4. Методические указания по изучению курса

Прохождение практики по данной дисциплине не предусмотрено учебным планом.

Курсовые работы и рефераты по данной дисциплине не предусмотрены учебным планом.

Самостоятельная работа студентов дневной формы обучения с контрольными вопросами предполагает теоретическую подготовку к текущим практическим занятиям согласно перечня вопросов пункта 4.1. рабочей программы по дисциплине.

Самостоятельная работа студентов заочной формы обучения с контрольными вопросами предполагает глубокий самостоятельный анализ и проработку тем курса, рассмотренных на лекциях и практических занятиях в ходе установочной сессии. Детальное изучение и подробные ответы на вопросы промежуточного контроля (пункт 4.1. рабочей программы) и работа с учебно-методическими пособиями и УМК, разработанными кафедрой, позволят студентам заочной формы обучения самостоятельно подготовится к сдаче теоретической части зачета и к решению типовых задач.

Самостоятельная работа с заданиями студентов дневного отделения предполагает выполнение заданной преподавателем домашней работы, конспектирование разделов, вынесенных на самостоятельную подготовку, выполнение творческого задания.

Самостоятельная работа студентов с тестами направлена на самопроверку уровня знаний. Студентам рекомендуется отвечать на тестовые вопросы по мере изучения соответствующих тем, а также в ходе подготовки к экзамену (зачету).

Самостоятельная работа студентов с перечнем рекомендуемой литературы предполагает самостоятельное углубленное рассмотрение материала, изложенного в ходе лекций. Чрезвычайно важным представляется рассмотрение примеров и решенных задач. В этой части рекомендуется обратить особое внимание на следующее учебное пособие - Ниворожкина Л.И., Морозова З.А. Математическая статистика с элементами теории вероятностей в задачах с решениями:Учебное пособие. – Москва: ИКЦ «МарТ», 2005. В данном учебном пособии приводятся не только условия решения задач, но и подробное их решение, что сделано впервые в отечественной практике преподавания рассматриваемой дисциплины.

Самостоятельная работа студентов с вопросами к экзамену (зачету) начинается уже в начале семестра, когда студенты получают их перечень. В ходе самостоятельной работы в течение семестра студенты детально отвечают на вопросы самоконтроля, что позволяет ответить на вопросы экзамена зачета подробно и обстоятельно.

5. Контроль знаний Вопросы к зачету

1. Определение эконометрики.

2. Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Эконометрика и экономико-математические методы.

3. Области применения эконометрических моделей.

4. Методологические вопросы построения эконометрических моделей: обзор используемых методов.

5. Понятие о функциональной, статистической и корреляционной связях. Основные задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа.

6. Уравнение регрессии, его смысл и назначение. Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии.

7. Парная регрессия. Метод наименьших квадратов и условия его применения для определения параметров уравнения парной регрессии.

8. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.

9. Оценка степени тесноты связи между количественными переменными. Коэффициент ковариации. Показатели корреляции: линейный коэффициент корреляции, индекс корреляции, теоретическое корреляционное отношение. Коэффициент детерминации.

10. Стандартная ошибка уравнения регрессии.

11. Оценка статистической значимости показателей корреляции, параметров уравнения регрессии, уравнения регрессии в целом: t - критерий Стьюдента, F - критерий Фишера.

12. Понятие о множественной регрессии. Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР). Определение параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов.

13. Стандартизованные коэффициенты регрессии, их интерпретация.

14. Парные и частные коэффициенты корреляции.

15. Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации. Оценка надежности показателей корреляции.

16. Оценка качества модели множественной регрессии: F – критерий Фишера, t - критерий Стьюдента.

17. Мультиколлинеарность. Методы устранения мультиколлинеарности.

18. Эконометрические модели: общая характеристика, различия статистического и эконометрического подхода к моделированию.

19. Спецификация переменных в уравнениях регрессии. Ошибки спецификации.

20. Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов.

21. Проблема гетероскедастичности. Автокорреляция.

22. Анализ линейной модели множественной регрессии при гетероскедастичности и автокорреляции.

23. Фиктивные переменные: общий случай. Множественные совокупности фиктивных переменных. Фиктивные переменные для коэффициентов наклона. Тест Чоу.

24. Моделирование: влияние отсутствия переменной, которая должна быть включена; влияние включения в модель переменной, которая не должна быть включена. Замещающие переменные.

25. Специфика временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании.

26. Аналитическое выравнивание временных рядов. Оценка параметров уравнения тренда.

27. Автокорреляция в остатках, ее измерение и интерпретация.

28. Критерий Дарбина-Уотсона в оценке качества трендового уравнения регрессии.

29. Анализ временных рядов при наличии периодических колебаний: аддитивная и мультипликативная модели.

30. Особенности изучения взаимосвязанных временных рядов.

31. Автокорреляция рядов динамики и методы ее устранения.

32. Метод последовательных разностей. Интерпретация параметров уравнения регрессии, построенного по первым и вторым разностям.

33. Метод отклонения уровней ряда от основной тенденции.

34. Метод включения фактора времени.

35. Виды систем эконометрических уравнений. Независимые системы. Рекурсивные системы. Системы одновременных (совместных) уравнений.

36. Структурная и приведенная формы эконометрической модели.

37. Проблемы идентификации. Косвенный и двухшаговый метод наименьших квадратов, общая схема алгоритма расчетов.

38. Применение эконометрических моделей. Модель Кейнса (статистическая и динамическая формы). Модель Клейна.

Тесты

1. Термин «эконометрика» был введен в научный оборот:

А) В. Парето; Б) Р. Фришем; В) Дж. Кейнсом Г) Гукером.

2. Все переменные в эконометрических моделях делятся на (выберите несколько правильных ответов) :

А) экзогенные; Б) эндогенные; В) пространственные; Г) предопределенные.

1. Парная регрессия – это:

А) односторонняя стохастическая зависимость;

Б) функциональная зависимость;

В) двухсторонняя стохастическая зависимость;

Г) детерминированная зависимость.

2. Коэффициент парной регрессии интерпретируется:

А) в зависимости от экономического смысла задачи. Чаще всего отражает совокупное воздействие на Y неучтенных X-ом факторов;

Б) как показатель изменения Y при изменении X на единицу измерения признака;

В) не имеет интерпретации.

3. Стандартная ошибка оценки уравнения регрессии – это:

А) мера вариации относительно среднего X;

Б) мера вариации относительно среднего Y;

В) мера вариации относительно линии регрессии.

4. Коэффициент детерминации может быть рассчитан как:

А) ;

Б) ;

В) ;

Г) .

5. Для проверки качества оценивания регрессии необходимо рассчитать:

А) ; Б); В).

8. Частный коэффициент корреляции характеризует:

А) тесноту связи между результативным и факторным признаками;

Б) тесноту связи между результативным и факторным признаками при фиксированном воздействии других факторов, включенных в уравнение регрессии;

В) тесноту связи между факторными признаками.

9. Для измерения эффекта мультиколлинеарности используют:

А) ; Б); В).

10. Модель временного ряда с аддитивной компонентой выглядит как:

А) Фактическое значение = Трендовое значение + Сезонная вариация + Ошибка

(A = T + S + E);

Б) Фактическое значение = Трендовое значение·Сезонная вариация·Ошибка

(A =T · S · E);

В) Фактическое значение =Трендовое значение + Сезонная вариция·Ошибка

(A=T+S ·E).

11. Эконометрика получила свое развитие на стыке следующих наук (выберите несколько правильных ответов) :

А) экономической теории; Б) статистики; В) кибернетики; Г) математики.

12. По уровню иерархии экономической системы, анализируемой при помощи эконометрики, выделяют (выберите несколько правильных ответов):

А) мегауровень; Б) макроуровень; В) мезоуровень ; С)микроуровень.

13. Относительно числа явлений (переменных), учитываемых в регрессии различают (выберите несколько правильных ответов) :

А) простую (парную) регрессию; Б) сложную регрессию;

В) множественную регрессию; Г) единственную регрессию.

14. Найденная с помощью Метода Наименьших Квадратов линия регрессии:

А) максимизирует сумму квадратов отклонений ;

Б) минимизирует сумму квадратов отклонений ;

В) оптимизирует сумму квадратов отклонений .

15. Параметр b в модели парной регрессии может быть найден как:

А) ; Б); В)

16. Коэффициент детерминации – это:

А) доля вариации, которая не объясняется зависимыми переменными в регрессионной модели;

Б) доля вариации, которая не объясняется независимыми переменными в регрессионной модели.

В) доля вариации, которая объясняется зависимыми переменными в регрессионной модели;

Г) доля вариации, которая объясняется независимыми переменными в регрессионной модели.

17. Для проверка значимости параметра уравнения используется:

А) хи- квадрат; Б) F-критерий Фишера; ) t-критерий Стьюдента.

18. Множественный коэффициент детерминации оценивает:

А) степень тесноты связи между результативным признаком и каждым факторным;

Б) совокупное влияние факторыных признаков на результативный;

В) какой из факторных признаков в большей степени влияет на

результативный.

19. Гомоскедастичность случайных остатков означает, что:

А) остатки модели e_iимеют постоянную дисперсию;

Б) распределение остатков e_iявляется нормальным;

В) остатки e_iносят случайный характер

20. Критерий Дарбина - Уотсона используется при выявлении:

А) мультиколлинеарности; Б) гомоскедастичности;

В) гетероскедастичности; Г) автокорреляции.

21. Случайная составляющая (ошибка)обусловлена:

А) стохастическим характером зависимости между X и Y;

Б) функциональным характером зависимости между X и Y;

В) детерминированным характером зависимости между X и Y.

22. При эконометрическом моделировании встречаются следующие типы данных (выберите несколько правильных ответов) :

А) пространственные данные; Б) экзогенные данные; В) временные ряды.

23. Свободный член уравнения регрессии интерпретируется:

А) в зависимости от экономического смысла задачи. Чаще всего отражает совокупное воздействие на Y неучтенных X-ом факторов;

Б) как показатель изменения Y при изменении X на единицу измерения признака;

В) не имеет интерпретации.

24. Параметр a в модели парной регрессии может быть найден как:

А) ; Б); В); Г).

25. Сила корреляционной связи между двумя переменными в генеральной совокупности измеряется при помощи коэффициента корреляции, который изменяется в пределах:

А) от 0 до +1; Б) от –1 до 0; В) от –1 до +1; Г) от –1 до +∞.

26. Вывод о значимости параметра уравнения делается если:

А) ; Б); В); Г).

27. Для проверки значимости коэффициента детерминации используется:

А) хи-квадрат; Б) F-критерий Фишера; ) t-критерий Стьюдента.

28. Для получения прогноза по уравнению множественной регрессии

необходимо:

А) оценить статистическую значимость параметров уравнения регрессии;

Б) найти средние значения факторных признаков, включенных в уравнение множественной регрессии;

В) подставить в уравнение множественной регрессии значенияx.

29. Скорректированный коэффициент детерминации в модели множественной регрессии находят как:

А) ; Б); В).

30. Автокорреляция – это:

А) замена данных, имеющих отношение к мелким временным периодам, данными по более крупным периодам;

Б) выравнивание уровней ряда по аналитическим формулам;

В) зависимость между последовательными (соседними) уровнями временного ряда.

31. Источниками ошибок являются (выберите несколько правильных ответов) :

А) неучтенные факторы;

Б) недетерминированность индивидуального поведения;

В) ошибки измерения;

Г) детерминированный характер зависимости.

32. Наиболее распространенными в эконометрическом моделировании являются следующие классы моделей (выберите несколько правильных ответов) :

А) регрессионные модели с одним уравнением; Б) модели временных рядов;

В) системы одновременных уравнений; Г) Logit– модели.

33. Относительно формы регрессии различают (выберите несколько правильных ответов) :

А) линейную регрессию; Б) нелинейную регрессию;

В) множественную регрессию; Г) простую регрессию.

34. Метод Наименьших Квадратов используется для :

А) нахождения параметров регрессии;

Б) интерпретации параметров регрессии;

В) определения формы регрессионной зависимости.

35. Стандартная ошибка оценки уравнения регрессии может быть рассчитана как:

А) ; Б); В).

36. Выборочный коэффициент корреляции (R) связан с коэффициентом детерминации() следующим образом:

А) ; Б); В); Г).

37. Для проверки значимости параметра уравнения необходимо рассчитать:

А) ; Б); В).

38. Явление мультиколлинеарности состоит в следующем:

А) две или более независимых переменных, включенных в уравнение множественной регрессии, связаны между собой линейной корреляционной зависимостью;

Б) две или более независимых переменных и зависимая переменная связаны между собой линейной корреляционной зависимостью;

В) правильного ответа нет

39. Гетероскедастичность случайных остатков означает, что:

А) остатки модели e_iимеют непостоянную дисперсию;

Б) распределение остатков e_iявляется нормальным;

В) остатки e_iносят случайный характер.

40. Модель временного ряда с аддитивной компонентой выглядит как:

А) Фактическое значение=Трендовое значение + Сезонная вариация + Ошибка (A = T + S + E);

Б) Фактическое значение = Трендовое значение·Сезонная вариация·Ошибка (A=T· S ·E);

В) Фактическое значение = Трендовое значение + Сезонная вариация · Ошибка (А = T + S · E).

41. Модель временного ряда с мультипликативной компонентой выглядит как:

А) Фактическое значение=Трендовое значение + Сезонная вариация + Ошибка (A = T + S + E);

Б) Фактическое значение = Трендовое значение·Сезонная вариация·Ошибка

(A=T·S ·E);

В) Фактическое значение = Трендовое значение + Сезонная вариация ·

Ошибка (А = T + S · E).