Главная страница

Эконометрика тест. Аддитивная модель временного ряда имеет вид YTSe автокорреляция имеется когда


Скачать 77.32 Kb.
НазваниеАддитивная модель временного ряда имеет вид YTSe автокорреляция имеется когда
Дата27.04.2018
Размер77.32 Kb.
Формат файлаdocx
Имя файлаЭконометрика тест.docx
ТипДокументы
#42323

Автокорреляция — это корреляционная зависимость уровней ряда от предыдущих значений.

Аддитивная модель временного ряда имеет вид: Y=T+S+E

Автокорреляция имеется когда каждое следующее значение остатков

Аддитивная модель временного ряда – это модель, в которой временной ряд представлен как сумма перечисленных компонент.

Аддитивная модель временного ряда строится: амплитуда сезонных колебаний возрастает и уменьшается

Аналитическая запись задачи о разыскании значений аргументов, при которых значения двух данных функций равны, известна как.. уравнение.

Атрибутивная переменная 1 может употребляться, когда: независимая переменная качественна;

В каких пределах изменяется коэффициент детерминанта: от 0 до 1.

Величина доверительного интервала позволяет установить предположение о том, что: интервал содержит оценку параметра неизвестного.

Внутренне нелинейная регрессия — это истинно нелинейная регрессия, которая не может быть приведена к линейной регрессии преобразованием переменных и введением новых переменных.

Временной ряд — это последовательность значений признака (результативного переменного), принимаемых в течение последовательных моментов времени или периодов.

Выборочное значение Rxy не > 1, |R| < 1

В каком случае модель считается адекватной Fрасч>Fтабл

В каком случае рекомендуется применять для моделирования показателей с увелич. ростом параболу если относительная величина…неограниченно

В результате автокорреляции имеем неэффективные оценки параметров

В хорошо подобранной модели остатки должны иметь нормальный закон

В эконометрическом анализе Xj рассматриваются как случайные величины

Величина рассчитанная по формуле r=…является оценкой парного коэф. Корреляции

Выберете авторегрессионную модель Уt=a+b0x1+Ɣyt-1+ƹt

Выборочный коэффициент корреляции r по абсолютной величине не превосходит единицы.

В каком случае функцию у называют многозначной аргумента х если одному и тому же значению х соответствует несколько значений у.

В эконометрических моделях эндогенная переменная рассматривается как как случайная величина, так и неслучайная.

В уравнении системы экономич.уравнений Д=1,число эндогенных переменных,Д-число отсутст.переменных.Это уравнение: индентифицируемое.

Выборочный коэф. корреляции r по абсолютной величине: не превосходит единицы.

В экономико-математической модели процессы, зависящие от внешних условий, но независящие от внутренней структуры изучаемого явления или процесса, описываются через экзогенные переменные.

Выборочное среднее есть...оценка среднего теоретического (математического ожидания).

Выборочной совокупности V=(1,0,3,2,4,3,1,3,2,3,3,4,4,0,5,2,4,3,4,3,3) определить выборочный коэффициент эксцесса...2.714

Выберете модель с лагами: Уt= a+b0x1…….(самая длинная формула)

Всякая функция вида g(x) = E(Y | X = x), которая описывает регрессионную зависимость для двумерного распределения пары случайных величин (Y,X), причем символом Е — обозначена операция вычисления среднего значения, называется функция корреляции.

В каких пределах изменяется множественный коэффициент корреляции R ответ2

R≤0( ответ1) -1≤R≤+1 ( ответ2) R≥0 ( ответ3)

Верно ли, что одной из целей регрессионного анализа является проверка статических гипотез о регрессии? Ответ: да

Гетероскедастичность — нарушение постоянства дисперсии для всех наблюдений.

Гетероскедастичность присутствует когда: * когда дисперсия остатков различна.дисперсия случайных остатков не постоянна; мы сторим неправильную версию истиной модели; две или больше независим. переменные имеют высокую корреляцию; независимая переменная исчисляется с ошибкой.

Гомоскедастичность — когда дисперсия остатков постоянна и одинакова для всех … наблюдений.постоянство дисперсии для всех наблюдений, или одинаковость дисперсии каждого отклонения (остатка) для всех значений факторных переменных.

Гипотеза об отсутствии автокорреляции остатков доказана, если Dтабл2...

Дисперсия — показатель вариации.

Для определения параметров не идентифицированной модели примен.: не один из сущ. методов применить нельзя.

Для оценки … изменения y от x вводится: коэффициент эластичности.

Для оценки качества модели используется F-критерий Фишера. Что можно сказать о регрессионной модели, если ее F-отношение больше F-критического модель адекватна исходным данным.

Для проверки значимости отдельных параметров регрессии используется: t-тест.

Доверительная вероятность – это вероятность того, что истинное значение результативного показателя попадёт в расчётный прогнозный интервал.

Для определения параметров структурную форму модели необходимо преобразовать в приведенную форму модели

Для определения параметров точно идентифицируемой модели: применяется косвенный МНК (косвенный МНК);

Для парной регрессии ơ²b равно ….(xi-x¯)²)

Для регрессии y=a+bx из n наблюдений интервал доверия (1-а)% для коэф. b составит b±t…….·ơb

Для регрессии из n наблюдений и m независимых переменных существует такая связь между R² и F..=[(n-m-1)/m]( R²/(1- R²)]

Допустим что для описания одного экономического процесса пригодны 2 модели. Обе адекватны по f критерию фишера. какой предоставить преимущество, у той у кот.: большее значения F критерия

Допустим, что зависимость расходов от дохода описывается функцией y=a+bx среднее значение у=2…равняется 9

Допустим, что зависим. расходов от дохода описывается а+в/х. Сред.знач.у=3,ср.знач.х=2,коэф.эластич.расходов от дохода равен: -0,5

Для оценки качества модели используется F-критерий Фишера. Что можно сказать о регрессионной модели, если ее F-отношение больше F-критического модель адекватна исходным данным

Для оценки линейной статистической зависимости между одной случайной величиной и линейной комбинацией других случайных величин используют …Коэффициент корреляции множественный R

Для определения параметров СВЕРХ идентифицируемой модели: применяется двухшаговый МНК.
Добавить в таблицу дисперсионного анализа пропущенные значения, вычислить множественный коэффициент корреляции R (детерминации RV2) и проверить его значимость. Какой вывод можно сделать о качестве модели?

источник

Число степеней свободы

Сумма квадратов

Средние квадраты

F-значение

регрессия

1

46

***

***

остаток

23

18

***




общий

24

64







Ответ: R2=0.719, модель адекватна данным
С помощью значений таблицы (рис. Выше) дисперсионного анализа определить значимость регрессии, используя F- критерий. Критическое значение Fa,v1,v2 =4.3 при при уровне значимости a=0.05 и степенях свободы v1=1 и v2=23. Какой вывод можно сделать о качестве используемой моделей регрессии.

Ответ: F=2.5, модель неадекватна данным

Если Rxy положителен, то с ростом x увеличивается y.

Если качественный фактор имеет 3 градации, то необходимое число фиктивных переменных 2

Если регрессионная модель имеет показательную зависимость, то метод МНК применим после приведения к линейному виду.

Если в уравнении регрессии имеется несущественная переменная, то она обнаруживает себя по низкому значению T статистки.

Если коэффициент корреляции положителен, то в линейной модели с ростом х увеличивается у.

Если мы заинтересованы в использовании атрибутивных переменных для отображения эффекта разных месяцев мы должны использовать: 11 атрибутивных методов.

Если коэффициент регрессии составляет 2.4 с дисперсией 0.8, то значение критерия Стьюдента составит:

Ответ: первый вариант ответа

Значимость уравнения регрессии — действительное наличие исследуемой зависимости, а не просто случайное совпадение факторов, имитирующее зависимость, которая фактически не существует.

Значимость уравнения регрессии в целом оценивают: -F-критерий Фишера

Значимость частных и парных коэф. корреляции поверен. с помощью: -t-критерия Стьюдента

Зависимость между коэффициентом множественной детерминации (D) и корреляции (R) описывается следующим методом R=√D

Интеркорреляция и связанная с ней мультиколлинеарность — это приближающаяся к полной линейной зависимости тесная связь между факторами.

18

Корреляция — стохастическая зависимость, являющаяся обобщением строго детерминированной функциональной зависимости посредством включения вероятностной (случайной) компоненты.

Коэффициент автокорреляции: характеризует тесноту линейной связи текущего и предстоящего уровней ряда.

Коэффициент детерминации — показатель тесноты стохастической связи в общем случае нелинейной регрессии

Коэффициент детерминации : - это квадрат множественного коэф. корреляции. квадрат парного коэффициента корреляции.

Коэффициент детерминации – это величина, которая характеризует связь между зависимыми и независимыми переменными.

Коэффициент детерминации R показывает долю вариаций зависимой переменной y, объяснимую влиянием факторов, включаемых в модель.

Коэффициент детерминации изменяется в пределах: - от 0 до 1

Коэффициент доверия — это коэффициент, который связывает линейной зависимостью предельную и среднюю ошибки, выясняет смысл предельной ошибки, характеризующей точность оценки, и является аргументом распределения (чаще всего, интеграла вероятностей). Именно эта вероятность и есть степень надежности оценки.

Коэффициент доверия (нормированное отклонение) — результат деления отклонения от среднего на стандартное отклонение, содержательно характеризует степень надежности (уверенности) полученной оценки.

Коэффициент корелляции Rxy используется для определения полноты связи X и Y.

Коэффициент корелляции равный 1 означает, что: -существует функциональная зависимость.

Коэффициент корелляции равный 0 означает, что: -отсутствует линейная связь.

Коэф. корреляции, равный нулю, означает, что между переменными ситуация не определена.

Коэф. корреляции, равный -1,означает, что между переменными функциональная зависимость.

Коэффициент корреляции рассчитывается для измерения степени линейной взаимосвязи между двумя случайными переменными.

Коэффициент корелляции меняется в пределах: от -1 до 1

Коэффициент корреляции используется для: определения тесноты связи между случайными величинами X и Y.

Коэффициэнт корреляции- это I:

Ответ: величина, которая характеризует связь между независимой и зависимойIзависящейIпеременными;

Коэффициент линейной корреляции — показатель тесноты стохастической связи между фактором и результатом в случае линейной регрессии.

Коэффициент регрессии — коэффициент при факторной переменной в модели линейной регрессии.

Коэффициент регрессии b показывает: на сколько единиц увеличивается y, если x увеличивается на 1.

Какое из уравнений регрессии явл. степенным: y=a˳aͯ¹a

Какой метод используют для оценки параметров регрессионной модели метод наименьших квадратов МНК.

Какие переменные используются в регрессионной модели одна экзогенная и одна или несколько эндогенных.

Классический метод к оцениванию параметров регрессии основан на: - метод наименьших квадратов.

Коэффициент регрессии изменяется в пределах: применяется любое значение ; от 0 до 1; от -1 до 1;

Коэффициент эластичности измеряется в: неизмеримая величина.

Критерий Дарвина-Чотсона применяется для: - отбора факторов в модель; или - определения автокорреляции в остатках

Критерий Стьюдента — проверка значимости отдельных коэффициентов регрессии и значимости коэффициента корреляции.

Критерий Фишера показывает: статистическую значимость модели в целом, на основе совокупной достоверности всех ее коэффициентов

Критерий Фишера — способ статистической проверки значимости уравнения регрессии, при котором расчетное (фактическое) значение F-отношения сравнивается с его критическим (теоретическим) значением.

Какая статистическая характеристика выражается формулой R²=…коэффициент детерминации

Какая статистическая хар-ка выражена формулой: rxy=Ca(x;y) разделить на корень Var(x)*Var(y): коэффициент. Корреляции

Какая функция используется при моделировании моделей с постоянным ростом степенная

Какие точки исключаются из временного ряда процедурой сглаживания и в начале, и в конце.

Количество степеней свободы для t статистики при проверки значимости параметров регрессии из 35 наблюдений и 3 независимых переменных 31;

Количество степеней свободы знаменателя F-статистики в регрессии из 50 наблюдений и 4 независимых переменных: 45

Компоненты вектора Ei имеют нормальный закон.

Какая переменная соответствует понятию функция зависимая переменная .

Какая модель не относится к классу эконометрических моделей физическая модель .

Какие экономико-математические модели не относятся к эконометрическим теоретико-экономические модели .

Какая модель не относиться к классу эконометрических моделей? Ответ: физическая модель.

Как называют измеренное значение варьирующего признака? Ответ: варианта

Какую статистику используют для оценки теоретического значения генеральной совокупности, определяемого формулой  D(x)=m{(x-m(x))2} Выборочный коэффициент ассиметрии

Как называется статистическое исследование структуры, связей явлений, тенденций, закономерностей экономических явлений и процессов? Прогноз статистический

Лаговые переменные : - это переменные, относящиеся к предыдущим моментам времени; или -это значения зависим. перемен. за предшествующий период времени.

Линейная регрессия — это связь (регрессия), которая представлена уравнением прямой линии и выражает простейшую линейную зависимость.

Математическое описание исследуемого явления или процесса с помощью выражений, функций, уравнений, неравенств и тождеств может рассматриваться как...

Математическая модель

Модель в целом статистически значима, если Fрасч > Fтабл.

Модель идентифицирована, если: - число параметров структурной модели равно числу параметров приведён. формы модели.

Модель идентифицируемая — модель, в которой все структурные коэффициенты однозначно определяются по коэффициентам приведенной формы модели.

Мультипликативная модель временного ряда строится, если: - амплитуда сезонных колебаний возрастает или убывает.

Мультипликативная модель временного ряда имеет вид: - Y=T*S*E

Модель не идентифицирована, если: - число приведён. коэф. больше числа структурных коэф.

Модель сверх идентифицирована, если: число приведён. коэф. меньше числа структурных коэф

Мультиколлениарность возникает, когда: ошибочное включение в уравнение 2х или более  линейно зависимых переменных; 2. две или более объясняющие переменные, в нормальной ситуации слабо коррелированные, становятся в конкретных условиях выборки  сильно коррелированными; . в модель  включается  переменная, сильно коррелирующая  с зависимой переменной.

Метод инструментальных переменных — это разновидность МНК. Используется для оценки параметров моделей, описываемых несколькими уравнениями. Главное свойство — частичная замена непригодной объясняющей переменной на такую переменную, которая некоррелированна со случайным членом. Эта замещающая переменная называется инструментальной и приводит к получению состоятельных оценок параметров.

Метод наименьших квадратов (МНК) — способ приближенного нахождения (оценивания) неизвестных коэффициентов (параметров) регрессии. Этот метод основан на требовании минимизации суммы квадратов отклонений значений результата, рассчитанных по уравнению регрессии, и истинных (наблюденных) значений результата.

Множественная линейная регрессия — это множественная регрессия, представляющая линейную связь по каждому фактору.

Множественная регрессия — регрессия с двумя и более факторными переменными.

Модель рекурсивных уравнений — модель, которая содержит зависимые переменные (результативные) одних уравнений в роли фактора, оказываясь в правой части других уравнений.

Мультипликативная модель – модель, в которой временной ряд представлен как произведение перечисленных компонент.

Несмещённость оценки параметра регрессии, полученной по МНК, означает: - что она характеризуется наименьшей дисперсией.

На основе поквартальных данных...значения 7-1 квартал, 9-2квартал и 11-3квартал ...-5

Неправильный выбор функциональной формы или объясняющих переменных называется ошибками спецификации

Несмещенная оценка — оценка, среднее которой равно самой оцениваемой величине.

Нулевая гипотеза — предположение о том, что результат не зависит от фактора (коэффициент регрессии равен нулю).

От чего зависит количество точек, исключаемых из временного ряда в результате сглаживания: от применяемого метода сглаживания.

Отметьте основные виды ошибок спецификации: *отбрасывание значимой переменной

Оценки коэффициентов парной регрессии является несмещённым, если: математические ожидания остатков =0.

Оценки параметров регрессии являются состоятельными, если: -увеличивается точность оценки при n, т. е. при увеличении n вероятность оценки от истинного значения параметра стремится к 0.

Одной из проблем которая может возникнуть в многофакторной регрессии и никогда не бывает в парной регрессии, является корреляция между независимыми переменными

Оценки параметров парной линейной регрессии находятся по формуле b= Cov(x;y)/Var(x);a=y¯ ­bx¯

Оценки парной регрессии явл. эффективными, если: оценка обладают наименьшей дисперсией по сравнению с другими оценками

Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК) — метод, который не требует постоянства дисперсии (гомоскедастичности) остатков, но предполагает пропорциональность остатков общему множителю (дисперсии). Таким образом, это взвешенный МНК.

Объясненная дисперсия — показатель вариации результата, обусловленной регрессией.

Объясняемая (результативная) переменная — переменная, которая статистически зависит от факторной переменной, или объясняющей (регрессора).

Остаточная дисперсия — необъясненная дисперсия, которая показывает вариацию результата под влиянием всех прочих факторов, неучтенных регрессией

О модели регрессии, указанной на рисунке 1, можно сказать, какая это регрессия нелинейная

у=β0 +β1х1 +β2х2+ β12х1 *х2+ε (рис1) полиномиальная хз

О модели регрессии, указанной на рисунке 1, можно сказать, какая это регрессия (выберите все правильные ответы) простая, линейная

у=β0+β1х+ε (рис1)

О модели регрессии, указанной на рисунке 1, можно сказать, какая это регрессия (выберите все правильные ответы) полиномиальная

у=β0+β1х+ε (рис. 1)

О модели регрессии, указанной на рисунке 1, можно сказать, какая это регрессия (выберите все правильные ответы) множественная

y = b0 + b1x + e (рис 1)

О модели регрессии, указанной на рисунке 1, можно сказать, какая это регрессия (выберите все правильные ответы)

y = b0 + b1x + (b2)2х + e

          рис. 1 Полиномиальная    

При проверке значимости одновременно всех параметров используется: -F-тест.

При наличии гетероскедастичности следует применять: - обобщённый МНК.

Применим ли МНК для нелинейной модели: -применим после приведения модели к линейному виду.

Применим ли метод наименьших квадратов для расчетов параметров показательной зависимости применим после ее приведения к линейному виду.

Применимы ли методы классического регрессионного анализа к гомоскедастичным наблюдениям: Ответ: Да, при выполнении других условий классического регрессионного анализа.

Предопределенные переменные — это экзогенные переменные системы и лаговые эндогенные переменные системы.

Приведенная форма системы — форма, которая, в отличие от структурной, уже содержит одни только линейно зависящие от экзогенных переменных эндогенные переменные. Внешне ничем не отличается от системы независимых уравнений.

Пусть между величинами x и y установлена связь y=f(x) зависимой переменной является только функция y

Пусть значения величин х и у заданы табличным способом, т.е. в виде списка пар (х, у). Это вовсе не означает, что задана … Некоторая функция y=f(x)

При описании экономических явлений процесс подбора функции (эмпирической формулы), обладающей требуемыми свойствами, — это моделирование.

При изучении временных рядов совокупное долговременно факторов на динамику изуч.показателя: тенденцией.

Применимы ли методы классического анализа регрессионного анализа к гетероскедастичными наблюдениямида, после предварительной нормализации наблюдений. Ответ: Да, при выполнении других условий классического регрессионного анализа.

По результатам экзамена вычислить среднюю, модальную и медианную оценки учащихся. Данные сгруппированы и представлены в виде таблицы (рис. 1) 3.5; 3; 3


оценка

количество

5

3

4

10

3

15

2

2

(рис.1)

Получите систему приведенных уравнений регрессии из данной структурных уравнений..

( круг) в общем виде и определите чему равен b11 в новой системе из предложенных:

Y1=a1+b11x1+C12Y2

Y2=a2+b22x2+c21y1

Где : a1=8, b11=6, c12=1, a2=3, b22=-6, c21=5

Ответ: -1,5

Расчетное значение F-отношения — значение, которое получают делением объясненной дисперсии на 1 степень свободы на остаточную дисперсию на 1 степень свободы.

Регрессия (зависимость) — это усредненная (сглаженная), т.е. свободная от случайных мелкомасштабных колебаний (флуктуаций), квазидетерминированная связь между объясняемой переменной (переменными) и объясняющей переменной (переменными). Эта связь выражается формулами, которые характеризуют функциональную зависимость и не содержат явно стохастических (случайных) переменных, которые свое влияние теперь оказывают как результирующее воздействие, принимающее вид чисто функциональной зависимости.

Регрессор (объясняющая переменная, факторная переменная) — это независимая переменная, статистически связанная с результирующей переменной. Характер этой связи и влияние изменения (вариации) регрессора на результат исследуются в эконометрике.

Рассчитайте текущий t для a и b, сделайте вывод о их достоверности при условии :

Db=0.0169, a=5, b=4.2, при t табл=33

Ответ: a- достоверно, b- недостоверно

Система взаимосвязанных уравнений — это система одновременных или взаимозависимых уравнений. В ней одни и те же переменные выступают одновременно как зависимые в одних уравнениях и в то же время независимые в других. Это структурная форма системы уравнений. К ней неприменим МНК.

Система внешне не связанных между собой уравнений — система, которая характеризуется наличием одних только корреляций между остатками (ошибками) в разных уравнениях системы.

Случайный остаток (отклонение) — это чисто случайный процесс в виде мелкомасштабных колебаний, не содержащий уже детерминированной компоненты, которая имеется в регрессии.

Состоятельные оценки — оценки, которые позволяют эффективно применять доверительные интервалы, когда вероятность получения оценки на заданном расстоянии от истинного значения параметра становится близка к 1, а точность самих оценок увеличивается с ростом объема выборки.

Спецификация модели — определение существенных факторов и выявление мультиколлинеарности.

Стандартная ошибка — среднеквадратичное (стандартное) отклонение. Оно связано со средней ошибкой и коэффициентом доверия.

Степени свободы — это величины, характеризующие число независимых параметров и необходимые для нахождения по таблицам распределений их критических значений.

Суть коэффициентов детерминации r2xy состоит в следующем: - характеризует долю дисперсии результативного признака y объясняем регрессии в общей дисперсии результативного признака.

Скорректировать коэффициент детерминации: - больше обычного коэф. детерминации

С увеличением числа объясняющих переменных скорректированный коэффициент детерминации: - увеличивается.

Стандартный коэффициент уравнения регрессии: показывает на сколько 1 изменится y при изменении фактора xk на 1 при сохранении др.

С помощью какого критерия оценивается значимость коэффициента регрессии T стьюдента

Связь между индексом множественной детерминации R² и скорректированным индексом множественной детерминации Ȓ² есть

Стандартизованный коэффициент уравнения регрессии Ƀk показывает на сколько % изменится результирующий показатель у при изменении хi на 1%при неизмененном среднем уровне других факторов

Система взаимосвязанных уравнений — это система одновременных или взаимозависимых уравнений. В ней одни и те же переменные выступают одновременно как зависимые в одних уравнениях и в то же время независимые в других. Это структурная форма системы уравнений. К ней неприменим МНК.

Система внешне не связанных между собой уравнений — система, которая характеризуется наличием одних только корреляций между остатками (ошибками) в разных уравнениях системы.

Случайный остаток (отклонение) — это чисто случайный процесс в виде мелкомасштабных колебаний, не содержащий уже детерминированной компоненты, которая имеется в регрессии.

Состоятельные оценки — оценки, которые позволяют эффективно применять доверительные интервалы, когда вероятность получения оценки на заданном расстоянии от истинного значения параметра становится близка к 1, а точность самих оценок увеличивается с ростом объема выборки.

Спецификация модели — определение существенных факторов и выявление мультиколлинеарности.

Стандартная ошибка — среднеквадратичное (стандартное) отклонение. Оно связано со средней ошибкой и коэффициентом доверия.

Степени свободы — это величины, характеризующие число независимых параметров и необходимые для нахождения по таблицам распределений их критических значений.

Случайные процессы, которые обнаруживаю периодич.своих уровней относительно некоторого сред.уровня: периодическим.

С помощью значений таблицы дисперсионного анализа определить значимость регрессии, используя F- критерий. Критическое значение Fa,v1,v2 =4.3 при при уровне значимости a=0.05 и степенях свободы v1=1 и v2=23. Какой вывод можно сделать о качестве используемой моделей регрессии.

источник

Число степеней свободы

Сумма квадратов

Средние квадраты

F-значение

регрессия

1

46

***

***

остаток

23

18

***




общий

24

64







Ответ: F=2.5, модель неадекватна данным

Соотношение вида, указанного на рис. 1, описывающее регрессионную зависимость, где g— функция регрессии y от m независимых переменных, называется функция регрессии.

у(х1,х2,…..,хm)=g(х1,х2,…,хm) (рис.1)

Совокупность статистических методов исследования регрессионной зависимости величинами называют: статистическим моделированием.

С помощью какой модели описывается зависимость между одной эндогенной переменной и одной или несколькими экзогенными?Модель временных рядов

T-отношение (t-критерий) — отношение оценки коэффициента, полученной с помощью МНК, к величине стандартной ошибки оцениваемой величины.

Тренд — основная тенденция развития, плавная устойчивая закономерность изменения уровней ряда.

Табличное значение критерия Стьюдента зависит от уровня доверительной вероятности и от числа включённых факторов и от длины исходного ряда.

Табличные значения Фишера (F) зависят от доверительной вероятности и от числа включённых факторов и от длины исходного ряда.

Теорема Гаусса-Маркова описывает св-ва оценок параметра регрессии полученный.: по методу наименьших квадратов.

Уровень значимости — величина, показывающая, какова вероятность ошибочного вывода при проверке статистической гипотезы по статистическому критерию.

Уравнение идентифицировано, если: D+1=H

Уравнение не идентифицировано, если: D+1
Уравнение сверх идентифицировано, если: D+1>H

Фиктивные переменные — это переменные, которые отражают сезонные компоненты ряда для какого-либо одного периода.

Ответ: атрибутивные признаки ( например, как профессия, пол, образование), которым придали цифровые метки.

Формула t= rxy….используется для проверки существенности коэффициента корреляции.

Характеристику выборочной статистической совокупности, равную ее центральному значению, можно назвать... математическое ожидание.

Характеристику выборочной статистической совокупности, равную ее 50-й процентиле, можно назвать… медиана

Частный F-критерий: - оценивает значимость уравнения регрессии в целом.

Число степеней свободы для факторной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно: m;

Что показывает коэффициент наклона - на сколько единиц изменится у, если х изменился на единицу.

Что показывает коэффициент. абсолютного роста на сколько единиц изменится у, если х изменился на единицу.

Что не является целью эконометрических исследований экономических явлений и процессов статистическая проверка экономической теории.

Что можно сказать о наблюдениях по графику остатков? Имеет место…

Ответ: линейный тренд
Экзогенная переменная – это зависимая переменная или результирующая y.

Экзогенная переменная – это независимая переменная или фактор-Х.

Экзогенные переменные — это переменные, которые определяются вне системы и являются независимыми.

Эластичность измеряется единица измерения фактора…показателя.

Эластичность показывает на сколько % изменится редуктивный показатель y при изменении на 1% фактора xk.

Экзогенные переменные – это предопределенные переменные, влияющие на зависимые переменные (Эндогенные переменные), но не зависящие от них, обозначаются через х.

Эндогенные переменные - это: зависимые переменные, число которых равно числу уравнений в системе и которые обозначаются через у.

Эконометрическая модель — это уравнение или система уравнений, особым образом представляющие зависимость (зависимости) между результатом и факторами. В основе эконометрической модели лежит разбиение сложной и малопонятной зависимости между результатом и факторами на сумму двух следующих компонентов: регрессию (регрессионная компонента) и случайный (флуктуационный) остаток. Другой класс эконометрических моделей образует временные ряды.

Эффективность оценки – это свойство оценки обладать наименьшей дисперсией из всех возможных.

Эконометрический метод поиска зависимости между признаками , характеризующими исследуемые экономические явления и процессы получил название..Ответ: корреляционный анализ. Дисперсионный анализ хз

Q=………..min соответствует методу наименьших квадратов.

T-отношение (t-критерий) — отношение оценки коэффициента, полученной с помощью МНК, к величине стандартной ошибки оцениваемой величины.


написать администратору сайта