Дисциплина Эконометрика. Лекции.

Введение в эконометрику.

Особенности статистических данных. Источники информации.

Выборка и генеральная совокупность.

Основные этапы эконометрического моделирования.

Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки.

Выборочная ковариация и выборочная дисперсия.

Функциональная, статистическая и корреляционная связи (зависимости).

Линейная парная регрессия.

Коэффициент корреляции.

Основные положения регрессионного анализа.

Оценка значимости уравнения регрессии.

Критерии адекватности модели для использования их в экономике.

Множественный регрессионный анализ.

Оценка параметров классической регрессионной модели методом наименьших квадратов.

Расчет парных коэффициентов корреляции.

Расчет частных коэффициентов корреляции

Расчет совокупного коэффициента множественной корреляции.

Выполнение многошагового регрессионного анализа.

Экономическая интерпретация многофакторной регрессионной модели

Мультиколлинеарность.

Последствия мультиколлинеарности.

Фиктивные переменные.

Нелинейные модели регрессии. Нелинейность по переменным и нелинейность по параметрам. Логарифмирование.

Эластичность и ее моделирование

Сущность гетероскедастичности.

Тест ранговой корреляции Спирмена.

Методы смягчения гетероскедастичности.

Общие сведения о временных рядах и задачах их анализа.

Аналитическое выравнивание и кривые роста.

Автокорреляционная функция

Динамический ряд.

Автокорреляционная функция.

Прогнозирование на основе моделей временных рядов.

Прогнозирование на основе моделей временных рядов (продолжение).

Пример метода прогнозирования.

Понятие об авторегрессионых моделях и моделях скользящей средней.