Парный линейный регрессионный анализ
Вопросы по инд. работе №1
1. Сущность метода наименьших квадратов (МНК).
2. Свойства точечных оценок: несмещенность, состоятельность, эффективность.
3. Свойства линейного коэффициента корреляции (с геометрической интерпретацией).
4. Понятие ковариации. Свойства выборочной ковариации (с док-вом).
5. Проверка значимости выборочного коэффициента корреляции (t -тест)?
6. Проверка значимости оценки коэффициента регрессии 
(t -тест)?
7. Экономический смысл параметров линейной модели регрессии.
8. Геометрическая интерпретация параметров линейной модели регрессии.
9. Экономический смысл доверительного интервала для коэффициента регрессии b.
10. Схема дисперсионного анализа.
11. Проверка значимости уравнения в целом (F -тест).
12. Экономический смысл коэффициента детерминации R 2.
13. Экономический смысл коэффициента эластичности Э.
14. Предпосылки метода наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова.
15. Экономический смысл прогнозного значения 
.
16. Экономический смысл доверительного интервала прогноза.
Множественный линейный регрессионный анализ
Вопросы по инд. работе №2
(часть 1: Построение модели)
1. Записать уравнение моделимножественной линейной регрессии (общий вид и по своему варианту)
2. Понятие мультиколлинеарных факторов.
3. Последствия мультиколлинеарности. Устранение по матрице парных коэффициентов корреляции.
4. Понятие фиктивных переменных.
5. Построение модели сверху вниз (t -тест по шагам).
6. Построение модели снизу вверх (отбор факторов в модель по нормированному коэффициенту детерминации 
).
7. Схема дисперсионного анализа.
8. Проверка значимости уравнения в целом (F -тест).
9. Экономический смысл коэффициента детерминации R 2.
10. Экономический смысл доверительных интервалов для коэффициентов регрессии 
при количественных факторах.
11. Экономический смысл доверительных интервалов для коэффициентов регрессии при фиктивных переменных.
12. Прогнозирование по наилучшему уравнению регрессии.
13. Экономический смысл прогнозного значения.
14. Построение и экономический смысл доверительного интервала прогноза.
Множественный линейный регрессионный анализ
Вопросы по инд. работе №2
(часть 2: Тесты на гетероскедастичность)
1. Понятие гомоскедастичность остатков (на графике).
2. Понятие автокорреляции остатков.
3. Понятие гетероскедастичности остатков. Её последствия.
4. Предпосылки метода наименьших квадратов для множественного регрессионного анализа. Теорема Гаусса-Маркова.
5. Графический тест для определения гетероскедастичности в остатках.
6. Тест Спирмена.
7. Тест Глейзера.
8. Тест Гольдфельда-Квандта.
9. Устранение гетероскедастичности: обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК): уметь записать уравнение и сделать обратную замену переменных; сравнить стандартные ошибки оценок параметров 
и регрессии 
.
