Помощь с работами Синергия,ММА,МЭБИК, Росдистант и др.
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:
- Виды связей используемые для описания экономических явлений и процессов.
- Задачи регрессионного анализа. Виды регрессий
- Виды эконометрических моделей
- Метод наименьших квадратов
- Модель парной линейной регрессии
- Нелинейные модели парной регрессии
- Оценка тесноты корреляционной зависимости. Коэффициент корреляции. Индекс корреляции.
- Оценка адекватности регрессионной модели. Коэффициент детерминации
- Оценка значимости уравнения парной регрессии. Критерий Фишера-Снедекора
- Показатель значимости и полезности уравнения регрессии. Среднеквадратическая ошибка уравнения
- Понятие множественной регрессии
- Алгоритм отбора факторов для множественной регрессии
- Оценка параметров модели множественной регрессии
- Проверка качества модели множественной регрессии. Критерий Фишера. Коэффициент множественной детерминации
- Проверка значимости коэффициентов . t-критерий Стьюдента
- Использование фиктивных переменных в моделях множественной регрессии
- Предпосылки метода наименьших квадратов
- Системы независимых уравнений
- Системы рекурсивных уравнений
- Системы взаимозависимых уравнений(структурная и приведенная формы моделей)
- Идентификация структурной и приведенной моделей системы взаимозависимых уравнений
- Оценивание параметров структурной модели Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) Двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)
- Понятие рядов динамики. Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда
- Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры
- Моделирование тенденции временного ряда
- Моделирование сезонных и циклических колебаний
- Особенности статистической оценки взаимосвязи двух временных рядов
- Методы исключения тенденции. Метод отклонений от тренда. Включение в модель регрессии фактора времени
- Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона.
- Оценивание параметров уравнения регрессии при наличии автокорреляции в остатках.
Ответы оформляются в произвольном виде.