IGNOU MECE-01 - Econometric Methods

IGNOU MECE-01 English Topics Covered

Block 1 - Basic Econometric Methods

• Unit 1 - Introduction to Econometrics
• Unit 2 - Estimation of Two-variable Regression Model
• Unit 3 - Statistical Inference in Simple Regression Models
• Unit 4 - Multiple Regression Model
• Unit 5 - Generalised Least Squares

Block 2 - Specification Issues

• Unit 1 - Multicollinearity
• Unit 2 - Autocorrelation
• Unit 3 - Heteroscedasticity
• Unit 4 - Errors in Variables

Block 3 - Endogenous Regressors

• Unit 1 - Dummy Variable Models
• Unit 2 - Autoregressive and Distributed Lag Models
• Unit 3 - Discrete Dependent Variable Models

Block 4 - Limited Dependent Variable Models

• Unit 1 - Introduction to Simultaneous Equation Models
• Unit 2 - Identification Problem
• Unit 3 - Estimation of Simultaneous Equation Models

Block 5 - Models for Time Series Data

• Unit 1 - Introduction to Multivariate Analysis
• Unit 2 - Principal Components Analysis
• Unit 3 - Factor Analysis

IGNOU MECE-01 Hindi Topics Covered

Block 1 - मूल अर्थमिति सिद्धांत

• Unit 1 - अर्थमिति का परिचय
• Unit 2 - द्विचर प्रतीपगमन प्रतिमान का आकलन
• Unit 3 - सरल प्रतीपगमन प्रतिमानों में सांख्यिकीय निष्कर्ष
• Unit 4 - बहु-प्रतीपगमन प्रतिमान
• Unit 5 - सामान्यीकृत न्यूनतम वर्ग

Block 2 - आधारभूत मान्यताओं के उल्लंघन का प्रबंध

• Unit 1 - बहुसंरेखता
• Unit 2 - स्वसहसंबंध
• Unit 3 - विषम विचालिता
• Unit 4 - चरों में त्रुटियाँ

Block 3 - प्रतीपगमन प्रतिमानों का विस्तार

• Unit 1 - आभासी चर प्रतिमान
• Unit 2 - स्वप्रतीपगामी और वितरित पश्चता निदर्श
• Unit 3 - खंडित आश्रित चर प्रतिमान

Block 4 - युगपत समीकरण प्रतिमान

• Unit 1 - युगपत समीकरण प्रतिमान का परिचय
• Unit 2 - अभिनिर्धारण समस्या
• Unit 3 - युगपत समीकरण प्रतिमान का आकलन

Block 5 - बहुचर विश्लेषण

• Unit 1 - बहुचर विश्लेषण की भूमिका
• Unit 2 - प्रमुख संघटक विश्लेषण
• Unit 3 - कारक विश्लेषण

IGNOU MECE-01 (July 2023 - January 2024) Assignment Questions

Section A Answer the following questions in about 700 words each. The word limits do not apply in case of numerical questions. 1. Consider the following data: (a) Estimate the regression model: 𝑌i = α + βXi + 𝑢i, where u a stochastic error term with classical assumptions. (b) Find out the percentage variation in Y that is explained by X. 2. Explain why an error term is added to the regression model. What assumptions are made about the error term? What are the implications of such assumptions? What will happen to the estimators of the parameters of the regression model, if these assumptions are violated? Section B Answer the following questions in about 400 words each. 3. What is meant by autocorrelation? Explain one of the remedial measures for the problem of heteroscedasticity. 4. What is meant by identification problem in a simultaneous equation system? How do you decide whether an equation is identified? 5. What is meant by dummy variable model? Illustrate how dummy variable is used in logit model. How do you interpret the parameters of logit model? 6. Describe how a distributed lag model is specified and estimated. 7. Write short notes on the following: (a) Best Linear Unbiased Estimator (b) Reduced form of a Simultaneous Equation System

IGNOU MECE-01 (July 2022 - January 2023) Assignment Questions

SECTION A Answer the following questions in about 700 words each. The word limits do not apply in case of numerical questions. 1. What do you understand by autocorrelation? What are the consequences of autocorrelation? How do you detect autocorrelation in a data set? Explain the steps you would follow to remove the problem of autocorrelation. 2. Consider the multiple regression models in its standard matrix form. Show that OLS estimators are Best Linear Unbiased Estimators (BLUE). SECTION B Answer the following questions in about 400 words each. Each question carries 12 marks. 3. What is meant by heteroscedasticity? Explain one of the remedial measures for the problem of heteroscedasticity. 4. What is meant by identification problem in a simultaneous equation system? How to decide whether an equation is identified? 5. What is meant by indirect least squares (ILS) method? Explain how the following model can be estimated using this method? where Q = quantity, P = Price, and X = income. 6. Explain the steps followed in estimation of parameters through the method of Generalised least squares (GLS). 7. Explain the concept of multicollinearity. What are its consequences on estimates? What remedial measures would you suggest for problem of multicollinearity?

IGNOU MECE-01 (July 2023 - January 2024) Assignment Questions

भाग क 1. निम्नलिखित आंकड़ों पर विचार कीजिए: अ) प्रतीपगमन प्रतिमान Yi = αi + βXi + ui का अनुमान लगाएं, जहां u शास्त्रीय मान्यताओं पर आधारित एक यादृच्छिक (प्रसंभाव्य) त्रुटि पद है । ब) Y में प्रतिशत प्रसरण ज्ञात करें जिसकी व्याख्या X द्वारा की गयी है। 2. समझाइये कि प्रतीपगमन प्रतिमान में एक त्रुटि पद क्यों जोड़ा जाता है ? त्रुटि पद के लिए क्या मान्यताएं बनाई गई हैं? ऐसी मान्याताओं के निहितार्थ हैं? यदि इन मान्यताओं का उल्लंघन किया जाता है, प्रतीपगमन प्रतिमान के प्राचलों के आकलकों का क्या होगा? भाग ख 3. स्वसहसंबंध का क्या अर्थ है? विषमविसारिता की समस्या के उपचारात्मक उपायों में से एक की व्याख्या कीजिए । 4. युगपत समीकरण प्रणाली में अभिनिर्धारण समस्या का क्या अर्थ है? आप कैसे तय करते हैं कि समीकरण अभिनिर्धारित है या नहीं? 5. आभासी चर प्रतिमान का क्या अर्थ है? वर्णन कीजिए कि लॉज़िट प्रतिमान में आभासी चर का उपयोग कैसे किया जाता है? आप लॉज़िट प्रतिमान के प्राचलों की व्याख्या कैसे करते हैं? 6. वर्णन कीजिए कि एक वितरित पश्चता प्रतिमान कैसे निर्दिष्ट और अनुमानित किया जाता है? 7. निम्नलिखित पर संक्षिप्त टिप्पणियाँ लिखिए: i) सर्वोत्तम रेखीय अनभिनत आगण्क (ii) युगपत समीकरण प्रणाली का लघु स्वरूप

IGNOU MECE-01 (July 2022 - January 2023) Assignment Questions

खंड-क निम्नलिखित प्रश्नों का उत्तर प्रत्येक का) लगभग 700 शब्दों में हैं। 1. स्वसहसंबंध से आप क्या समझते हैं? स्वसहसंबंध के परिणाम क्या हैं? आप एक आँकड़ा समूह में स्वसहसंबंध का पता कैसे लगाते हैं? स्वसहसंबंध की समस्या को दूर करने के लिए आप किन चरणों का अनुसरण करेंगे? स्पष्ट कीजिए। 2. बहुसमाश्रयण मॉडल पर इसके मानक आव्यूह स्वरूप में विचार कीजिए। दर्शाइए कि ओएलएस (OLS) आकलक, श्रेष्ठ रैखिक अनमिनत आकलक (ब्लू) है। खंड-ख मध्यम उत्तर प्रश्न (प्रत्येक प्रश्न का उत्तर लगभग 400 शब्दों में दीजिए)। 3. विषम विचालिता (heteroscedasticity)से क्या अभिप्राय हैं? विषम विचालिता की समस्या के किसी एक निवारक उपाय को स्पष्ट कीजिए। 4. समकालिक समीकरण प्रणाली में पहचान (अभिनिर्धारण) समस्या से क्या अभिप्राय है? यह कैसे तय करेंगे कि कोई समीरकण अभिनिर्धारण है या नहीं? 5. अप्रत्यक्ष न्यूनतम वर्ग (आई.एल.एम.) विधि से क्या अभिप्राय है? बताइए कि इस विधि के प्रयोग से निम्नलिखित मॉडल कैसे आकलित किया जा सकता है? जहाँ Q = परिमात्रा, P= कीमत और x = आय हो 6. समान्यीकृत न्यूनतम वर्ग (GLS) विधि के माध्यम से प्राचलों के आकलन में अनुसरणीय चरणों को स्पष्ट कीजिए। 7. बहुसंरेखता की संकल्पना को स्पष्ट कीजिए। आकलन पर इसके परिणाम क्या हैं? बहुसंरेखता की समस्या को दूर करने के लिए आप किन निवारक-उपायों का सुझाव देगे?

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