- •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.
20. Структурная форма модели, содержание ее параметров. Классы стуктурных уравнений модели
Структурная форма модели
Содержание параметров структурной формы модели
-
Параметр
Содержание параметра
, где
, где ,
, где ,
Свободный член ур-ния модели
Коэф-т при эндогенной переменной
Коэф-т при экзогенной переменной
Классы структурных уравнений модели
-
Поведенческие уравнения
Описывают взаимодействие между эндогенными и экзогенными переменными
-
Тождества
Устанавливают соотношение между эндогенными переменными, не содержат случайных составляющих и структурных коэф-тов модели.
21 Приведенная форма модели, причины ее построения.
Параметр. (коэф приведенной модели) |
Содержание параметра.
|
, где
, где , |
Свободный член ур-ния сис-мы. Коэф при предопределенной переменной явл ф-цией коэф стр-ной формы модели. |
Причины, по кот наряду со структурной формой стороят ее приведенную форму:
1.Оценки параметров стр-ной формы модели явл смещенными и несостоятельными (нарушены предпосылки МНК) т.к. эндогенные переменные как правило, коррелир. Со случ. Отклонен.
2.Независимые ур-ния в приведенной форме модели позволяют лпределить состоятельные оценки ее параметров с помощью МНК.
3.Параметры (коэф) приведенной формы модели связаны с параметрами ее стр-ной формы.
22. Идентификация модели. Классы структурных моделей. Необходимое и достаточное условие идентифицируемости системы
Идентификация – установление соответствия между приведенной и структурной формами модели.
Классы структурных моделей:
- идентифицируемая. Все струк-ные коэф-ты однозначно опред-ся через приведенные коэф-ты
- неидентифицируемая
Струк-ные коэф-ты невозможно найти по привед. коэф-там.
- сверхидентифицируемая
Струк-нык коэф-ты выраж-ся через приведенные коэф-ты, имеют 2 и более числовых значений
Идентифицируемая модель- идентиф-ся каждое ур-ние сис-мы.
Сверхидентифицируемая модель – сверхидент-ся каждое ур-ние сис-мы.
Необходимое и достаточное условие иднтифицируемости системы
23.Необохдимое и достаточное условия идентифицируемости уравнения системы
Необходимое условие: n=p+1 |
Достаточное условие: |
Ур-ие модели идентифиц, если кол-во эндогенных переменных (n) этого ур-ия на единицу больше кол-ва (p) предопределенных переменных сис-мы, не входящих в данное ур-ие. |
Если определ. матрицы коэф-тов А при переменных сис-мы, не входящих в данное ур-ие, не равен 0 и кол-во эндогенных перемен. сис-мы без единицы равно рангу этой матрицы, то ур-ние модели идентифицируемы. |
n<p+1 – ур-ие сверхидент
n>p+1 – ур-ие неидентифиц