Эконометрика

ЛЕКЦИЯ № 1. Понятие эконометрики и
эконометрических моделей
ЛЕКЦИЯ № 2. Общая и нормальная линейная
модели парной регрессии
ЛЕКЦИЯ № 3. Методы оценивания и нахождения
параметров уравнения регрессии. Классический
метод наименьших квадратов (МНК)
ЛЕКЦИЯ № 4. Оценка дисперсии случайной ошибки
регрессии. Состоятельность и несмещенность
ЛЕКЦИЯ № 5. Определение качества модели
регрессии. Проверка гипотез о значимости
коэффициентов регрессии, корреляции и уравнения
парной регрессии
ЛЕКЦИЯ № 6. Построение прогнозов для модели
парной линейной регрессии. Примеры оценивания
параметров парной регрессии и проверки гипотезы
о значимости коэффициентов и уравнения
регрессии
ЛЕКЦИЯ № 7. Линейная модель множественной
регрессии. Классический метод наименьших
квадратов для модели множественной регрессии.
Множественное линейное уравнение регрессии
ЛЕКЦИЯ № 8. Показатели тесноты связи, частной и
множественной корреляции. Обычный и
скорректированный показатели множественной
детерминации
ЛЕКЦИЯ № 9. Проверка гипотез о значимости
частного и множественного коэффициентов
корреляции, регрессионных коэффициентов и
уравнения множественной регрессии в целом
ЛЕКЦИЯ № 10. Пример применения МНК к
трехмерной модели регрессии. Пример расчета
коэффициентов корреляции и проверки гипотез
для трехмерной регрессионной модели
ЛЕКЦИЯ № 11. Причины возникновения и
последствия мультиколлинеарности
ЛЕКЦИЯ № 12. Нелинейные по переменным, по
параметрам регрессионные модели. Регрессионные
модели с точками разрыва
ЛЕКЦИЯ № 13. МНК для нелинейных моделей,
методы нелинейного оценивания регрессионных
параметров. Показатели корреляциии
детерминации для нелинейной регрессии
ЛЕКЦИЯ № 14. Тесты Бокса-Кокса. Средние и
точечные коэффициенты эластичности
ЛЕКЦИЯ № 15. Производственные функции.
Эффект от масштаба производства
ЛЕКЦИЯ № 16. Модели бинарного выбора
ЛЕКЦИЯ № 17. Гетероскедастичностьостатков
регрессионной модели. Обнаружение и устранение
гетероскедастичности
ЛЕКЦИЯ № 18. Автокорреляция остатков
регрессионной модели, ее устранение. Критерий
Дарбина-Уотсона. Метод Кохрана-Оркутта и
Хилдрета-Лу
ЛЕКЦИЯ № 19. Обобщенный метод наименьших
квадратов. Регрессионные модели с переменной
структурой. Фиктивные переменные. Метод Чоу
ЛЕКЦИЯ № 20. Основные компонентывременного
ряда. Проверка гипотез о существовании тренда
во временном ряду. Метод Чоу проверки
стабильности тенденции
ЛЕКЦИЯ № 21. Представление тренда в
аналитическом виде
ЛЕКЦИЯ № 22. Определение сезонной компоненты
временного ряда. Сезонныефиктивные
переменные. Одномерный анализ Фурье
ЛЕКЦИЯ № 23. Стационарные ряды. Модель
авторегрессии и проинтегрированного скользящего
среднего (arima). Показатели качества модели
АРПСС. Критерий Дики-Фуллера
ЛЕКЦИЯ № 24. Цензурированныеи стохастические
объясняющие переменные
ЛЕКЦИЯ № 25. Системы эконометрических и
одновременных уравнений. Проблема и условия
идентификации модели
ЛЕКЦИЯ № 26. Косвенный и двухшаговый метод
наименьших квадратов. Примеры их применения.
Инструментальные переменные
ЛЕКЦИЯ № 27. Динамические эконометрические
модели (ДЭМ). Модель авторегрессии.
Характеристика моделей с распределенным лагом
ЛЕКЦИЯ № 28. Нелинейный метод наименьших
квадратов. Метод Койка. Модель адаптивных
ожиданий (МАО) и частичной (неполной)
корректировки