технический университет»
Кафедра "Экономика и управление на предприятии
машиностроения"
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
по выполнению контрольной работы и
домашних заданий по дисциплине "Эконометрика"
для студентов, обучающихся по направлениям
08.01.00 «Экономика», 08.02.00 «Менеджмент»,
заочной формы обучения и экстерната
Часть 1
Воронеж 2012
Составитель: д-р экон. наук С.В. Амелин
УДК 330(075.8)
Методические указания по выполнению контрольной работы и домашних заданий по дисциплине "Эконометрика" для студентов, обучающихся по направлениям 080100 «Экономика», 080200 «Менеджмент» заочной формы обучения и экстерната / ГОУВПО "Воронежский государственный технический университет"; сост. С.В. Амелин. Воронеж, 2012. 41 с.
Разработка и принятие оптимальных управленческих решений в современных условиях не обходится без информационно-математической поддержки, проведения многовариантных расчетов на основе использования экономико-математических методов и моделей. В работе представлена программа курса, вопросы для самостоятельного изучения материала, рекомендуемые литературные источники, а также приведены варианты для выполнения индивидуальных заданий.
Табл. 4. Ил. 8. Библиогр.: 19 назв.
Рецензент канд. экон. наук, доц. Г.Н. Чернышова
Ответственный за выпуск зав. кафедрой д-р экон. наук, проф. О.Г. Туровец
Печатается по решению редакционно-издательского совета Воронежского государственного технического университета
©Амелин С.В., 2012
©Оформление ФГБОУ ВПО "Воронежский государственный технический университет", 2012
ОБЩИЕ МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
Студенты должны ознакомиться с программой и содержанием основных вопросов по дисциплине “Эконометрика”, внимательно изучить соответствующие методические указания и решение типовых задач.
В процессе изучения дисциплины студенты отвечают на вопросы для самопроверки. Выполняя индивидуальные задания, студенты должны показать ход решения, подробно изложить расчеты, расшифровать все используемые формулы, сделать краткие выводы.
Изучая дисциплину “Эконометрика”, студенты выполняют тот вариант задания, номер которого соответствует номеру студента по списку группы. Таблицы соответствия вариантов заданий номерам групп и номерам в списке необходимо получить у преподавателя. Перед решением задачи необходимо ознакомиться с теоретическим материалом, соответствующего раздела дисциплины “Эконометрика”.
ВОПРОСЫ ДЛЯ ПИСЬМЕННОГО ОТВЕТА
1. Как выглядит линейная модель парной регрессии? Как называют переменные, участвующие в модели?
2. Поясните смысл коэффициентов уравнения регрессии.
3. Каковы причины отклонений линии регрессии от теоретической прямой?
4. В чем состоят ошибки спецификации модели?
5. Как интерпретируется в линейной, показательной и степенной модели коэффициент регрессии b1?
6. Перечислите виды моделей, нелинейных относительно а) включаемых переменных; б) оцениваемых параметров.
7. Чем отличается применение МНК к моделям, нелинейным относительно включаемых переменных, от применения к моделям, нелинейным по оцениваемым параметрам?
8. Как определяются и что показывают коэффициенты эластичности по разным видам регрессионных моделей?
9. Какие показатели корреляции используются при нелинейных соотношениях рассматриваемых признаков? Приведите расчётные формулы.
10. Как проводится линеаризация нелинейных моделей?
11. Приведите формулы для расчета коэффициентов прямой парной регрессии по МНК.
12. Сформулируйте условия Гаусса-Маркова в методе наименьших квадратов (МНК).
13. Что представляет собой нуль-гипотеза и в каких ситуациях она отвергается?
14. В чём состоит ошибка (риск) 1 рода при тестировании гипотез?
15. В чём состоит ошибка (риск) 2 рода при тестировании гипотез?
16. Приведите формулу расчета коэффициента детерминации R2 и объясните его роль при определении качества построенного уравнения регрессии.
17. Как производится проверка значимости уравнения регрессии по F-критерию Фишера?
18. Как оценивается значимость параметров уравнения регрессии.
19. Приведите формулы для дисперсий и стандартных отклонений МНК-оценок.
20. Опишите алгоритм проверки значимости коэффициентов b0 и b1 с использованием стандартных выборочных ошибок коэффициентов и критерия Стьюдента.
21. Как строятся доверительные интервалы для прогноза Y по линейному уравнению регрессии? Какой выбирается уровень надежности прогноза? От каких факторов зависит ширина интервала прогноза?
22. Напишите линейную модель регрессии с k-факторами.
19. В чем состоит спецификация модели множественной регрессии?
23. Каково условие однородности (гомоскедастичности) наблюдений?
24. Как посредством МНК получают систему нормальных уравнений? С какой целью составляется и решается система нормальных уравнений МНК?
25. Приведите формулу расчета коэффициентов множественного регрессионного уравнения в методе наименьших квадратов.
26. Что означает несмещенность МНК-оценок коэффициентов модели?
27. Как оценивается качество уравнения регрессии?
28. Дайте определение коэффициента детерминации.
29. Как проводится дисперсионный анализ качества модели в случае многих факторов?
30. Как проверяется значимость коэффициентов регрессии?
31. Приведите формулы для расчета доверительного интервала функции регрессии и для индивидуальных значений зависимой переменной.
32. Почему коэффициент детерминации во многих случаях не может помочь при определении числа включаемых в модель переменных?
33. Дайте определение частного коэффициента корреляции. Какова его роль в процедуре шаговой регрессии последовательного включения (исключения) переменных?
34. Какие требования предъявляются к факторам для включения их в модель множественной регрессии?
35. В чем заключается проблема мультиколлинеарности факторов?.
36. Опишите способы устранения мультиколлинеарности.
37. Какие переменные называются фиктивными, манекенными? Чем вызвана необходимость использования фиктивных переменных?
38. Как применяется тест Чоу для проверки структурной однородности модели.
39. Дайте определение гетероскедастичности наблюдений.
40. В чем заключается тестирование гетероскедастичности на основе теста Голдфелда – Квандта?
41. Каковы последствия гетероскедастичности в случае использования МНК для построения модели?
42. Опишите подходы к устранению гетероскедастичности, основанные на преобразовании исходных данных.
43. Сформулируйте теорему Айткена о коэффициентах обобщенного МНК.
44. Опишите алгоритм обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК) для построения уравнения регрессии в случае гетероскедастических наблюдений.
45. Каковы основные принципы прогнозирования экономических процессов?
46. Что такое метод и модель прогнозирования?
47. Что такое случайный процесс?
48. Какие характеристики случайного процесса вы знаете?
49. Какие условия характеризуют стационарный случайный процесс?
50. Опишите процесс построения коррелограммы.
51. Нарисуйте схематические графики коррелограмм для различных случайных процессов: нестационарного, белого шума, стационарного процесса, временного ряда с периодической компонентой.
52. Какие подходы можно использовать для выделения тренда нестационарного временного ряда?
53. Какие проблемы возникают при наличии автокорреляции остатков временного ряда?
54. Как используются критерии Неймана и Дарбина-Ватсона для обнаружения автокорреляции остатков?
55. Перечислите основные элементы временного ряда.
56. Как строится простая скользящая средняя временного ряда?
57. В чем заключается метод взвешенных скользящих средних?
58. Опишите процесс простого экспоненциального сглаживания временного ряда.
59. Дайте определения стационарного в слабом смысле стохастического процесса.
60. Как определяются автокорреляции временного ряда?
61. Перечислите основные виды трендов.
62. Запишите общий вид мультипликативной и аддитивной модели временного ряда.
63. С какими целями проводится выявление и устранение сезонного эффекта?
64. Какова взаимосвязь между AR-процессом и МА-процессом для стационарного временного ряда?
65. Выпишите условия стационарности для процессов AR(1), AR(2), ARМА(1, 1).
66. Какие способы построения систем уравнений известны в эконометрике?
67. Какие переменные системы уравнений называются экзогенными, эндогенными и предопределенными?
68. Какую форму системы уравнений называют структурной формой, а какую приведенной формой системы?
69. Как связаны между собой приведённая и структурная форма модели?
70. В чём состоят проблемы идентификации при моделировании с помощью систем эконометрических уравнений?
71. Какие структурные коэффициенты модели называются идентифицированными, неидентифицируемыми, сверхидентифицируемыми?
72. Когда для получения оценок структурной модели можно использовать косвенный метод наименьших квадратов, а когда - двухшаговый метод наименьших квадратов?
Индивидуальные задания по
