6
2. Контроль качества освоения дисциплины
Контроль качества освоения дисциплины проводится посредством текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации обучающихся.
Текущий контроль по дисциплине регламентирован Положением о текущем контроле и промежуточной аттестации и Положением о модульнорейтинговой системе оценки успеваемости студентов. В университете действует модульно-рейтинговая система оценки знаний студентов, которая предусматривает проведения текущего контроля по дисциплине в течение семестра в виде оценки обязательных и дополнительных видов работ. Виды работ закреплены в Технологической карте модульно-рейтинговой системы оценки успеваемости студентов по дисциплине, которая является частью Учебно-методического комплекса дисциплины.
Процедура проведения экзамена по дисциплине закреплена в Положении
отекущем контроле успеваемости и промежуточной аттестации обучающихся.
3.Вопросы для самоподготовки
1.Общее понятия эконометрической модели. Виды эконометрических моделей.
2.Причины мультиколлинеарности, ее отражение на качестве модели и методы устранения.
3.Экономическая интерпретация коэффициентов регрессии, корреляции
идетерминации
4.Оценка качества эконометрической модели и анализ влияния факторов на результативный показатель.
5.Суть адаптивных методов эконометрики и алгоритм построения адаптивной модели. Влияние параметра сглаживания.
6.Характеристика авторегрессионных эконометрических моделей.
7.Алгоритм построения кривых роста и прогнозирование на их основе.
8.Оценка адекватности трендовых моделей.
9.Различие между моделями с распределенным лагом и
авторегрессионными моделями.
10.Интерпретация параметров модели с распределенным лагом.
11.Интерпретация параметров авторегрессионной модели.
7
12.Сущность метода Алмон и структура лага при которой он применим.
13.Методика применения подхода Койка и структура лага, при которой он применим.
14. Методика применения метода главных компонентов для построения модели с распределенным лагом.
15.Сущность модели неполной корректировки и методика оценки ее параметров.
16.Сущность модели адаптивных ожиданий и методика оценки ее параметров.
17.Сущность моделей рациональных ожиданий и специфика оценки их параметров
18.Определение моментного, интервального и производного временного.
19.Применение показателей корреляционного анализа в экономических исследованиях.
20.Свойства оценок коэффициентов эконометрической модели.
21.Предпосылки МНК и последствия их невыполнения.
22.Схема проверки гипотез о величинах коэффициентов регрессии.
23.Сущность коэффициента детерминации.
24.Автокорреляция и ее последствия. Методы ее обнаружения и устранения.
25.Гетероскедастичность и ее последствия. Методы ее обнаружения и смягчения.
26.Мультиколлинеарность и ее последствия.
27.Основные виды ошибок спецификации.
28.Метод сравнения линейной и линеаризованной эконометрической модели.
29.Применение качественных переменных в эконометрических моделях.
30.Применение фиктивной переменной в качестве зависимой.
31.Предмет эконометрики. Роль и место эконометрики среди других экономических дисциплин.
32.Примеры эконометрических моделей и их применения. Цели и методология
эконометрики.
33.Числовые характеристики случайных величин и их статистические точечные
оценки. Свойства статистических оценок.
34.Общий подход к построению интервальных статистических оценок
8
параметров.
35.Проверка статистических гипотез. Основные понятия, правила проверки гипотез относительно параметров нормального распределения.
36.Интервальные оценки параметров нормального распределения.
37Линейная парная регрессия. Метод наименьших квадратов. Вывод и решение системы нормальных уравнений. Условия Гаусса-Маркова.
38.Линейная парная регрессия. Метод наименьших квадратов (МНК). свойства оценок МНК в условиях Гаусса-Маркова.
39.Интервальные оценки коэффициентов парной регрессии, полученных методом наименьших квадратов.
40.Оценка качества модели линейной парной регрессии.
41.Прогнозирование с помощью модели линейной парной регрессии. Оценка качества прогноза.
42.Множественная линейная регрессия, метод наименьших квадратов. условия Гаусса-Маркова.
43.Свойства точечных оценок МНК (линейная множественная регрессия).
44.Оценка качества модели линейной множественной регрессии.
45.Прогнозирование с помощью модели линейной множественной регрессии.
Качество прогноза.
46.Проблема мультиколлинеарности: примеры, обнаружение, способы
преодоления проблемы.
47.Проблема гетероскедастичности. Тесты на гетероскедастичность.
48.Проблема автокорреляции. Тест Дарбина-Уотсона. Способы преодоления проблемы. Авторегрессионное преобразование.
49.Системы одновременных уравнений. Косвенный МНК. Двухшаговый МНК.
50.Фиктивные переменные. Тест Чоу.
51.Применение фиктивных переменных для исследования устойчивости коэффициентов регрессии.
52.Нелинейные регрессионные модели. Линеаризация. Сравнение различных
моделей. Тест Бокса-Кокса.
53.Временные ряды. Основные понятия. Экспоненциальное сглаживание.
54.Оценка параметров системы одновременных уравнений.
9
55.Пути преодоления проблемы мультиколлинеарности.
56.Пути преодоления проблемы гетероскедастичности.
57.Предпосылки применения косвенного метода наименьших квадратов.
58.Идентифицируемость в системе одновременных уравнений.
59.Предпосылки и алгоритм применения двухшагового метода наименьших квадратов.
60.Предпосылки и алгоритм применения метода инструментальной переменной.
10
Библиографический список
Основная литература
1.Яковлев В. П. Эконометрика [Электронный ресурс]: учебник / В. П. Яковлев. - М.:Дашков и К, 2016. - 384 с.: – ЭБС «Знаниум».- http://znanium.com/bookread2.php?book=519496
Дополнительная литература
1.Валентинов В. А. Эконометрика [Электронный ресурс]: практикум / В. А. Валентинов. - 3-е изд. - М.:Дашков и К, 2016. - 436 с. – ЭБС
«Знаниум». - http://znanium.com/catalog/product/414907
2.Глухов Д. А. Эконометрика [Текст]: учеб. пособие / А. Д. Глухов; ВГЛТА. - Воронеж, 2013. - 116 с. - Электронная версия в ЭБС ВГЛТУ.