Коэффициент а1 уравнения yi a0 a1xi et равен своему математическому ожиданию если (8 видео)

Коэффициент а1 уравнения yi a0 a1xi et равен своему математическому ожиданию если

136. Как правило в эталонной категории
• все фиктивные переменные равны 0

137. Категория — это событие, которое определенно __________________ в каждом наблюдении.
• либо происходит, либо нет

138. Когда делается предсказание на момент времени , предполагается, что известна величина
•

139. Коэффициент R 2 вычисляется по формуле: R 2 = .
•

140. Коэффициент автокорреляции случайных остатков в модели АР (1) равен:
•

141. Коэффициент автокорреляции определяется соотношением:
•

142. Коэффициент автокорреляции члена ряда с самим собой равен:
• 1

143. Коэффициент детерминации R 2 изменяется в пределах
•

144. Коэффициент детерминации равен __________________ выборочной корреляции между y и a + bx.
• квадрату

145. Коэффициент наклона в уравнении линейной регрессии показывает __________________ изменяется y при увеличении x на одну единицу.
• на сколько единиц

146. Коэффициент ранговой корреляции имеет дисперсию
• 1/ (n — 1)

147. Коэффициент Тейла лежит в пределах
• от 0 до 1

148. Коэффициент Тейла основан на расчете
• среднеквадратичного значения ошибки прогноза приростов

149. Коэффициент Тейла служит критерием
• успешности сделанного прогноза

150. Коэффициент Тейла является более точным показателем, чем
•

Содержание

Задачи регрессионного анализа
Метод наименьших квадратов
Эконометрика (часть 1-1)
Ниже указаны кнопки, нажмите на ту соц. сеть или месенджер, который Вы используете или заполните форму для того, чтобы мы ответили Вам на e-mail.
💥 Видео

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

Задачи регрессионного анализа

Регрессия — зависимость среднего значения какой-либо величины от некоторой другой величины или от нескольких величин.

Задача регрессионного анализа заключается в восстановлении функциональной зависимости y(x) по результатам измерений.

В регрессионном анализе предполагается, что можно прямо или косвенно контролировать одну или нескольких переменных x₁ , x₂….x_n, и их значение вместе с множеством параметров Q₁,Q₂….Q_n определяющие математическое ожидание зависимой переменной i . Задача состоит в вычислении оценок параметров с помощью выборочных данных.

Постулаты регрессионного анализа:

1 постулат: Параметр оптимизации y есть случайная величина с нормальным законом распределения.

Дисперсия воспроизводимости — одна из характеристик этого закона распределения.

2 постулат: Дисперсия y не зависит от абсолютной величины y.
3 постулат: Значения факторов суть неслучайной величины.

Видео:Коэффициент детерминации. Основы эконометрикиСкачать

Метод наименьших квадратов

Этот метод был развит усилиями Лежандра и Гаусса, более 150 лет назад. Метод наименьших квадратов (МНК) является самым распространенным, хотя не единственным метом усреднения.

Если дано у=b₀+b₁*x₁ — уравнение прямой линии. Надо вычислить коэффициенты b₀,b₁.

Для этого уравнение приравнивается к нулю y_i — b₀-b₁*x₁*x_i=0, где i=1,2,…N (N-номер опыта) или y_i — b₀-b₁*x₁*x_i=Е_i, где Е_i — невязка, то есть разность между экспериментальным и вычисленным по уравнению регрессии значениям у в i-й экспериментальной точке. Невязка возникает по двум причинам: из-за ошибки эксперимента и из-за модели.

Надо найти коэффициенты регрессии, при которых невязка будет минимальной:

U= Е 2 _i=min, который приводит к методу наименьших квадратов.

МНК обладает следующим свойством: он делает определенной любую произвольную систему уравнений равную числу неизвестных коэффициентов. Для определения двух неизвестных коэффициентов требуется два уравнения, например, для уравнения y= a₀+a₁*x, с двумя неизвестными коэффициентами используется система уравнений:

Для определения трех неизвестных коэффициентов требуется три уравнения, например, для уравнения y = a₀+a₁*x+ a*x 2 , с тремя неизвестными коэффициентами используется система уравнений:

a0*N +ai xi+а2 x2 i = yi

МНК для обратной зависимости

Чтобы найти два неизвестных коэффициента используется система уравнении:

Порядок расчета задач методом наименьших квадратов:

Строится таблица (таблица 1)

Таблица 1 Пример, построения таблицы для данных задачи МНК

Видео:Математика #1 | Корреляция и регрессияСкачать

Эконометрика (часть 1-1)

Решение промежуточных тестов
Выполнение практически (семинарских работ)
Решение итогового теста

ЕСЛИ У ВАС НЕ ПОЛУЧАЕТСЯ СДАТЬ ДАННЫЙ ПРЕДМЕТ ИЛИ НЕТ ВРЕМЕНИ, НАПИШИТЕ НАМ, ВЫПОЛНИМ БЫСТРО И НА ХОРОШУЮ ОЦЕНКУ. МЫ БОЛЕЕ 7 ЛЕТ ЗАНИМАЕМСЯ РЕШЕНИЕМ ТЕСТОВ И НАПИСАНИЕМ РАБОТ ДЛЯ ВАШЕГО ВУЗА.

Ниже указаны кнопки, нажмите на ту соц. сеть или месенджер, который Вы используете или заполните форму для того, чтобы мы ответили Вам на e-mail.

Чтобы написать через WhatsApp или Viber, данные приложения должны стоять у Вас на компьютере или войдите на сайт mum . zdai . ru с мобильного телефона, где стоят эти приложения, увидите мигающий круг онлайн консультанта, нажмите на него и выберите ту иконку месенджера, с которого желаете написать. В дальнейшем, мы останемся у Вас в списке чатов, можете писать сразу из месенжера.

Вопросы теста:

Если в уравнении регрессии увеличить x на единицу, то в результате этого yв среднем изменится на величину:
При исследовании зависимости себестоимости продукции y от объема выпуска x1 и производительности труда x2 по данным n=20 предприятий получено уравнение регрессии и среднеквадратические отклонения коэффициентов регрессии и . Можно ли при уровне значимости ?=0,05 утверждать, что знач имы коэффициенты
Что минимизируется согласно методу наименьших квадратов:
Переменные, которые формируются вне модели, называются
По данным n=25 регионов получена регрессионная модель объема реализации медикаментов на одного жителя у в зависимости от доли городского населения х1 и числа фармацевтов х2
на 10 тыс. жителей: и среднеквадратичное отклонение коэффициентов регрессии и Начиная с какого уровня значимости ? можно утверждать, что y зависит от доли городского населения х1 :
Свойства коэффициентов регрессии как случайных величин зависят от свойств ________ уравнения
При исследовании зависимости себестоимости продукции y от объема выпуска x1 и производительности труда x2
В чем состоит условие независимости погрешностей регрессионной модели :
Проверить гипотезу о гомоскедастичности регрессионных остатков можно с помощью:
В модели регрессионного анализа к распределению ошибок наблюдения , а именно к их математическому ожиданию и дисперсии предъявляются требования:
Какие требования в модели регрессионного анализа предъявляются к распределению ошибок наблюдения , а именно к их математическому ожиданию и дисперсии .
Чему равна оценка дисперсии элемента b1 вектора b.
Эконометрический инструментарий базируется на методах и моделях
Если для случайных ошибок справедливо равенство для всех i=1,2,…,n, то это свидетельствует:
В чем состоит условие гомоскедастичности в регрессионной модели временного ряда, если :
При исследовании зависимости себестоимости продукции y от объема выпуска x1 и производительности труда x2
по данным n=20 предприятий получено уравнение регрессии и среднеквадратические отклонения коэффициентов регрессии: и . Определите с д оверительной вероятностью ?=0,99, на какую величину максимально может измениться себестоимость продукции y, если объем производства увеличить на единицу:
Статистика критерия для проверки значимости коэффициента регрессии имеет вид:
График выборочной автокорреляционной функции называется
Согласно методу наименьших квадратов для получения оценок b 0 и b 1 минимизируется:
В регрессионном анализе м_ат_ематическое ожидание _и дисперсия регрессионных остатков , отвечают следующим требованиям:
В чем условие гетероскедастичности в регрессионной модели временного ряда, если :
Если качественная независимая переменная принимает m значений, то необходимо определить:
По данным n=15 фирм исследована зависимость прибыли y от числа работающих x вида была получена оценка остаточной дисперсии и обратная матрица . Определите, чему равна дисперсия оценки коэффициента регрессии :
Параметр b в степенной модели является:
Трехшаговый метод наименьших квадратов – это метод:
Степень адекватности модели при оценки двухшаговым методом наименьших квадратов считается тем больше, чем:
Гетероскедастичность заключается в том, что дисперсия случайного члена регрессии __________наблюдений
Модель скользящей средней имеет вид
Задача исследования зависимости одной зависимой переменной от нескольких объединяющих переменных решается с помощью
К нелинейным моделям по параметрам относятся модели
Если F-статистика Фишера превысит критическое значение F_крит, то регрессия считается
Стандартизованный коэффициент регрессии показывает
Стандартизованный коэффициент регрессии показывает
Стандартизованный коэффициент регрессии показывает
Необходимо исследовать зависимость между результатами письменных вступительных и курсовых экзаменов по математике. Получены следующие данные о числе решенных задач на вступительных экзаменах X (задание – 10 задач) и курсовых экзаменах Y (задания – 7 задач) 12 студентов, а также распределение этих студентов по фактору «пол»: Тогда линейная регрессивная модель Y по X с использованием фиктивной переменной по фактору пол имеет вид
№ студентаЧисло решенных задачПол студента№ студентаЧисло решенных задачПол студента
Рассчитывать параметры парной линейной регрессии можно, если у нас есть:
Фиктивными называют переменные:
Статистической (или стохастической, вероятностной) получила название зависимость
Если для случайных ошибок справедливо равенство , для всех i=1,2,…,n, то это свидетельствует:
Верхнее число степеней свободы F-статистики в случае парной регрессии равно
Экономико-математическая модель становится эконометрической, если
Какое уравнение регрессии нельзя свести к линейному виду:
Корреляционной зависимостью между двумя переменными называется
Реальные экономические объекты, исследуемые с помощью эконометрических методов,описываются с помощью
Наиболее наглядным видом выбора уравнения парной регрессии является:
Выборочным уравнением регрессии называется уравнение
Коэффициент корреляции может принимать значения:
Остаточная сумма квадратов равна нулю:
Корреляционная зависимость может быть представлена в виде
Объясненная (факторная) сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:
Добавление в уравнение множественной регрессии новой объясняющей переменной:
С помощью обратной матрицы определяется
С увеличением числа объясняющих переменных скорректированный коэффициентдетерминации: Для реализации двухшагового метода наименьших квадратов необходимо, чтобы:
Для получения эффективной оценки вектора b используют
Наилучший способ устранения автокорреляции – установление ответственного за нее фактора и включение соответствующей ___________ переменной в регрессию
Значение статистики Дарбина – Уотсона находится между значениями
Автокорреляция первого порядка – ситуация, когда случайный член Uк коррелирует с
Коэффициент a 1 уравнения вычисляется по формуле:
Уравнению регрессии соответствует множественный коэффициент корреляции . Какая доля вариации результативного показателя y (%) объясняется входящими в уравнение регрессии переменными х1 и х2 :
Свойство постоянства дисперсий ошибок регрессии называется гомоскедастичностью,Классическая нормальная линейная регрессионная модель имеет вид
Какое из уравнений является степенным:
Модельным уравнением регрессии называется уравнение
Если все наблюдения лежат на линии регрессии, то коэффициент детерминации R 2 для модели парной регрессии равен
Суть коэффициента детерминации состоит в следующем:
Общая сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:
Переменная Y, имеющая при заданных значениях факторов некоторое распределение называется
С помощью обратной матрицы определяется
С помощью обратной матрицы определяется
Множественный коэффициент корреляции . Определите, какой процент дисперсии зависимой переменной объясняется влиянием факторов x1 и x2:
Если для случайных ошибок справедливо равенство для всех i=1,2,…,n, то это свидетельствует:
Уравнением линейной парной регрессии является уравнение:
На экзамене в группе из 15 студентов 4 человека получили отличную оценку, 8 человек- оценку хорошо, 3 человека – оценку удовлетворительно. Средний бал по группе равен:
На основании наблюдений за 50 семьями построено уравнение регрессии y =284,56+0,672 x где y – потребление, x – доход. Соответствуют ли знаки и значения коэффициентов регрессии теоретическим представлениям?
Временным динамическим рядом называется выборка наблюдений, в которой важны
Параметр называется __________, если косвенный метод наименьших квадратов дает несколько его оценок
Уравнение регрессии линейное, если
Суть коэффициента детерминации состоит в следующем:
Пусть имеются условные данные о средних расходах на конечное потребление (yt , денежных единиц) за 8 лет. Эконометрическая модель имеет вид Коэффициент a 1 уравнения равен своему математическому ожиданию, если:
По данным таблицы найдите уравнение регрессии Y по XМодель множественной регрессии можно представить в виде
Модель распределенных лагов имеет вид
Модель авторегрессии и распределенных лагов имеет вид
Какое из следующих уравнений нелинейно по оцениваемым параметрам:
Границы интервальной оценки свободного члена уравнения регрессии отстоят от точечной оценки на величину, не превышающую:
В хорошо подобранной модели остатки должны (выберите необходимые пункты):
Коэффициент a₁ уравнения Y_i = a ₀ + a ₁ X_i + e_t равен своему математическому ожиданию, если:
Уравнению регрессии соответствует множественный коэффициент корреляции . Какая доля вариации результативного показателя y (%) объясняется входящими в уравнение регрессии переменными х1 и х2 :
При исследовании зависимости себестоимости продукции y от объема выпуска x1 и производительности труда x2
по данным n=20 предприятий получено уравнение регрессии и среднеквадратические отклонения коэффициентов регрессии: _{и .} увеличить на 1%, учитывая при этом, что _:

Выборочный частный коэффициент корреляции вычисляется по формуле Скорректированный коэффициент детерминации: Приведенная форма системы одновременных уравнений имеет вид:
Если при оценке __________ уравнения в качестве инструментальных переменных используются экзогенные переменные, то получаемые при этом оценки совпадают с оценками косвенного метода наименьших квадратов Коэффициент a₁ уравнения Y_i = a ₀ + a ₁ X_i + e_t вычисляется по формуле:
Для решения одновременных уравнений применяется
Коэффициент детерминации при двухшаговом методе наименьших квадратов может быть:
Кейнсианская модель формирования доходов является
МНКдает__________дляданнойвыборкизначениекоэффициентадетерминацииR2
Мультипликативнаястепеннаямодельлегкосводитсяклинейнойпутем___________обеихчастейуравнения
С помощью обратной матрицы определяется
Сувеличениемчислаобъясняющихпеременныхскорректированныйкоэффициентдетерминации:
F-статистика для____________является вточности квадратом t-статистики дляrx,y
Привысокомуровнезначимостипроблемазаключаетсяввысокомрискедопущения
Поданным таблицы коэффициент эластичности равен
Граничноезначениеобластипринятиягипотезысp%-нойвероятностьюсовершитьошибкуIродаопределяется__________приp-процентномуровнеСкорректированныйкоэффициентдетерминациивычисляетсяпоформуле
Стандартизованные коэффициенты регрессии:
Явление, когда строгая линейная зависимость между переменными приводит к невозможности применения МНК, называется
Для функции Кобба-Дугласа у=100k 1/3 ×i 2/3 эластичность выпуска продукции по капиталу равна
Для функции Кобба-Дугласа у=100k1/3?i2/3 эластичность выпуска продукции по капиталу равна
Модель оказывается с математической точки зрения предпочтительней модели , если выполняется условие
Если , то значение a 1 будет:
Если , то значение a 1 будет:
Уравнение идентифицируемо, если:
Приведенная форма Кейнсианской модели имеет вид
Лаговые переменные – это:
Уравнение неидентифицируемо, если:
Общий вид системы одновременных уравнений представляется в матричной форме как
Тождества, которые содержатся в системе одновременных уравнений, имеют вид:
Для определения параметров сверхидентифицируемой модели:
Модель идентифицируема, если:
Второе условие Гаусса – Маркова предполагает, что дисперсия случайного члена __________ в каждом наблюдении
Для определения параметров неидентифицируемой модели:
Приведенная система одновременных уравнений имеет вид: Если система идентифицируема, и количество экзогенных переменных Х совпадает с количеством эндогенных переменных Y, оценки двушагового метода совпадают с оценками ___________ метода наименьших квадратов
Экономический временной ряд – это ряд, который
В модели множественной регрессии за изменение _________ регрессии отвечает несколько объясняющих переменных
Временной ряд в виде аддитивной модели имеет вид
Модель с распределением Койка лаговых объясняющих переменных имеет вид
Поправка Прайса – Уинстена – метод спасения ________________ в автокорреляционной схеме первого порядка
Прогноз развития на основе экстраполяция временных рядов является эффективным в рамках _________ периода прогнозирования
Временной (динамический) ряд имеет вид
Временной (динамический) ряд имеет вид
Автоковариация k-го порядка временного ряда Yt вычисляется по формуле
Модель авторегрессии возмущения или автокорреляция временного ряда имеет вид
Третье условие Гаусса – Маркова состоит в том, что cov(ui,uj) = 0, если Мультипликативная степенная модель легко сводится к линейной путем ___________ обеих частей уравнения Число степеней свободы для остаточной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно: Граничное значение области принятия гипотезы с p%-ной вероятностью совершить ошибку I рода определяется __________при p-процентном уровне значимости
При высоком уровне значимости проблема заключается в высоком риске допущения
Для построения модели линейной множественной регрессии вида y = a + b ₁ x ₁ + b ₂ x ₂ необходимое количество наблюдений должно быть не менее:
Для построения модели линейной множественной регрессии вида необходимое количество наблюдений должно быть не менее:
Для построения модели линейной множественной регрессии вида необходимое количество наблюдений должно быть не менее:
Множественный коэффициент корреляции . Определите, какой процент дисперсии зависимой переменной объясняется влиянием факторов x1 и x2:
Второе условие Гаусса – Маркова заключается в том, что
Коэффициент детерминации определяется по формуле
Скорректированный коэффициент детерминации вычисляется по формуле
При выборе спецификации модели следует руководствоваться ________ анализом
Структурный параметр называется _________, если он может быть однозначно оценен с помощью косвенного метода наименьших квадратов
В двухшаговом методе наименьших квадратов оценки обладают свойствами:
Уравнение сверхидентифицируемо, если:
Функция Кобба – Дугласа имеет вид Y =
Модель оказывается предпочтительней модели _______, если скорректированный коэффициент детерминации при удалении регрессоров Z увеличивается
Системы одновременных или регрессионных уравнений используются, когда
Тест Чоу применяют:
Гетероскедастичность ошибок в регрессионных моделях означает, что они имеют:
По данным n=15 фирм исследована зависимость прибыли y от числа работающих x вида была получена оценка остаточной дисперсии и обратная матрица Определите, чему равна при доверительной вероятности ?=0.95 верхняя граница интервальной оценки коэффициента регрессии при х :
По данным n=15 фирм исследована зависимость прибыли y от числа работающих x вида была получена оценка остаточной дисперсии и обратная матрица Определите, чему равна при доверительной вероятности γ=0.95 верхняя граница интервальной оценки коэффициента регрессии при х :
Для моделей с переменной структурой характерно следующее:
Могут ли фиктивные переменные применяться для моделирования сезонных колебаний:
Границы интервальной оценки коэффициента регрессии отстоят от точечной оценки на величину, не превышающую:
Если в уравнении регрессии увеличить x на единицу, то в результате этого yв среднем изменится на величину:

Среднее арифметическое значения временного ряда имеет вид
Производственная функция Кобба-Дугласа имеет вид
Мультиколлинеарность в эконометрических исследованиях чаще проявляется
Число степеней свободы для общей суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:
Стандартизованные коэффициенты регрессии β _i :
По таблице найти скорректированный коэффициент детерминации

Переменные, формирующие внутри функционирования объекта, называются
Для получения достоверных данных о распределении какой-либо случайной величины, необходимо иметь
Набор показателей экономических переменных, полученных в данный момент времени называются
Качество модели из относительных отклонений по каждому наблюдению оценивает:
Если случайная величина принимает значения Х1….,Хn с вероятностями Р1. Рn соответственно, то математическое ожидание случайной величины —
Коэффициент корреляции может принимать значения:
Коэффициент корреляции r_xy может принимать значения: На основе поквартальных данных построена аддитивная модель временного ряда. Скорректированные значения сезонной компоненты за первые три квартала равны: 7 – I квартал, 9 – II квартал и –11 – III квартал. Значение сезонной компоненты за IV квартал есть:
Модель с распределением Койка лаговых объясняющих переменных оценивается с помощью
Временной ряд в виде мультипликативной модели имеет вид
Экономический временной ряд отличается от технологического тем, что
Статические характеристики временного лага
Аддитивная модель временного ряда строится, если:
Модель авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего имеет вид
Мультипликативная модель временного ряда строится, если:
Функция Кобба – Дугласа называется
Модель сосредоточенного лага имеет вид
Тесты на гетероскедастичность – это
Для регрессии второго порядка y= 12+7x₁-3x₂ отклонение от регрессии наблюдения (х₁=2, х₂=1, y=20) равно
При проведении теста Голдфелда – Квандта из рассмотрения исключаются ______ наблюдений
Временной лаг — это При применении взвешенного метода наименьших квадратов используется формула
Модель авторегрессии и скользящей средней имеет вид
Дисперсия временного ряда вычисляется по формуле
Авторегрессионная модель первого порядка имеет вид
Модели временных рядов – это
График зависимости автокорреляционной функции временного ряда от величины лага называется
Автокорреляция k-го порядка временного ряда Yt — коэффициент корреляции вычисляется по формуле
Для модели потребления Фридмена могут быть применены
Коэффициент автокорреляции для таблицы по 6-ти пар наблюдений

Число степеней свободы для t-статистики равно числу наблюдений в выборке __________ количество оцениваемых коэффициентов
При использовании уровня значимости, равного 5%, истинная гипотеза отвергается в _____ случаев
Стандартное отклонение оценки b для параметра β вычисляется по формуле
Утверждение о том, что неизвестный параметр модели принадлежит заданному множеству А, называется
Точность оценок по МНК улучшается, если увеличивается
Оценка стандартного отклонения случайной величины, полученная по данным выборки, называется стандартной ___________ случайной величины
Эксперимент по методу Монте-Карло – искусственный, контролируемый эксперимент, проводимый для проверки и сравнения эффективности различных
Оценивание каждого параметра в уравнении регрессии поглощает _________ свободы в выборке
Второй шаг метода Зарембки заключается в пересчете наблюдений y в новые
По данным таблицы коэффициент эластичности равенЕсли наблюдаемое значение F-статистики при тестировании гипотезы оказывается меньше 1, то модель ______ оказывается предпочтительнее чем, модель
Если наблюдаемое значение F-статистики при тестировании гипотезы y = 0 оказывается меньше 1, то модель ______ оказывается предпочтительнее чем, модель Y = X β + Zy +ɛ
Экзогенные переменные – это:
Если ∑( X_i ɛ _i ) ≠ 0, то значение a₁ будет:
Отличия экзогенных переменных от эндогенных заключается в том, что они
Наибольшее распространение в эконометрических исследованиях получили:
Проблема, связанная со смещением оценки коэффициентов регрессии, в одном случае, или с утратой эффективности этих оценок в другом случае неправильной спецификации переменных, перестает существовать, если коэффициент парной корреляции между переменными равен
Чем больше число наблюдений, тем __________ зона неопределенности для критерия Дарбина – Уотсона
Модель сверхидентифицируема, если:
Эффективная процедура оценивания систем регрессионных уравнений сочетает метод одновременного оценивания и метод интсрументальных переменных, и при этом называется
Параметр, для которого существует несколько способов выражения через коэффициенты приведенной формы, называется
Переменные, которые формируются внутри модели называются
структурный параметр называется ___________, если его значение невозможно получить, даже зная точные значения параметров приведенной формы
Для определения параметров точно идентифицируемой модели:
Модель неидентифицируема, если:
Тест ранговой корреляции Спирмена – тест на
Фиктивную переменную для коэффициента наклона вводят как ____________ фиктивной переменной, отвечающей за исследуемую категорию, и интересующей нефиктивной переменной
Автокорреляция – нарушение ___________ условия Гаусса – Маркова
Эндогенные переменные – это:
Аддитивная модель временного ряда имеет вид:
На первом этапе применения теста Голдфелда – Квандта в выборке все наблюдения
Авторегрессионная модель скользящей средней порядков p и q соответственно имеет вид
Тесты по определения автокорреляции между соседними членами – это
В обобщенной линейной модели в отличие от классической модели ковариация и дисперсия объясняющих переменных могут быть
На основе поквартальных данных построена мультипликативная модель временного ряда. Скорректированные значения сезонной компоненты за первые три квартала равны: 0,8 – I квартал, 1,2 – II квартал и 1,3 – III квартал. Значение сезонной компоненты за IV квартал есть:
Использование автокорреляционных остатков
Члены временного ряда __________ одинаково распределенными
Построение аддитивной и мультипликативной моделей сводится к расчету значений
Модель скользящей средней q-го порядка имеет вид
Мультипликативная модель временного ряда имеет вид: Критерий Дарбина-Уотсона применяется для:
Коэффициент, который измеряет корреляцию между членами одного и того же ряда называется Коэффициент автокорреляции:
Число периодов, по которым рассчитывают коэффициент автокорреляции называется Метод наименьших квадратов — метод нахождения оценок параметров регрессии, основанный на минимизации _______ квадратов остатков всех наблюдений
Переменные, задаваемые извне называются Значимость уравнения регрессии в целом оценивает: Коэффициент наклона в уравнении линейной регрессии показывает ___________изменяется y при увеличении x на одну единицу
Эффективная оценка – несмещенная оценка, имеющая ______________ среди всех несмещенных оценок Необходимость применения специальных статистических методов для обработки экономической информации вызвана ________ данных
Всю совокупность реализаций случайной величины называют __________совокупностью
Объясняющие переменные могут считаться детерминированными, если они принимают
Некоррелированность возмущений независимых случайных величин выражается уравнением
Для функции y = a + b / x + ε средний коэффициент эластичности имеет вид:
Для функции средний коэффициент эластичности имеет вид:
Разность между математическим ожиданием оценки и истинным значением оцениваемого параметра называют____________________
Стандартное отклонение случайной величины характеризует среднее ожидаемое расстояние между наблюдениями этой случайной величины и ее
Классический метод к оцениванию параметров регрессии основан на:
Задачами регрессионного анализа являются
Мерой разброса значений случайной величины служит
Значение оценки является ____________
Коэффициент линейного парного уравнения регрессии:
В эконометрической модели объясненная часть – это
По данным таблицы коэффициент корреляции равен

Логарифмическое преобразование позволяет осуществить переход от нелинейной модели y = 5x2u к модели
Критерий Г. Чоу может быть использован при построении регрессионных моделей при воздействии ________________ признаков
При вычислении t-статистики применяется распределение____________
Показатель выборочной ковариации позволяет выразить связь между двумя переменными
Для функции y = 4x 0,2 , эластичность равна_________
Способ оценивания (estimator) – общее правило для получения _____________ какого-либо параметра по данным выборки
Невыполнение 2 и 3 условий Гаусса – Маркова, приводит к потере свойства_________оценок
При использовании метода Монте-Карло результаты наблюдения генерируются с помощью :
Тест Бокса – Кокса (решетчатый поиск) – прямой компьютерный метод выбора наилучших значений ______________ модели в заданных исследователем пределах с заданным шагом (решеткой):
Если из экономических соображений известно, что β ≥ β₀ , то нулевая гипотеза отвергается только при
t-статистика для коэффициента корреляции r определяется как
По четырем предприятиям региона (см. табл.) изучается зависимость выработки продукции на одного работника y (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов х₂(% от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих х₁ (%), тогда уравнение множественной регрессии имеет вид