Партнерка на США и Канаду по недвижимости, выплаты в крипто
- 30% recurring commission
- Выплаты в USDT
- Вывод каждую неделю
- Комиссия до 5 лет за каждого referral
Утверждены на заседании кафедры
''Математика и информатика''
Зав. кафедрой
13.09.2013
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ПРОФЕСИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РФ
БРЯНСКИЙ ФИЛИАЛ ФИНУНИВЕРСИТЕТА
2013/2014 учебный год
Экзаменационные вопросы
по дисциплине «Эконометрика»
для студентов 1 курса (магистратура)
специальностей «Экономика»
1. Особенности спецификации экономической модели.
2. Основные предпосылки регрессионного анализа.
3. Оценка параметров множественной регрессии методом наименьших квадратов.
4. Интервальная оценка параметров модели множественной регрессии.
5. Методы отбора факторов при построении множественной регрессии.
6. Исследование проблем мультиколлинеарности, последствия мультиколлинеарности. Способы обнаружения мультиколлинеарности. Способы устранения мультиколлинеарности.
7. Понятие и причины гетероскедастичности. Последствия гетероскедастичности. Тесты на гетероскедастичность.
8. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). Фиктивная переменная сдвига. Фиктивная переменная наклона.
9. Обобщенный метод наименьших квадратов(ОМНК).
10. Показатели качества регрессии.
11. Модели с дискретной зависимой переменной.
12. Анализ экономических объектов и прогнозирование с помощью модели множественной регрессии.
13. Использование показателей эластичности, бета и дельта коэффициентов для анализа экономических систем.
14. Структура и особенности временных рядов экономических показателей. Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов.
15. Стационарные временные ряды и их характеристики.
16. Автокорреляционная функция. Понятие и причины автокорреляции остатков. Последствия автокорреляции остатков. Обнаружение автокорреляции остатков.
17. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация.
18. Адаптивные модели прогнозирования.
19. Задачи классификации объектов. Задачи снижения размерности (кластерный анализ, дискриминантный анализ, факторный и компонентный анализ).
20. Взаимозависимые и рекурсивные системы. Проблемы идентификации уравнений.
