Эконометрика. Эконометрика @help_synergy. 2. Аддетивной моделью временного ряда назыв
 Скачать 0.54 Mb.
|
|
1. Автокорреляционная функция – это функция от … значений уровней ряда времени и лага между двумя уровнями ряда времени 2. Аддетивной моделью временного ряда назыв. модель, где ряд представлен как сумма t+s+e 3. Белый шум – это … модель авторегрессии первого порядка свойство коэффициентов регрессионной модели модель временного ряда с независимыми одинаково распределенными наблюдениями 4. В журнале эконометрика основанный в 1933г.эконометрика определяется как единство экономической теории, математики и статистики 5. в модели с распределённым логом рассчитывается значение медианного лага. Медианный лаг это период времени в течении которого. Ответ: с момента времени t реализуется половина воздействия. В моделях с распределенным рангом рассчитывается медианный раг 6. В неэкономические переменные рассматривают в качестве экзогенных переменных 7. В общем виде первым этапом эконометрическом исследовании постановка проблемы 8. В парной линейной регрессии абсолютным показателем силы связи между переменными является коэффициент регрессии 9. В производственной ф-ции Кобба-Дугласа коэфф. эластичности должен быть единица 10. В результате компонентного анализа временного ряда не может быть получена … модель мультипликативная множественная регрессионная приведенная 11. В результате компонентного анализа временного ряда не может быть получена … модель парная регрессионная структурная аддитивная 12. В уравнении множественной линейной регрессии параметры при факторных переменных несравнимы между собой 13. В уравнении множественной линейной регрессии у=а+В1Х1+В2Х2+.... ВрХр параметр "х" называется коэффициент чистой регрессии 14. В условиях гетероскедастичности остатков для оценки параметров эконометрической модели следует использовать … метод моментов обобщенный метод наименьших квадратов метод максимального правдоподобия 15. В эконометрике для учета неоднородности по качественным признакам в регрессивную модель вводят фиктивные переменные 16. В эконометрических моделях зависимые переменные принято называть эндогенными 17. Высший уровень измерения предполагает сравнение с эталоном 18. Гомоскедастичность означает … отсутствие автокорреляции случайного члена регрессионного уравнения отсутствие корреляционной связи между случайным членом и объясняющими переменными регрессионной модели постоянство дисперсии случайного члена регрессионного уравнения 19. График зависимости автокорреляционные ф-ции от величины ряда назыв. коррелограммой 20. Двухшаговый метод наименьших квадратов инструментальный переменный 21. Двухшаговый МНК не применяется, если уравнение … неидентифицируемо сверхидентифицируемо точно идентифицируемо 22. Для выявления сезонных колебаний на основе моделей регрессии с включением фактора времени фиктивных переменных число переменных должно быть меньше, кол-во фиктивных больше на единицу 23. Для двухфакторной линейной регрессии коэфф. детерминант 0,7 скорректированное значение 0,614 число наблюдений "10" 24. Для описания тенденции равномерно изменяющихся уровней ряда используют … модель экспоненциальную S-образную линейную 25. Для отражения влияния на структуру модели качественных переменных, если они наблюдаемы, применяют … переменные поддельные фальшивые фиктивные 26. Для отсутствия автокорреляции остатков характерно … непостоянство дисперсии остатков отсутствие зависимости между остатками текущих и предыдущих наблюдений постоянство математического ожидания остатков 27. Для оценки значимости коэффициент регрессии и его расчета доверительных интервалов используется статистика подчиняющаяся статистике Стьюдента при степенях свободы "n-2" 28. Для проверки значимости отдельных коэффициентов множественной регрессии используют … нормальный закон распределения распределение Фишера распределение Стьюдента 29. Для проверки ряда на стационарность используется тест … Стьюдента Дики-Фулера Фишера 30. Для проверки эконометрической модели на гомоскедастичность не применяется тест … Глейзера Дарбина-Уотсона Голдфелда-Квандта 31. Для системы одновременного уравнения матрица иное 32. Для стационарного процесса в узком смысле не может быть того, что … процесс не является стационарным в широком смысле корреляционная функция зависит только от лага между уровнями ряда математическое ожидание случайной величины постоянно 33. Доказано, что если выполняется предпосылка метода наименьших квадратов (условия Гаксса-Маркова) то наилучшие оценки параметров линейной регрессии обладают свойствами, является - несмещенными, эффективными, состоятельными 34. Долгосрочный мультипликатор в модели регрессии рассчитывается как сумма краткосрочного и промежуточного мультипликатора 35. Допустим, что имеем временной ряд, за 20 лет наиболее высокие значения коэфф. 3; 6; и 9-ого порядка, значит период колебания равен 3 года 36. Допустим, что по одним и тем же выборочным данным построены два парных линейных уравнения регрессии у=а+вх+е; х=с+dy+е какое из соотношений линейных коэффициент корреляции является истинным? z(ух)=z(ух) 37. Допустим, что спрос на иномарки на авторынке России в зависимости от цены характеризуется параболой второго порядка у=а+вх+сх в квадрате 38. Если абсолютное значение линейного коэффициента корреляции близко к нулю, то … в линейно форме связь между переменными слабая связь между переменными слабая связь между переменными сильная 39. Если в динамической модели фактором выступает разовое значение это модуль авторегрессии 40. Если в уравнении парно-линейная регрессия у=а+вх+е переменные "х" и "у" выразить в отклонениях от средних, то уравнение примет вид у=вх+е. Оценка коэффициента регрессии при этом не меняется 41. Если взаимосвязанные временные ряды содержат линейные тренды, то исходные данные заменяют первыми разностями 42. Если зависимая переменная "у" одного уравнения выступая "х"-ом другим, то модель в виде системы рекурсивных уравнений 43. Если наиболее высоким среди коэфф. корреляции оказался коэфф. первого порядка, то ряд содержит линейную тенденцию 44. Если система сверхидентифицированна применяют двухшаговый метод наименьших квадратов 45. Если структурная и приведённая форма модели имеют одинаковое число коэффициента модели идентифицированы 46. Если тенденции временного ряда соответствуют экспоэнциальной или степенной тренд метод последовательных разностей применяют не к исходным уравнениям, а к их логарифмам 47. Если уравнение множественной линейной регрессии построено правильно, то индекс корреляции должен быть больше или равен максимальному значению парному коэфф. Корреляции 48. Если функции потребления с=кх+L коэффициенту регрессии больше единицы значит на потребление расходуется не только доход, но и сбережения 49. Зависимость между переменной типа y=f(x) называется функцией регрессии (y) на (х) Допустим Зависимость "у" от потребления дохода "х" выражается уравнением регрессии у=а+в 50. Зачем вводится тождество? чтобы ограничить значение "к" - предельная склонность потребления 51. Значимость множественного линейного уравнения регрессии проверяется по … X^2-критерию F-критерию t-критерию 52. Значительной вехой явилось введение экономических барометров, упоминается гарвардский барометр 53. Идентификацию обеспечивают счетное 54. Качество экзогенных переменных выбирают которые могут быть объектом регулирования 55. Ковариация – это … явление линейной стохастической связи между переменными показатель, характеризующий тесноту линейной стохастической связи между переменными показатель, позволяющий установить факт наличия линейной стохастической связи между переменными 56. Кол-во системных уравнений определяется целями задач исследования 57. колличество структурных переменных включ. уравнение регрессии, должно быть равно числу градации минус единица 58. Колличество Эндогенных переменных моделях структурных уравнений равно числу уравнений в системе 59. Компонента временного ряда, отражающая влияние периодически действующих факторов, – это… сезонная составляющая случайная составляющая тренд 60. Компонента временного ряда, отражающая влияние постоянно действующих факторов, – это … циклическая составляющая сезонная составляющая тренд 61. Кореляция между факторами переменной считается явной если эти факторы имеют значения парного линейного коэффициент корреляции равного 0,7 и более 62. Корреляция – это … показатель, характеризующий тесноту линейной стохастической связи между переменными явление линейной стохастической связи между переменными показатель, позволяющий установить факт наличия линейной стохастической связи между переменными 63. Косвенный МНК применяется, если уравнение … неидентифицируемо точно идентифицируемо сверхидентифицируемо 64. Наличие тренда в уровнях ряда проверяется с помощью теста … Фостера-Стюарта Спирмена Дарбина-Уотсона 65. Коэффициент детерминации характеризует долю … дисперсии зависимой переменной, объясняемую регрессией в общей ее дисперсии дисперсии зависимой переменной, не объясненную регрессией в общей дисперсии зависимой переменной разброса зависимой переменной, не объясненную регрессией 66. Коэффициент корреляции – это … показатель, позволяющий установить факт наличия линейной стохастической связи между переменными показатель, характеризующий тесноту линейной стохастической связи между переменными +ТО явление линейной стохастической связи между переменными 67. Коэффициент при независимой переменной в парном линейном уравнении регрессии показывает.... изменение результата с изменением на одну единицу независимой переменной так ответил процентное изменение зависимой переменной при однопроцентном изменении независимой переменной среднее изменение результата с изменение фактора на одну единицу 68. Коэффициенты модели со структурными коэффициентами нелинейными соотношениями 69. Критерий Дарбина-Уотсона используется для автокорреляции в остатках 70. Критерий Дарбина-Уотсона используется для проверки гипотезы о … независимости квадратов соседних значений фактической ошибки et2 и ee-t2 статистической значимости модели в целом статистической значимости каждого из коэффициентов модели 71. Критерий Стьюдента применяется для … проверки независимости факторов уравнения определения статистической значимости каждого коэффициента уравнения проверки модели на автокорреляцию остатков 72. Критерий Фишера используется при проверке … статистической значимости модели в целом на автокорреляцию в ряду фактической ошибки независимости факторов модели 73. Линейная модель простой и парной регрессии имеет вид у=а+Вх+е построение модели сводится к оценке "а" и "в" Ошибки спецификации недоучет в уравнении , ошибки выбора - отражаются в увелчение "е" 74. Линейная модель спроса и предложения характеризуется двумя уравнениями, экзогенной и переменной в нем нет 75. Любое экономическое исследование начинается с модели под спецификацией понимается формулировка вида модели по теории и связи 76. Множественная регрессия предполагает включение в уравнение регрессии двух и более факторов переменных, при этом факторы должны некореллироваться между собой и количественно измеряться 77. Модели на основе временных рядов учитывающие момент времени "t" относящийся к предыдущим моментам времени "t-1" "t-2"наз. динамическими 78. Мультиколлинеарность проявляется между … признаком и фактором факторами остатками 79. Мультиколлинеарность факторов – это … наличие линейной зависимости между несколькими объясняющими переменными отсутствие зависимости между несколькими изучаемыми переменными наличие линейной связи между двумя объясняемой и объясняющей переменной 80. На главной диагонали ковариационной матрицынаходятся … коэффициенты корреляции дисперсии коэффициентов регрессии средние значения коэффициентов регрессии 81. Наличие автокорреляции остатков можно обнаружить с помощью статистики … Дарбина-Уотсона Фишера Стьюдента 82. Наличие тенденции в временных рядах у кот-ой изучается причинноследственная связь приводит к ложной корреляции 83. Неверно утверждать, относительно метода наименьших квадратов (МНК) оценки линейной регрессионной модели, что МНК … минимизирует сумму абсолютных значений остатков минимизирует сумму квадратов остатков максимизирует сумму квадратов остатков 84. Неверно, что к моделям временных рядов относятся… Авторегрессионные модели Модели скользящего среднего Регрессионные модели 85. Неверный с точки зрения экономической теории, знак коэффициента линейного регрессионного уравнения может свидетельствовать … об автокорреляции остатков о мультиколлинеарности факторов о гетероскедастичности остатков 86. Негативным последствием применения классического МНК в случае гетероскедастичности является то, что оценки коэффициентов модели не являются … статистически значимыми эффективными состоятельными 87. Неидентифицируемость системы эконометрических уравнений связана с превышением … числа эндогенных переменных над числом предопределенных переменных числа структурных коэффициентов над числом приведенных числа приведенных коэффициентов над числом структурных 88. Нулевая гипотеза при проверке коэффициента уравнения регрессии на статистическую значимость гласит, что … значение коэффициента равно нулю оценка коэффициента положительна оценка коэффициента равна нулю 89. О наличии мультиколлинеарности не свидетельствует факт того, что … близки к единице коэффициенты множественной детерминации некоторых объясняющих факторов с остальными коэффициенты парной корреляции результирующего признака с каждым из объясняющих по модулю некоторые коэффициенты парной корреляции среди объясняющих факторов по модулю 90. Обобщенный метод наименьших квадратов для оценки параметров множественной регрессии при нарушении предпосылок относительно остатков 91. Обычный метод наименьших квадратов не рекомендуется применять к системе одновременных уравнений 92. Одно из правил проверки уравнения в СОУ счетное или ранговое 93. Описание и исследование структуры связей между переменными системами взаимосвяз. признаков осуществ. на основе одновременных уравнений 94. Определитель матрицы коэффициент корреляции между факторами равен нулю это значит что между факторами полная линейная зависимость 95. Основная задача исследования временного ряда выявление тенденций сезонности и случайности основных компонентов уровня ряда 96. Основное внимание в эконометрике уделяет ошибка спецификации модели 97. Остаток в i-м наблюдении – это разница между значением … объясняющей переменной в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной переменной Y в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной, полученным по истинной линии регрессии переменной Y в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной, полученным по выборочной линии регрессии 98. Отрицательный характер взаимосвязи между переменными Х и У означает, что … рост Х не оказывает влияния на изменение У с ростом Х происходит убывание У с ростом Х происходит рост У 99. Оценка значимости моделей парной регрессии в целом проводится с помощью "f" критерия Фишера, расчет у которого предшествует 100. Оценка параметров приведенной формы осуществляется … наименьших квадратов двухшаговым методом косвенным методом методом 101. Оценки косвенного МНК совпадают с оценками двухшагового МНК, если для уравнения выполнено … ранговое условие и порядковое условие со знаком равенства порядковое условие ранговое условие 102. Оценки коэффициентов классической модели, полученные с помощью метода наименьших квадратов, обладают … свойствами несмещенности, состоятельности и эффективности только свойством эффективности только свойством состоятельности 103. Оценки параметров методом наименьших параметров является точечными оценками теоретических коэффициентов регрессии т.к. получается на основе выборочных данных 104. Оценки параметров у уравнений парной линейной регрессии наиболее часто подходит методом наименьших квадратов 105. Ошибка в i-м наблюдении – это разница между значением … переменной Y в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной, полученным по истинной линии регрессии объясняющей переменной в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной переменной Y в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной, полученным по выборочной линии регрессии 106. По десяти парам наблюдений получено уравнение линейной регрессии у=а+57,28х также известно, что сумма х=100 , а сумма у=200, параметр "а"=-552,8 107. По характеру связи между переменными регрессии в целом подразделяют на две группы – … равномерно возрастающие и равномерно убывающие равноускоренные и равнозамедленные положительные и отрицательные 108. По числу объясняющих факторов регрессии подразделяют на … простые и сложные двойные, тройные и т.д. парные и множественные 109. Под регрессией понимается функциональная зависимость между объясняющей или переменной и средней величиной зависимой переменной 110. Под спецификацией модели понимается … постановка проблемы и получение данных для ее решения отбор факторов, влияющих на результат и выбор вида уравнения нахождение параметров уравнения 111. Подставляя линейное уравнение регрессии например у=1,9+085х значение "х", получаем "у", такой прогноз называется точечный 112. Показатель множественной корреляции оценивает тесноту связи совместного влияния факторов на результат, определяется как индекс множества корреляции независимо от формы связи 113. Порядковое условие идентифицируемости структурного уравнения является … необходимым и достаточным необходимым достаточным 114. Порядковое условие идентифицируемости структурного уравнения: число исключенных из уравнения предопределенных переменных должно быть не меньше числа включенных … эндогенных переменных плюс единица эндогенных переменных эндогенных переменных минус единица 115. Постоянный коэффициент эластичности имеет … функция показательная степенная линейная 116. построение функции, характеризующей зависимость уровней ряда от времени называется. аналитическим сглаживанием (выравниванием ряда). 117. Предельная склонность к потреблению в моделях Кейнса не может принимать значения больше единицы 118. Предположим, что модели потребления Кейнса, функция потребления имеет вид с=1,8+0,75у коэффициент регрессии показывает на каждые одну тыс. руб. на потребление расходится в среднем 750 119. При выборе адекватной модели уравнение множественной регрессии отдаем предпочтение той математической функции для кот-ой коэффициент детерминации максимален, а ошибка праксимации минимальна 120. При какой цене объем продаж "У" будет максимальной? надо первую производную приравнять к нулю 121. При обработке исходной информации на комп-ре выбор вида уравнения парной регрессии проводится графическими и экспериментальными методами 122. При отборе факторов для множественной регрессии рекомендуется пользоваться правилами согласно которому число факторов обычно меньше объема совокупности в 6; 7; раз 123. При оценке параметров системы одновременных уравнений нецелесообразно применять … метод наименьших квадратов двухшаговый косвенный классический 124. При построении регрессионных моделей рекомендуется, чтобы объем выборки превышал число факторов не менее чем … в десять раз в два раза в три раза 125. При предопределенные переменные влияющие на эндогенные перемены не зависящие от СОУ называются экзогенными переменными 126. При применении рангового правила . Ранг=3 с тождеством 4 система идентифицирована или сверх идентифицирована 127. При сравнении моделей множественной линейной регрессии с разным числом факторов не используют … алгоритм сравнения короткой и длинной регрессии коэффициент детерминации скорректированный коэффициент детерминации 128. При сравнении фактического значения t статистики с табличным коэффициент Регрессии отклоняется если - фактическое значение "t" больше табличного 129. Приведенная форма модели для СОУ, зависимость в виде линейной регрессии 130. Применение метода наименьших квадратов к нелинейным функциям в парной регрессии требует выполнения одной из предпосылок метода наименьших квадратов линейность относительно параметров 131. Проверка качества моделей регрессии назыв. верификацией 132. Проверку выполнения предпосылок метода наименьших квадратов относительно остаточных величин проводят разными методами наиболее простой графический анализ остатков 133. Прогнозное значение экзогенных переменных на основ на основе приведенных уравнений 134. Прогнозное качество экономических моделей в виде уравнения регрессии оценивается с помощью средней ошибки праксимации 135. Простейшие модели Кейнса равно с=а+вх ; у=е+i явл. идентифицированный 136. Различие между "х"- индексом детерминации и его значениям уменьшается по мере увеличения числа наблюдения 137. Ранговое условие идентифицируемости структурного уравнения – ранг произведения расширенной матрицы структурных параметров на транспонированную матрицу ограничений уравнения равен числу эндогенных переменных … системы системы минус единица уравнения 138. Ранговое условие идентифицируемости структурного уравнения является … достаточным необходимым и достаточным необходимым 139. Результатом экономических исследований является регрессионные модели 140. С помощью коэффициента детерминации можно оценить … уровень автокорреляции ошибок значимость коэффициентов регрессии качество уравнения регрессии в целом 141. Система экономических уравнений строится на любом уровне метода наименьших квадратов 142. Скорректированный коэффициент детерминации – это коэффициент детерминации, скорректированный с учетом … числа факторов формы связи объема выборки 143. Случайный член классической линейной модели множественной регрессии должен быть распределен … по экспоненциальному закону по нормальному закону по закону Пуассона 144. Смещенная оценка искомого параметра обладает следующим свойством: … ее дисперсия минимальна ее дисперсия равна нулю ее математическое ожидание не равно ей 145. Согласно литературным источникам термин эконометрика впервые использовал Циемба. Австровенгрия 1910г. 146. Состоятельная оценка это оценка, обладающая следующим свойством: ее дисперсия равна нулю при увеличении объема выборки оценка становится точнее ее математическое ожидание равно нулю 147. Средний коэффициент эластичности показывает … процентное изменение зависимой переменной при однопроцентном изменении независимой переменной изменение результата с изменением на одну единицу независимой переменной среднее изменение результата с изменение фактора на одну единицу 148. Стандартизованный коэффициент уравнения применяется для … проверки статистической значимости фактора проверки экономической значимости фактора ранжирования факторов в уравнении 149. Статистическая модель потребления Кейнса включ. уравнении: c=ky+L и тождества у=с+I где "с" - величина потребления, "у" - доход, "I" - инвестиции 150. Стационарность – это … характеристика временного ряда, связанная с его стабильностью синоним автокорреляции правило отбора предикторов в регрессионную модель 151. Стационарность … бывает высокая и низкая бывает постоянная и переменная можно рассматривать в узком и в широком смысле 152. Стохастическая (статистическая) зависимость – это … нелинейная зависимость между переменными связь между переменными, осложненная влиянием случайных факторов связь между одним случайным и одним детерминированным фактором 153. Табличная, критическое значение Дарбина-Уотсона верхние и нижние границы 154. табличные критичные значения t- статистики и f- критериях заданы с определенным уровнем значимости альфа. Например альфа=0,5 это значит, что этот уровень вероятность совершить ошибку первого рода 155. Термин эконометрика ввел в обиход Фриш 156. Фактическое значение критерия Дарбина-Уотсона от 0 до 4 157. Функция регрессии является математическим выражением … между переменными функциональной зависимости исключительно линейной связи корреляционной связи 158. Целесообразно использовать обобщенный метод наименьших квадратов, если ошибки модели … обладают свойством гомокедастичности связаны с одним или несколькими факторами сильной корреляционной зависимостью обладают свойством гетероскедастичности 159. Частный "f"- критерий Фишера используется в оценке значимости коэфф. чистой регрессии 160. Частный коэфф. корреляции нулевого порядка это коэфф. первой регрессии 161. Чистые коэфф. корелляции характеризуют тесноту связи между результатом соответств. факторам при устранении влияния других факторов уравнения регрессии 162. Чтобы уравнение считалось идентифицированным кол-во экзогенных и эндогенных переменных минус единица 163. Эконометрика включает понятие эконометрические измерения 164. Эконометрические модели на основе временных рядов могут быть построены, если ряды явл. стационарными с постоянной дисперсией 165. Эконометрические модели построенные по данным наблюдений за одним объектом во времени называются моделями временных рядов 166. Эконометрическое научное общество было создано в 1930 США 167. Эксперементальные методы подбора от функции для уравнения парной регрессии основан на сравнении величины остаточным дисперсии по разным методам 168. Эффективная оценка – это оценка, … дисперсия которой равна нулю дисперсия которой минимальна в некотором классе несмещенных оценок математическое ожидание которой равно нулю |