Программа дисциплины "эконометрика"
| Вид материала | Программа дисциплины |
- Учебная программа название дисциплины Эконометрика для специальности (ей)/ специализации, 231.63kb.
- Примерная программа наименование дисциплины Эконометрика Рекомендуется для направления, 196.23kb.
- Программа дисциплины Эконометрика Для направления 080102. 65 Мировая экономика подготовки, 121.81kb.
- Рабочей программы учебной дисциплины эконометрика уровень основной образовательной, 43.19kb.
- Программа дисциплины ен. Р "Эконометрика" для студентов, 118.01kb.
- Программа дисциплины дс. 10."Эконометрика" для студентов, 116.69kb.
- Рабочая программа наименование дисциплины Эконометрика, 234.87kb.
- Рабочая программа наименование дисциплины Эконометрика, 258.24kb.
- Программа дисциплины дн. Ф "Эконометрика" для студентов 4 курса направления 080100, 150.65kb.
- Программа и контрольные задания по учебной дисциплине «эконометрика» для студентов, 555.04kb.
1) Что такое стохастическая связь?
а) нелинейная зависимость между переменными
б) связь между одним случайным и одним детерминированным фактором
в) связь между переменными, осложненная влиянием случайных факторов
г) ни один из вариантов а)-в)
2) Ковариация – это…
а) показатель, позволяющий установить факт наличия линейной стохастической связи между переменными
б) явление линейной стохастической связи между переменными
в) показатель, характеризующий тесноту линейной стохастической связи между переменными
г) среди вариантов а)-в) нет верного
3) Корреляция – это…
а) показатель, позволяющий установить факт наличия линейной стохастической связи между переменными
б) явление линейной стохастической связи между переменными
в) показатель, характеризующий тесноту линейной стохастической связи между переменными
г) среди вариантов а)-в) нет верного
4) Коэффициент корреляции – это…
а) показатель, позволяющий установить факт наличия линейной стохастической связи между переменными
б) явление линейной стохастической связи между переменными
в) показатель, характеризующий тесноту линейной стохастической связи между переменными
г) среди вариантов а)-в) нет верного
5) Среди перечисленных ниже пар синонимами являются…
а) стохастическая связь и функциональная связь
б) стохастическая связь и корреляционная связь
в) корреляция и ковариация
г) корреляция и коэффициент корреляции
6) Функция регрессии является…
а) математическим выражением функциональной зависимости между переменными
б) математическим выражением корреляционной связи между переменными
в) математическим выражением исключительно линейной связи между переменными
г) среди вариантов а)-в) нет верного
7) По числу объясняющих факторов регрессии подразделяют на…
а) простые и сложные
б) простые и множественные
в) двойные, тройные и т.д.
г) среди вариантов а)-в) нет верного
8) По характеру связи между переменными регрессии в целом подразделяют на две группы:
а) положительные и отрицательные
б) равноускоренные и равнозамедленные
в) равномерно возрастающие и равномерно убывающие
г) среди вариантов а)-в) нет верного
9) Отрицательный характер взаимосвязи между переменными Х и У означает, что…
а) с ростом Х происходит рост У
б) с ростом Х происходит убывание У
в) рост Х не оказывает влияния на изменение У
г) среди вариантов а)-в) нет верного
10) По типу соединения явлений регрессии подразделяют на…
а) последовательные и параллельные
б) открытые и закрытые
в) прямые, косвенные и ложные
г) среди вариантов а)-в) нет верного
11) Какие требования предъявляются к случайному члену классической линейной модели множественной регрессии?
а) он должен быть распределен по экспоненциальному закону
б) он должен быть распределен по закону Пуассона
в) он должен быть распределен по биномиальному закону
г) среди вариантов а)-в) нет верного
12) Гомоскедастичность…
а) означает постоянство дисперсии случайного члена регрессионного уравнения
б) означает отсутствие автокорреляции случайного члена регрессионного уравнения
в) предполагает отсутствие корреляционной связи между случайным членом и объясняющими переменными регрессионной модели
г) среди вариантов а)-в) нет верного
13) Одним из условий классической линейной регрессионной модели является…
а) нормальное распределение переменной У
б) отсутствие среди объясняющих факторов дискретных переменных
в) отсутствие автокорреляции случайного члена регрессионного уравнения
г) среди вариантов а)-в) нет верного
14) Каким свойством обладают оценки коэффициентов классической модели, полученные с помощью метода наименьших квадратов?
а) эффективности
б) состоятельности
в) несмещенности
г) все ответы а)-в) верны
15) Как формулируется нулевая гипотеза при проверке коэффициента уравнения регрессии на статистическую значимость?
а) оценка коэффициента равна нулю
б) оценка коэффициента положительна
в) оценка коэффициента отрицательна
г) среди вариантов а)-в) нет верного
16) Какая формулировка нулевой гипотезы не используется при проверке уравнения регрессии на статистическую значимость?
а) коэффициент детерминации в полученном уравнении равен нулю
б) все коэффициенты при объясняющих переменных равны нулю
в) свободный член полученного уравнения равен нулю
г) среди вариантов а)-в) нет верного
17) Какой факт не свидетельствует о наличии мультиколлинеарности?
а) коэффициенты парной корреляции результирующего признака с каждым из объясняющих по модулю близки к единице
б) некоторые коэффициенты парной корреляции среди объясняющих факторов по модулю близки к единице
в) коэффициенты множественной детерминации некоторых объясняющих факторов с остальными близки к единице
г) среди вариантов а)-в) нет верного
18) О чем может свидетельствовать неверный, с точки зрения экономической теории, знак коэффициента линейного регрессионного уравнения?
а) о гетероскедастичности
б) об автокорреляции остатков
в) о мультиколлинеарности
г) среди вариантов а)-в) нет верного
19) В каком случае целесообразно использовать метод главных компонент?
а) если метод наименьших квадратов дает статистически незначимое уравнение
б) если объясняющие факторы коррелируют между собой
в) если свободный член полученного уравнения равен нулю
г) среди вариантов а)-в) нет верного
20) Что является недостатком метода главных компонент?
а) полученную модель нельзя использовать для прогнозирования
б) невозможна или затруднена экономическая интерпретация полученных результатов
в) снижается размерность исходной задачи
г) среди вариантов а)-в) нет верного
21) В каких задачах следует ожидать наличия гетероскедастичности?
а) когда анализируются определенные статьи расходов хозяйствующих субъектов в зависимости от величины их доходов и последние имеют значительный разброс
б) когда в выборке присутствуют наблюдения, сильно отличающиеся от большинства остальных
в) когда анализируются временные ряды и наблюденные значения существенно изменяются со временем или данные пространственных выборок определенным образом упорядочены
г) все варианты а)-в) верны
22) Какой способ не применяется для проверки эконометрической модели на гомоскедастичность?
а) тест Голдфелда-Квандта
б) тест Дарбина-Уотсона
в) тест Глейзера
г) среди вариантов а)-в) нет верного
23) Каковы негативные последствия применения классического МНК в случае гетероскедастичности?
а) оценки коэффициентов модели не являются состоятельными
б) оценки коэффициентов модели не являются статистически значимыми
в) оценки коэффициентов модели не являются эффективными
г) оценки коэффициентов модели являются смещенными
24) Какой метод оценивания следует использовать в условиях гетероскедастичности?
а) метод моментов
б) метод максимального правдоподобия
в) взвешенный метод наименьших квадратов
г) среди вариантов а)-в) нет верного
25) Взвешенный метод наименьших квадратов предполагает…
а) упорядочение исходных наблюдений по возрастанию/убыванию
б) упорядочение исходных наблюдений по времени
в) придание «веса» каждому наблюдению в определенном соответствии с величиной его дисперсии
г) среди вариантов а)-в) нет верного
26) В каких задачах следует ожидать автокорреляции остатков?
а) когда рассматривается изменение экономического климата в государстве
б) когда анализируются объемы продаж «сезонного» товара
в) когда исходными данными являются временные ряды
г) все варианты а)-в) верны
27) Что из перечисленного ниже не является особенностью теста Дарбина-Уотсона?
а) наличие областей неопределенности
б) область значений, ограниченная отрезком от 0 до 4
в) границы критических областей, симметричные относительно 2
г) среди вариантов а)-в) нет верного
28) Каким способом нельзя оценить тесноту автокорреляции остатков?
а) через приближенное соотношение коэффициента автокорреляции с расчетным значением статистики Дарбина-Уотсона
б) с помошью непосредственного расчета коэффициента корреляции
в) как коэффициент регрессии остатков на их предыдущие значения
г) среди вариантов а)-в) нет верного
29) Каким образом можно проверить гипотезу о переменной структуре модели?
а) с помощью теста Голдфелда-Квандта
б) с помощью теста Вальда
в) с помощью теста Чоу
г) среди вариантов а)-в) нет верного
30) Как поступают в случае, если качественная переменная, влияющая на структуру модели, ненаблюдаема?
а) объявляют задачу разбиения выборки на однородные группы в принципе неразрешимой
б) применяют специальные методы многомерного анализа, в частности, кластерный анализ
в) используют взвешенный метод наименьших квадратов
г) среди вариантов а)-в) нет верного
31) Для отражения влияния на структуру модели качественных переменных, если они наблюдаемы, применяют…
а) фальшивые переменные
б) фиктивные переменные
в) поддельные переменные
г) среди вариантов а)-в) нет верного
32) Какая из приведенных ниже моделей не поддается непосредственной линеаризации?
а) y=α+βxγ
б) y=α+β/x
в) y=αx β
г) среди вариантов а)-в) нет верного
33) Что из перечисленного ниже не применяют для оценки нелинеаризуемых моделей?
а) итеративные процедуры
б) метод наименьших квадратов
в) метод максимального правдоподобия
г) среди вариантов а)-в) нет верного
34) При использовании метода максимального правдоподобия…
а) отыскиваются параметры модели, наиболее вероятные для данного набора наблюдений
б) отыскивается набор наблюдений, оптимизирующий параметры модели
в) параметры модели определяются методом Гаусса
г) среди вариантов а)-в) нет верного
35) Стационарность – это…
а) характеристика временного ряда, связанная с его стабильностью (устойчивостью)
б) правило отбора предикторов в регрессионную модель
в) синоним автокорреляции
г) среди вариантов а)-в) нет верного
36) Какие существуют виды стационарности?
а) строгая и слабая
б) высокая и низкая
в) постоянная и переменная
г) все варианты а)-в) верны
37) Что такое «белый шум»?
а) свойство коэффициентов регрессионной модели
б) модель временного ряда с независимыми одинаково распределенными наблюдениями
в) модель авторегрессии первого порядка
г) среди вариантов а)-в) нет верного
38) Какие модели временных рядов чаще всего используются на практике?
а) модель авторегрессии первого порядка
б) «белый шум»
в) «случайное блуждание»
г) все варианты а)-в) верны
39) Какие экономические процессы целесообразно моделировать с помощью системы одновременных линейных уравнений?
а) формирование доходов в закрытой экономике без государственного участия (взаимосвязи между валовым выпуском, объемом потребления и инвестиций)
б) спрос и предложение в зависимости от цены товара и дохода
в) взаимосвязь между объемами потребления и инвестиций, заработной платой и доходами в частном секторе, равновесным совокупным спросом и объемом капитала
г) все варианты а)-в) верны
40) Почему для оценки параметров системы линейных одновременных уравнений нельзя применять одношаговый МНК?
а) из-за смещения получаемых оценок
б) из-за несостоятельности получаемых оценок
в) из-за некорректности проводимых статистических тестов
г) все варианты а)-в) верны
41) Какие методы не применяются для оценки параметров системы линейных одновременных уравнений?
а) косвенный метод наименьших квадратов
б) двухшаговый метод наименьших квадратов
в) трехшаговый метод наименьших квадратов
г) среди вариантов а)-в) нет верного
(Ответы на вопросы теста для текущего контроля знаний приведены в конце программы)
III
Примерный перечень вопросов к экзамену.
1) Что такое случайный член регрессионного уравнения? Приведите пример его экономической интерпретации.
2) Как экономически трактуются параметры классической линейной модели множественной регрессии?
3) Перечислите предпосылки классического уравнения регрессии.
4) Что такое “несмещенная оценка коэффициента уравнения регрессии”?
5) Что такое “эффективная оценка коэффициента уравнения регрессии”?
6) Что такое “состоятельная оценка коэффициента уравнения регрессии”?
7) По каким критериям производится отбор предикторов для регрессионной модели?
8) Какие способы отбора предикторов вы знаете?
9) В чем суть метода наименьших квадратов и каковы свойства МНК-оценок?
10) В чем состоит суть метода максимального правдоподобия и каковы свойства ММП-оценок?
11) Что такое “статистически значимый коэффициент уравнения регрессии”?
12) Как проверить статистическую значимость регрессионного уравнения?
13) Что такое коэффициент детерминации и каков его смысл?
14) Как проверить статистическую значимость коэффициента детерминации?
15) Как применять коэффициент детерминации для сравнительной оценки уравнений с одинаковой зависимой переменной и разным количеством предикторов?
16) Как выбрать лучшее из нескольких уравнений с одной и той же зависимой переменной?
17) Как оценить предельный вклад, вносимый в объясняющую способность регрессионного уравнения группой дополнительных объясняющих факторов?
18) Приведите примеры гипотез, часто формулируемых в отношении коэффициентов регрессионного уравнения, и объясните, с помощью каких тестов их можно проверить.
19) Каковы признаки «хорошей» (правильно специфицированной) модели?
20) Как влияет на качество оценки коэффициентов уравнения ошибка спецификации, вследствие которой в модель не был включен существенный предиктор?
21) Чем опасно включение в модель «лишних» (несущественных) объясняющих переменных?
22) Что такое гомоскедастичность и гетероскедастичность?
23) Приведите пример взаимоотношений в экономике, описываемых моделью с гетероскедастичными остатками.
24) Как осуществляется проверка эконометрической модели на гомоскедастичность?
25) Почему нельзя применять классический МНК в случае гетероскедастичности?
26) Какие преобразования исходных данных нужно провести в случае обнаружения гетероскедастичности?
27) Как вы понимаете термин «автокорреляция остатков»?
28) Приведите пример взаимоотношений в экономике, описываемых моделью с автокоррелированными остатками.
29) Каковы последствия применения классического МНК к модели с автокоррелированными остатками?
30) Каким образом осуществляется проверка эконометрической модели на автокорреляцию остатков?
31) Какие преобразования исходных данных нужно провести в случае обнаружения автокорреляции остатков?
32) Что такое мультиколлинеарность?
33) Как можно предсказать наличие мультиколлинеарности в будущей модели?
34) По каким проявлениям можно судить о наличии мультиколлинеарности в оцененной модели?
35) Каковы негативные последствия мультиколлинеарности?
36) В каком случае целесообразно использовать метод главных компонент?
37) Что представляют собой главные компоненты?
38) Что показывает первая главная компонента?
39) Что представляют собой коэффициенты при факторах в выражениях главных компонент?
40) Каковы недостатки метода главных компонент?
41) Какие модели с лаговыми независимыми переменными Вы знаете?
42) Какие методы применяются для оценки коэффициентов эконометрических моделей, содержащих лаговые зависимые переменные?
43) Какие характеристики временных рядов вы знаете?
44) Что такое стационарный процесс?
45) Как проверить процесс на стационарность?
46) Перечислите известные вам модели временных рядов и приведите примеры процессов в экономике, описываемых с помощью моделей временных рядов.
47) Модель авторегрессии первого порядка.
48) Модель скользящего среднего.
49) Модель авторегрессии–скользящего среднего.
50) Уравнение Юла-Уокера.
51) Что является объектом изучения финансовой эконометрики?
52) Каковы особенности временных рядов финансовых показателей?
53) Что означают гипотезы случайного блуждания и каковы методы их тестирования?
54) Каковы методы оценки параметров Броуновского движения, применяемые в финансовой эконометрике?
55) Каковы методы тестирования изменяющейся вариации в моделях финансовых процессов?
56) Какие методы применяются для тестирования нелинейных финансовых поцессов?
57) Как оценивают модели финансовых процессов с изменяющейся вариацией?
58) Какие модели временных рядов финансовых показателей с нелинейными структурами Вам известны?
59) Что собой представляет система взаимозависимых эконометрических уравнений?
60) Приведите пример экономической системы, описываемой системой одновременных линейных уравнений.
61) Почему для оценки параметров системы линейных одновременных уравнений нельзя применять одношаговый МНК?
62) Что показывают коэффициенты структурной и прогнозной формы системы линейных одновременных уравнений?
63) Какие ограничения накладывают на структурные переменные в системе взаимозависимых эконометрических уравнений?
64) Какие бывают ограничения на дисперсии и ковариации в рамках системы взаимозависимых эконометрических уравнений?
65) Что представляет собой рекурсивная модель?
66) Каким образом можно проверить гипотезу о переменной структуре модели?
67) Как отражают влияние качественных переменных на структуру эконометрической модели?
68) Приведите пример качественной переменной, способной повлиять на структуру какой-либо эконометрической модели. Какие фиктивные переменные могут отразить это влияние?
69) Какие проблемы возникают при построении моделей с дискретными зависимыми переменными?
70) Приведите примеры взаимосвязей в экономике, для описания которых используют модели с качественными зависимыми признаками, и объясните, с помощью каких переменных удается формализовать эти взаимосвязи.
71) Какие модели чаще всего используют в случае, когда зависимая переменная является дихотомической?
72) В чем особенности применения и построения Tobit-модели?
73) Приведите примеры нелинейных моделей, используемых в эконометрике.
74) Какие из известных вам типов нелинейных моделей поддаются непосредственной линеаризации и в чем причина их нелинеаризуемости?
75) Как линеаризуются модели гиперболического вида?
76) Как линеаризуются модели экспоненциального вида?
77) Как линеаризуются модели степенного вида?
78) Как линеаризуются модели логарифмического вида?
79) Какие методы используются для оценки параметров моделей, не поддающихся непосредственной линеаризации?
80) В чем заключается процедура прогнозирования с использованием эконометрических моделей?
81) Какие методы верификации прогноза Вы знаете?
82) Как оценить точность прогноза?
83) Как оценивают доверительный интервал прогноза в моделях с детерминированнными параметрами?
84) Как оценивают доверительный интервал прогноза в моделях со стохастическими параметрами?
V Тесты для проверки остаточных знаний
(требуется выбрать правильный ответ среди 5 предложенных вариантов)
1. Показатель, характеризующий тесноту линейной стохастической связи между переменными - это…
а) ковариация
б) коэффициент корреляции
в) дисперсия
г) все варианты а)-в) верны
д) среди вариантов а)-г) нет верного
2. Функция регрессии в общем случае является…
а) математическим выражением функциональной зависимости между переменными
б) математическим выражением корреляционной связи между переменными
в) математическим выражением исключительно линейной связи между переменными
г) математическим выражением любого рода зависимости между переменными
д) среди вариантов а)-г) нет верного
3. Уравнение регрессии вида Y(t)=α+βX(t)+ε(t) не означает, что…
а) переменные Y и X связаны между собой линейно
б) связь между Y и X является стохастической
в) на переменную Y не оказывают влияния никакие факторы, кроме X
г) с ростом переменной X на одну единицу Y увеличивается на β единиц
д) среди вариантов а)-г) нет верного
4. Гомоскедастичность…
а) означает постоянство дисперсии случайного члена регрессионного уравнения
б) предполагает отсутствие корреляционной связи между случайным членом и объясняющими переменными регрессионной модели
в) является одним из условий классической модели линейной регрессии
г) верны варианты а) и в)
д) верны варианты б) и в)
5. Одним из условий классической линейной регрессионной модели является…
а) отсутствие какого-либо влияния на Y со стороны факторов, не включенных в модель явно
б) отсутствие среди объясняющих факторов дискретных переменных
в) отсутствие автокорреляции случайного члена
г) верны варианты а) и б)
д) среди вариантов а)-г) нет верного
6. Каким свойством обладают оценки коэффициентов классической модели, полученные с помощью метода наименьших квадратов?
а) эффективности
б) состоятельности
в) несмещенности
г) все ответы а)-в) верны
д) среди вариантов а)-г) нет верного
7. Как формулируется нулевая гипотеза при проверке коэффициента уравнения регрессии на статистическую значимость?
а) оценка коэффициента равна нулю
б) оценка коэффициента положительна
в) оценка коэффициента отрицательна
г) дисперсия оценки коэффициента минимальна
д) среди вариантов а)-г) нет верного
8. Какая формулировка нулевой гипотезы не используется при проверке уравнения регрессии на статистическую значимость?
а) коэффициент детерминации в полученном уравнении равен нулю
б) все коэффициенты при объясняющих переменных равны нулю
в) свободный член полученного уравнения равен нулю
г) все варианты а)-в) верны
г) среди вариантов а)-г) нет верного
9. Какой факт не может свидетельствовать о наличии мультиколлинеарности?
а) коэффициенты парной корреляции результирующего признака с каждым из объясняющих факторов по модулю близки к единице
б) некоторые коэффициенты парной корреляции среди объясняющих факторов по модулю близки к единице
в) коэффициенты множественной детерминации некоторых объясняющих факторов с остальными близки к единице
г) неверный, с точки зрения экономической теории, знак коэффициента линейного регрессионного уравнения
д) среди вариантов а)-г) нет верного
10. В каком случае целесообразно использовать метод главных компонент?
а) если метод наименьших квадратов дает статистически незначимое уравнение
б) если объясняющие факторы коррелируют между собой
в) если свободный член полученного уравнения равен нулю
г) есди колическтво наблюдений недостаточно велико по сравнению с числом объясняющих факторов
д) среди вариантов а)-г) нет верного
11. Взвешенный метод наименьших квадратов…
а) применяется в случае гетероскедастичных остатков
б) предполагает упорядочение исходных наблюдений по возрастанию/убыванию
в) предполагает придание «веса» каждому наблюдению в определенном соответствии с величиной его дисперсии
г) верны варианты а) и в)
д) среди вариантов а)-г) нет верного
12. Каковы негативные последствия применения классического метода наименьших квадратов в случае гетероскедастичности?
а) оценки коэффициентов модели не являются состоятельными
б) оценки коэффициентов модели не являются статистически значимыми
в) оценки коэффициентов модели не являются эффективными
г) оценки коэффициентов модели являются смещенными
д) все варианты а)-г) верны
13. В каких задачах следует ожидать наличия гетероскедастичности?
а) когда анализируются определенные статьи расходов хозяйствующих субъектов в зависимости от величины их доходов и последние имеют значительный разброс
б) когда в выборке присутствуют наблюдения, сильно отличающиеся от большинства остальных
в) когда анализируются временные ряды и наблюденные значения существенно изменяются со временем или данные пространственных выборок определенным образом упорядочены
г) все варианты а)–в) верны
д) среди вариантов а)-г) нет верного
14. Об автокорреляции остатков можно сказать, что…
а) факт ее существования устанавливается с помощью критерия Дарбина-Уотсона
б) она часто встречается в задачах, где исходными данными являются временные ряды
в) ее следствием, в частности, является неэффективность оценок параметров регрессионного уравнения
г) в случае ее существования следует применять обобщенный метод наименьших квадратов
д) все варианты а)-г) верны
15. Для отражения влияния на структуру модели качественных переменных, если они наблюдаемы, применяют…
а) фальшивые переменные
б) фиктивные переменные
в) поддельные переменные
г) искусственные переменные
д) среди вариантов а)-г) нет верного
16. Какая из приведенных ниже моделей не поддается непосредственной линеаризации?
а) y=α+βxγ
б) y=α+β/x
в) y=αx β
г) y=α+βlnx
д) среди вариантов а)-в) нет верного
17. Что из перечисленного ниже не применяют для оценки параметров нелинеаризуемых моделей?
а) итеративные процедуры
б) метод наименьших квадратов
в) метод максимального правдоподобия
г) верны варианты б) и в)
д) среди вариантов а)-г) нет верного
18. При использовании метода максимального правдоподобия…
а) отыскиваются параметры модели, наиболее вероятные для данного набора наблюдений
б) отыскивается набор наблюдений, оптимизирующий параметры модели
в) оценивается вероятность, с которой набор параметров модели принимает оптимальные значения
г) верны варианты а) и в)
д) среди вариантов а)-г) нет верного
19. Стационарность – это…
а) свойство оценок параметров регрессионного уравнения
б) правило отбора предикторов в регрессионную модель
в) характеристика временного ряда, связанная с его стабильностью (устойчивостью)
г) синоним автокорреляции
д) среди вариантов а)-г) нет верного
20. Какие существуют виды стационарности?
а) строгая и слабая
б) высокая и низкая
в) постоянная и переменная
г) внешняя и внутренняя
д) все варианты а)-г) верны
21. Что такое «белый шум»?
а) отклонение наблюдаемых значений переменной от расчетных
б) модель временного ряда с независимыми одинаково распределенными наблюдениями
в) модель авторегрессии первого порядка
г) характеристика оценок параметров регрессионного уравнения
д) среди вариантов а)-в) нет верного
22. Какие модели временных рядов чаще всего используются на практике?
а) модель авторегрессии первого порядка
б) «белый шум»
в) «случайное блуждание»
г) все варианты а)-в) верны
д) среди вариантов а)-в) нет верного
23. Среди переменных в системах одновременных линейных уравнений специально выделяют…
а) результирующие и объясняющие
б) случайные и детерминированные
в) эндогенные и экзогенные
г) фиктивные и обычные
г) все варианты а)-в) верны
24. Почему для оценки параметров системы линейных одновременных уравнений нельзя применять одношаговый МНК?
а) из-за смещения получаемых оценок
б) из-за несостоятельности получаемых оценок
в) из-за некорректности проводимых статистических тестов
г) все варианты а)-в) верны
д) среди вариантов а)-г) нет верного
25. Какие методы не применяются для оценки параметров системы линейных одновременных уравнений?
а) косвенный метод наименьших квадратов
б) двухшаговый метод наименьших квадратов
в) трехшаговый метод наименьших квадратов
г) не применяется ни один из методов а)-в)
д) среди вариантов а)-г) нет верного
YI Учебно-методическое обеспечение курса
1. Рекомендуемая литература (основная)
1. Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998.
2. Доугерти К. Введение в эконометрику: Учебник для вузов. М.:Инфра - М, 1999.
3. Магнус Я. Р. Эконометрика: Начальный курс: Учебное пособие для вузов. М.: Дело, 1998.
4. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов. М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2002.
5. Бородич С.А. Эконометрика: Учебное пособие. Мн.: Новое знание, 2001.
6. Эконометрика: Учебник/Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2002.
7. Сборник задач по дисциплине «Эконометрика» /Сост. Н.П.Тихомиров, Е.Ю.Дорохина, Л.Ф.Преснякова. – М.: Изд-во Рос.экон.акад. (в печати).
2. Рекомендуемая литература (дополнительная)
1. Грубер Й. Эконометрия 1: Введение во множественную регрессию и эконометрию. Б.м.: Б.и., 1993. Ч.1, 2, 3.
2. Джонстон Дж. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980.
3. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2 кн. М.: Финансы и статистика,1987-1988.
4. Тихомиров Н. П., Попов В. А. Методы социально-экономического прогнозирования. М.: Изд-во ВЗПИ, 1993.
3. Полезные web-сайты
ссылка скрыта ссылка скрыта ссылка скрыта
4. Перечень обучающих, контролирующих компьютерных программ.
Электронная таблица Excel, пакеты Econometric Views, Statgraphics, программы Regre,Trend.