ZAGADNIENIA NA EGZAMIN, EKONOMETRIA.

1. model ekon. (def. rodzaje modeli ekon., rodzaje danych stat)

2. klasyczny jednorównaniowy model ekon (liniowy, potęgowy, wykładniczy)

3. Specyfikacja modelu (ustalenie postaci funkcji modelu i zmiennych)

4. dobór danych stat. (stat. lub dynamiczne)

5. szeregi czasowe, dane panelowe

6. Estymacja parametrów modelu (pamiętać o założeniach KMNK)

7. UMNK i 2MNK

8. UMNK - gdy wariancja składnika los. jest niejednorodna

9. Weryfikacja modelu: ekonomiczna i statystyczna

10. (istotność parametrów test stud. i F)

11. dopasowanie modelu

12. własności reszt

13. testy na liniowość i stabilność parametrów

14. Prognozowanie na podst. Modelu

15. interpretacja modelu

16. sezonowość

17. modele danych panelowych

18. modele wielorównaniowe

Zestaw pomocniczych pytań egzaminacyjnych z ekonometrii

1. Czym zajmuje się ekonometria statyczna, a czym dynamiczna?

2. Co to są dane przekrojowe i dane w postaci szeregów czasowych? Podaj przykłady ekonomiczne.

3. Przedstaw etapy budowy modelu ekonometrycznego.

4. Co rozumie się przez specyfikację modelu ekonometrycznego?

5. Istota metody najmniejszych kwadratów (mnk) i wyprowadzenie estymatora według mnk w zapisie macierzowym.

6. Podaj założenia klasycznego modelu ekonometrycznego.

7. Na czym polega weryfikacja modelu ekonometrycznego statycznego?

8. Badanie istotności parametrów strukturalnych.

9. Badanie homoscedastyczności wariancji składnika losowego.

10. Badanie normalności rozkładu składnika losowego.

11. Badanie losowości reszt.

12. Jakie kryteria musi spełniać model ekonometryczny statyczny, aby był modelem wysokiej jakości?

13. Dlaczego do szacowania parametrów modeli o równaniach współzależnych nie można stosować metody najmniejszych kwadratów?

14. Wyjaśnij pojęcie identyfikowalności parametrów modeli o równaniach współzależnych.

15. Istota metody podwójnej najmniejszych kwadratów.

16. W jakich przypadkach stosuje się podwójną metodę najmniejszych kwadratów?

17. Kiedy proces ekonomiczny jest niestacjonarny?

18. Jakie są warunki stacjonarności procesu ekonomicznego?

19. Wyjaśnij następujące pojęcia: trend, wahania sezonowe, wahania cykliczne, wahania przypadkowe.

20. Co to jest trend procesu ekonomicznego? W jaki sposób formułuje się hipotezę dotyczącą matematycznej postaci trendu?

21. Jak testuje się stopień wielomianu zmiennej czasowej t?

22. Określ autoregresyjny model stacjonarnego procesu stochastycznego (AR).

23. W jaki sposób ustala się rząd modelu AR?

24. Na czym polega test Quenouille’a i do czego służy?

25. Na czym polega idea zgodności modelu ekonometrycznego?

26. Co to jest biały szum? Podaj własności procesu białoszumowego.

27. Na czym pola badanie wewnętrznej struktury poszczególnych procesów ekonomicznych?

28. Co to są podstawowe modele struktury? Wymień je i krótko scharakteryzuj.

29. Na czym polega przewaga koncepcji modelowania zgodnego w stosunku do ma podejścia tradycyjnego? Odpowiedź uzasadnij.

30. Kiedy empiryczny model zgodny jest modelem wysokiej jakości?

31. Co to jest pełny i zredukowany model zgodny?

32. Zbuduj dynamiczny model zgodny dysponując poniższymi informacjami o wewnętrznej strukturze badanych procesów:

a)	b)	c)
Procesy	AR(q)	Procesy
Yt	2	Yt
X1t	1	X1t
X2t	0	X2t

1. Ustal rząd modelu autoregresyjnego na podstawie poniższych informacji, wyjaśniając przy tym ogólną zasadę wyboru rzędu autoregresji. Zapisz model autoregresji dla ustalonego rzędu q.

Współczynniki autokorelacji cząstkowej dla plonów pszenicy obliczone na podstawie 45

obserwacji były następujące:

a)

τ	1	2	3	4	5	6
ρττ	0.44	0.35	-0.019	0.19	-0.004	0.002

b)

τ	1	2	3	4	5	6
ρττ	0.53	0.28	-0.19	0.49	-0.09	0.10

c)

τ	1	2	3	4	5	6
ρττ	0.24	0.45	0.19	0.12	0.11	-0.08

1. Ustal stopień modelu trendu na podstawie poniższych danych.

Regresja: zmienna objaśniana SAM

Okres: 1955-1996

Zmienna	Parametry	t-Studenta	p-wartość
Stała T	-1669.3 184.04	-6.11 16.64	<0.00001 <0.00001
N=42 Suma kwadratów reszt=0.201x10^8, S(u)=868.88, R^2=0.87

Regresja: zmienna objaśniana SAM

Okres: 1955-1996

Zmienna	Parametry	t-Studenta	p-wartość
Stała t t^2	328.48 -88.38 6.33	3.95 -9.9 31.5	0.001 <0.00001 <0.00001
N=42 Suma kwadratów reszt=0.113x10^7, S(u)=170.79, R^2=0.995

Regresja: zmienna objaśniana SAM

Okres: 1955-1996

Zmienna	Parametry	t-Studenta	p-wartość
Stała t t^2 t^3	312.78 -84.24 6.09 0.0036	2.67 -3.6 4.8 0.19	0.011 <0.001 <0.00001 0.848
N=42 Suma kwadratów reszt=0.1136x10^7, S(u)=172.94, R^2=0.9952

1. Ustal stopień modelu trendu na podstawie poniższych danych.

Zmienna zależna: produkcja w przem. chem. w Polsce

Model 1: Estymacja KMNK, wykorzystane obserwacje 1962-1985 (N = 24)

Zmienna zależna: produkcja w przem. chem. w Polsce

	Współczynnik	Błąd stand.	t-Studenta	wartość p
Const	188,236	2,43866	77,1880	<0,00001	***
time1	2,09783	0,170671	12,2916	<0,00001	***

Średn.aryt.zm.zależnej	214,4583		Odch.stand.zm.zależnej	15,87719
Suma kwadratów reszt	736,9529		Błąd standardowy reszt	5,787733
Wsp. determ. R-kwadrat	0,872894		Skorygowany R-kwadrat	0,867117

Model 2: Estymacja KMNK, wykorzystane obserwacje 1962-1985 (N = 24)

Zmienna zależna: produk

	Współczynnik	Błąd stand.	t-Studenta	wartość p
Const	176,061	1,97009	89,3667	<0,00001	***
time1	4,90738	0,363102	13,5151	<0,00001	***
time2	-0,112382	0,0141003	-7,9702	<0,00001	***

Średn.aryt.zm.zależnej	214,4583		Odch.stand.zm.zależnej	15,87719
Suma kwadratów reszt	183,0960		Błąd standardowy reszt	2,952771
Wsp. determ. R-kwadrat	0,968421		Skorygowany R-kwadrat	0,965413

Model 3: Estymacja KMNK, wykorzystane obserwacje 1962-1985 (N = 24)

Zmienna zależna: produk

	Współczynnik	Błąd stand.	t-Studenta	wartość p
Const	168,771	1,83647	91,8996	<0,00001	***
time1	8,08674	0,623233	12,9755	<0,00001	***
time2	-0,423921	0,0573073	-7,3973	<0,00001	***
time3	0,00830771	0,00150877	5,5063	0,00002	***

Średn.aryt.zm.zależnej	214,4583		Odch.stand.zm.zależnej	15,87719
Suma kwadratów reszt	72,77374		Błąd standardowy reszt	1,907534
Wsp. determ. R-kwadrat	0,987448		Skorygowany R-kwadrat	0,985566