Эконометрика.Промежуточные задания МЭБИК  

Рейтинг: 5.0/1

290.00руб.
  • Тип:
  • Год: 2017
  • Страниц:
  • Размер: 74.5Kb
В корзину
Описание

Эконометрика.Промежуточные задания МЭБИК

6. Задание для промежуточной аттестации обучающихся

 

Промежуточная аттестация выставляется как среднее арифметическое выполнения заданий п.3.

Задания представлены в обязательных заданиях для выполнения.

 

            Критерии оценивания экзамена:

 

Оценка

Критериии выставления оценки

отлично

Выполнены 90% заданий из п.3. «Обязательные задания для выполнения», что доказывает достаточное знание разделов курса

хорошо

Выполнены от 70 до 90% заданий из п.3. «Обязательные задания для выполнения», что доказывает достаточное знание разделов курса

удовлетворительно

Выполнены от 55 до 70% заданий из п.3. «Обязательные задания для выполнения», что доказывает достаточное знание разделов курса

неудовлетворительно

Выполнены менее 55% заданий из п.3. «Обязательные задания для выполнения» и  студент повторно выполняет данные задания

 

В случае невозможности выполнения обязательных заданий студент для получения оценки «удовлетворительно» должен прислать письменный ответ на три произвольно выбранных вопроса из заданий по промежуточной аттестации, представленных ниже:

 

 

Задания для промежуточной аттестации:

  1. Виды связей используемые для описания экономических явлений и процессов.
  2. Задачи регрессионного анализа. Виды регрессий
  3. Виды эконометрических моделей
  4. Метод наименьших квадратов
  5. Модель парной линейной регрессии
  6. Нелинейные модели парной регрессии
  7. Оценка тесноты корреляционной зависимости. Коэффициент корреляции. Индекс корреляции.
  8. Оценка адекватности регрессионной модели. Коэффициент детерминации
  9. Оценка значимости уравнения парной регрессии. Критерий Фишера-Снедекора
  10. Показатель значимости и полезности уравнения регрессии. Среднеквадратическая ошибка уравнения Описание: image
  11. Понятие множественной регрессии
  12. Алгоритм отбора факторов для множественной регрессии
  13. Оценка параметров модели множественной регрессии
  14. Проверка качества модели множественной регрессии. Критерий Фишера. Коэффициент множественной детерминации
  15. Проверка значимости коэффициентов . t-критерий Стьюдента
  16. Использование фиктивных переменных в моделях множественной регрессии
  17. Предпосылки метода наименьших квадратов
  18. Системы независимых уравнений
  19. Системы рекурсивных уравнений
  20. Системы взаимозависимых уравнений(структурная и приведенная формы моделей)
  21. Идентификация структурной и приведенной моделей системы взаимозависимых уравнений
  22. Оценивание параметров структурной модели Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) Двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)
  23. Понятие рядов динамики. Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда
  24. Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры
  25. Моделирование тенденции временного ряда
  26. Моделирование сезонных и циклических колебаний
  27. Особенности статистической оценки взаимосвязи двух временных рядов
  28. Методы исключения тенденции. Метод отклонений от тренда. Включение в модель регрессии фактора времени
  29. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона.
  30. Оценивание параметров уравнения регрессии при наличии автокорреляции в остатках.

 

Ответы оформляются в произвольном виде.

 

1