Примерный перечень вопросов к зачету по дисциплине «Эконометрика».

1. Предмет и основные задачи эконометрики. Основные классы эконометрических моделей.

2. Модель парной регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). Геометрическая интерпретация решения. Матричная форма записи решения.

3. Линейная регрессионная модель с двумя переменными. Основные гипотезы. Нор­мальная линейная регрессионная модель. Гомоскедастичность и гетероскедастичность. Автокорреляция ошибок.

4. Статистические свойства МНК-оценок для парной регрессии. Теорема Гаусса-Маркова. Оценка дисперсии ошибок.

5. Интервальные оценки коэффициентов парной регрессии и проверка статистиче­ских гипотез об их значениях.

6. Проверка общего качества оценки парной линейной регрессии. Коэффициент де­терминации, его смысл и геометрическая интерпретация.

7. Модель множественной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов. Гео­метрическая интерпретация решения. Матричная форма записи решения.

8. Многомерная линейная регрессионная модель. Основные гипотезы. Нормальная линейная регрессионная модель.

9. Статистические свойства МНК-оценок для множественной регрессии. Теорема Га­усса-Маркова. Оценка дисперсии ошибок и матрицы ковариаций.

10. Интервальные оценки коэффициентов множественной регрессии и проверка стати­стических гипотез об их значениях.

11. Проверка общего качества оценки множественной линейной регрессии. Коэффици­ент детерминации (множественной корреляции). Скорректированный коэффициент детерминации.

12. Фиктивные (бинарные) переменные. Примеры применения фиктивных переменных при исследовании влияния качественных признаков и структурных изменений. Ку­сочно-линейные модели.

13. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.

14. Обобщенный метод наименьших квадратов. Теорема Айткена.

15. Модель множественной регрессии с гетероскедастичностью. Метод взвешенных наименьших квадратов. Тест Голдфелда-Квандта.

16. Автокорреляция. Оценивание моделей с автокорреляцией. Тест Дарбина-Уотсона.

17. Системы одновременных уравнений. Эндогенные и экзогенные переменные. Структурная и приведенная формы модели. Косвенный МНК.

18. Проблема идентификации. Необходимое и достаточное условие идентификации. Ранговое и порядковое условия.

19. Оценивание систем одновременных уравнений. Двухшаговый МНК.

20. Временные ряды. Стационарность в широком и в узком смыслах. Примеры вре­менных рядов: белый шум, авторегрессионный процесс первого порядка, случайное блуждание.