-
Системи лінійних рівнянь.
-
Означення матриці та основні види матриць.
-
Обернена матриця та іі знаходження.
-
Детермінант (визначник) квадратної матриці.
-
Закони множення матриць.
-
Матриця-рядок, матриця-стовпець, транспонування матриць.
-
Інвертування матриці.
-
Методи рішення системи рівнянь.
-
Поняття „модель” та „економетрична модель”.
-
Види економетричних моделей.
-
Основи теорії кореляції. Функціональний і кореляційний зв’язок.
-
Класифікація регресійних моделей.
-
Система нормальних рівнянь парної лінійної регресійної моделі.
-
Метод найменших квадратів для побудови рівняння регресії.
-
Структура та зміст лінійної економетричної моделі.
-
Сутність поняття "тіснота зв’язку".
-
Показники тісноти зв’язку між змінними.
-
Сутність поняття "значимість зв’язку".
-
Оцінка достовірності і точності побудованих моделей.
-
Графічне відображення кореляційних моделей.
-
Лінійні моделі множинної регресії.
-
Перетворення нелінійних моделей у лінійні.
-
Криві зростання.
-
Степенева функція. Зведення до лінійної регресії.
-
Приклади використання лінійних множинних регресійних моделей.
-
Економіко-математичні моделі продуктивності праці.
-
Класифікація економіко-математичних моделей.
-
Вимоги до економетричного аналізу та його етапи.
-
Коефіцієнт детермінації у парній регресійній моделі.
-
Коефіцієнт кореляції у парній регресійній моделі.
-
Критерій Фішера.
-
Відмінність між точковим і інтервальним прогнозом.
-
Визначення лінійної багатофакторної регресійної моделі.
-
Склад багатофакторних лінійних моделей.
-
Етапи побудови множинних кореляційних моделей.
-
Роль коефіцієнтів еластичності в кількісному аналізі лінійних економетричних моделей.
-
Основні характеристики виробничих функцій і їх економічний зміст
-
Економетричне моделювання в маркетингу. Функції попиту та пропозиції: поняття та визначення.
-
Етапи побудови та аналізу моделей попиту і пропозиції.
-
Методи побудови загальної лінійної моделі.
-
Характеристика лінійної регресійної моделі. Рівняння регресії, коефіцієнт кореляції, похибки, t-критерій Стьюдента; F-критерій Фішера.
-
Вимоги до вихідної статистичної інформації, яка використовується в моделюванні.
-
Сутність автокореляції та методи її виключення в моделюванні.
-
Поняття мультиколінеарності та засоби її виключення в процесі моделювання.
-
Методи визначення гетероскедастичності.
-
Вплив гетероскедастичності на оцінку параметрів моделі.
-
Сутність гетероскедастичності та гомоскедасттичності.
-
Приклади моделей для кількісного економетричного аналізу підприємств харчової промисловості.
-
Визначення наявності мультиколінеарності в економетричному моделюванні. Метод Феррара-Глобера.
-
Авторегресійні моделі.
