БарГУ.by » Учебные материалы » КСРы » ЭМММ КСР » Шпоры по эконометрике и ЭМММ

Шпоры по эконометрике и ЭМММ

Автор: Maxvel 7-12-2014, 10:31

Вы не можете скачивать файлы с нашего сервера

 

1. Определение эконометрики.
2. Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Эконометрика и экономико-математические методы.
3. Эконометрические модели: общая характеристика, различия статистического и эконометрического подходов к моделированию.
4. Проблемы эконометрического моделирования. Понятие эконометрической модели.
5. Классификация эконометрических моделей.
6. Методологические вопросы построения эконометрических моделей: обзор используемых методов.
7. Области применения эконометрических моделей.
8. Понятие о функциональной, статистической и корреляционных связях.
9. Основные задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа.
10. Уравнение регрессии, его смысл и экономическая интерпретация.
11. Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии.
12. Парная регрессия.
13. Метод наименьших квадратов и условия его применения для определения параметров уравнения парной регрессии.
14. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.
15. Оценка степени тесноты связи между количественными переменными.
16. Показатели корреляции: линейный коэффициент корреляции, индекс корреляции, теоретическое корреляционное отношение.
17. Оценка статистической значимости показателей корреляции, параметров уравнения регрессии, уравнения регрессии в целом: t-критерий Стьюдента, F-критерий Фишера.
18. Спецификация модели.
19. Понятие множественной линейной регрессии (МЛР).
20. Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР). Оценка параметров ММЛР. Метод наименьших квадратов и метод максимального правдоподобия. Предпосылки метода наименьших квадратов.
21. Статистические свойства МНК-оценок параметров ММЛР (состоятельность, несмещенность, эффективность).
22. Стандартизованные коэффициенты регрессии, их интерпретация.
23. Оценка качества модели множественной регрессии.
24. Прогнозирование на основе регрессионных моделей.
25. Проблема гетероскедастичности.
26. Критерии обнаружения гетероскедастичности (критерий Парка, критерий Голфилда–Квандта).
27. Автокорреляция остатков регрессионной модели. Проверка статистической гипотезы о наличии автокорреляции. Критерий Дарбина–Уотсона.
28. Анализ линейной модели множественной регрессии при наличии гетероскедастичности и автокорреляции.
29. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК).
30. Мультиколлинеарности экзогенных переменных, ее причины и признаки.
31. Методы устранения мультиколлинеарности.
32. Необходимость использования качественных фиктивных переменных в регрессионном анализе.
33. Способы введения фиктивных переменных в регрессионную модель.
34. Проверка регрессионной однородности выборочной совокупности (критерий Чоу).
35. Регрессионные модели с количественными и качественными переменными (ANCOVA-модели).
36. Использование фиктивных переменных в анализе сезонности.
37. Модели с зависимыми качественными (альтернативными) переменными. Логит-модели и пробит-модели, оценивание их параметров.
38. Системы уравнений, используемых в эконометрике. Независимые системы. Рекурсивные системы.
39. Системы одновременных (совместных) уравнений. Структурная и приведенная формы модели.
40. Проблема идентифицируемости модели.
41. Необходимое и достаточное условия идентифицируемости модели.
42. Методы оценивания параметров структурной модели.
43. Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК), двушаговый метод наименьших квадратов (ДМНК).
44. Практика применения систем одновременных уравнений в макроэкономическом анализе. Модель Кейнса (статистическая и динамическая формы). Модель Клейна.
45. Использование игровых методов и моделей в моделировании коммерческих процессов предприятий и объектов агропромышленного производства.
46. Статистические игры.
47. Вероятностный характер информации и принятие решений в условиях неустойчивости рыночной конъюнктуры и влияния факторов внешней среды.
48. Значение моделей управления запасами и сбытом готовой продукции.
49. Понятие и роль товарных запасов, научное управление ими.
50. Постановка задачи по управлению запасами.
51. Модель управления однономенклатурными запасами в коммерческой деятельности.
52. Примеры задач по оптимизации параметров системы управления запасами и сбытом продукции в сфере АПК.
53. Модели теории массового обслуживания, их значение в оптимизации функционирования процессов для ряда экономических систем.
54. Характерные типы системы массового обслуживания (СМО), показатели функционирования СМО.
55. Модели массового обслуживания с отказами, их параметры.
56. Примеры экономических задач по определению показателей эффективности функционирования объектов АПК, занимающимися с коммерческими операциями, на основе моделей СМО.
57. Роль сетевых моделей для оптимизации планово-экономических расчетов.
58. Понятие о сетевых моделях планирования и управления.
59. Сетевой график, его основные элементы, взаимосвязи между ними.
60. Расчет критического пути и других характеристик сетевой модели.

 

Смотреть часть 1 (вопросы 1-30) 

 

Смотреть часть 2 (вопросы 31-60) 



Обсудить на форуме

Комментарии к статье:

Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем
Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.

Регистрация

Реклама

Последние комментарии