^ Контрольные вопросы по темам приведены в таблице 5.
Таблица 5 – Контрольные вопросы по практическим занятиям
Тема
| Контрольные вопросы
| Линейная модель множественной регрессии
| Какими свойствами обладают оценки коэффициентов регрессии, полученные методом наименьших квадратов в случае выполнимости условий теоремы Гаусса-Маркова?
Каковы последствия для свойств оценок коэффициентов регрессии, полученных
Какие факторы дополнительно учитывает формула для расчета стандартной ошибки в случае множественной регрессии, по сравнению с аналогичной формулой для парной регрессии?
Каковы показатели качества уравнения регрессии в целом?
Для чего используется показатель стандартной ошибки уравнения регрессии?
Как рассчитывается показатель стандартной ошибки уравнения регрессии?
Какова связь показателей качества коэффициентов регрессии и показателей качества уравнения в целом в случае множественной регрессии?
Каковы особенности анализа коэффициента детерминации в случае множественной регрессии?
Для чего используется скорректированный коэффициент детерминации?
Как рассчитывается скорректированный коэффициент детерминации и какие факторы определяют его значение?
| Показатели качества регрессии
| Мультиколлинеарность
| Что такое мультиколлинеарность в эконометрике?
В чем сущность проблемы мультиколлинеарности?
Каковы основные причины возникновения мультиколлинеарности?
Что такое доминантная переменная?
В чем состоит интерпретация метода наименьших квадратов как метода определения вклада факторов?
Почему мультиколлинеарность может быть охарактеризована в большей степени как проблема выборки, а не генеральной совокупности?
Может ли проявиться мультиколлинеарность при отсутствии явных парных корреляционных зависимостей между переменными?
Каковы основные проявления и последствия мультиколлинеарности в регрессионном анализе?
Как влияет мультиколлинеарность на значимость уравнения как целого?
Как влияет мультиколлинеарность на значимость отдельных коэффициентов
регрессии?
Могут ли коэффициенты множественной регрессии быть незначимыми, если уравнение в целом значимо?
Могут ли некоторые коэффициенты множественной регрессии быть значимыми, если уравнение в целом незначимо?
Почему мультиколлинеарность часто вызывает появление «неправильного» знака коэффициента регрессии?
Как можно обнаружить наличие мультиколлинеарности?
Что следует предпринять в случае наличия мультиколлинеарности?
| Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками
| 1.Основные гипотезы построения многомерной линейной регрессии.
2.Оценивание параметров многомерной линейной регрессионной 3.модели.
4.Построение доверительных интервалов для прогноза.
5.Построение доверительных интервалов для коэффициентов регрессии.
6.Понятие и использование фиктивных переменных.
| Продолжение таблицы 5
Тема
| Контрольные вопросы
| Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные)
| Какой смысл вкладывается в понятие «существенной переменной»?
Что означает «правильно специфицированное уравнение регрессии»?
Каковы основные последствия невключения в уравнение регрессии существенной переменной?
Каков механизм разрушения оценок коэффициентов при неправильной спецификации уравнения регрессии? Какое отношение имеет этот процесс к условиям Гаусса-Маркова?
Какова формула, определяющая величину смещения оценки коэффициента регрессии при невключении в него существенной переменной?
Какие основные факторы влияют на направление и величину смещения?
На основании чего можно оценить вклад факторов, влияющих на знак смещения?
Что вкладывается в термин «несущественная переменная»?
Каковы основанные последствия включения в уравнение регрессии несущественной переменной?
Можно ли из незначимости переменной регрессии сделать вывод о том, что она является несущественной для уравнения?
Какими причинами может вызываться незначимость коэффициента при переменной в множественном уравнении регрессии?
Следует ли всегда исключать из уравнения незначимые переменные? Почему да, или почему нет?
Как можно оценить значимость вклада одной переменной, включаемой в регрессионную модель (необходимо знать два метода, основанных соответственно на использовании t-критерия и F-критерия)?
Как можно оценить значимость вклада одновременно нескольких переменных,
Каково соотношение между значимостью вклада группы включаемых переменных и вкладами отдельно каждой из включаемых переменных?
Каковы основные критерии для включения в модель регрессии новой переменной? Каковы правила для исключения незначимой переменной из уравнения регрессии?
Каковы основные процедуры поиска спецификации уравнения регрессии? В чем заключаются сравнительные достоинства и недостатки этих процедур?
Как влияет включение переменной в уравнение множественной регрессии на скорректированный коэффициент детерминации ?
Как влияет включение переменной в уравнение множественной регрессии на сумму квадратов остатков уравнения?
Как влияет включение переменной в уравнение множественной регрессии на значение F-критерия?
Как влияет исключение переменной из уравнения множественной регрессии на скорректированный коэффициент детерминации ?
Как влияет исключение переменной из уравнения множественной регрессии на сумму квадратов остатков уравнения?
Как влияет исключение переменной из уравнения множественной регрессии на значение F-критерия?
| Нелинейные модели регрессии и их линеаризация
| Какие основные виды нелинейных зависимостей используются в эконометрических моделях?
В каких случаях используются полиномиальные формы регрессии? Какие экономические явления можно отобразить с помощью этих форм?
В чем состоят основные последствия неправильного выбора и использования функциональных форм?
Можно ли сравнивать статистическое качество различных функциональных форм уравнения регрессии?
Как оценить параметры производственной функции Кобба-Дугласа?
Как интерпретируются параметры производственной функции Кобба-Дугласа?
Что означает условие постоянства эффекта масштаба? Как эконометрически может быть проверено это условие?
Каким образом можно оценить параметры функции Кобба-Дугласа с ограничением на эффект масштаба?
Каким образом можно учесть влияние технического прогресса в производственной функции Кобба-Дугласа?
| Окончание таблицы 5
Тема
| Контрольные вопросы
| Временные ряды
| Понятие временного ряда Виды временных данных
Понятие тренда Виды тренда.
Способы выделения тренда.
Способы выделения сезонности.
Построение и оценивание обобщенной модели временных данных.
| Система линейных одновременных уравнений
| Линейное одновременное уравнение это…
Структурная форма системы эконометрических уравнений это...
С помощью традиционного метода наименьших квадратов можно определить параметры уравнений, входящих в систему _____ уравнений.
Эконометрическая модель, являющаяся системой одновременных уравнений, состоит в общем случае ...
|
Рубежный контроль знаний осуществляется два раза в семестр в письменной форме.
|