Курс эконометрики появился в учебных планах по экономическим
специальностям совсем недавно. Как видно из названия курса (“эконо” – экономика, “метрика” – измерение), он посвящен проблемам
измерения взаимодействия экономических величин и процессов. Впрочем, некоторые авторы предпочитают название курса “эконометрия”.
В системе западного экономического образования курс эконометрики
рассматривается как важнейшая составляющая курса экономической
теории наряду с микроэкономикой и макроэкономикой. В России до
недавнего времени вопросы, относящиеся к эконометрике, изучались
в курсах статистики (экономической статистики), а также в курсе математической статистики. Владение методами математической статистики является совершенно необходимым при изучении эконометрики, и на установочных сессиях мы будем часто их напоминать. Для
повторения основных понятий теории вероятностей и математической статистики можно обратиться к учебнику В. Е. Гмурмана [2]. Для
более полного изучения курса эконометрики в первую очередь можно
рекомендовать имеющиеся учебные пособия [3, 4, 7].
ВОПРОСЫ К ЗАЧЕТУ
1. Дискретные случайные величины. Математическое ожидание и
дисперсия дискретной случайной величины. Свойства математического ожидания и дисперсии.
2. Непрерывные случайные величины. Математическое ожидание и
дисперсия непрерывной случайной величины. Свойства математического ожидания и дисперсии.
3. Гауссово (нормальное) распределение, его плотность и функция
распределения. Правило «трех сигм».
4. Ковариация двух случайных величин и коэффициент корреляции,
их свойства.
5. Выборочное среднее и выборочная дисперсия.
6. Свойства статистических оценок – несмещенность, эффективность,
состоятельность.
7. Доверительные интервалы для оценки математического ожидания
нормального распределения при известной дисперсии.
8. Доверительные интервалы для оценки математического ожидания
нормального распределения при неизвестной дисперсии.
9. Метод наименьших квадратов в случае линейной зависимости двух
величин (модель парной регрессии).
10. Метод наименьших квадратов в случае линейной функции многих переменных (модель множественной регрессии).
11. Ковариационная матрица оценок коэффициентов в случае парной регрессии.
12. Логарифмические преобразования переменных. Коэффициент
эластичности.
13. Проверка статистических гипотез. Ошибки первого и второго
рода. Уровень значимости и мощность критерия. t-тест.
14. Коэффициент детерминации. F-тест на качество регрессии.
15. Метод максимального правдоподобия. Построение регрессионных моделей при гетероскедастичности ошибок.
16. Временные ряды. Выявление тренда и сезонных составляющих.
17. Корреляционная функция стационарного временного ряда,