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

• Название: Аддитивная модель временного ряда имеет вид YTSe автокорреляция имеется когда
• Дата: 27.04.2018
• Размер: 77.32 Kb.
• Имя файла: Эконометрика тест.docx
• Тип: Документы; #42322

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 R^V2) 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.



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: r_xy=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 :

D_b=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 r²_xy 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.