эконометрика. Линейных алгебраических уравнений для определения методом наименьших квадратов значений параметров a b уравнения по выборке объема n имеет вид

• Название: Линейных алгебраических уравнений для определения методом наименьших квадратов значений параметров a b уравнения по выборке объема n имеет вид
• Анкор: эконометрика.docx
• Дата: 15.01.2018
• Размер: 1.05 Mb.
• Имя файла: эконометрика.docx
• Тип: Документы; #14115
• страница: 4 из 4

Преобразование уравнения “чистой” регрессии (уравнения регрессии в натуральном масштабе) к уравнению регрессии в стандартизованном масштабе выполняют по формулам:

• 
  
  

Если связь между факторами близка к функциональной, то определитель матрицы парных межфакторных коэффициентов корреляции

• 
  близок к числу 0
  

Нулевая гипотеза о статистической незначимости уравнения регрессии отклоняется, если

• 
  фактическое (наблюдаемое) значение F–критерия (критерия Фишера) больше его критического (табличного) значения
  

Пусть: при 5%-ом уровне значимости DWu и DWl – верхняя и нижняя границы критерия Дарбина-Уотсона; DW – фактическое значение критерия. Нулевая гипотеза об отсутствии автокорреляции в остатках не отклоняется при условии:

• 
  
  

Значимость дополнительных факторов, включаемых в эконометрическую модель с целью улучшения модели, можно оценить с помощью

• 
  частного F–критерия (критерия Фишера)
  

В основе метода наименьших квадратов (МНК) лежит минимизация выражения

• 
  как функции параметров регрессии
  

По 30-ти наблюдениям построено уравнение регрессии и вычислены фактические значения t-критерия: . На уровне значимости 0,05 табличное значение t-критерия равно 2,05. Тогда доверительный интервал для параметра (при ) функции регрессии:

• 
  (0.635 , 1.045)
  

Если средние квадратические отклонения наблюдаемых значений факторного признака X и результирующего признака Y от и равны 1,2 и 3,6 соответственно, а коэффициент линейной корреляции равен 0,5, то параметр b в уравнении парной линейной регрессии равен

• 
  1,5
  

По последовательности коэффициентов автокорреляции уровней временного ряда и соответствующим значениям лага строят

• 
  Коррелограмму
  

Условие независимости дисперсии остатков от номера наблюдения (постоянство дисперсии) называют

• 
  гомоскедастичностью остатков
  

Для оценки значимости параметров множественной линейной регрессии используют критерий

• 
  Стьюдента
  

Вопрос №3 Уровень сложности - тяжёлый (3 балла)

Для эконометрической модели, выраженной системой уравнений ошибка в уравнении для эндогенной переменной приведенной формы эконометрической модели

• 
  выражается формулой:
  

Для оценки структурных параметров сверхидентифицируемых эконометрических моделей, выраженных системами одновременных уравнений, можно пользоваться

• 
  двухшаговым методом наименьших квадратов
  

При использовании шагового регрессионного анализа при выборе наилучшей эконометрической регрессионной модели процедура включения нового фактора в модель завершается, если включение фактора

• 
  несущественно увеличивает индекс детерминации и все параметры модели значимы
  

По 25-ти наблюдениям построено уравнение регрессии и вычислены значения сумм квадратов отклонений: На уровне значимости 0,05 табличное значение F-критерия равно 3,35. Построенная регрессионная модель значима, так как фактическое значение F-критерия равно

• 
  16,5
  

Пусть: Y – признак-результат; –признаки - факторы. По исходным данным вычислены средние уровни признаков и средние квадратические отклонения значений признаков от средних уровней признаков: Преобразование уравнения “чистой” регрессии (уравнения регрессии в натуральном масштабе) к уравнению регрессии в стандартизованном масштабе выполняют по формулам:

• 
  
  

При моделировании сезонных колебаний в динамике показателя номер поворотной точки на ломаной, изображающей соответствующий временной ряд за несколько лет, совпадает

• 
  с номером квартала
  

Если рассчитанные значения компонент временного ряда позволяют представить уровни ряда в виде произведения тенденции ряда, периодических колебаний и случайных колебаний, то построенная модель ряда называется

• 
  мультипликативной
  

Регрессией, нелинейной относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейных по оцениваемым параметрам, является уравнение:

• 
  
  

Если , то параметр a в уравнении парной линейной регрессии равен

• 
  0,6
  

Пусть: при 5%-ом уровне значимости DWu и DWl – верхняя и нижняя границы критерия Дарбина-Уотсона; DW – фактическое значение критерия. Нельзя ни отклонить, ни принять нулевую гипотезу об отсутствии автокорреляции в остатках при условии:

• 
  
  

Исследование стабильности дисперсии случайного члена в регрессионной модели сводится к проверке статистической гипотезы о равенстве двух дисперсий (вычисленных по группе первых наблюдений и по группе последних наблюдений) с использованием статистики:

• 
  
  

Если: объем выборки равен 10, , то параметры a,b уравнения парной линейной регрессии являются решением системы уравнений:

• 
  
  

Система эконометрических уравнений является примером систем

• 
  рекурсивных уравнений
  

Если число коэффициентов эконометрической структурной модели меньше числа коэффициентов соответствующей приведенной модели, то структурная модель называется

• 
  сверхидентифицируемой
  

При моделировании тенденции в динамике показателя уравнением вычислены значения величин: Тогда оценки параметров тренда

• 
  a = 4,2; b = – 0,4
  

Если значение выборочного коэффициента парной линейной корреляции значимо и является отрицательным числом, то

• 
  значения признака-результата убывают одновременно с ростом значений факторного признака
  

Матрица парных коэффициентов корреляции –

• 
  симметрична относительно главной диагонали