Выберите верные утверждения по поводу приведенной формы системы эконометрических уравнений

1. C. получения систематической информации о ходе производства
2. ERP — информационная система масштаба предприятия
3. I. Місцеві фінанси як система.
4. I. Основные признаки и систематика водорослей.
5. I. Решение телеграфных уравнений для линии без потерь
6. II пара ЧМН — зрительный нерв и зрительная система.
7. II Решение телеграфных уравнений для линий с потерями.
8. II. Тарифная система
9. III) система статично невизначена.
10. III. Система гражданского права.

На рисунке представлена реализация процесса, нестационарного по дисперсии

ε_i это: Вклад случайных мелких незначительных факторов*

Аддитивная модель содержит компоненты в виде . слагаемых

Было замечено, что при увеличении количества вносимых удобрений урожайность также возрастает, однако, по достижении определённого значения фактора моделируемый показатель начинает убывать. Для исследования данной зависимости можно использовать спецификацию уравнения регрессии .

В зависимости от количества регрессоров, модели подразделяются на парные и множественные

В качестве показателя тесноты связи для линейного уравнения парной регрессии используется. линейный коэффициент корреляции

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

В линейном уравнении множественной регрессии коэффициентами регрессии являются . (несколько правильных ответов) b2 b1

В линейном уравнении парной регрессии параметрами не являются y x

В модель множественной регрессии необходимо включать факторы, которые уменьшают величину остаточной дисперсии; увеличивают величину объяснения

В правой части системы независимых уравнений находится. Совокупность переменных случайных факторов

В системах рекурсивных уравнений количество переменных в правой части каждого уравнения определяется как количества зависимых переменных уравнений и количества независимых факторов суммапредыдущих

В системе независимых уравнений каждое уравнение представлено изолированным уравнением регрессии*

В системе независимых уравнений определён набор экзогенных переменных, при этом в каждом уравнении набор существенных экзогенных переменных. может быть различным

В стандартизированном уравнении множественной регрессии стандартизированными переменными не являются

В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Значение остаточной дисперсии на одну степень свободы равно отношению чисел, определенных на пересечении строки «Остаток» и столбцов «SS» и «df»

В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Значения суммы квадратов можно определить по соответствующей строке в столбцеSS

В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. По строке «Остаток» можно определить информацию относительно числа степеней свободы для ___ дисперсии. остаточной

В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Число степеней свободы объясненной (факторной) дисперсии равно отношению чисел, определенных на пересечении строки «регрессия» и столбцов *SS* и *MS*

В таблице представлены результаты дисперсного анализа. Значение суммы квадратов можно определить по соответствующей строке в столбце SS

В эконометрике для проверки статистической значимости уравнения в целом используют. сумма квадратов*

В эконометрических моделях присвоение численных значений признакам качественного характера проводится на основании включения в модель. стандартизированных переменных

В эконометрической практике стационарность временного ряда означает отсутствие тренда

В эконометрическую модель линейным образом включены параметр с, параметр b

В эконометрическую модель нелинейным образом включены переменная x1 переменная x2

В экономической практике стационарность временного ряда означает. отсутствие систематических изменений дисперсии

Верификация модели заключается в: сопоставлении модельных и реальных данных

Взаимодействие коллинеарных факторов эконометрической модели означает, что . дублируют влияние друг друга на результат; теснота связи между ними превышает по абсолютной величине 0,7

Вид уравнения регрессии выбирают исходя из. существующей природы взаимосвязи исследуемых показателей

Влияние фиктивной переменной наклона на регрессивную модель состоит в . изменении величины свободного слагаемого

Временной ряд, отличающийся от стационарного на неслучайную составляющую (трендовую или периодическую компоненту), называется. регрессионным

Временный ряд называется стационарным, если он является реализацией стационарного стохастическогопроцесса.

Выберете верные утверждения по поводу приведенной формы эконометрических уравнений (несколько правильных ответов): представлена в виде системы независимых уравнений; параметры приведенной формы могут быть выражены как нелинейные функции от параметров структурной формы

Выберите верные утверждения по поводу модели нелинейная, линейная относительно параметров регрессии

Выберите верные утверждения по поводу приведенной формы системы эконометрических уравнений: система независимых уравнений; получается в результате преобразования структурной формы модели

Выберите верные утверждения по поводу экзогенных переменных (несколько правильных ответов): значения экзогенных переменных определяются вне модели; предопределенные переменные

Выберите верные утверждения по поводу экзогенных переменных: не зависят от эндогенных переменных; оказывают влияние на эндогенные переменные

Выберите верные утверждения по поводу эндогенных переменных (несколько правильных ответов): значения эндогенных переменных определяются внутри модели; зависимые переменные

Выберите правильные варианты ответа: гомоскедастичность остатков, отсутствует автокорреляции в остатках

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

Выделяют три класса систем эконометрических уравнений. системы независимых уравнений, системы взаимозависимых уравнений и системы рекурсивных уравнений

Выражение позволяет вычислить значение коэффициента эластичности*

Гетероскедастичность это: непостоянство дисперсий возмущаюших воздействий*

Гипотеза о мультипликативной структурной схеме взаимодействия факторов. формирующих уровни временного ряда означает. уровень временного ряда = тренд  конъюнктурная компонента сезонный фактор случайная компонента

Гипотеза об аддитивной структурной схеме взаимодействия факторов, формирующих уровни временного ряда, означает правомерность следующего представления. уровень временного ряда = тренд + конъюнктурная компонента + сезонный фактор + случайная компонента

Дано уравнение регрессии . Определите спецификацию модели: линейное уравнение множественной регрессии; линейное уравнение множественной регрессии

Даны 2 СВ X и Y. Известны стандартные отклонения и коэффициент корреляции . Чему равна выборочная ковариация: 1,489581

Двухшаговый метод наименьших квадратов применяется для оценки параметров. систем экономических уравнений

Двухшаговый метод наименьших квадратов является частным случаем . косвенного метода наименьших квадратов

Детерминированная компонента уровней временного ряда, описывающая периодические колебания значений характеристики экономического процесса, называется. циклической

Дисперсия — это отношение: среднего квадратичного отклонения к средней арифметической величине

Дисперсия значений временного ряда зависит от времени и неограниченно возрастает с течением времени. Это характерно для. нестационарных рядов

Для временного ряда рассматривается авторегрессионный прогресс первого порядка Y₁=α₀+α₁·Y_t-1+ε_t. Известно, α₁=1. Временной ряд является. описанием взрывного процесса

Для линейного уравнения множественной регрессии проблема спецификации модели связана. с отбором факторов, включаемых в модель

Для множественного коэффициента корреляции модели в естественном масштабе переменных (R1)и множественного коэффициента корреляции для модели в стандартизированном масштабе переменных (R2)справедливо соотношение . R1=R2

Для некоторой выборки известно среднеквадратическое отклонение . Дисперсия для этой выборки равна: (0,21) 2 *

Для общей (Dобщ), факторной (Dфакт) и остаточной (Dост) дисперсий зависимой переменной и коэффициента детерминации R2 выполняется .

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

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

Для проверки значимости коэффициента детерминации используется статистика с распределением Фишера

Для проверки наличия гетероскедастичности остатков служат: графический метод, тест Голдфелда — Квандта

Для расчета доверительных интервалов коэффициента регрессии служат следующие параметры стандартная ошибка коэффициента регрессии; критическое значение распределения Стьюдента (табличное значение)

Для системы рекурсивных уравнений матрица параметров при эндогенных переменных имеет структуру.треугольную

Для стационарного временного ряда среднее значение по множеству реализаций для заданных моментов времени равно среднему по времени, вычисленному по одной реализации. Такой ряд называют. эргодическим

Для стационарного процесса второго порядка y1 на любых двух временных интервалах должны выполняться условия будут равны между собой пары показателей: _____, рассчитанные на этих интервалах. математическое ожидание, дисперсия, коэффициент автокорреляции второго порядка

Для точно идентифицируемой структурной формы системы одновременных уравнений при оценке параметров применяется _____ метод наименьших квадратов. косвенный*

Для уравнения зависимости предложения на некоторый товар от цены за единицу товара получено значение коэффициента детерминации, равное 0,64. Следовательно, отношение____ дисперсии предложения к его общей дисперсии равно____ факторной. 0,64; остаточной. 0,36

Для успешного применения МНК необходимо, чтобы математическое ожидание случайного отклонения ei равнялось нулю. Это означает, что равны математические ожидания случайного отклонения для каждого наблюдени

Если большие серии соседних остатков имеют одинаковые знаки, то статистика Дарбина-Уотсона приближенно равна : 0

Если доверительный интервал для коэффициента регрессии содержит 0, то справедливы следующие утверждения: фактическое значение статистики Стьюдента для этого коэффициента по модулю меньше критического (табличного); регрессии статистически незначим

Если зависимость между СВ близка к линейной, то статистика Дарбина-Уотсона приближенно равна: 2

Если значение индекса корреляции для нелинейного уравнения регрессии стремится к 1, следовательно нелинейная связь . очень тесная

Если качественный признак имеет k атрибутивных значений, то количество фиктивных переменных в модели должно быть равно. k -2

Если коэффициент регрессии является несущественным, то для него выполняются условия . стандартная ошибка превышает половину значения параметров; расчетное значение t- критерия Стьюдента меньше табличного

Если коэффициент регрессии является несущественным, то для него выполняются условия . доверительный интервал одновременно содержит положительные и отрицательные величины, расчетное значение t-критерия меньше табличного

Если коэффициент регрессии является существенным, то для него выполняются условия . стандартная ошибка не превышает половины значения параметра*; значение t- критерия Стьюдента больше табличного*

Если предпосылки метода наименьших квадратов (МНК) не выполняются, то остатки могут характеризоваться . высокой степенью автокорреляции, гетероскедастичностью

Если предпосылки метода наименьших квадратов (МНК) не выполняются, то остатки могут характеризоваться . гетероскедастичностью, высокой степенью автокорреляции

Если справедлива гипотеза H₀: a₁ =0 относительно коэффициента a₁ модели множественной регрессии ,то целесообразно: удалить переменную x₁ из спецификации модели

Если статистическая оценка θ * _n параметра θ содержит всю информацию об оцениваемом параметре, она называется. достаточной

Если структурная форма модели системы эконометрических уравнений точно идентифицируема, то с помощью косвенного МНК получают единственную оценку параметров модели

Если факторы входят в модуль как сумма, то модель называется. аддитивной

Зависимость дисперсии возмущения от номера наблюдения называется гетероскедастичностью*

Зависимость прибыли Y от расходов на рекламу X характеризуется полиномиальной эконометрической моделью второй степени вида

Закон изменения нестационарного временного ряда y_t близок к линейному. Этот ряд приводится к стационарному процессу x_t c помощью расчеты первых разностей

Значение коэффициента детерминации составило 0,9 следовательно . уравнение регрессии объяснено 90% дисперсии результативного признака; доля остаточной дисперсии зависимой переменной y в ее общей дисперсии составила 10%

Значение коэффициента детерминации составило 0,9 следовательно отношение длины __ дисперсии к общей дисперсии равно ____ Остаточный. 0,1, Факторный. 0,9

Значение множественного коэффициента линейной корреляции близко к 1. Это означает, что результирующая переменная является линейной функцией от набора факторных переменных

Из теоремы Гаусса-Маркова следует, что оценки являются эффективными, несмещенными, состоятельными

Изображение корреляционного поля для парной регрессионной модели относится к статическим графикам, характеризующим . тесноту и форму зависимости между признаками

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

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

Использование фиктивных переменных является оперативным при исследовании. однородных массивов данных

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

К методам обнаружения автокорреляции относятся: критерий Дарбина-Уотсона

К методам устранения гетероскедастичности остатков относятся: метод Кохрана-Оркатта, взвешенный метод наименьших квадратов

К методам устранения мультиколлинеарности факторных переменных относятся добавление фиктивных переменных, изменение спецификации модели, исключение переменных

К ошибкам спецификации относится . неправильный выбор той или иной математической функции

Какие веса используются в сглаживании временных рядов Методом скользящего среднего при m=2-3/35, 12/35, 17/35, 12/35, -3/35

Какие методы используются для сглаживания временного ряда: Аналитические, алгоритмические

Какие основные понятия связаны с временными рядами: Тренд, фильтрация, сглаживание, автоковариация, спектральная плотность, модели генерации значений

Какое из этих значений может принимать линейный коэффициент корреляции при прямой связи? 0,6

Какое из этих уравнений является выборочным уравнением регрессии:

Какое из этих уравнений является модельным уравнением регрессии

Какой показатель характеризует значимость коэффициента регрессии? t-статистика Стьюдента этого коэффициента регрессии

Какому коэффициенту корреляции соответствует возрастающая линейно-функциональная регрессионная зависимость? 1

Компонента уровней временного ряда, отражающая влияние неподдающихся учету и регистрации случайных факторов на изучаемый экономический процесс, называется случайной

Коррелированность возмущений с различными номерами называется автокорреляцией*

Коррелограмма — это . график автокорреляционной функции

Корреляция подразумевает наличие связи между . переменными

Коэффициент детерминации в парной регрессии применяется для проверки адекватности модели; общего качества регрессии

Коэффициент детерминации является величиной детерминированной

Коэффициент корреляции представляет собой . Число

Коэффициент корреляции это: относительная мера взаимосвязи переменных

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%*

Коэффициент парной линейной корреляции равен нулю. Это значит, что между признаками нет линейной корреляционной зависимости

Коэффициент эластичности является постоянной величиной и не зависит от значения факторного признака для . степенной функции регрессии

Коэффициенты регрессионных моделей с фиктивными переменными оцениваются _______ методом наименьших квадратов. традиционным

Критерий Стьюдента используется для проверки гипотезы о: Значимости коэффициента корреляции

Критерий Фишера в эконометрических моделях служит показателем преимущества выбранной модели пред другими; для проверки статистической значимости уравнения регрессии

Критерий Фишера используется для оценки значимости . построенного уравнения

Лаговые переменные – это эндогенные переменные в предшествовавшие моменты времени

Левая часть системы взаимозависимых уравнений представлена вектором. зависимых переменных

Линейный коэффициент корреляции — это отношение . ковариации к произведению средних квадратичных отклонений двух показателей

Линейный коэффициент корреляции изменяется в пределах[-1, 1]*

Математическое выражение линейной модели временного ряда имеет вид.

Метод инструментальных переменных применяется в случае корреляции регрессора со случайным возмущением*

Метод наименьших квадратов может применяться для оценки параметров нелинейных регрессионных моделей, если эти модели . имеют автокорреляцию в остатках; характеризуются гетероскедастичностью случайных отклонений; являются нелинейными по параметрам, но внутренние линейными ;являются нелинейными по параметрам и внутренние нелинейными

Метод скользящего среднего — это: Алгоритмический метод сглаживания временного ряда

Минимальная дисперсия остатков характерна для оценок, обладающих свойством эффективности*

МНК — оценки параметров обобщенной регрессионной модели несмещенные*

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

МНК используется для оценивания . параметров линейной регрессии*

Множественный коэффициент линейной корреляции близок к единице. Это означает, что . рассматриваются факторы, значимо влияющие на результат*

Моделирование тенденции осуществляется на основе построения уравнения регрессии зависимости трендовойкомпоненты от времени.

Модель, содержащая фиктивную переменную, относится к ____ модели. регрессионной

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

Наиболее часто используемый порог вероятности безошибочности выводов при проверке статистических гипотез в эконометрике.. 0,95

Найти коэффициент корреляции, если известен коэффициент детерминации R 2 =0.992016

Найти среднее квадратичное отклонение, если дисперсия совокупности равна 12,253,5

Найти среднюю урожайность пшеницы с 1 га за три года: 60ц, 49ц, 41ц. 50

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

Невязки это: Отклонение наблюдаемого значения от значения, вычисленного по теоретической функции регрессии

Независимые переменные в регрессионных моделях называются регрессорами*

Независимые переменные системы одновременных уравнений, определяемые вне модели, называются экзогенными переменными

Неидентифицируемая система совместных эконометрических уравнений решается не может решаться

Несмещенность оценки на практике означает . что при большом числе выборочных оцениваний остатки не будут накапливать; невозможность перехода от точечного оценивания к интервалу

Обобщенный метод наименьших квадратов может использоваться для корректировки __ остатков гетероскедастичности*

Обобщенный метод наименьших квадратов подразумевает . Введение в выражение для дисперсии остатков коэффициента пропорциональности; Преобразование переменных

Объем выборки должен превышать число рассчитываемых параметров при исследуемых факторах в 5-6 раз*

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

Одним из методов присвоения числовых значений фиктивными переменными является. ранжирование

Одним из нарушений предпосылок метода наименьших квадратов для системы одновременных уравнений является . корреляция случайных отклонений с результативными переменными; гетероскедастичность остатков

Остаток регрессионной модели представляет собой оценку: случайной ошибки

от теоретических значений зависимости переменной уУкажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков имеет место гетероскедастичность остатков; нарушена предпосылка МНК и равенство дисперсий случайных отклонений

Отбор факторов в модель множественной регрессии с использованием метода включения может 83.быть основан на сравнении . величины объясненной дисперсии до и после включения фактора в модель; величины остаточной дисперсии до и после включения фактора в модель

Отношение факторной дисперсии к общей дисперсии равно 0,93, следовательно величина: разности (1 — R2), где R2 — коэффициент детерминации равна 0,07; коэффициент детерминации R2 равна 0,93

Оценки коэффициентов по МНК являются __ оценками теоретических коэффициентов регрессии точечными*

Оценки параметров неидентифицируемой системы эконометрических уравнений. не могут быть найдены обычным МНК

Оценки параметров сверхидентифицируемой системы эконометрических уравнений могут быть найдены с помощью __ метода наименьших квадратов двухшагового*

Оценку существенности (значимости) отдельного параметра уравнения регрессии можно проводить на основании показателей . t-критерия Стьюдента; доверительного интервала

Параметры управления тренда определяются обычным*методом наименьших квадратов.

Первый шаг двухшагового метода наименьших квадратов состоит в нахождении теоретических значений. эндогенных переменных из приведенной формы модели традиционным методом наименьших квадратов

Переменные системы одновременных уравнений, известные к расчетному моменту времени, называются предопределенными переменными*

Переход от точечного оценивая к интервальному возможен, если оценки являются. Эффективными и несмещенными*

По мере удаления индивидуального значения эндогенной переменной от среднего по выборке длина доверительного интервала Увеличивается

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

Под автокорреляцией уровней временного ряда подразумевается корреляционно-функциональная зависимость между последовательными уровнями ряда.

Под верификацией модели понимается проверка адекватности модели

Показатель общей дисперсии рассчитывается: для оценки влияния как учтенных в модели факторов, так и случайных воздействий; на основе разности наблюдаемого значения зависимой переменной и ее среднего уровня

Показатель общей или обобщенной дисперсии рассчитывается . на основе разности наблюдаемого значения зависимой переменной и её среднего уровня; для оценки влияния включенных в уравнение случайных факторов

Показателями, по которым может быть установлена мультиколлинеарность факторов, являются: высокие коэффициенты корреляции между объясняющими переменными; статистическая незначимость некоторых коэффициентов регрессии при достаточно высоком коэффициенте детерминации

Построена мультипликативная модель временного ряда, где Y_t — значение уровня ряда, Y_t=10, T — значение тренда, S — значение сезонной компонента, E — значение случайной компоненты. Определите вариант правильно найденных значений компонент уровня ряда T=5, S=2, E=1

Построение поля корреляции для парной регрессии позволяет определить... вид связи (линейная, нелинейная)

Предопределенные переменные – это переменные системы одновременных уравнений, известные к расчетному моменту времени

Предпосылками метода наименьших квадратов (МНК) являются . отсутствие автокорреляции в остатках

Предпосылкой применения МНК является постоянство дисперсии случайных отклонений e_t. *

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

При изменении начала отчета времени свойства строго стационарного временного ряда. не меняются*

При использовании в регрессионных моделях фиктивных переменных следует проводить анализ обычным образом

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

При отборе факторов в модель множественной регрессии можно проводить сравнение величины ___ до и после включения фактора в модель коэффициента детерминации

При отборе факторов в модель множественной регрессии можно проводить сравнение величины _ до и после включения фактора в модель. остаточной дисперсии; коэффициента детерминации

При оценке параметров приведённой формы модели косвенный метод наименьших квадратов использует алгоритм. обычного МНК

При оценке параметров систем одновременных уравнений не производят. линеаризацию уравнений системы

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

При увеличении объема выборки дисперсия эффективной оценки параметра становится бесконечно малой величиной. Такая оценка параметра называется состоятельной*

При увеличении объёма выборки дисперсия эффективной оценки параметра становится бесконечно малой величиной. Такая оценка параметра называется . асимптотически эффективной

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

Приведенная спецификация Соответствует системе __ уравнений. одновременных

Приведённая форма модели является результатом преобразования. структурной формы модели

Принцип спецификации модели, лежащий в основании классификации: статические модели; динамические модели датирование переменных

Принцип спецификации модели, лежащий в основании классификации: экономические модели; эконометрические модели включение случайных возмущений

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

Причины автокорреляции ошибки спецификации; ошибки измерений; характер наблюдений

Проблема идентификации модели, описываемой системой эконометрических уравнений, состоит в . единственности соответствия между структурной и приведенной формами модели

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

Процессом, который всегда является стационарным в слабом смысле является . процесс белого шума

Проявление гетероскедастичности в остатках удается устранить при помощи метода обобщенного метода наименьших квадратов путем . введение в выражения для дисперсии остатков коэффициента пропорциональности

Пусть t — рассчитанная для коэффициента регрессии статистика Стьюдента, а tкрит — критическое значение этой статистики. Коэффициент регрессии считается статически значимым, если выполняются следующие неравенства : t > tкрит; t

Пусть Y — средний ежемесячный доход одного человека в год, а D — фиктивная переменная, равная 1, если человек имеет высшее образование, и 0 — если нет, x — стаж работы на данном предприятии. Оценили регрессию вида . Оценка 2 > 0. Тогда можно утверждать, что . лица с высшим образованием в среднем зарабатывают больше, чем остальные

Пусть Y_t— значения временного ряда с квартальными наблюдениями S- мультипликативная сезонная компонента, причем для первого квартала года S₁=2, для второго квартала года S₂=4, для третьего квартала года S₃=1/2.Определите оценку сезонной компоненты для четвертого квартала года S₄=. 5/2

Пусть в некоторой модели необходимо учесть влияние времени года (зима-весна-лето-осень, всего 4 состояния фиктивной переменной) на объёмы продаж мороженного. Тогда максимальное количество фиктивных переменных, необходимых для проведения анализа и построения оценок равно . 3

Пусть в некоторой модели необходимо учесть влияние сезонности (зима-лето, всего 2 состояния фиктивной переменной) на объёмы продажи мороженного. Тогда максимальное количество фиктивных переменных, необходимых для проведения анализа и построения оценок равно . 2

Пусть для временного ряда Х_t было получено эмпирическое выражение ТС_t для трендциклической компоненты и значения мультипликативной сезонной компоненты S_t. Тогда прогнозное значение Х_t+1 будет находиться по правилу .

Пусть -значения временного ряда, -трендциклическая компонента этого ряда, -сезонная компонента, — случайная компонента. Тогда общий вид мультипликативной модели временного ряда можно представить как.

Разделение на компоненты, отличающиеся с точки зрения выбранного порядка — это: Фильтрация

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

Расположите модели в возрастающем порядке по степени сложности оценки их параметро1)Линейная модель 2)Нелинейная модель, линейная относительно параметров 3)Нелинейная модель нелинейная относительно параметров (внутренне линейная) 4)Нелинейная модель внутренние нелинейные

Расчет величины коэффициента детерминации позволяет оценить . долю остаточной дисперсии зависимой переменной, вызванную влиянием прочих, не включенных в управление факторов, в общей дисперсии зависимой переменной; долю дисперсии зависимой переменной, и объясненную построенным управлением, в её общей дисперсии

Расчет формулы для коэффициента парной линейной корреляции случайных величин x и y имеет вид

Расчётное значение критерия Фишера определяется как — факторной дисперсии и остаточной, рассчитанных на одну степень свободы. Отношение

Регрессионная модель переменной структуры характеризуется . Гомоскедастичностью остатков; Нелинейностью относительно параметров

С помощью метода наименьших квадратов нельзя оценить значения параметров уравнения.

С увеличением объема выборки длина доверительного интервала индивидуального значения эндогенной переменной Уменьшается

Самым распространенным методом оценки параметров регрессии является: МНК*

Сверхидентифицируемая система совместных эконометрических уравнений решается двухшаговым МНК

Сезонная составляющая временного ряда характеризует. периодические изменения уровней ряда

Сезонные компоненты в аддитивной временной модели должны отвечать следующему правилу: сумма всех сезонных компонент равна нулю

Система независимых уравнений предполагает совокупность ___ уравнений регрессии. независимых

Система независимых эконометрических уравнений решается обычным МНК*

Система рекурсивных эконометрических уравнений решается обычным МНК*

Система эконометрических уравнений идентифицируема, если. количество приведенных и структурных коэффициентов одинаково

Система эконометрических уравнений неидентифицируема, если. количество приведенных коэффициентов меньше количества структурных коэффициентов

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

Система эконометрических уравнений является идентифицируемой, если идентифицируемо каждое уравнение системы*

Система эконометрических уравнений является сверхидентифицируемой, если сверхидентифицируемо хотя бы одно уравнение системы

Система экономических уравнений включает в себя следующие переменные (несколько правильных ответов): зависимые; предопределённые

Систему МНК построенную для оценки параметров линейного управления множественной регрессии можно решить методом. определителей*

Системы эконометрчских уравнений с точки зренияИдентфицруемости бывютСверхидентифицируемые

Случайная составляющая характеризует. отклонение модельного значения результирующей переменной от наблюдаемого

Среди факторов, оказывающих влияние на уровень временного ряда можно назвать сезонные колебания и тенденции, тенденции и случайные факторы

Среднее квадратичное отклонение показывает в среднем, на сколько отклоняются значения показателя от среднего значения

Средний (обобщающий) коэффициент эластичности рассчитывается для среднего значения фактора по формуле.

Средняя арифметическая величина — это отношение суммы значений показателя к объему совокупности

Средствами отбора факторов, включаемых в модель, могут служить: матрица парных коэффициентов корреляции; анализ существенности изменения коэффициента детерминации до и после добавления фактора в модель

Статистика Дарбина-Уотсона используется для: Определения характера зависимости между СВ

Стохастическая связь между признаками, выраженная в том, что средняя величина одного признака увеличивается с возрастанием другого, называется. положительной корреляцией

Текущее значение экономического процесса y_t предопределено его предысторией. Пусть ε_t ошибка модели в момент t. f-аналитическая функция. Тогда модель для указанного допущения имеет следующий вид. y_t = f(y_t-1, y_t-2. )+ ε_t

Термин эконометрика был введен Фришем

Укажите группы факторов, формирующих уровень временного ряда факторы, формирующие тенденцию ряда, факторы, формирующие циклические колебания ряда

Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков  от теоретических значений зависимости переменной у: имеет место автокорреляция остатков; неверная спецификация модели

Укажите назначение применения статистики Дарбина-Уотсона: — не применим к моделям с лаговыми переменными ; проверяет гипотезу о наличии автокорреляции только первого порядка

Укажите последовательность этапов оценки параметров нелинейной регрессии Y = a · bX · cZ. 1Определяются исходные параметры 2Находятся логарифмы правой и левой частей нелинейного уравнения3Оцениваются параметры регрессии b0, b1, b2; 4Задается полулогарифмическая спецификация модели

Укажите правильные варианты ответов относительно числа переменных включаемых в уравнение регрессии: несколько зависимых и одна не зависимых переменных; одна зависимая и несколько независимых переменных

Укажите преимущества использования системы эконометрических уравнений перед изолированными уравнениями регрессии: учитывается взаимозависимость переменных; система уравнений моделирует реальную взаимосвязь на более высоком уровне, чем изолированные уравнения регрессии

Укажите преимущества использования системы эконометрических уравнений перед изолированными уравнениями регрессии (несколько правильных ответов): учитывается факт, что изменение одной переменной, как правило, не может происходить при абсолютной неизменности других; экономическая система моделируется не одним, а несколькими уравнениями

Укажите справедливые утверждения по поводу системы эконометрических уравнений: включает множество эндогенных и множество экзогенных переменных; система уравнений, каждое из которых может содержать эндогенные переменные других уравнений

Уравнением регрессии объяснено 80% дисперсии результативного признака следовательно величина . разности равна 0,2 где — коэффициент детерминации; коэффициента детерминации равна 0,8

Уравнения регрессии содержат следующие элементы: параметры; переменные

Уровень временного ряда может формироваться под воздействием Сезонных колебаний экономического показателя, Долговременных факторов, формирующих тенденцию временного ряда

Уровнем временного ряда является значения экономического показателя в данный момент (период времени), заданного момента (периода) времени и соответствующие ему значения экономического показателя

Установите соответствие между экономическими терминами и их определениями Число периодов, на которое сдвигается исходный временной ряд- при расчете значения коэффициента автокорреляции-– Уровень временного ряда; Последовательность коэффициентов автокорреляции первого, второго и т.д. порядков- — Автокорреляционная функция; Значение временного ряда в определенный период времени- Порядок коэффициента ; Ряд значений экономического показателя за несколько последовательных периодов времени- временной ряд

Установите соответствия между значениями коэффициентов автокорреляции различного порядка и возможной структурой временного ряда: ряд содержит только случайную составляющую или имеет сильную нелинейную тенденцию – отсутствуют высокие значения коэффициентов автокорреляции; ряд содержит сезонные колебания и случайную составляющую- высший коэффициент автокорреляции только порядка t(t>2); ряд содержит тенденцию, сезонные колебания и случайную составляющую — высший коэффициент автокорреляции только первого порядка и t(t>2); ряд содержит линейную тенденцию и случайную составляющую- высший коэффициент автокорреляции только первого порядка

Установите соответствия между эконометрическими терминами и областью их применения. служит для проверки гипотез об отсутствии автокорреляции остатков — критерий Дарвина-Уотсона; служит для проверки гипотезы о гомоскедастичности остатков –тест Годдфелда-квандта; служит для оценки мультиколлинеарности факторов-матрица парных коэффициентов корреляции служит для выявления структуры временного ряда автокорреляционная функция

Факторы, описывающие сезонную компоненту временного ряда, могут характеризоваться __ воздействием на экономический показатель сезонным; периодическим

Факторы, описывающие случайную компоненту временного ряда, могут характеризоваться ___воздействием на экономический показатель случайным, единовременным

Фиктивные переменные включаются в уравнение множественной регрессии для учёта действия на результат признаков _________ характера качественного

Фиктивные переменные заменяют. качественные переменные

Формализация закономерностей общей эконометрической теории является одним из принципов . эконометрической модели спецификации

Формулой определяется __ показателя x средняя арифметическая величина

Формулой определяется __ показателя x. дисперсия

Формулой определяется ___показателей x и y. средняя арифметическая величина

Частные коэффициенты корреляции могут служить для решения следующих задач: определения силы линейной зависимости между факторами и результатами без учета влияния других факторов; ранжирования факторов модели по степени их влияния на результат

Часть зависимой переменной в регрессионной модели, которая не может быть объяснена значением регрессора случайное возмущение

Часть зависимой переменной в регрессионной модели, которая полностью объясняется значением регрессора уравнение регрессии*

Чему равна оценка α для авторегрессии первого порядка

Число степеней свободы определяется . числом свободы независимого варьирования признака (переменной, фактора)*

Что вычисляется при проверке гипотезы о наличии тренда во временном ряде: Выборочную медиану, серии, количество серий, длину самой протяженной серии*

Что из указанных уравнений является моделью авторегрессии первого порядка:

Экзогенные переменные – это независимые переменные системы одновременных уравнений, определяемые вне модели

Эконометрика — это . наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.

Эконометрика — это . наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.; наука, которая осуществляет качественный анализ взаимосвязей экономических явлений и процессов.

Экономические модели относятся к классу _ экономико-математических моделей стохастических

Эндогенные переменные – это взаимозависимые переменные системы одновременных уравнений, определяемые внутри модели

Эндогенные переменные в предшествовавшие моменты времени называются лаговыми переменными

Видео:Коэффициент детерминации. Основы эконометрикиСкачать

Шпаргалка по «Эконометрике»

Автор: Пользователь скрыл имя, 13 Сентября 2013 в 13:45, шпаргалка

Краткое описание

Работа содержит ответы на 182 вопроса по дисциплине «Эконометрика».

Файлы: 1 файл

Видео:Решение тригонометрических уравнений. Подготовка к ЕГЭ | Математика TutorOnlineСкачать

пучок эконометрика.docx

Для получения качественных оценок параметров этой модели .

• требуется подобрать соответствующую подстановку.

135. Зависимость валового национального продукта от денежной массы характеризуется линейно-логарифмической эконометрической моделью, которая имеет вид:

136. С помощью подходящих преобразований исходных переменных регрессионная зависимость представляется в виде линейного соотношения между преобразованными переменными. Этот процесс называется +++ модели.

137. Укажите верные характеристики коэффициента эластичности:

• коэффициент эластичности показывает на сколько процентов изменится значение результирующего фактора при изменении на один процент объясняющего фактора.

138. Временным рядом является совокупность значений .

• экономического показателя за несколько последовательных моментов (периодов) времени.

139. Автокорреляцией уровней временного ряда называют

• корреляционную зависимость между уровнями исходного временного ряда и уровнями этого ряда, сдвинутыми на один или несколько периодов времени.

140. Гипотеза об аддитивной структурной схеме взаимодействия факторов, формирующих уровни временного

ряда, означает правомерность следующего представления

• уровень временного ряда = тренд + конъюнктурная компонента + сезонный фактор + случайная компонента.

141. Эконометрическая модель, являющаяся системой одновременных уравнений, состоит в общем случае

• из поведенческих уравнений и тождеств.

142. Система уравнений, в которых каждая эндогенная переменная рассматривается как функция только

предопределенных переменных, называется системой +++ уравнений.

143. Анализ возможности численной оценки неизвестных коэффициентов структурных уравнений по оценкам коэффициентов приведенных уравнений составляет:

144. С помощью традиционного метода наименьших квадратов нельзя определить параметры уравнений, входящих в систему ___ уравнений:

145. Отбор факторов в эконометрическую модель множественной регрессии может быть осуществлен на основе:

• матрицы парных коэффициентов корреляции
• сравнения остаточной дисперсии до и после включения фактора в модель

146. Фиктивная переменная может принимать значения:

147. В линейном уравнении парной регрессии переменными не являются:

148. Метод наименьших квадратов применим к уравнениям регрессии, .

• которые отражают линейную зависимость между двумя экономическими показателями
• которые отражают нелинейную зависимость между двумя экономическими показателями, но могут быть приведены к линейному виду

149. Предпосылками метода наименьших квадратов(МНК) являются следующие:

• гомоскедастичностью остатков
• отсутствие автокорреляции в остатках

150. Несмещенность оценки характеризуется.

• равенством нулю математического ожидания остатков
• отсутствием накопления остатков при большом числе выборочных оцениваний

151. Обобщенный метод наименьших квадратов подразумевает .

• преобразование переменных
• введение в выражение для дисперсии остатков коэффициента пропорциональности

152. Для зависимости спроса на некоторый товар от цены за единицу товара и дохода потребителя получено уравнение регрессии вида . Парными коэффициентами корреляции могут быть.

153. Значение коэффициента детерминации составило 0,9; следовательно, отношение ___ дисперсии к общей дисперсии равно ___.

154. Критическое (табличное) значение F-критерия является пороговым значением для определения .

• значимости (существенности) моделируемой связи между зависимой и совокупностью независимых переменных экономической модели
• статической значимости построенной модели

155. Пусть -рассчитанная для коэффициента статистики Стьюдента, а — критическое значение этой статистики. Коэффициент регрессии считается статистически значимым, если выполняются следующие неравенства:

156. Примером нелинейного уравнения регрессии не является уравнение вида .

157. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:

Параболическая модель третьего ряда(1)

158. Примерами уравнения регрессии, нелинейных относительно объясняющих переменных, но линейных по оцениваемым параметрам, являются .

159. Качество подбора нелинейного уравнения регрессии можно охарактеризовать на основе показателей .

• коэффициента эластичности
• индекса детерминации
• средней ошибки аппроксимации

160. Факторы, описывающие трендовую компоненту временного ряда, характеризуется .

• долговременным воздействием на экономический показатель
• возможностью расчета значения компоненты с помощью аналитической функции от времени

161. Укажите справедливые утверждения по поводу коэффициента автокорреляции уравнений временного ряда:

• характеризует тесноту линейной связи между уровнями ряда
• равен коэффициенту линейной корреляции между последовательными уровнями ряда

162. Построение модели временного ряда может быть осуществлено с использованием .

• аддитивной модели
• мультипликативной модели

163. Основные характеристики строго стационарного переменного ряда х(t)- его средняя величина и дисперсия .

164. Система эконометрических уравнений включает в себя следующие переменные:

165. Выберите верные утверждения по поводу системы одновременных уравнений

• в ней одни ите же зависимые переменные в одних уравнениях входят в левую часть, а в других уравнениях — в правую часть системы
• может быть представлена в структурной форме модели и в приведенной форме

166. Эндогенные переменные .

• могут коррелировать с ошибками регрессии

167. Применение косвенного метода неменьших квадратов возможно для идентифицируемой системы одновременных уравнений, так как в идентифицируемых системах .

• возможно однозначное выражение коэффициентов структурной формы через коэффициенты приведенной формы системы

168. К видам эконометрических моделей по типам зависимости относятся модели:

• линейной регрессии
• нелинейной регрессии

169. Стахостический стационарный в сильном смысле процесс, включая временной ряд, независимо от рассматриваемого периода времени имеет постоянную величину:

• среднего значения процесса
• дисперсии процесса
• автоковариации процесса

170. Стахостический стационарный в слабом смысле процесс, включая временной ряд, независимо от рассматриваемого периода времени и длины лага между рассматриваемыми переменными, имеет постоянную величину:

• дисперсии процесса
• среднего значения процесса

171. В стационаром временном ряде отсутствуют:

• тренд
• систематическое изменение дисперсии
• строго периодичные флуктцации

172. При нахождении распределенного лага методом Алмон необходимо меть предварительную информацию:

• о величине лага
• о степени полинома, описывающего структуру лага

173. В методе Койка уменьшение во времени лаговых воздействий фактора на результат описывается формулой:

174. Нахождение тренда временного ряда путем аналитического выравнивания включает в себя этапы:

• спецификации, параметризации и последующей верификации различных функций

175. Выбор мультипликативной модели временного ряда производится, если сезонные колебания имеют:

• возрастающую или уменьшающуюся амплитуду колебаний

176. Если в коррелограмме наибольшее значение имеет коэффициент автокорреляции первого порядка то исследуемый временной ряд содержит только:

177. Если в коррелограмме наибольшее значение имеет коэффициент автокорреляции порядка то исследуемый временной ряд содержит только:

• циклические колебания с периодичностью

178. Если в коррелограмме ни один из коэффициентов автокорреляции не является значительным, то структура временного ряда:

• не содержит тенденции (тренд)
• содержит сильную нелинейную тенденцию
• не содержит циклической составляющей

179. Формула для определения сглаженного значения уровня временного ряда при использовании скользящей взвешенной имеет вид:

180. Формула для определения сглаженного значения уровня временного ряда при использовании скользящей средней имеет вид:

181. Формула для определения значения уровня временного ряда при использовании экспоненциального сглаживания имеет вид:

182. Выбор мультипликативной модели временного ряда производится, если сезонные колебания имеют:

• возрастающую или уменьшающуюся амплитуду колебаний

📽️ Видео

Числовые Промежутки — Алгебра 8 класс / Подготовка к ЕГЭ по МатематикеСкачать

Приведение линейного уравнения в частных производных c постоянными коэфф--ми к каноническому виду.Скачать

10 класс, 29 урок, Преобразование произведения тригонометрических функций в суммуСкачать

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

Формула Муавра ➜ Вычислить ➜ (5+5i)⁷Скачать

ЕГЭ 2022. Математика. Профильный уровень. Решаем демонстрационный вариант ФИПИ + план подготовкиСкачать

Инвариант и полуинвариант | Олимпиадная математикаСкачать

1 7 Формы представления переключательных функцийСкачать

Решить интегральное уравнение (ОПЕРАЦИОННОЕ ИСЧИСЛЕНИЕ) Свёртка функций, Умножение изображенийСкачать

Аналитическая геометрия, 8 урок, Поверхности второго порядкаСкачать

ДВИ 2021 и ЕГЭ 2022 по математике. Планиметрия. Метод площадейСкачать

Числовые промежутки. Отрезок, интервал, полуинтервал.Скачать

1 Решение задачи графическим и аналитическим методомСкачать

Алгебра и геометрия. Лекция 10. Преобразование координат. Линии и поверхностиСкачать