ВОПРОСЫ К ЭКЗАМЕНУ ПО «МЕТОДАМ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЮ»

1. Основные понятия и определения, связанные с экономическими рядами динамики. Тренд. Трендовые модели. Структурно-образующие элементы временного ряда экономических показателей.
2. Тренд, сезонная и циклическая компоненты временного ряда. Остаточная последовательность и ее свойства.
3. Предварительный анализ и сглаживание временных рядов экономических показателей. Аномальные уровни ряда и причины их возникновения. Классификация аномальных уровней ряда.
4. Методы сглаживания уровней временного ряда: метод Ирвина.
5. Методы сглаживания уровней временного ряда: метод проверки разностей средних уровней.
6. Тренд в среднем и тренд дисперсий. Метод Фостера-Стьюарта.
7. Методы сглаживания временных рядов: механическое сглаживание – метод простой скользящей средней.
8. Методы сглаживания временных рядов: механическое сглаживание – метод взвешенной скользящей средней.
9. Методы сглаживания временных рядов: экспоненциальное сглаживание.
10. Важные характеристики временных рядов: средний уровень ряда, средняя хронологическая.
11. Автокорреляция. Авторегрессионный процесс. Временной лаг.
12. Тренд-сезонные экономические процессы и их анализ. Основные задачи, возникающие при анализе сезонных временных рядов.
13. Эволюция сезонной волны. Фильтрация компонент сезонного временного ряда.
14. Итерационные методы фильтрации компонент временного ряда. Итерационные процедуры применения методов скользящей средней.
15. Метод Четверикова – предварительной оценки тренда и сезонной компоненты временного ряда.
16. Метод Шискина-Эйзенпресса. Скользящие Спенсера.
17. Трендовые модели на основе кривых роста. Полиномиальные кривые роста.
18. Трендовые модели на основе кривых роста. Экспоненциальные кривые роста.
19. Трендовые модели на основе кривых роста. S-образные кривые роста.
20. Предварительный выбор кривой роста: метод конечных разностей (Тинтнера).
21. Предварительный выбор кривой роста: метод характеристик прироста.
22. Методы определения параметров кривых. Метод наименьших квадратов.
23. Адекватность моделей. Проверка случайности колебаний уровней остаточной последовательности – критерий серий.
24. Адекватность моделей. Проверка случайности колебаний уровней остаточной последовательности – критерий пиков (поворотных точек).
25. Проверка соответствия распределения случайной компоненты нормальному закону распределения.
26. Проверка равенства математического ожидания случайной компоненты нулю.
27. Основные составные части классической регрессионной модели нормальной регрессии. Две главные составные части линейной регрессионной модели. Линейная регрессионная функция для t-го наблюдения. Линейная регрессионная функция для T наблюдений и матрица данных. Обзор важнейших предпосылок классической регрессионной модели и ее обобщений.
28. Минимизация суммы квадратов ошибок как принцип оценки. Предварительные замечания к принципу МНК-оценки и ее особая важность. Формирование целевой функции.
29. Одношаговая оценка методом наименьших квадратов коэффициентов регрессии, регрессанда, вектора и дисперсии возмущений. Вывод системы нормальных уравнений. Решение системы нормальных уравнений в матричной форме. 1МНК-оценка вектора регрессионных коэффициентов. Стандартизированные коэффициенты регрессии. Коэффициенты эластичности.
30. Одношаговая оценка методом наименьших квадратов ковариационной матрицы оцененных коэффициентов регрессии. Истинная ковариационная матрица для оценок регрессионных коэффициентов. Ковариационная матрица, оцененная методом 1МНК.
31. Показатели адекватности классической регрессионной модели. Обзор показателей адекватности. Определения коэффициента детерминации. Частный коэффициент детерминации. Скорректированные коэффициенты детерминации.
32. t-тест и доверительные интервалы для отдельных коэффициентов регрессии и отдельных линейных комбинаций. Предварительные замечания к t- и F-тестам в классической регрессионной модели. Основные сведения о t-тесте. t-тест двусторонней пары гипотез. t-тест односторонней пары гипотез. Схема проведения t-тестирования. t-тест гипотез о линейной комбинации коэффициентов регрессии. Доверительные интервалы для отдельных коэффициентов и их линейных комбинаций. Прогнозный интервал как доверительный интервал линейной комбинации коэффициентов регрессии.
33. F-тест гипотез для групп регрессионных коэффициентов и линейных комбинаций. Гипотезы, проверяемые F-тестом. F-статистика и правила применения F-теста. Выполнение F-теста и частные случаи.
34. Автокорреляция возмущений и обобщенная МНК-оценка (оценка Эйткена). Автокорреляция возмущений как часто встречающееся нарушение классической модели регрессии: определение, диагностика, устранение (общие сведения). Авторегрессионный процесс возмущений первого порядка. D-тест Дарбина-Уотсона на наличие автокорреляции возмущений. Оценка авторегрессионного параметра, преобразование данных и оценка вспомогательной модели: оценка Эйткена.