и несостоятельные оценки параметров модели (на примере оценок коэффициентов уравнения спроса в простой «паутинной» модели спроса-предложения товара на конкурентном рынке).

16. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Идентифицируемость рекурсивных систем из одновременных уравнений.

17. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Процедура двухшагового метода наименьших квадратов оценивания уравнения модели.

18. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Процедура трёхшагового метода наименьших квадратов оценивания уравнений модели.

19. Процедура косвенного метода наименьших квадратов оценивания параметров уравнения модели из одновременных уравнений (на примере кейнсианской модели формирования дохода).

20. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Точно идентифицированное и сверхидентифицированное уравнение модели (на примере расширенной «паутинной» модели спроса-предложения товара на конкурентном рынке).