Автокореляція часового ряду, коеф. автокорел-ї, автокорел-на функція. - 62 Авторегресійні моделі. - 60 Алгоритм Дарбіна-Уотсона для виявлення автокореляції залишків 1-го порядку. - 50 Алгоритм двокрокового МНК. - 84 Алгоритм методу Кочрена – Оркатта. - 57 Алгоритм непрямого МНК. - 80 Алгоритм покрокової регресії. - 39 Алгоритм теста Глейсера. - 45 Алгоритм Фаррара-Глобера. - 37 Аналітичні методи згладжування часового ряду. - 74 Вир-ча функція Кобба-Дугласа. Визн-ня пар-ів, стат. аналіз моделі. - 28 Виявлення тренду часового ряду. - 65 Властивості оцінок пар-ів, знайдених за МНК. - 15 Врах-ня якісних факторів в лін. економетр. моделях за допомог. фіктивних змінних. - 31 Гіперболічна модель. Визн-ня параметрів, стат. аналіз моделі. - 26 Дисперсійно-коваріаційна матриця оцінок пар-ів. - 18 Експоненціальне згладжування. - 73 Етапи побудови економетр. моделі. - 4 Застосування фіктивних змінних у моделюванні сезонних коливань. - 70 Зважений МНК. - 48 Значимість економетр. моделі. - 21 Значимість оцінок пар-ів множ. лін. моделі регресії. - 22 Ідентифікація. Необхідна і достатня умова ідент-ії. - 78 Коеф. дет-ції та кореляції для моделі пар. регресії. Перевірка знач-ті коеф. дет-ції за допомогою t-критерію. - 9 Коеф. дет-ції та кореляції для моделі пар. регресії. Перевірка знач-ті коеф. дет-ції за допомогою F-критерію. - 10 Коеф. множ. кореляції та дет-ції та перевірка їх стат. значимості. - 16 Криві зростання. - 67 Критерій фон Неймана. - 52 Метод Ейткена оцін-ня пар-ів моделі з автокорел-ми залишками. - 54 Метод ковзної середньої для згладжування часового ряду. - 72 Метод Кочрена – Оркатта. - 56 Метод перетвор-я вихідної інфо-ї в оцін-ні пар-ів моделі з автокорел-ми залишками. - 55 Методи вибору форми тренду. - 68 Методи визнач-я тренду часового ряду. - 66 Методи усунення мультиколінеарності. - 38 МНК оцінювання пар-ів множинної лін. регресії. - 14 МНК оцінювання пар-ів пар. лін. регресії. - 8 Моделі з фіктивними залеж. змінними. - 33 Моделі з фіктивними регресорами: моделі, що містять тільки фіктивні незалеж. змінні та моделі, що містять як фіктивні, так і кількісні незалеж. змінні. - 32 Надійні інтервали для оцінок пар-ів множ. лін. моделі регресії. - 19 Негат. наслідки наяв. автокореляції залишків в лін. моделях. - 42 Негат. наслідки наяв. гетероскедастичності залишків в лін. моделях. - 41 Негат. наслідки наяв. мультиколінеарності. - 43 Непрямий МНК оцін-ня пар-ів системи одночасних рівнянь. - 79 Основні етапи аналізу часових рядів. - 71 Оцінка адекватності і точності трендових моделей. - 69 Оцін-ня пар-ів моделі з автокорел-ми залишками методом Дарбіна. - 58 Оцін-ня авторегрес-их моделей з часовим лагом незалеж. змінних. - 61 Оцін-ня пар-ів системи одночасних рівнянь двохкроковим МНК. - 83 Параметри моделі парної лін. регресії, їх сутність та оцін-ня. - 7 Перевірка значимості оцінок пар-ів пар. лін. моделі регресії на основі t-критерію. - 11 Перевірка наявності гетероскедастичності залишків на основі теста коеф. ранг. кореляції Спірмена. - 46 Передумови заст-ня МНК для оцінки пар-рів пар. лін. регресії. - 13 Передумови застосування МНК для оцінки параметрів множ. лін. регресії. - 17 Показникова модель. Визн-ня параметрів, стат. аналіз моделі. - 27 Поліноміальна модель. Визн-ня параметрів, стат. аналіз моделі. - 25 Помилки специфікації моделей регресії. - 6 Поняття економетр. моделі, її складові частини. -1 Поняття про гомо- та гетероскедастичність залишків. - 40 Поняття системи економетр. рівнянь. Приклади моделей на основі системи одночасних рівнянь. - 76 Поняття тренду, сезонної, циклічної та випадкової компоненти. - 64 Поняття фіктивних змінних. Приклади. - 30 Поняття часового лагу. Моделі з час. лагом незалеж. змінних. - 59 Порівняння 2 регресійних моделей. Тест Чоу. - 34 Причини, які спонукають появу випадкової складової в регресійних моделях. - 3 Проблеми ідентифікації системи одночасних рівнянь. - 82 Прогноз ендогенних змінних. - 86 Прогнозні властивості економетр. моделі. - 24 Прогнозування залежної змінної на основі економетр. моделі. - 23 Рекурсивні системи одночасних рівнянь, оцінювання їх пар-ів. - 81 Роль і місце економетр. моделей в управлінні екон. системами. - 2 Специфікація економетр. моделей. - 5 Стаціонарні та нестац-ні часові ряди. Основні хар-ки часових рядів. - 75 Структурна та зведена форми системи рівнянь. - 77 Сутність виробничої функ-ї та її застосув-ня. - 29 Суть та наслідки автокореляції стохастичної складової. - 49 Суть та наслідки мультиколінеарності. - 35 Тест Гольдфельда-Квандта. Послідовність його виконання. - 44 Тестування наявності мультиколінеарності в моделі. - 36 Точковий та інтервал. прогноз на основі побуд. моделі пар. лін. регресії. - 12 Точковий та інтервал. прогноз на основі побуд. множ. лінійної моделі регресії. - 20 Трьохкроковий МНК. - 85 Узагальнений МНК для знах-ня оцінок пар-ів моделі з автокорел-ми залишками. - 53 Узагальнений МНК для моделі з гетероскедастичністю залишків. - 47 Циклічний та нецикл. коеф. автокореляції. - 51 Часовий ряд в заг. вигляді. – 63
