Природа Dummy-змінних. Регресія однієї кількісної та однієї якісної змінної двох класів або категорій. Регресія кількісної змінної та однієї якісної змінної з більш ніж двома класами. Регресія однієї кількісної і двох якісних змінних. Порівняння двох регресійних моделей. [3] c. 310-325.
Тематика самостійної роботи студентів.
1. Предмет та метод економетрії.
2. Значення курсу та взаємозв’язок з іншими економічними дисциплінами.
3. Математична модель та основні етапи її побудови.
4. Теоретичні основи математичного моделювання та класифікація моделей.
5. Регресійна та економетрична модель.
6. Знаходження статистичних оцінок параметрів методом найменших квадратів (МНК) через систему нормальних рівнянь.
7. Знаходження статистичних оцінок параметрів методом найменших квадратів (МНК) через прирости.
8. Стандартна похибка оцінки за рівнянням економетричної моделі.
9. Коефіцієнт детермінації та коефіцієнт кореляції.
10. Основні припущення при використанні МНК.
11. Незміщеність і ефективність оцінок МНК.
12. Перевірка нульових гіпотез.
13. Побудова інтервалів довір’я рівняння економетричної моделі.
14. Перевірка нульових гіпотез і довірчі інтервали параметрів 
і 
.
15. Перевірка моделі на адекватність.
16. Криві зростання.
17. Зведення деяких нелінійних моделей до лінійних.
18. Лінійна багатофакторна економетрична модель. МНК для багатофакторної економетричної моделі.
19. Лінійна економетрична модель з трьома змінними. МНК для моделі з трьома змінними.
20. Коефіцієнти парної, частинної та множинної кореляції.
21. Постановка задачі в матричній формі та основні припущення МНК для загального випадку. МНК в матричній формі.
22. Дисперсійно-коваріаційна матриця 
. Матриця кореляції.
23. Перевірка моделі на адекватність в матричній формі.
24. Перевірка нульових гіпотез і довірчі інтервали параметрів.
25. Перевірка нульової гіпотези стосовно коефіцієнта множинної кореляції.
26. Покроковий метод побудови економетричних моделей.
27. Загальні відомості про часові ряди і задачі їх аналізу.
28. Стаціонарні часові ряди і їх характеристики.
29. Автокореляційна функція.
30. Аналітичне вирівнювання (згладжування) часового ряду (виділення невипадкової компоненти).
31. Прогнозування на основі моделей часових рядів.
32. Мультиколінеарність і її наслідки.
33. Дослідження мультиколінеарності.
34. Способи усунення мультиколінеарності.
35. Поняття гомо- і гетероскедастичності.
36. Методи виявлення гетероскедастичності.
37. Узагальнений МНК.
38. Природа автокореляції та її вплив в економетричних моделях.
39. Методи знаходження оцінок в умовах автокореляції.
40. Природа авторегресивних моделей.
41. Оцінка параметрів дистрибутивно-лагових моделей.
42. Оцінювання параметрів авторегресивних моделей.
43. Природа Dummy-змінних.
44. Регресія однієї кількісної та однієї якісної змінної двох класів або категорій.
45. Регресія кількісної змінної та однієї якісної змінної з більш ніж двома класами.
Кожен студент виконує контрольну роботу, яка складається із двох практичних завдань. Варіанти практичних завдань вибираються на основі номера, під яким студент записаний у журналі групи та останньої цифри номеру залікової книжки студента.
Дата добавления: 2015-07-11; просмотров: 86 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
| Для студентів заочної форми навчання | | | Завдання 1. Модель парної регресії. |