Эконометрика. Величко А.С. - 4 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ДВФУ | Владивосток

Составители: 

Рубрика: 

4
Статистические свойства оценок МНК. Теорема Гаусса - Маркова.
Показатели качества регрессии (коэффициент детерминации, критерий
Фишера). Доверительные интервалы и проверка статистических гипотез о
параметрах регрессии (t-статистика, тест Вальда).
2. Обобщение и модификация задачи линейной регрессии (6 часов)
Нелинейные модели регрессии и линеаризация.
Мультиколлинеарность.
Регрессионные модели с переменной структурой.
Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными остатками
.
Обобщенный метод наименьших квадратов. Тест Уайта.
3. Анализ временных данных в модели линейной регрессии (10)
Тест Чоу на структурную изменчивость.
Автокорреляция. Тесты на автокорреляцию остатков (критерий Дарбина-
Уотсона, тест Бреуша-Годфри). Оценивание при наличии автокорреляции
остатков (процедуры Кохрейна-Орката и Хилдрета-Лу).
Модели с распределенным лагом. Оценивание в моделях полиномиальных
(Алмона
) и геометрических (Койка) лагов.
Прогнозирование в регрессионных моделях.
4. Системы одновременных уравнений (8)
Система линейных одновременных уравнений и ее идентификация.
Метод инструментальных переменных. Косвенный, двухшаговый и
трехшаговый метод наименьших квадратов.
ЛАБОРАТОРНЫЕ РАБОТЫ
не предусмотрены
II. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ ()
1. Проработка лекционного материала с использованием списка
литературы по курсу
2. Подготовка
к контрольным работам с использованием примеров и
конкретных ситуаций, рассматриваемых на семинарских занятиях
III. ТЕМЫ РЕФЕРАТИВНЫХ РАБОТ
не предусмотрены
IV. ТЕМЫ КОНТРОЛЬНЫХ РАБОТ
1. Множественная линейная регрессия
2. Обобщение и модификация задачи линейной регрессии 
  Статистические свойства оценок МНК. Теорема Гаусса - Маркова.
  Показатели качества регрессии (коэффициент детерминации, критерий
Фишера). Доверительные интервалы и проверка статистических гипотез о
параметрах регрессии (t-статистика, тест Вальда).

2. Обобщение и модификация задачи линейной регрессии (6 часов)
   Нелинейные модели регрессии и линеаризация.
   Мультиколлинеарность.
   Регрессионные модели с переменной структурой.
   Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными остатками.
Обобщенный метод наименьших квадратов. Тест Уайта.

3. Анализ временных данных в модели линейной регрессии (10)
   Тест Чоу на структурную изменчивость.
   Автокорреляция. Тесты на автокорреляцию остатков (критерий Дарбина-
Уотсона, тест Бреуша-Годфри). Оценивание при наличии автокорреляции
остатков (процедуры Кохрейна-Орката и Хилдрета-Лу).
   Модели с распределенным лагом. Оценивание в моделях полиномиальных
(Алмона) и геометрических (Койка) лагов.
   Прогнозирование в регрессионных моделях.

4. Системы одновременных уравнений (8)
   Система линейных одновременных уравнений и ее идентификация.
   Метод инструментальных переменных. Косвенный, двухшаговый и
трехшаговый метод наименьших квадратов.

                     ЛАБОРАТОРНЫЕ РАБОТЫ

     не предусмотрены

            II. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ ()

  1. Проработка лекционного материала с использованием списка
     литературы по курсу
  2. Подготовка к контрольным работам с использованием примеров и
     конкретных ситуаций, рассматриваемых на семинарских занятиях

                           III. ТЕМЫ РЕФЕРАТИВНЫХ РАБОТ

     не предусмотрены

                           IV. ТЕМЫ КОНТРОЛЬНЫХ РАБОТ

1. Множественная линейная регрессия
2. Обобщение и модификация задачи линейной регрессии

                                  4

Страницы