Эконометрика. Величко А.С. - 5 стр.

3. Анализ временных данных в модели линейной регрессии
4. Системы одновременных уравнений

                                V. ВОПРОСЫ К ЭКЗАМЕНУ

1. Множественная линейная регрессия: задача и основные предположения.
2. Метод наименьших квадратов для множественной линейной регрессии.
3. Геометрическая интерпретация метода наименьших квадратов.
4. Статистические свойства оценок параметров, теорема Гаусса - Маркова.
5. Использование t-статистики для проверки статистических гипотез о
параметрах регрессии.
6. Использование коэффициента детерминации R2 и F-критерия для проверки
статистических гипотез о параметрах регрессии.
7. Тестирование гипотез общего линейного вида о параметрах регрессии
(тест Вальда).
8. Мультиколлинеарность (2 случая).
9. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).
10. Гетеро- и гомоскедастичность. Обобщенный метод наименьших
квадратов и теорема Айткена.
11. Гетеро- и гомоскедастичность. Тест Уайта на гетероскедастичность.
12. Тест Чоу на структурную изменчивость.
13. Автокорреляция. Тесты на автокорреляцию остатков (критерий Дарбина-
Уотсона, тест Бреуша-Годфри).
14. Оценивание при наличии автокорреляции остатков (процедуры
Кохрейна-Орката и Хилдрета-Лу).
15. Модели с распределенным лагом. Оценивание в моделях
полиномиальных и геометрических лагов.
16. Прогнозирование в регрессионных моделях.
17. Система линейных одновременных уравнений и ее идентификация.
18. Косвенный метод наименьших квадратов и метод инструментальных
переменных оценки параметров систем одновременных уравнений.
19. Двушаговый и трехшаговый методы оценки параметров систем
одновременных уравнений.

                  VI. РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА

                                  Основная
1. (Айв) Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и
эконометрика. - М.: ЮНИТИ, 1998. (Главы 14 - 17)
2. (Магн) Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика.
Начальный курс. - М.: Дело, 2004.




                                   5