Использование в эконометрическом уравнении парной регрессии вместо множественной является ошибкой

ДЛЯ ПОИСКА НУЖНОГО ОТВЕТА НАЖИМАЕМ Ctrl+F, И ВВОДИМ НУЖНЫЙ ВОПРОС.

1. Система эконометрических уравнений сверхидентифицируема, если.
   1. количество приведенных коэффициентов больше количества структурных коэффициентов

Система эконометрических уравнений является идентифицируемой, если

идентифицируемо каждое уравнение системы

Система эконометрических уравнений является неидентифицируемой, если


неидентифицируемо хотя бы одно уравнение системы

Система эконометрических уравнений является сверхидентифицируемой, если


сверхидентифицируемо хотя бы одно уравнение системы



Системы эконометрических уравнений с точки зрения идентифицируемости бывают .


Сверхидентифицируемые


1. Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)
   1. нелинейной уравнений регрессии

1. Если структурная форма модели системы эконометрических уравнений точно идентифицируема, то с помощью косвенного МНК
   1. получают несколько различных вариантов оценок параметров модели ?

1. На первом этапе применения косвенного метода наименьших квадратов…
   1. структурную форму преобразуют в приведенную

1. Приведена последовательность операций:

заданная система одновременных уравнений и структурных формы преобразуются в приведенную форму

оценки параметров приведенной формы находится традиционным методом наименьших квадратов

определение расчетных значений эндогенных переменных, которые выступают в качестве факторов в структурной

1. Приведена последовательность операций:

1. заданная система одновременных уравнений из структурной формы преобразуется в приведенную форму
2. оценки параметров приведенной формы находятся традиционным методом наименьших квадратов
3. по оценкам параметров приведенной формы вычисляются оценки структурных параметров.

Этот алгоритм соответствует ______ методу наименьших квадратов.

1. косвенному

1. Сверхидентифицируемая система совместных эконометрических уравнений решается
   1. двухшаговым МНК

1. Для получения системы нормальных уравнений в методе наименьших квадратов следует…
   1. взять частные производные первого порядка

1. Для успешного применения МНК необходимо, чтобы математическое ожидание случайного отклонения e_iравнялось нулю. Это означает, что
   1. равны математические ожидания случайного отклонения для каждого наблюдения.

1. Если предпосылки метода наименьших квадратов (МНК) не выполняются, то остатки могут характеризоваться …(несколько правильных ответов)
   1. гетероскедастичностью
   2. высокой степенью автокорреляции

1. К достоинствам метода наименьших квадратов можно отнести …
   1. типовой характер расчётов, интерпретируемость полученных результатов

1. К методам устранения гетероскедастичности остатков относятся(несколько правильных ответов):
   1. обобщенный метод наименьших квадратов
   2. взвешенный метод наименьших квадратов

1. Метод наименьших квадратов может применяться для оценки параметров нелинейных регрессионных моделей, если эти модели …(несколько правильных ответов)
   1. являются нелинейными по параметрам, но внутренние линейными
   2. являются нелинейными по параметрам и внутренние нелинейными

1. МНК для оценки параметров уравнений регрессии дает хорошие результаты
   1. при выполнении определенных предпосылок

1. Оценки коэффициентов по МНК являются ________ оценками теоретических коэффициентов регрессии
   1. точечными

1. Одним из нарушений предпосылок метода наименьших квадратов для системы одновременных уравнений является …(несколько правильных ответов)
   1. гетероскедастичность остатков
   2. нарушение нормального распределения случайных отклонений

1. Предпосылками метода наименьших квадратов (МНК) являются …(несколько правильных ответов)
   1. гомоскедастичность остатков
   2. отсутствует автокорреляции в остатках

1. Предпосылками метода наименьших квадратов (МНК) являются …(несколько правильных ответов)
   1. остатки подчиняются нормальному закону распределения
   2. отсутствие автокорреляции в остатках

1. При использовании МНК минимизируется … отклонений наблюдаемых значений зависимой переменной и ее расчетных значений.
   1. сумма квадратов

1. При увеличении объема выборки становятся маловероятным значительные ошибки при оценивании параметров регрессии. Это означает, что используются … оценки.
   1. состоятельные

1. Причинами нарушения предпосылок МНК могут являться …(несколько правильных ответов)
   1. наличие неучтенного в уравнении существенного фактора

1. При применении метода наименьших квадратов для оценки параметров уравнений регрессии минимизируют ____________ между наблюдаемым и моделируемым значениями зависимой переменной.
   1. сумму квадратов разности

1. Проверку выполнения предпосылки МНК о гомоскедастичности (гетероскедастичности) остатков можно проверить ….
   1. визуально по графику.

1. Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков e от теоретических значений зависимости переменной у¢(несколько правильных ответов):

1. имеет место гетероскедастичность остатков
2. нарушена предпосылка МНК и равенство математического ожидания случайных отклонений

1. Укажите справедливые утверждения по поводу системы эконометрических уравнений(несколько правильных ответов):
   1. система уравнений, каждое из которых может содержать эндогенные переменные других уравнений
   2. включает множество эндогенных и множество экзогенных переменных

1. Установитесоответствие между эконометрическими терминами и областью их применения:
   1. автокорреляционная функция
   2. тест Голфелда-Квандта
   3. критерий Дарбина-Уотсона
   4. матрица парных коэффициентов корреляции

1 служит для проверки гипотезы о гомоскедастичности остатков —b

2 служит для проверки гипотезы об отсутствии автокорреляции остатков — c

3 служит для оценки мультиколлинеарности факторов- d

1. Формулойопределяется _________ показателя x.
   1. средняя арифметическая величина. .

1. Формулойопределяется _________ показателя x.
   1. дисперсия..

1. Формулойопределяется _________ показателя x.
   1. среднее квадратичное отклонение.

1. Формулойопределяется _________ показателей x и y.
   1. ковариация.

1. Экономические модели относятся к классу ___________ экономико-математических моделей.
   1. стохастических

1. Эконометрика – это …
   1. наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.
   2. .

1. Какое из этих уравнений является модельным уравнением регрессии
   1. 

Выбор списка переменных модели и типа взаимосвязи между ними выполняется на этапе

спецификация модели
1. Принцип спецификации модели, лежащий в основании классификации: экономические модели; эконометрические модели
   1. включение случайных возмущений
1. Принцип спецификации модели, лежащий в основании классификации: статические модели; динамические модели
   1. датирование переменных
1. По отношению к выбранной спецификации модели, все экономические переменные объекта подразделяются на
   1. эндогенные и экзогенные
1. Даны 2 СВ X и Y. Известны стандартные отклоненияи коэффициент корреляции. Чему равна выборочная ковариация:
   1. 1,489581
1. Формализация закономерностей общей эконометрической теории является одним из принципов … эконометрической модели.
   1. спецификации
1. Эконометрика – это …(несколько правильных ответов)
   1. наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.
   2. раздел экономической теории, связанный с анализом статистической информацией.
1. Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии
1. теснота связи между ними превышает по абсолютной величине 0,7
2. факторы дублируют влияние друг друга на результат

В линейной эконометрической модели наблюдаемое значение результирующей переменной, зависящей от факторов модели, и случайной составляющей равно …

сумме
1. Отбор факторов в модель множественной регрессии с использованием метода включения может быть основан на сравнении …(несколько правильных ответов)
   1. величины остаточной дисперсии до и после включения фактора в модель
   2. величины объясненной дисперсии до и после включения фактора в модель
1. При отборе факторов в модель множественной регрессии можно проводить сравнение величины _________ до и после включения фактора в модель (несколько правильных ответов).
   1. остаточной дисперсии
   2. критерия Дарбина-Уотсона
1. Переход от точечного оценивая к интервальному возможен, если оценки являются…
   1. Эффективными и несмещенными
1. Показатель общей или обобщенной дисперсии рассчитывается … (несколько правильных ответов)
   1. для оценки влияния как учтенных в модели факторов, так и случайных воздействий
   2. на основе отклонений наблюдаемых значений зависимой переменной от её теоретических (модельных) значений
1. Показателями, по которым может быть установлена мультиколлинеарность факторов, являются (несколько правильных ответов):
   1. высокие коэффициенты корреляции между объясняющими переменными
   2. статистическая незначимость некоторых коэффициентов регрессии при достаточно высоком коэффициенте детерминации
1. Расчет формулы для коэффициента парной линейной корреляции случайных величин x и y имеет вид
   1. .
1. Средствами отбора факторов, включаемых в модель, могут служить (несколько правильных ответов):
   1. система нормальных уравнений
   2. матрица парных коэффициентов корреляции
1. Стохастическая связь между признаками, выраженная в том, что средняя величина одного признака увеличивается с возрастанием другого, называется…
   1. положительной корреляцией
1. Число степеней свободы определяется …
   1. числом свободы независимого варьирования признака (переменной, фактора)
1. Часть зависимой переменной в регрессионной модели, которая не может быть объяснена значением регрессора
   1. случайное возмущение
1. Часть зависимой переменной в регрессионной модели, которая полностью объясняется значением регрессора
   1. отклик
1. В зависимости от количества регрессоров, модели подразделяются на
   1. парные и множественные
1. Коэффициент детерминации в парной регрессии применяется для проверки (несколько правильных ответов)
   1. статистической значимости оценок параметров
   2. качества прогнозов эндогенной переменной

Влияние фиктивной переменной наклона на регрессивную модель состоит в …

1. изменение коэффициентов перед факторным признаком, взаимодействующим с качественной переменной
1. В эконометрических моделях присвоение численных значений признакам качественного характера проводится на основании включения в модель…
   1. фиктивных переменных
1. Если качественный признак имеет k атрибутивных значений, то количество фиктивных переменных в модели должно быть равно…
   1. k-1
1. Использование фиктивных переменных является оперативным при исследовании…
   1. данных упорядоченной структуры
1. Коэффициенты регрессионных моделей с фиктивными переменными оцениваются _______ методом наименьших квадратов.
   1. обобщённым
1. Расчётное значение критерия Фишера определяется как _______ факторной дисперсии и остаточной, рассчитанных на одну степень свободы.
   1. отношение
2. Укажите назначение применения статистики Дарбина-Уотсона(несколько правильных ответов):
   1. проверяет гипотезу о наличии автокорреляции только первого порядка
1. Если большие серии соседних остатков имеют одинаковые знаки, то статистика Дарбина-Уотсона приближенно равна:
   1. 2
1. Критерий Фишера в эконометрических моделях служит…(несколько правильных ответов)
   1. для проверки статистической значимости уравнения регрессии
1. Для проверки значимости коэффициента детерминации используется статистика с распределением
   1. Фишера
1. Модель Филипса служит для описания зависимости …
   1. уровня безработицы от изменения заработной платы
1. Нелинейный показатель корреляции называется…
   1. индексом корреляции для нелинейных форм связи
1. 6.Левая часть системы взаимозависимых уравнений представлена вектором…
   1. зависимых переменных
1. 7Оценки параметров сверхидентифицируемой системы эконометрических уравнений могут быть найдены с помощью _______ метода наименьших квадратов
   1. двухшагового
1. 9Укажите справедливые утверждения по поводу системы эконометрических уравнений …(несколько правильных ответов)
   1. включает множество эндогенных и множества экзогенных переменных
1. Эндогенные переменные в предшествовавшие моменты времени называются
   1. лаговыми переменными
1. Экзогенные переменные — это
   1. независимые переменные системы одновременных уравнений, определяемые вне модели
1. Предопределенные переменные – это
   1. переменные системы одновременных уравнений, известные к расчетному моменту времени
1. Переменные системы одновременных уравнений, известные к расчетному моменту времени, называются
   1. предопределенными переменными
1. Независимые переменные системы одновременных уравнений, определяемые вне модели, называются
   1. экзогенными переменными
1. Лаговые переменные — это
   1. эндогенные переменные в предшествовавшие моменты времени
1. Выделяют три класса систем эконометрических уравнений…
   1. системы независимых уравнений, системы взаимозависимых уравнений и системы рекурсивных уравнений
1. В системе независимых уравнений каждое уравнение представлено
   1. изолированным уравнением регрессии
1. Приведенная спецификация

.

1. Система независимых уравнений предполагает совокупность ______ уравнений регрессии.
   1. независимых
1. В системах рекурсивных уравнений количество переменных в правой части каждого уравнения определяется как ____ количества зависимых переменных ____ уравнений и количества независимых факторов
   1. сумма… предыдущих
1. Для точно идентифицируемой структурой формы системы одновременных уравнений при оценке параметров применяется ____________метод наименьших квадратов.
   1. традиционный
1. Для системы рекурсивных уравнений матрица параметров при эндогенных переменных имеет ______ структуру.
   1. общего вида, несимметричную
1. Для множественного коэффициента корреляции модели в естественном масштабе переменных (R₁)и множественного коэффициента корреляции для модели в стандартизированном масштабе переменных (R₂)справедливо соотношение …(несколько правильных ответов)
   1. R₁=R₂
1. Для линейного уравнения множественной регрессии проблема спецификации модели связана…
   1. с отбором факторов, включаемых в модель
1. Для общей (D_общ), факторной (D_факт) и остаточной (D_ост) дисперсий зависимой переменной и коэффициента детерминации R2выполняется ….(несколько правильных ответов)
   1. 
1. Для описания тесноты (силы) связи между зависимой переменной и фактором (факторами) проводят расчет…
   1. коэффициент корреляции
1. Для расчета доверительных интервалов коэффициента регрессии служат следующие параметры(несколько правильных ответов):
   1. критическое значение распределения Стьюдента (табличное значение)
   2. стандартная ошибка коэффициента регрессии

Если коэффициент регрессии является существенным, то для него выполняются условия ….(несколько правильных ответов)
1. стандартная ошибка не превышает половины значения параметра
2. значение t- критерия Стьюдента больше табличного
1. Если коэффициент регрессии является несущественным, то для него выполняются условия ….(несколько правильных ответов)
   1. стандартная ошибка превышает половину значения параметров
   2. расчетное значение t- критерия Стьюдента меньше табличного
   1. Если доверительный интервал для коэффициента регрессии содержит 0, то справедливы следующие утверждения(несколько правильных ответов):
      1. коэффициент регрессии статистически незначим
      2. фактическое значение статистики Стьюдента для этого коэффициента по модулю меньше критического (табличного)
   1. Если статистическая оценка θ*_nпараметра θ содержит всю информацию об оцениваемом параметре, она называется…
      1. достаточной
   1. Если значение индекса корреляции для нелинейного уравнения регрессии стремится к 1, следовательно нелинейная связь …
      1. очень тесная
   2. Использование полинома третьего порядка в качестве регрессионной зависимости для однофакторной модели обусловлено .
      1. неоднородностью выборки
   3. Изображение корреляционного поля для парной регрессионной модели относится к статическим графикам, характеризующим …
      1. тесноту и форму зависимости между признаками
   1. Какое из этих значений может принимать линейный коэффициент корреляции при прямой связи?
      1. 0,6
   1. Коэффициент парной линейной корреляции между признаками Y и X равен 0,9. Следовательно, доля дисперсии результативного признака Y, не объяснённая линейной парной регрессией Y по фактору X, будет равно …
      1. 10%
   1. Коэффициент эластичности является постоянной величиной и не зависит от значения факторного признака для …
      1. степенной функции регрессии
   1. Линейный коэффициент корреляции
      1. показывает меру тесноты связи между двумя показателями
   1. Линейный коэффициент корреляции – это отношение …
      1. ковариации к произведению средних квадратичных отклонений двух показателей
   1. Множественный коэффициент линейной корреляции близок к единице. Это означает, что …
      1. рассматриваются факторы, значимо влияющие на результат
   1. Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК
      1. коэффициента эластичности
   1. Если предпосылки метода наименьших квадратов (МНК) не выполняются, то остатки могут характеризоваться …(несколько правильных ответов)
      1. нулевой средней величиной
   1. Оценки параметров сверхидентифицируемой системы эконометрических уравнений могут быть найдены с помощью _________ метода наименьших квадратов
      1. двухшагового
   1. При увеличении объема выборки дисперсия эффективной оценки параметра становится бесконечно малой величиной. Такая оценка параметра называется
      1. состоятельной
   1. Самым распространенным методом оценки параметров регрессии является

   МНК

   1. Систему МНК построенную для оценки параметров линейного управления множественной регрессии можно решить методом…
      1. определителей
   1. Параметры управления тренда определяются _____ методом наименьших кадров
      1. обычным
   1. Обобщенный метод наименьших квадратов может использоваться для корректировки ________ остатков
      1. гетероскедастичности
   1. Обобщенный метод наименьших квадратов подразумевает …(несколько правильных ответов)
      1. Двухэтапное применение метода наименьших квадратов
      2. Преобразование переменных
   1. Проявление гетероскедастичности в остатках удается устранить при помощи метода обобщенного метода наименьших квадратов путем …(несколько правильных ответов)
      1. преобразования переменных
      2. введение в выражения для дисперсии остатков коэффициента пропорциональности
   1. Метод инструментальных переменных применяется в случае корреляции
      1. эндогенной переменной с регрессором
   1. Дано уравнение регрессии. Определите спецификацию модели.
      1. линейное уравнение множественной регрессии
   1. Дисперсия – это отношение
      1. среднего квадратичного отклонения к средней арифметической величине.
   1. Использование в эконометрическом моделировании парной регрессии вместо множественной является ошибкой…
      1. спецификации
   1. К ошибкам спецификации относится …
      1. неправильный выбор той или иной математической функции
   1. Найти среднее квадратичное отклонение, если дисперсия совокупности равна 12,25.
      1. 3,5
   1. Наличие возмущения зависимой переменной, вызванное неоднородностью данных в исходной статистической совокупности, является учетом.
      1. ошибки выборки
   1. При анализе взаимосвязи признаков в экономической модели используют корреляционное отношение, подсчитанное на основе
      1. аналитической группировки
   1. Расположите модели в возрастающем порядке по степени сложности оценки их параметров.

   2Нелинейная модель, линейная относительно параметров

   4Нелинейная модель внутренние нелинейные

   3Нелинейная модель нелинейная относительно параметров (внутренне линейная)

   1. Разность фактического и теоретического значений результирующей переменной регрессионной модели называется…
      1. остатком
   1. Среднее квадратичное отклонение
      1. показывает в среднем, на сколько отклоняются значения показателя от среднего значения..
   1. Средняя арифметическая величина – это отношение
      1. среднего квадратичного отклонения к средней арифметической величине
   1. Текущее значение экономического процесса y_tпредопределено его предысторией. Пусть ε_tошибка модели в момент t. f-аналитическая функция. Тогда модель для указанного допущения имеет следующий вид…
      1. y_t = f(y_t)
   1. Укажитевыводы, которые соответствуют графику зависимости остатков  от теоретических значений зависимости переменной у (несколько правильных ответов):

   

   1. имеет место автокорреляция остатков
   2. отсутствует закономерность в поведении остатков
   3. остатки носят случайный характер

   1.Термин эконометрика был введен (Фришем)
   2.Формулой определяется _________ показателя (средняя арифметическая величина)
   3.Часть зависимой переменной в регрессионной модели, которая полностью объясняется значением регрессора (уравнение регрессии)
   4.Остаток регрессионной модели представляет собой оценку (случайной ошибки)
   5. Экономические модели относятся к классу ___________ экономико-математических моделей (стохастических)
   6.Найти среднюю урожайность пшеницы с 1 га за три года: 60ц, 49ц, 41ц. (55)
   7.Эконометрика — это . (наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.)
   8.Стохастическая связь между признаками, выраженная в том, что средняя величина одного признака увеличивается с возрастанием другого, называется. ( автокорреляцией)
   9 Как изменяется средняя арифметическая, если все веса уменьшить в А раз?( Увеличивается)
   10.Основные стадии экономико-статистического исследования включают: а) сбор первичных данных, б) статистическая сводка и группировка данных, в) контроль и управление объектами статистического изучения, г) анализ статистических данных (а, б, г)

   11.Медиана в ряду распределения с четным числом членов ряда равна (полусумме двух срединных членов)

   12.Изображение корреляционного поля для парной регрессионной модели относится к статическим графикам, характеризующим . (тесноту и форму зависимости между признаками)
   13.К ошибкам спецификации относится . ( неправильный выбор той или иной математической функции)
   14.При использовании метода Монте-Карло результаты наблюдений генерируются с помощью (датчика случайных чисел)
   15.По какой формуле производится вычисление средней величины в интервальном ряду? (Средняя арифметическая взвешенная)
   16.Назовите основные виды ошибок регистрации: а) случайные; б) систематические; в) ошибки репрезентативности; г) расчетные (а,б,в)
   17.Число степеней свободы определяется . (числом свободы независимого варьирования признака (переменной, фактора))
   18.Формализация закономерностей общей эконометрической теории является одним из принципов . эконометрической модели (спецификации)
   19.Часть зависимой переменной в регрессионной модели, которая не может быть объяснена значением регрессора (случайное возмущение)

   20.Корреляция подразумевает наличие связи между . (переменными)

   21.Принцип спецификации модели, лежащий в основании классификации: экономические модели; эконометрические модели (включение случайных возмущений)
   22.Дисперсия — это отношение (среднего квадратичного отклонения к средней арифметической величине)

   23.Для описания тесноты (силы) связи между зависимой переменной и фактором (факторами) проводят расчет. (коэффициент корреляции)

   24.Среднее квадратичное отклонение (показывает в среднем, на сколько отклоняются значения показателя от среднего значения)

   25.Значение признака, повторяющееся с наибольшей частотой, называется (модой)

   26.Случайная составляющая характеризует ( отклонение модельного значения результирующей переменной от наблюдаемого)

   27.Укажите правильные варианты ответов относительно числа переменных включаемых в уравнение регрессии(несколько зависимых и одна не зависимая переменных, одна зависимая и несколько независимых переменных)

   28.Коэффициент парной линейной корреляции между признаками Y и X равен 0,9. Следовательно, доля дисперсии результативного признака Y, не объяснённая линейной парной регрессией Y по фактору X, будет равно . ( 10%)

   29.Верификация модели заключается в( сопоставлении модельных и реальных данных)

   30.Этап параметризации модели включает в себя.. (оценку параметров модели)

   31.определяется _________ показателей x и y.( Ковариация)

   32.В линейной эконометрической модели наблюдаемое значение результирующей переменной, зависящей от факторов модели, и случайной составляющей равно . (сумме)

   33.Один из этапов построения экономической модели, на котором проверяются статистические свойства построенной модели, называется. (верификацией модели.)

   34.По отношению к выбранной спецификации модели, все экономические переменные объекта подразделяются на (эндогенные и экзогенные)

   35.Коэффициент корреляции это: (относительная мера взаимосвязи переменных)

   .Использование полинома третьего порядка в качестве регрессионной зависимости для однофакторной модели обусловлено . (неоднородностью выборки)

   37. Использование в эконометрическом моделировании парной регрессии вместо множественной является ошибкой.. (спецификации)

   38Средне квадратическое отклонение исчисляется как (корень квадратный из дисперсии)

   39.Разность фактического и теоретического значений результирующей переменной регрессионной модели называется. (остатком)

   40.Статистический показатель дает оценку свойства изучаемого явления: (количественную)

   41.Под верификацией модели понимается (проверка адекватности модели)

   42.Выбор списка переменных модели и типа взаимосвязи между ними выполняется на этапе (спецификация модели)

   43.Найти среднее квадратичное отклонение, если дисперсия совокупности равна 12,25 (3,5)

   44.Наличие возмущения зависимой переменной, вызванное неоднородностью данных в исходной статистической совокупности, является учетом (ошибки выборки)

   45.Принцип спецификации модели, лежащий в основании классификации: статические модели; динамические модели (датирование переменных)

   46.Средняя арифметическая величина — это отношение( суммы значений показателя к объему совокупности)

   47.Экономические модели относятся к классу ___________ экономико-математических моделей (стохастических)

   48.Средняя геометрическая — это: (корень из произведения индивидуальных показателей)

   49.При анализе взаимосвязи признаков в экономической модели используют корреляционное отношение, подсчитанное на основе( аналитической группировки)

   50.Требуется вычислить средний стаж деятельности работников фирмы: 6,5,4,6,3,1,4,5,4,5. Какую формулу Вы примените? (средняя арифметическая)

   51.Причинами нарушения предпосылок МНК могут являться .. (наличие неучтенного в уравнении существенного фактора ,наличие в уравнении фиктивных переменных.)

   52.Модель, содержащая фиктивную переменную, относится к ____ модели. (Регрессионной)

   53.МНК позволяет получить состоятельные и несмещенные оценки параметров системы: (независимых уравнений)

   При каком значении линейного коэффициента корреляции связь между признаками Y и X можно считать тесной (сильной)( 0,975)

   54.С увеличением объема выборки длина доверительного интервала индивидуального значения эндогенной переменной (уменьшается)

   55.Если все наблюдения лежат на линии регрессии, то коэффициент детерминации R 2 для модели парной регрессии равен: (единице)

   Видео:Множественная регрессияСкачать

   

   Задачи и тесты по эконометрике

   19.1. Рассматривается следующая модель:

   t, =с, + i, + d =ao+a | р+8

   где Q- количество товара, р- цена товара, w — заработная плата, 8 и в — случайные отклонения, удовлетворяющие предпосылкам МНК.

   Пусть имеются следующие наблюдения:

   • а) Какие из переменных являются экзогенными, а какие — эндогенными?; б) Представьте систему в приведенном виде; в) Определите по МНК коэффициенты приведенных уравнений; г) совпадают ли знаки найденных коэффициентов с предполагаемыми теоретически?; д) на основе найденных приведенных коэффициентов по КМНК определите структурные коэффициенты для функции спроса; е) можно ли по МНК оценить структурные коэффициенты для функции предложения? Если да, то как?
   • 19.3. Рассматривается следующая система одновременных уравнений:
   • а) Выделите экзогенные и эндогенные переменные в данной модели;
   • б) Пусть по статистическим данным в момент времени t получены следующие результаты: ?q’=l 10, Xp 2 =5O,Xi 2 =ioo,Xi 2 =ioo,Xq-p=ioo,Xqi=9O,Xpi=ioo.

   На основе МНК найдите оценку параметра ар в) Найдите оценку параметра а, на основе КМНК по методу ДМНК. г)Сравнитс найденные оценки.

   19.4. К системе уравнений вида

   приведен КМНК и для коэффициентов приведенной формы

   получены следующие оценки: сц=2,2; Cj ₂=0,4; c₂i=0,08; с₂₂=-0,5.

   Найдите оценки ДМНК, примененного к структурной модели.

   19.5. Дана следующая структурная модель:

   ‘ У2 = ^21У| ^^2зУз + а 22 Х 2

   ,Уз = ^32^2 “*? Я зН1 + а ЗЗ Х 3

   а) Оценить данную систему на идентификацию, б) Исходя из следующей приведенной формы модели

   найти структурные коэффициенты модели.

   19.6. Изучается модель вида

   где y_t — валовой национальный доход, y_t.i — ВНП предшествующего года, c_t — личное потребление, d_r конечный спрос.

   Имеется информация за девять лет:___________________________________________

   Для данной модели была получена система приведенных уравнений:

   Требуется: 1) Провести идентификацию модели. 2) Рассчитать параметры первого уравнения структурной модели.

   • 19.7. Применив необходимое и достаточное условие идентификации определите идентифицировано ли каждое из уравнений модели. Определите метод оценки параметров и запишите приведенную форму модели:
   • 1. Модель денежного рынка:

   где R- процентная ставка, Y- ВВП, М-денежная масса, I-внутренние инвестиции, t-текущий период.

   2. Макроэкономическая модель (модель Клейна)

   где С- потребление, 1-инвестиции, Y-доход, Т-налоги, К-запас капитала.

   3. Модель протекционизма Сальватора (упрошенная версия):

   Ма ] +Ь1₂N_t+b 13S t+b 14 Ef. 1 + ?j

   где M- доля импорта в ВВП; N- общее число прошений об освобождении от таможенных пошлин; S- число удовлетворительных прошений об освобождении от таможенных пошлин; Е- фиктивная переменная, равная 1 для тех лет, в которую курс доллара на международных валютных рынках был искусственно завышен, и 0 — для всех остальных лет; Y- реальный ВВП, Х-реальный объем чистого экспорта.

   4.Гипотетическая модель экономики:

   где совокупность потребления, Y-совокупный доход, I-инвсстиции, Т- налоги, G- государственные доходы ( все в период t).

   Тесты по эконометрике.

   • 1. Использование в эконометрическом моделировании парной регрессии вместо множественной является ошибкой.
   • а) измерения; б) выборки; в) линеаризации; г) спецификации.
   • 2. Отбор факторов в эконометрическую модель множественной регрессии может быть осуществлена на основе.
   • а) значение коэффициентов автокорреляции уровней ряда различных порядков;
   • б) матрицы парных коэффициентов корреляции;
   • в) сравнения коэффициентов «чистой» регрессии;
   • г) сравнения остаточной дисперсии до и после включения фактора в модель.
   • ( Укажите не менее двух вариантов)
   • 3. Для оценки заработной платы некоторого работника используется следующая модель

   стаж его работы на данном предприятии; D— количество лет, потраченных работником на профессиональное обучение ( в том числе и повышение квалификации ); С,- переменная, принимающая значение 1, если у работника есть дети и 0 если нет; S,переменная имеющая значение 1, если работник мужчина и 0, если женщина; W, — количество должностей, который сменил работник на различных предприятиях в течении последнего года. Сколько факторов необходимо представить в модели фиктивными переменными? Выведите ответ.

   • 4. Для уравнения множественной регрессииy-a + h_ix_] + b₂x₂ + Ь₃х₃ + ?построено частное уравнение видау = а—Ь_хх_<+Ь₂х₂ + Ь₃х₃ + ?,в которомх₂и х₃.
   • а) приравнены к 1; б) закреплены на неизменном уровне; в) являются изменяемыми факторными переменными; не оказывают существенное влияние на у .
   • 5. Метод наименьших квадратов применим к уравнениям регрессии.
   • а) которые отражают нелинейную зависимость между двумя экономическими показателями, но могут быть приведены к линейному виду;
   • б) которые отражают линейную зависимость между двумя экономическими показателями; в) которые отражают нелинейную зависимость между двумя экономическими показателями и не могут быть приведены к линейному виду; г) нелинейного вида.
   • 6. Если предпосылки метода наименьших квадратов нарушены, то.
   • а) коэффициент регрессии является несущественным; б) полученное уравнение статистически не значимо; в) оценки параметров могут не обладать свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности; г) коэффициент корреляции является несущественным.
   • 7. Несмещенность оценки характеризуется. (Укажите не менее двух вариантов)
   • а) зависимостью от объема выборки значения математического ожидания остатков;
   • б) максимальной дисперсией остатков;
   • в) отсутствием накопления остатков при большом числе выборочных оцениваний;
   • г) равенством нулю математического ожидания остатков.
   • 8. Обобщенный МНК применяется в случае.
   • а) наличия в модели фиктивных переменных; б) наличия в модели мультиколлинеарности; в) наличия в остатках гстсросксдастичности или автокорреляции; г) наличия в модели незначимых оценок.
   • 9. Для значимости спроса на некоторый товар от цены за единицу товара и дохода потребителя получено уравнение регрессии видау = а + Ь_х ? х_х + Ь, -х₂+?.Парными коэффициентами корреляции могут быть
   • а) г_хх ; б) R ; в) г ; r)7?J .
   • 10. Критическое (табличное) значение F-критерия является пороговым значением для определения.
   • а) доли дисперсии зависимой переменной, не объясняемой с помощью построения модели, а вызванной влиянием случайных воздействий ;
   • б) статистической значимости построения моделей;
   • в) доли дисперсии зависимой переменной, объясняемой с помощью построенной модели;
   • г) значимости (существенности) моделируемой связи между зависимой переменной и совокупностью независимых переменных эконометрической модели.
   • 11. Если коэффициент регрессии является несущественным, то его значение приравнивается
   • а) к нулю и соответствующий фактор включается в модель;
   • б) к табличному значению и соответствующий фактор не включается в модель;
   • в) к нулю и соответствующий фактор не включается в модель;
   • г) к единице и не влияет на результат.
   • 12. Пусть зависимость выпуска (Y) от затрат капитала (К) и труда (L) описывается функцией Кобба-ДугласаY = АК а L p. Тогда.
   • а) эластичность выпуска по затратам труда равна а; б) эластичность выпуска по затратам труда равна 0; в) эластичность выпуска по затратам капитала равна 0; г) эластичность выпуска по затратам капитала равна а.
   • (Укажите не менее двух вариантов).
   • 13.Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:
   • 1. гипербола а) у = а + Ь_х • х, + с • х₂ + d • х₃ + г
   • 2. парабола третьего порядка б) у = a + b_x -х + с -х 2 +d -х 3 + ?
   • 3. многофакторная в) у = а + Ь-х + ?

   4. линейная г) у = al Ь?

   • (Укажите соответствие для каждого нумерованного элемента задания).
   • 14.Линеаризация экспоненциальной зависимости У = а₀-Х 0 ’ ?? (кривой Энгеля,

   отражающей зависимость спроса от уровня семейных доходов) основана на.

   • а) разложение функции в ряд; б) дифференцирование функции по параметрам;
   • в) интегрировании функции по параметрам; г) логарифмировании и замене преобразованной переменной.
   • 15. Относительные отклонения расчётных значений результирующего признака от его наблюдаемых значений используются при расчете.
   • а) параметров регрессии; б) t-критерия Стыодента; в) средней ошибки аппроксимации;
   • г) коэффициента эластичности.
   • 16. Факторы, описывающие трендовую компоненту временного ряда характеризуются.
   • а) долговременным воздействием на экономический показатель;
   • б) периодическим воздействием на величину экономического показателя;
   • в) возможностью расчета значения компонента с помощью аналитической функции от времени; г) случайным воздействием на уровень временного ряда.
   • (Укажите не менее двух вариантов ответа).
   • 17. Область значений автокорреляционной функции представляет собой промежуток.
   • а) (-1,1); б) [-1,0]; в) [-1,1]; г) [0,1].
   • 18. Построение модели временного ряда может быть осуществлено с использованием.
   • а) критерия Дарбина-Уотсона; б) аддитивной модели; в) мультипликативной модели;
   • г) метода последовательных разностей.
   • 19. При моделировании временных рядов экономических показателей необходимо учитывать характер уровней исследуемых показателей.
   • а) конструктивный; б) аналитический; в) независящий от времени; г) стохастичный.
   • 20. Для оценки коэффициентов структурной формы моделей не применяют метод
   • а) косвенный; б) трёхшаговый; в) двухшаговый; г) обычный.
   • 21. Согласно предпосылке теоремы Гаусса-Маркова дисперсии случайных возмущений в уравнениях наблюдений должны быть.
   • а) равными; б) различными; в) нулевыми; г) случайными.
   • 22. Если справедлива гипотеза //„:b = 0, относительно коэффициентаbмодели парной регрессии, то независимая переменнаяхявляется.
   • а) значимой; б) незначимой; в) необходимой; г) желательной.
   • 23. Для оценки точности оптимального прогноза зависимой переменной, нужно знать.
   • а) прогнозное значение зависимой переменной; б) оценку дисперсии случайного возмущения; в) параметры модели; г) коэффициент детерминации.
   • 24. Наличие незначащей объясняющей переменной в функции регрессии влечет.
   • а) неадекватность модели; б) неравенство нулю математических ожиданий случайных возмущений;
   • в) некоррелированность независимых переменных; г) снижение точности коэффициентов регрессии.
   • 25. Если в модели присутствуют лаговые зависимые переменные, то это.
   • а) линейная модель; б) нелинейная модель; в) модель со случайными возмущениями; г) динамическая модель.
   • 26. Состояние экономики в момент времени t описывается следующими характеристиками: У,- валовой внутренний продукт, С,-уровень потребления, /,-величина инвестиций,G, —

   государственные расходы, Т, -величина налогов, R_t -реальная ставка процентов. При этом величина инвестиций зависит от реальной ставки процента в предыдущем периоде, то есть в системе к предопределенным переменным системы относится лаговая экзогенная переменная. Приведенное утверждение справедливо для модели.

   а) b o +Ь Y i + Ь 2 R :-l + ? 2

   T,) + t ‘ A = Ь 0 +b r Y , +b 2- R ,

   В ) i Л = + Ь ‘ К + Ь 2 ‘ R , + ^,-1

   🎥 Видео

   Модель парной линейной регрессии. ЭКОНОМЕТРИКА. Лаб. работа 1 (таймкоды и условие в описании)Скачать

   

   Парная и множественная линейная регрессияСкачать

   

   Эконометрика. Оценка значимости уравнения регрессии. Критерий ФишераСкачать

   

   Эконометрика. Построение модели множественной регрессии в Excel. Часть 1.Скачать

   

   Множественная регрессия в ExcelСкачать

   

   Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]Скачать

   

   Эконометрика. Оценка значимости параметров уравнения регрессии. Критерий Стьюдента.Скачать

   

   Корреляционно-регрессионный анализ многомерных данных в ExcelСкачать

   

   Эконометрика. Множественная регрессия и корреляция.Скачать

   

   Парная регрессия: линейная зависимостьСкачать

   

   Линейная регрессия. Что спросят на собеседовании? ч.1Скачать

   

   Регрессия. Регрессионный анализ в ExcelСкачать

   

   Математика #1 | Корреляция и регрессияСкачать

   

   Метод наименьших квадратов. Линейная аппроксимацияСкачать

   

   Регрессия - как строить и интерпретировать. Примеры линейной и множественной регрессии.Скачать

   

   Эконометрика. Построение модели множественной регрессии в Excel.Скачать

   

   Построение модели множественной регрессии в программе GretlСкачать

   
   Поделиться или сохранить к себе:
   Смотрите также

   Сера — химические свойства, получение, соединения.

   Нитрат кальция: способы получения и химические свойства

   Кальций: способы получения и химические свойства

   Гидроксид натрия: способы получения и химические свойства

   Гидроксид кальция: способы получения и химические свойства

   Получение бензола

   Разница между глюкозой и сахарозой

   Гидроксид калия: способы получения и химические свойства