Экзаменационные вопросы № 1-77 по дисциплине "Эконометрия" (Понятие эконометрии, статистики. Определение фиктивных переменных)

Страницы работы

Содержание работы

1	1	Понятие эконометрии, статистики. Чем занимается эконометрия?
	2	Что такое гистограмма?
	3	Что такое полигон?
	4	Что такое кумулята?
2	5	Средние величины (средневзвешенная, среднестепенная (к={-1;0;1;2})).
	6	Свойство мажоритарности средних.
	7	Медиана: определение, формула.
	8	Мода: определение, формула.
	9	Квантиль: определение, формула.
3	10	Определение момента (центральный, начальный моменты).
	11	Что такое эксцесс, как он характеризует распределение, как связан с куртозисом?
	12	Что такое показатель асимметрии и как он характеризует распределение?
	13	Свойства дисперсии.
	14	Ковариация, корреляция. Что показывают значения этих коэффициентов?
4	15	В чем заключается отличие теоретической функции распределения от эмпирической?
	16	Как из случайной величины, распределенной по F_1,5 получить случайную величину, распределенную по Стьюденту, сколько степеней свободы будет у этой величины?
	17	Какой вид имеет случайная величина, распределенная по Хи-квадрат?
5	18	Причины случайных ошибок.
	19	В чем заключается МНК?
	20	Свойства МНК.
6	21	Постройте ДИ для β при известной дисперсии
	22	Постройте ДИ для β при неизвестной дисперсии
	23	Как связаны величины S²b и S²e?
7	24	Будет ли считаться следующая регрессия линейной: X1=*+β1+ε1
	25	Простая парная регрессия. Объясните: почему парная?
	26	Графическая интерпретация линии регрессии
8	27	Оценка параметров простой парной регрессии с помощью МНК: алгоритм.
	28	Полная, объясненная и остаточная дисперсии: расчетные формулы.
	29	Запишите основное дисперсионное тождество
	30	Коэффициент детерминации: определение, формула. Что показывает значение коэффициента?
9	31	Когда применяется ортогональная регрессия?
	32	Задача ортогональной регрессии
	33	Алгоритм построения ортогональной регрессии
	34	Как связаны коэффициенты прямой, ортогональной и обратной регрессии? (неравенство Шварца)
10	35	Запишите формулы для оценок параметров множественной регрессии.
	36	Запишите уравнение регрессии в матричном виде
11	37	Уравнение регрессии в исходной форме: вид, запись оператора МНК- оценивания.
	38	Уравнение регрессии в оценках: вид, запись оператора МНК- оценивания.
	39	Уравнение регрессии в сокращенной форме: вид, запись оператора МНК- оценивания.
	40	Уравнение регрессии в форме со скрытым свободным членом: вид, запись оператора МНК- оценивания.
12	41	Формулировка теоремы Гаусса-Маркова
	42	Основные гипотезы (условия Гаусса-Маркова: g1, g2, g3)
	43	Основные свойства МНК оценок, в случае выполнения условий Гаусса-Маркова
	44	Формулировка гипотезы g4, следствия этой гипотезы
13	45	Какой вид имеет матрица ковариации параметров регрессии М_а?
	46	Чему равна несмещенная оценка остаточной дисперсии? Формула.
14	47	t-статистика: формула расчета.
	48	t-статистика: число степеней свободы.
	49	t-статистика: условие принятия нулевой гипотезы.
	50	F-статистика: формула расчета.
	51	F-статистика: число степеней свободы
	52	F-статистика: условие принятия нулевой гипотезы
15	53	Определение мультиколлинеарности
	54	Последствия мультиколлинеарности
	55	Матрица коэффициентов корреляции факторов: вид, условие, при котором не следует вводить один из пары факторов.
	56	Скорректированный коэффициент детерминации, определение значимости фактора по нему.
16	57	В чем заключается цель прогнозирования
	58	Как рассчитывается ошибка прогноза
	59	Перечислите свойства ошибок прогноза
17	60	В чем заключается ОМНК?
	61	Зачем вводится матрица D при ОМНК?
	62	Формула остаточной дисперсии при ОМНК.
18	63	Определение гетероскедастичности
	64	Последствия гетероскедастичности
	65	Тесты обнаружения гетероскедастичности (перечислить)
	66	Как устранить гетероскедастичность?
	67	Методика расчетов при проведении теста Голдфелда-Квандта
19	68	В чем заключается автокорреляция ошибок ?
	69	Какие существуют методы обнаружения автокорреляции, кроме теста Дарбина-Уотсона?
	70	В чем заключается тест?
	71	Интервал значений статистики DW. При каком значении можно говорить об отсутствии автокорреляции ошибок?
	72	Критерий Дарбина-Уотсона: укажите интервалы так называемой «зоны неопределенности» .
	73	Назовите основные причины возникновения автокорреляции
20	74	Определение фиктивных переменных
	75	Какие значения принимают фиктивные переменные?
	76	Чему равна сумма столбцов матрицы Z^F?
	77	В чем состоит проблема оценивания и анализа фиктивных переменных?