Темы практических занятий. 1. Метод наименьших квадратов

1. Метод наименьших квадратов. Парная линейная регрессия. Коэффициент детерминации. Рассмотрение примеров и решение задач.

2. Нелинейная модели регрессии.

3. Множественная регрессия и корреляция.

4. Фиктивные переменные.

5. Системы эконометрических уравнений.

6. Изучение взаимосвязи временных рядов. Методы исключения тенденции. Сезонная декомпозиция.

7. Прогнозирование в регрессионных моделях.

Список вопросов для самостоятельной работы

Модель парной регрессии.

Метод наименьших квадратов в оценивании параметров.

Теорема Гаусса-Маркова.

Оценка дисперсии ошибок.

Статистические свойства МНК-оценок.

Коэффициент детерминации.

Модель множественной регрессии.

Метод наименьших квадратов в модели множественной регрессии.

Проверка статистических гипотез о коэффициентах регрессии.

Скорректированный коэффициент детерминации.

Мультиколлинеарность.

Фиктивные переменные.

Частная корреляция.

Спецификация модели.

Обобщенный метод наименьших квадратов.

Гомоскедастичность и гетероскедастичность.

Корреляция по времени.

Условное прогнозирование.

Безусловное прогнозирование.

Прогнозирование при наличии авторегрессии ошибок.

Системы регрессионных уравнений.

Непараметрические оценки регрессии.