﻿1. Линейная модель множественной регрессии. Основные предпосылки метода наименьших квадратов.
2. Нелинейные модели регрессии. Походы к оцениванию. Примеры
3. Тестирование правильности выбора спецификации: типичные ошибки спецификации модели, Тест Рамсея (тест RESET), условия применения теста.
4. Тестирование правильности выбора спецификации: типичные ошибки спецификации модели, Критерий Акаике, Критерий Шварца. условия применения критериев.
5. Гетероскедастичность: определение, причины, последствия. Тест Голдфеда-Квандта и особенности его применения.
6. Гетероскедастичность: определение, причины, последствия. Тест ранговой корреляции Спирмена и особенности его применения.
7. Гетероскедастичность: определение, причины, последствия. Тест Тест Бреуша-Пагана и особенности его применения.
8. Гетероскедастичность: определение, причины, последствия. Тест Тест Глейзера и особенности его применения.
9. Способы корректировки гетероскедастичности: взвешенный метод наименьших квадратов (ВМНК) и особенности его применения.
10. Автокорреляция: определение, причины, последствия. Тест Дарбина-Уотсона и особенности его применения.
11. Автокорреляция: определение, причины, последствия. Тест Бройша – Годфри и особенности его применения.
12. Автокорреляция: определение, причины, последствия. H – тест и особенности его применения.
13. Автокорреляция: определение, причины, последствия. Метод рядов Сведа-Эйзенхарта и особенности его применения.
14. Модель с автокорреляцией случайного возмущения. Оценка моделей с авторегрессией.
15. Процедура Кохрейна-Оркатта.
16. Процедура Хилдрета – Лу.
17. Оценка влияния факторов, включенных в модель. Коэффициент эластичности, Бета-коэффициент, Дельта – коэффициент.
18. Мультиколлинеарность: понятие, причины и последствия
19. Выявление мультиколлинеарности: коэффициент увеличения дисперсии (VIF –тест)
20. Выявление мультиколлинеарности: Алгоритм Фаррара-Глобера
21. Построение гребневой регрессии. Суть регуляризации.
22.  Алгоритм пошаговой регрессии
23. Метод главных компонент (PCA) как радикальный метод борьбы с мультколлинеарностью
24. Фиктивная переменная и правило её использования
25. Модель дисперсионного анализа
26. Модель ковариационного анализа
27. Фиктивные переменные в сезонном анализе
28. Фиктивная переменная сдвига: спецификация регрессионной модели с фиктивной переменной сдвига; экономический смысл параметра при фиктивной переменной; смысл названия
29.  Фиктивная переменная наклона: спецификация регрессионной модели с фиктивной переменной наклона; экономический смысл параметра при фиктивной переменной; смысл названия
30. Определение структурных изменений в экономике: использование фиктивных переменных, тест Чоу 
31. Модели бинарного выбора. Недостатки линейной модели. 
32. Модели множественного выбора: модели с неупорядоченными альтернативными вариантами
33. Модели множественного выбора: модели с упорядоченными альтернативными вариантами
34. Модели множественного выбора: гнездовые logit-модели 
35. Модели счетных данных (отрицательная биномиальная модель, hurdle-model)
36. Модели усеченных выборок
37.  Модели цензурированных выборок (tobit-модель)
38. Модели случайно усеченных выборок (selection model)
39. Логит-модель. Этапы оценки. Области применения.
40. Пробит-модель. Этапы оценки. Области применения.
41. Метод максимального правдоподобия.
42. Свойства оценок метода максимального правдоподобия
43. Информационная матрица и оценки стандартных ошибок для оценок параметров logit и probit моделей. Интерпретация коэффициентов в моделях бинарного выбора.
44. Мера качества аппроксимации и качества прогноза logit и probit моделей/
45.  Временные ряды: определение, классификация, цель и задача моделирования временного ряда. 
46. Исследование структуры одномерного временного ряда.
47. Функциональные зависимости временного ряда. Предварительный анализ временных рядов.
48.  Процедура выявления аномальных наблюдений. Причины аномальных значений. Блочные диаграммы по типу «ящика с усами».
49. Процедура выявления аномальных наблюдений на основе распределения Стьюдента. Особенности применения метода. Анализ аномальных наблюдений.
50. Процедура выявления аномальных наблюдений на основе метода Ирвина. Особенности применения метода. Анализ аномальных наблюдений.
51. Проверка наличия тренда. Критерий серий, основанный на медиане. Особенности применения метода.
52. Проверка наличия тренда. Метод проверки разности средних уровней. Особенности применения метода.
53. Проверка наличия тренда. Метод Фостера-Стьюарта. Особенности применения метода.
54. Сглаживание временных рядов. Простая (среднеарифметическая) скользящая средняя. Взвешенная (средневзвешенная) скользящая средняя. Среднехронологическая. Экспоненциальное сглаживание
55. Трендовые модели. Без предела роста. Примеры функций. Содержательная интерпретация параметров.
56. Трендовые модели. С пределом роста без точки перегиба. Примеры функций. Содержательная интерпретация параметров.
57. Трендовые модели. С пределом роста и точкой перегиба или кривые насыщения. Примеры функций. Содержательная интерпретация параметров.
58. Выбор кривой роста.
59. Прогнозирование с помощью кривой роста.
60. Прогнозирование временного ряда на основе трендовой модели.
61. Адаптивная модель прогнозирования Брауна.
62. Моделирование тренд-сезонных процессов. Типы функциональных зависимостей.
63. Модель Хольта-Уинтерса (адаптивная модель).
64. Модель Тейла-Вейджа (мультипликативная модель).
65. Метод Четверикова.
66. Мультипликативная (аддитивная) модель ряда динамики при наличии тенденции: этапы построения.
67. Моделирование периодических колебаний (гармоники Фурье).
68. Прогнозирование одномерного временного ряда случайной компоненты (распределение Пуассона).
69. Функциональные преобразования переменных в линейной регрессионной модели. Метод Зарембки. Особенности применения.
70. Функциональные преобразования переменных в линейной регрессионной модели. Тест Бокса-Кокса. Особенности применения.
71. Функциональные преобразования переменных в линейной регрессионной модели. Критерий Акаике  и Шварца. Особенности применения.
72. Функциональные преобразования переменных в линейной регрессионной модели. Тест Бера. Особенности применения.
73. Функциональные преобразования переменных в линейной регрессионной модели. Тест МакАлера. Особенности применения.
74. Функциональные преобразования переменных в линейной регрессионной модели. Тест МакКиннона. Особенности применения.
75. Функциональные преобразования переменных в линейной регрессионной модели. Тест Уайта. Особенности применения.
76. Функциональные преобразования переменных в линейной регрессионной модели. Тест Дэвидсона. Особенности применения.
77.  Модели с распределенными лаговыми переменными.
78.  Оценка моделей с лагами в независимых переменных. Преобразование Койка.
79.  Полиномиально распределенные лаги Алмон
80.  Авторегрессионные модели
81.  Авторегрессионные модели с распределенными лагами.
82.  Стационарные временные ряды. Определения стационарности, лаговой переменной, автоковариационной функции временного ряда, автокоррляционной функции, коррелограммы,  коэффициенты корреляции между разными элементами стационарного временного ряда с временным лагом .
83.  Стационарные временные ряды. Определения частной автокорреляционной функции, белого шума, автоковариационная функция для белого шума, ACF для белого шума, частная автокорреляционная функция для белого шума.
84.  Модели стационарных временных рядов: модель  (классический вид и через лаговый оператор). Авторегрессионный многочлен, авторегрессионная часть и часть скользящего среднего. 
85. Модели стационарных временных рядов: модель . Доказательство утверждения: Модель ARMA(1, q) стационарна тогда и только тогда, когда.
86. Модели стационарных временных рядов: Модель , Среднее, дисперсия и ACF для MA(q). Модель .
87.  Модели стационарных временных рядов: Модель AR(p). Доказательство утверждения: Модель AR(p) определяет стационарный ряд ⇐⇒ выполнено условие стационарности: все корни многочлена  по модулю больше единицы. Модель .
88. Прогнозирование для модели ARMA. Условия прогнозирования. Периоды прогнозирования. Информативность прогнозов. 
89. Оценка и тестирование модели: Предварительное тестирование на белый шум. 
90. Оценка модели и тестирование гипотез временного ряда.
91. Информационные критерии для сравнения моделей и выбора порядка временного ряда: Акаике, Шварца, Хеннана-Куина. Условия их применения.
92. Проверка адекватности модели: тесты на автокорреляцию временного ряда Дарбина-Уотсона, Льюинга-Бокса.
93. Линейная регрессия для стационарных рядов: Модель FDL.
94. Линейная регрессия для стационарных рядов. Модель ADL.
95. Понятие TS-ряда. Модель линейного тренда. Модель экспоненциального тренда.
96.  Нестационарные временные ряды: случайное блуждание, стохастический тренд, случайное блуждание со сносом.
97. Дифференцирование ряда: определение, DS-ряды.
98.  Подход Бокса-Дженкинса.
99. Модель ARIMA.
100. Тест ADF на единичный корень. 
101. Модель ARCH.
102. Модель GARCH.
103. Область применения панельных данных. Преимущества использования панельных данных.
104. Модели панельных данных и основные обозначения.
105. Модель пула (Pool model).
106.  Модель регрессии с фиксированным эффектом (fixed effect model)
107.  Модель регрессии со случайным эффектом (random effect model).
108. Тест Бройша-Пагана для панельных данных.
109. Тест Хаусмана для панельных данных.
110. Тест Лагранжа для панельных данных.
111. Вычисление значения оценок параметров β и а в модели с фиксированным эффектом.
112.  Отражение пространственных эффектов. Бинарная матрица граничных соседей. Приведите пример.
113. Отражение пространственных эффектов. Бинарная матрица ближайших соседей. Приведите пример.
114. Отражение пространственных эффектов. Матрица расстояний. Приведите пример.
115. Отражение пространственных эффектов. Матрица расстояний с учетом размера объекта. Приведите пример.
116. Алгоритм построения матрицы пространственных весов. Приведите пример.
117. Пространственная автокорреляция по методологии А. Гетиса и Дж. Орда. Недостатки методологии.
118. Пространственная автокорреляция по методологии Роберта Джири.
119. Пространственная автокорреляция по методологии Морана П.
120. Пространственная кластеризация территорий. Локальный индекс автокорреляции П. Морана (Ili) 
121. Матрица взаимовлияния Л. Анселина (LISA).

