Выходной контроль

7.3 Выходной контроль

 

Выходной контроль осуществляется в форме зачёта и экзамена по дисциплине.

В программу зачёта по дисциплине включены следующие вопросы:

ü  Основные этапы прикладного эконометрического исследования.

ü  Свойства оценок параметров при выполнении исходных предположений классической нормальной модели линейной множественной регрессии.

ü  Доверительные интервалы для параметров при выполнении исходных предположений классической нормальной модели линейной множественной регрессии.

ü  Интервальные прогнозы при выполнении исходных предположений классической нормальной модели линейной множественной регрессии.

ü  Проверка гипотез о значениях коэффициентов при выполнении исходных предположений классической нормальной модели линейной множественной регрессии.

ü  Основные типы нарушений исходных предположений классической нормальной модели линейной множественной регрессии.

ü  Последствия различных нарушений исходных предположений классической нормальной модели линейной множественной регрессии.

ü  Методы обнаружения гетероскедастичности.

ü  Методы обнаружения автокоррелированности.

ü  Обнаружение ненормальности распределения ошибок.

ü  Выявление неправильного выбора объясняющих переменных (критерий RESET).

ü  Выявление непостоянства коэффициентов на периоде наблюдения (критерии Чоу, рекурсивные остатки).

ü  Методы коррекции статистических выводов при неоднородности дисперсий ошибок.

ü  Методы коррекции статистических выводов при автокоррелированности ошибок.

ü  Коррекция статистических выводов при непостоянстве параметров модели на периоде наблюдений. Учет сезонности. Фиктивные переменные.

ü  Модели с распределенными запаздываниями объясняющих переменных.

Итоговый контроль знаний – экзамен.

Примерный набор тестов на экзамен:

Вариант 1

1.  Парный линейный коэффициент корреляции характеризует наличие тесной обратной связи. Он может принимать следующие значения:

А) 1,2; б) –0,82; В) 0,23; Г) 0,92; Д) –0,24.

2. Коэффициент уравнения парной регрессии показывает:

а) тесноту связи между зависимой и независимой переменными;

б) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на единицу;

в) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1%;

г) на сколько ед. изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 ед.

3. Если лаговые воздействия фактора не имеют тенденцию к убыванию во времени, то графическое представление структуры лага примет вид:

4. Величину, характеризующую влияние лаговых переменных на результат, называют:

А) медиана; Б) мода; В) лаг; Г) мультипликатор; Д) регрессор.

5. Наличие гомоскедастичности можно определить используя:

А) критерий Стьюдента; Б) критерий Фишера; В) критерий Чоу; Г) критерий Энгеля-Грангера;

Д) критерий Уайта; Е) критерий Дарбина-Уотсона.

6. Оценить значимость парного линейного коэффициента корреляции можно при помощи:

А) критерия Фишера;

Б) коэффициента автокорреляции;

В) критерия Стьюдента;

Г) критерия Энгеля-Грангера;

Д) критерия Дарбина-Уотсона.

7. Автокорреляция уровней может быть вызвана следующими причинами:

А) ошибка измерения результативного признака;

Б) ошибка в спецификации модели;

В) ошибка в вычислениях;

Д) нет правильного ответа.

8. В ситуациях, когда остатки содержат циклические колебания, график примет вид:

9. Изложите алгоритм использования критерия Энгеля-Грангера.

10. Степень влияния неучтенных факторов в рассматриваемой модели можно определить на основе:

А) парного линейного коэффициента корреляции;

Б) частного коэффициента корреляции;

В) индекса корреляции;

Г) коэффициента детерминации;

Д) коэффициента регрессии.

11. Частный критерий Фишера вычисляется по формуле:

А) ; Б);

В) ; Г) .

12. Факторная дисперсия вычисляется по формуле:

А) ; б) ; В) ; Г) ; Д) ; е) ; Ж) .

13. Что характеризует -коэффициент в уравнениях множественной регрессии?

14. Уравнение множественной регрессии в стандартизованном виде имеет вид: . Сила влияния какого фактора выше на результативный признак?

А) x₁<x₂; Б) x₁>x₂; B) x₁=x₂.

15. Для двух видов продукции А и В модели зависимости удельных постоянных расходов от объема выпускаемой продукции выглядят следующим образом:

у_А=85+0,5х,

у_В=20х^0,3.

Определите, каким должен быть объем выпускаемой продукции, чтобы коэффициенты эластичности для продукции А и В были равны.

А) 73; Б) 0,02; В) 0,3; Г) 85; Д) 20.

Вариант 2

1. Автокорреляция остатков уравнения регрессии означает:

а) наличие ошибки в спецификации уравнения регрессии;

б) незначимость уравнения регрессии;

в) отсутствие зависимости между переменными;

г) их случайность.

2. h-критерий Фишера используется для оценки:

А) Наличия коинтеграции временных рядов.

Б) Наличия коинтеграции рядов распределения.

В) Автокорреляции остатков.

Г) Автокорреляции уровней рядов динамики.

Д) Автокорреляции уровней рядов распределения.

3. Если лаговые воздействия фактора имеют тенденцию к убыванию во времени, то графическое представление структуры лага примет вид:

4. Коэффициент детерминации показывает:

а) на сколько единиц изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 единицу;

б) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1%;

в) на сколько процентов изменение зависимой переменной зависит от изменения независимой переменной;

г) долю вариации независимой переменной, обусловленную вариацией независимой переменной.

5. Наличие гетероскедастичности можно определить используя:

А) критерий Стьюдента; Б) критерий Фишера; В) критерий Чоу; Г) критерий Энгеля-Грангера;

Д) критерий Спирмена; Е) критерий Дарбина-Уотсона.

6. Оценить значимость коэффициентов регрессии в множественной линейной модели можно при помощи:

А) коэффициента корреляции;

Б) коэффициента автокорреляции;

В) критерия Стьюдента;

Г) критерия Энгеля-Грангера;

Д) критерия Дарбина-Уотсона.

7. Парный линейный коэффициент корреляции определяется по формуле:

А) ;

Б) ;

В) .

8. В ситуациях, когда остатки содержат циклические колебания, график примет вид:

9. Изложите алгоритм использования критерия Спирмена.

10. Степень усредненного влияния неучтенных факторов в рассматриваемой модели можно определить на основе:

А) парного линейного коэффициента корреляции;

Б) частного коэффициента корреляции;

В) индекса корреляции;

Г) коэффициента детерминации;

Д) коэффициента регрессии;

Е) свободного члена уравнения регрессии.

11 . Как вычисляется коэффициент эластичности для модели у=а+b lnx?

12. Критерий Пирсона используется:

А) для оценки автокорреляции уровней;

Б) для оценки автокорреляции остатков;

В) для оценки мультиколлиниарности факторов;

Г) для оценки коинтеграциии.

13. Что характеризует t-критерий Стьюдента?

14. Уравнение множественной регрессии в стандартизованном виде имеет вид: . Сила влияния какого фактора выше на результативный признак?

А) x₁<x₂; Б) x₁>x₂; B) x₁=x₂.

15. Модель имеет вид:

Y₁ = a₁+b₁₁X₁+ b₁₂X₂+C₁₂Y₂+e₁,

Y₂ = a₂+b₂₂X₂+ C₂₁Y₁ +e₂,

Y₃ = a₃+b₃₁X₁ + b₃₃X₃₊e₃.

А) модель идентифицируема;

Б) модель сверхидентифицируема;

В) модель неидентифицируема.

Вариант 3

1. Модель авторегрессии с распределенным лагом имеет вид:

а) , где  - эмпирически ненаблюдаемая переменная результативного признака, х_t – фактическое значение факторного признака; e_t – ошибка модели;

б) , где  - фактическое значение результативного признака,  –ожидаемое значение факторного признака; e_t – ошибка модели;

в) , где  - эмпирически ненаблюдаемая переменная результативного признака,  – ожидаемое значение факторного признака; e_t – ошибка модели;

г) , где  - фактическое значение результативного признака, х_t – фактическое значение факторного признака; e_t – ошибка модели;

д) нет правильного ответа.

2. Модель Койка является:

А) моделью авторегрессии с бесконечной структурой лага;

Б) моделью авторегрессии с конечной структурой лага;

В) моделью авторегрессии.

3. Графическая модель параболы имеет вид:

4. Дисперсионный анализ уравнения парной регрессии проверяет:

а) значимость коэффициента корреляции;

б) значимость уравнения регрессии;

в) значимость коэффициента регрессии;

г) значимость свободного члена уравнения регрессии.

5. Наличие гетероскедастичности можно определить используя:

А) критерий Стьюдента; Б) критерий Фишера; В) критерий Чоу; Г) критерий Энгеля-Грангера;

Д) критерий Спирмена; Е) критерий Дарбина-Уотсона.

6.  Коэффициент множественной детерминации показывает

а) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1%;

б) долю вариации зависимой переменной, обусловленную вариацией независимых переменных;

в) на какую часть своего стандартного отклонения изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на величину своего стандартного отклонения;

г) насколько изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на единицу.

7.  Критерий Дарбина-Уотсона определяется:

А) ; Б) ; В) ;

Г); Е) .

8. Изложите алгоритм использования критерия Энгеля-Грангера.

9. В ситуациях, когда остатки не содержат циклические колебания, график примет вид:

10.Лаговые переменные в системах одновременных уравнений обычно рассматриваются как

а) независимые.

б) зависимые.

в) эндогенные.

г) экзогенные.

11 . Как вычисляется коэффициент эластичности для параболы II порядка?

12. Прямая неопределенности используется при определении:

А) Наличия коинтеграции временных рядов.

Б) Наличия коинтеграции рядов распределения.

В) Автокорреляции остатков.

Г) Автокорреляции уровней рядов динамики.

Д) Автокорреляции уровней рядов распределения.

13. Что характеризует -коэффициент?

14. Уравнение множественной регрессии в стандартизованном виде имеет вид: . Сила влияния какого фактора выше на результативный признак?

А) x₁<x₂; Б) x₁>x₂; B) x₁=x₂.

15. Модель имеет вид:

Y₁ = a₁+b₁₁X₁+ b₁₃X₃+C₁₂Y₂+e₁,

Y₂ = a₂+b₂₂X₂+ C₂₁Y₁ +e₂,

Y₃ = a₃+b₃₂X₂ + b₃₃X₃₊e₃.

А) модель идентифицируема;

Б) модель сверхидентифицируема;

В) модель неидентифицируема.

8. Учебно-методическое обеспечение дисциплины

 

8.1 Основная литература

 

1.  Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. -М: ЮНИТИ, 1998, - 102 с.

2.  Бородич С.А. Эконометрика. – М.: Новое знание, 2001.

3.  Грицан В.Н. Эконометрика. – М.: Издательско-торговая корпорация “Дашков и К”, 2002.

4.  Доугерти Кристофер. Введение в эконометрику. Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М.-XIV, 1997, - 402 с.

5.  Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике: Учебное пособие. – М.: МЭСИ, 2002. – 52 с.

6.  Замков О.О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе. – М.: ГУ ВШЭ, 2001.

7.  Катышев П.К., Магнус Я.Р., Пересецкий А.А. Сборник задач к начальному курсу эконометрики. – М.: Дело, 2002.

8.  Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 311 с.

9.  Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. 3-е изд. - М.: Дело, 1997, - 400 с.

10.  Мардас А.Н. Эконометрика. – СПб.: Питер, 2001.

11.  Носко В.П. Эконометрика для начинающих: основные понятия, элементарные методы, границы применимости, интерпретация результатов. М., ИЭПП, 2000. - 252 с.

12.  Орлов А.И. Эконометрика: Учеб. пособ.. – М.: Из-во «Экзамен»,2002.

13.  Практикум по эконометрике: Учеб. Пособие/ под. ред И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2001.

14.  Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. – М.:Статистика, 1977.

15.  Эконометрика: Учебник/Под ред. И.И.Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.

 

8.2 Дополнительная литература

 

1.  Практикум по эконометрике/ Под ред. И.И.Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2002.

2.  Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х кн. М.: Финансы и статистика, 1986-1987.

3.  Клейнер Г. Производственные функции. М.: Финансы и статистика, 1986.

4.  Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Финансы и статистика, 2001.

5.  Джонстон Дж. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980.

6.  Образцова О.Н., Назарова О.В., Канторович Г.Г. Экономическая статистика. Эконометрика. Методические материалы. – М.: ГУ – ВШЭ, 2000.

7.  Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 543 с.

 

8.3 Интернет-ресурсы

 

http://econline.h1.ru/theor.htm Economics Online. Экономическая теория - англоязычные и русскоязычные ресурсы.

http://www.xplore-stat.de/ebooks/ebooks.html Учебники по прикладной статистике и эконометрике.

http://www.qmw.ac.uk/~ugte133/book/protsdbk.htm Pollock. Time Series, Analysis Signal Processing and Dynamics.

http://tumania.econ.msu.ru/study.html Сайт экономического факультета МГУ.

http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/index.htm Эконометрическая страничка Цыплакова А.

http://molchanov.narod.ru/ Персональный сайт Молчанова И.Н.

http://u-pereslavl.botik.ru/UP/ECON/econometrics/index0.koi8.html Кульбака Н.Э. Основы эконометрики. Слайды лекций.

http://www.oup.com/uk/best.textbooks/economics/dougherty2e Персональный сайт Доугерти.

9. Материально-техническое обеспечение дисциплины

 

Для освоения данной дисциплины необходим определенный объем информации. Это информация об основных экономических показателях, рассматриваемых на микро- и макроуровнях.

10. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины

На основании программы разрабатываются рабочие учебные программы дисциплины с учетом фактического количества часов, отведенных на ее изучение. Исходя из этого, в рабочей программе отдельные разделы программы могут быть либо усилены, либо сокращены, либо опущены.

Знания и навыки, полученные при изучении данного курса, широко применяются студентами в дипломном проектировании.

Программа составлена в соответствии с государственными образовательными стандартами высшего профессионального образования.