- •1. Понятие эконометрики, ее основные задачи. Классы эконометрических моделей.
- •2.Типы данных и виды переменных в эконометрических моделях. Этапы эконометрического моделирования.
- •3. Этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа.
- •4. Парная корреляция. Нахождение линейного коэффициента корреляции и парного коэффициента детерминации. Проверка значимости коэффициента корреляции.
- •5. Парная линейная регрессия. Оценка коэф регрессии. Коэф эластичности.
- •6.Предпосылки мнк (условия Гаусса-Маркова)
- •7. Проверка адекватности модели. Критерий Фишера.
- •8.Определение меры точности модели. Доверительные интервалы прогноза.
- •9.Нелинейные модели и их линеаризация. Логарифмические и полулогарифмические модели.
- •10. Нелинейные модели и их линеаризация. Обратная зависимость. Степенная и показательная модели.
- •11.Множественная корреляция. Матрица парных линейных коэф корреляции, нахождение коэф множественной корреляции и коэф детерминации.
- •12. Виды ошибок спецификации.
- •13. Эконометрический анализ при нарушении классических предположений. Гетероскедастичность и ее последствия.
- •14. Обнаружение гетероскедастичности, методы ее устранения.
- •15. Автокорреляция, ее основные причины и последствия.
- •16. Обнаружение и устранение автокорреляции
- •17. Мультиколлинеарность, ее последствия и причины возникновения.
- •18. Определение мультиколлинеарности и методы ее устранения.
- •19. Виды систем эконометрических уравнений. Применение систем одновременных уравнений.
- •20. Структурная форма модели, содержание ее параметров. Классы стуктурных уравнений модели
- •21 Приведенная форма модели, причины ее построения.
- •22. Идентификация модели. Классы структурных моделей. Необходимое и достаточное условие идентифицируемости системы
- •23.Необохдимое и достаточное условия идентифицируемости уравнения системы
- •24. Методы решения систем одновременных ур-ний.
- •25.Косвенный метод мнк.
- •26. Временные ряды и их классификация
- •27. Стационарный временной ряд, коэф автокорреляции, автокорреляционная ф-ция. Понятие об авторегрессионных моделях.
- •28.Понятие об авторегрессионных моделях.
- •29. Математические модели социально-экономических систем.(сэс)
- •30. Сущность процесса моделирования.
- •32. Экономико-математические оптимизационные модели. Критерии оптимальности предприятия, их математич форма.
- •33. Понятие о методе межотраслевого баланса.
- •34. Состав и характеристика четырех квадрантов межотраслевого баланса
- •35. Стоимостный моб.
- •36. Основные характеристики моб
- •37. Система уравнений моб. Виды расчетов, выполняемые по модели Леонтьева.
- •38. Матрица прямых и полных материальных затрат, связь между ними. Понятие о продуктивной модели.
- •39. Системы массового обслуживания (основные понятия, классификация.)
- •40. Элементы смо. Понятие потока событий. Простейший поток.
- •42.Финансовые вероятности состояния смо.
- •43. Смо с отказами, расчет основных характеристик
- •44. Смо с неограниченным ожиданием, расчет основных характеристик.
- •45. Моделирование конфликтных ситуаций с помощью теории игр, основные понятия и классификация.
- •46. Матричные игры с нулевой суммой. Решение матричных игр в чистых стратегиях.
- •47.Решение матричных игр в чистых стратегиях.
- •48. Решение матричных игр в смешанных стратегиях.
- •49. Решение матричной игры сведением к задаче лп.
- •50.Игры с природой. Решение статистических игр при известных вероятностях состояний природы (критерии Байеса, Лапласа )
- •51. Решение статистических игр при неизвестных вероятностях состояний природы (критерии Вальда, Гурвица)
- •52. Матрица рисков. Критерий Сэвиджа.
- •53. Постановка задачи управления запасами, основная модель управления запасами.
- •54,55 Оптимальный размер партии. Расчет характеристик работы склада в оптимальном режиме.
- •56. Модель производственных запасов.
- •57. Основные понятия сетевой модели.
- •58. Правила построения сетевых графиков.
- •59. Расчет параметров сетевого графика.
- •60. Построение календарного графика, учет интенсивности использования р-сов.
1. Понятие эконометрики, ее основные задачи. Классы эконометрических моделей.
Экономика-наука, предметом изучения кот явл. колич. выражение взаимосвязей эконом. явлений.
Цель эконометрики- разработка способов моделир. и колич. анализа реальн. эконом. объектов.
Задачи эконометрики: 1)Спецификация модели(построен. эконометрич. моделей для эмперич. анализа) 2)Параметризация модели (оценка параметров построен. модели) 3)Верификация модели(проверка качества параметров модели и самой модели в целом) 4)Прогнозирование модели(составление прогноза и рекомендаций для конкретн. эконом. явлений по рез-там эконометрич. моделир)
Общий вид эконометрической модели: y=f(x)+Е
где у – наблюд. знач. зависим. переменной, f(х) – объясненная часть, кот зависит от знач объясняющих перемен (факторов), Е – случайная составляющая (ошибка)
Классы эконометрических моделей: 1.Регрессионные модели с одним ур-нием. Результативный признак представлен в виде ф-ции от факторных признаков y=f(x)+Е. Объясненная составляющая f(x)- это М(у), т.е. ожидаемое значен. рез-та у при заданных значен факторов х. Ур-ние регрессион модели: y=М(x)+Е (Пример:модель цены от объема поставки)
2.Сис-мы одновременных ур-ний. Состоят из тождеств и регрессион ур-ний, в кот вместе с факторн признаками включены результативные из др. ур-ний сис-мы. Т.е. одни и те же перемен одновременно рассматрив как зависим перемен в одних ур-ниях и независим в др. Например:модель спроса и предлож. Кейнсианская модель формир доходов.
3.Модели временных рядов. Результативн признак явл ф-цией переменной времени или перемен относящ к др. моментам времени. Например: модели описыв зависим от времени: тренда, сезонности, тренда и сезонности. Модели представл. зависим рез-та от перемен, дотированных др моделями времени: например с распределительным лагом.
2.Типы данных и виды переменных в эконометрических моделях. Этапы эконометрического моделирования.
Типы данных:
- пространственные. Набор сведений по разным объектам, взятым за один и тот же период времени (объем произ-ва предприятий региона).
- временные. Набор сведений, хар-щий один и тот же объект за разные периоды времени (индекс потребительских цен).
Виды переменных:
- экзогенные (независимые, х). Их значения задаются извне модели.
- эндогенные (зависимые, у). Их значения опред-ся внутри модели.
- лаговые (экзогенные или эндогенные). Датируются предыдущими моментами времени и нах-ся в ур-нии с текущими переменными.
- предопределенные (лаговые и текущие экзогенные переменные, лаговые эндогенные переменные.)
Этапы эконометрического моделирования:
1Постановочный (сформулир. проблема)
2Априорный (основные экзоген. и эндоген. переменные определяем)
3.Параметризация (выбираем вид зависимости)
4.Информационный (собираем инф-цию)
5.Идентификация модели (находим модель)
6Верификация модели (проверка модели)
3. Этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа.
-
Предварит анализ явлений и выявление причин возникновен взаимосвязей между призн, хар-ми эти явления.
-
Разделение признаков на факторные и результативн,выбор наиболее существенных признаков для исследования.
-
Построение матрицы коэф парной корреляции и оценка возможных вариантов группировки признаков корреляц- регрессион моделей.
-
Предварительная оценка формы ур-ния регрессии.
-
Решение ур-ния регрессии,вычислен коэф регресс и их смысловая интерпритация.
-
Расчет теоретически ожидаемых значений результатин. признака.
-
Определение и сравнение анализ дисперсий: общая,факторная, остаточная; оценка тесноты связи между признаками, включенными в регрессион модель.
-
Общая оценка качества модели, отсев несущественных факторов,построение модели, т.е. повтор 1-7
-
Статистическая оценка достоверности параметров, ур-ния регрессии, построение доверительных границ для теоретически ожидаемых по ур-yb. Регрессии значений ф-ции.
-
Практические выводы из анализа.