Раздел 3. Эконометрика и эконометрическое моделирование. Многомерный статистический анализ

1. Определение эконометрики. Предмет и методы эконометрики. Классификация моделей и типы данных. Этапы построения эконометрической модели.

2. Модель парной регрессии. Условия нормальной линейной регрессии (Гаусса-Маркова)

3. Метод наименьших квадратов и свойства коэффициентов регрессии.

4. Нелинейная регрессия. Методы линеаризации.

5. Линейная и нелинейная регрессии в оценивании производственных функций.

6. Определение тесноты связи между факторами в линейной и нелинейной регрессионной моделях.

7. Оценка существенности параметров и статистическая проверка гипотез. t-критерий Стьюдента.

8. Оценка статистической значимости уравнения в целом. F-критерий Фишера.

9. Ограничения модели множественной регрессии и свойства оценок МНК.

10. Идентификация и интерпретация параметров модели множественной регрессии. Стандартизированное уравнение множественной регрессии.

11. Показатели тесноты связи в множественном регрессионном анализе.

12. Модели с переменной структурой (фиктивные переменные).

13. Оценка статистической значимости множественного уравнения регрессии, F-критерий Фишера.

14. Спецификация модели множественной регрессии. Мультиколлинеарность.

15. Решение проблемы выбора модели (с ограничением и без ограничения). Методы отбора факторов: априорный и апостериорный подходы.

16. Автокорреляция случайного члена и критерий Дарбина-Уотсона.

17. Гетероскедастичность и ее выявление: тесты Голдфелда-Квандта и Уайта.

18. Системы регрессионных (одновременных) уравнений структурная и приведенная формы модели.

19. Эндогенные и экзогенные переменные. Проблема идентифицируемости систем уравнений. Оценивание параметров в системах одновременных уравнений: косвенный и двухшаговый МНК.

20. СОУ: оценка параметров структурной и приведенной формах на примере уравнений малых макроэкономических моделей. Трехшаговый МНК.

21. Лаги в эконометрических моделях: моделирование инвестиционных процессов.

22. Многомерные случайны величины, их числовые характеристики. Многомерный закон распределения, его свойства.

23. Постановка задачи дискриминантного анализа. Схема реализации (параметрический случай).

24. Постановка задачи кластерного анализа. Виды используемых метрик, их характеристика. Методы поиска сгущений.

25. Иерархические процедуры кластерного анализа. Метод к -средних.

26. Постановка задачи и схема реализации метода главных компонент.

Раздел 4. Экономико-математическое моделирование

1. Определение экономико-математической модели. Классификация экономико-математических моделей. Особенности экономико – математического моделирования.

2. Сущность и классификация экономико-математических моделей, применяемых в исследовании социально-экономических и эколого-экономических систем (ЭЭС). Анализ требований к экономико-математическим моделям, описывающим устойчивое развитие ЭЭС.

3. Основные этапы разрешения проблемы принятия социально-экономического решения с использованием ЭММ.

4. Сравнительный анализ экономико-математических моделей исследования операций и принятия многокритериальных решений. Суть системного подхода при моделировании экономического объекта.

5. Характеристика основных параметров, этапов и экономико-математических моделей комплексного маркетингового исследования. Классификация экономико-математических моделей принятия маркетинговых решений.

6. Метод анализа иерархий (МАИ) как метод принятия многокритериальных маркетинговых решений. Процедура и примеры применения МАИ – моделей в принятии многокритериальных маркетинговых решений.

7. Кластерный анализ как инструмент подготовки эффективных маркетинговых решений: сущность метода и примеры применения.

8. Характеристика экономико-математических моделей маркетингового прогнозирования. Экстраполяционные трендовые модели прогнозирования тенденций рыночной конъюнктуры.

9. Оптимизация маркетингового бюджета фирмы с использованием моделей S-образных кривых функции спроса.

10. Логистические модели: характеристика классической, статической детерминированной и стохастической моделей управления производственными запасами.

11. Модели экономического роста, учитывающие природный капитал. Анализ с точки зрения соответствия требованиям к моделям, описывающим экологически устойчивое экономическое развитие.

12. Принципы моделирования эколого-экономических систем и примеры их реализации в экономико-математических моделях.

13. Принципы построения имитационных эколого-экономических систем и их реализация в имитационной модели системной мировой динамики Дж. Форрестера.

14. Понятия экономического и социального оптимума загрязнения природной среды и их использование в оптимизационных моделях исследования эколого-экономических систем.

15. Роль межотраслевых балансовых моделей в определении путей экологически ориентированной структурной перестройки экономики. Предпосылки построения и структура модели МОБа с учетом природоохранного фактора.

16. Система экономических стимулов в управлении качеством окружающей среды и модели обоснования введения платежей за загрязнение окружающей среды в бассейне реки (озера).

17. Рыночные методы управления качеством окружающей среды и модель формирования региональной рыночной системы регулирования качества окружающей среды.

18. Закон больших чисел и особенности его действия в формировании уровня жизни. Задачи моделирования уровня жизни в рыночной экономике. Схема формирования рыночных показателей уровня жизни и модельное обеспечение расчетов ее элементов.

19. Моделирование структуры потребления на основе данных статистики семейных бюджетов.

20. Характеристика экономико-математических моделей расчета стандартов уровня жизни.

21. Применение логарифмически нормальной модели для исследования распределения населения по величине зарплаты и денежного душевого дохода.

22. Демографические модели и их место в схеме формирования показателей уровня жизни. Пример демометрической функции.

23. Сущность имитационного моделирования. Преимущества и недостатки имитационного моделирования. В каких случаях рекомендуют использовать имитационное моделирование. Классификация имитационных моделей.

24. Структура имитационной модели. Требования к имитационной модели. Методы отладки компьютерной программы для имитационной модели. Проверка адекватности имитационной модели, валидация и верификация.