Контрольная работа заключается в представлении ответов на вопросы, варианты которых указаны в таблице 1. Номер варианта определяется по последней цифре номера студенческого билета (исключая год поступления).

Таблица 1.

Варианты выполнения задания

Контрольные задания

1. Выбор типа математической функции при построении уравнения парной регрессии

2. Оценка параметров уравнения парной регрессии

3. Абсолютные и относительные показатели силы связи в уравнениях парной регрессии

4. Показатели тесноты связи в моделях парной регрессии

5. Статистический анализ достоверности модели парной регрессии

6. Таблица дисперсионного анализа (назначение, построение)

7. Оценка значимости параметров уравнения парной регрессии.

8. Интервальная оценка параметров уравнения парной регрессии

9. Оценка качества модели регрессии на основе ошибки аппроксимации

10.Использование модели парной регрессии для прогнозирования (точечный и интервальный прогноз)

11.Смысл и значение множественной регрессии в эконометрических исследованиях. Выбор формы уравнения множественной регрессии и отбор факторов.

12.Оценка параметров уравнения множественной регрессии

13.Абсолютные и относительные показатели силы связи в модели множественной регрессии

14.Множественный коэффициент корреляции и коэффициент детерминации

15.Оценка значимости уравнения множественной регрессии и его параметров

16.Использование фиктивных переменных в моделях множественной регрессии

17.Гетероскедастичность - понятие, проявление и меры устранения

18.Мультиколлинеарность факторов – понятие, проявление и меры устранения.

19.Ряды динамики как основной источник прогнозирования в экономике. Компоненты временного ряда.

20.Автокорреляция уровней временного ряда и ее последствия

21.Оценивание параметров в уравнении линейного тренда

22.Оценивание параметров в уравнении параболы второго порядка

23.Оценивание параметров в уравнении степенной функции

24.Оценивание параметров экспоненты

25.Оценивание параметров в уравнении гиперболы

26.Выбор наилучшего уравнения при прогнозировании.

27.Модели сезонности: аддитивная и мультипликативная

28.Обобщенный метода наименьших квадратов (ОМНК) при построении модели регрессии по временным рядам

29.Точечный и интервальный прогноз по уравнению линейного тренда

30.Интерпретация параметров моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии

31. Применение фиктивных переменных для моделирования сезонных колебаний