Тема 1 Спецификация эконометрической модели Ошибки спецификации эконометрической модели имеют место вследствие
 Скачать 1.2 Mb.
|
|
Тема 1: Спецификация эконометрической модели 1. Ошибки спецификации эконометрической модели имеют место вследствие … неправильного выбора математической функции или недоучета в уравнении регрессии какого-то существенного фактора 2. Для регрессионной модели вида  необходим минимальный объем наблюдений, содержащий _____ объектов наблюдения.15 3. Нелинейным по объясняющим переменным, но линейным по параметрам уравнением регрессии является …  4. В модели вида  количество объясняющих переменных равно …3 5. При идентификации модели множественной регрессии  количество оцениваемых параметров равно …5 Тема 2: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии 1. В модели множественной регрессии  определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами , и близок к единице. Это означает, что факторы , и …Мультиколлинеарны 2. При моделировании линейного уравнения множественной регрессии вида  необходимо, чтобы выполнялось требование отсутствия взаимосвязи между …x1 и x2 3. Дана матрица парных коэффициентов корреляции.  Коллинеарными являются факторы …и 4. В модели множественной регрессии определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами , и близок к нулю. Это означает, что факторы , и …мультиколлинеарны 5. Для эконометрической модели линейного уравнения множественной регрессии вида  построена матрица парных коэффициентов линейной корреляции (y – зависимая переменная; х(1), х(2), х(3), x(4)– независимые переменные): Коллинеарными (тесно связанными) независимыми (объясняющими) переменными не являются … x(2) и x(3) Тема 3: Фиктивные переменные 1. Дана таблица исходных данных для построения эконометрической регрессионной модели:  Фиктивными переменными не являются …стаж работы производительность труда 2. При исследовании зависимости потребления мяса от уровня дохода и пола потребителя можно рекомендовать … использовать фиктивную переменную – пол потребителя разделить совокупность на две: для потребителей женского пола и для потребителей мужского пола 3. Изучается зависимость цены квартиры (у) от ее жилой площади (х) и типа дома. В модель включены фиктивные переменные, отражающие рассматриваемые типы домов: монолитный, панельный, кирпичный. Получено уравнение регрессии:  ,где  ,  Частными уравнениями регрессии для кирпичного и монолитного являются … для типа дома кирпичный  для типа дома монолитный  для типа дома кирпичный  для типа дома монолитный  Решение: Требуется узнать частное уравнение регрессии для кирпичного и монолитного домов. Для кирпичного дома значения фиктивных переменных следующие , . Уравнение примет вид:  или для типа дома кирпичный.Для монолитного дома значения фиктивных переменных следующие , . Уравнение примет вид  или для типа дома монолитный.4. При анализе промышленных предприятий в трех регионах (Республика Марий Эл, Республика Чувашия, Республика Татарстан) были построены три частных уравнения регрессии:  для Республики Марий Эл; для Республики Чувашия; для Республики Татарстан.Укажите вид фиктивных переменных и уравнение с фиктивными переменными, обобщающее три частных уравнения регрессии.       Итоговое уравнение будет  5. В эконометрике фиктивной переменной принято считать … переменную, принимающую значения 0 и 1 Тема 4: Линейное уравнение множественной регрессии 1. Для регрессионной модели зависимости среднедушевого денежного дохода населения (руб., у) от объема валового регионального продукта (тыс. р., х1) и уровня безработицы в субъекте (%, х2) получено уравнение  . Величина коэффициента регрессии при переменной х2 свидетельствует о том, что при изменении уровня безработицы на 1% среднедушевой денежный доход ______ рубля при неизменной величине валового регионального продукта.изменится на (-1,67) 2. В уравнении линейной множественной регрессии:  , где – стоимость основных фондов (тыс. руб.); – численность занятых (тыс. чел.); y – объем промышленного производства (тыс. руб.) параметр при переменной х1, равный 10,8, означает, что при увеличении объема основных фондов на _____ объем промышленного производства _____ при постоянной численности занятых.на 1 тыс. руб. … увеличится на 10,8 тыс. руб. 3. Известно, что доля остаточной дисперсии зависимой переменной в ее общей дисперсии равна 0,2. Тогда значение коэффициента детерминации составляет … 0,8 4. Построена эконометрическая модель для зависимости прибыли от реализации единицы продукции (руб., у) от величины оборотных средств предприятия (тыс. р., х1):  . Следовательно, средний размер прибыли от реализации, не зависящий от объема оборотных средств предприятия, составляет _____ рубля. 10,75 5. F-статистика рассчитывается как отношение ______ дисперсии к ________ дисперсии, рассчитанных на одну степень свободы. факторной … остаточной Тема 5: Оценка параметров линейных уравнений регрессии 1. Для эконометрической модели уравнения регрессии ошибка модели определяется как ______ между фактическим значением зависимой переменной и ее расчетным значением. разность 2. Величина называется … случайной составляющей 3. В эконометрической модели уравнения регрессии величина отклонения фактического значения зависимой переменной от ее расчетного значения характеризует … ошибку модели 4. Известно, что доля объясненной дисперсии в общей дисперсии равна 0,2. Тогда значение коэффициента детерминации составляет … 0,2 5. При методе наименьших квадратов параметры уравнения парной линейной регрессии определяются из условия ______ остатков . минимизации суммы квадратов Тема 6: Предпосылки МНК, методы их проверки 1. Для обнаружения автокорреляции в остатках используется … статистика Дарбина – Уотсона тест Уайта критерий Гольдфельда – Квандта 2. Известно, что коэффициент автокорреляции остатков первого порядка равен –0,3. Также даны критические значения статистики Дарбина – Уотсона для заданного количества параметров при неизвестном и количестве наблюдений , . По данным характеристикам можно сделать вывод о том, что … автокорреляция остатков отсутствует 3. Значение критерия Дарбина – Уотсона можно приблизительно рассчитать по формуле  , где – значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Минимальная величина значения будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.положительной 4. Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является ____ остатков. Гетероскедатичность 5. Значение критерия Дарбина – Уотсона можно приблизительно рассчитать по формуле , где – значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Максимальная величина значения будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.отрицательной Тема 7: Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК 1. Пусть – оценка параметра регрессионной модели, полученная с помощью метода наименьших квадратов; – математическое ожидание оценки . В том случае если , то оценка обладает свойством … несмещенности 2. Из несмещенности оценки параметра следует, что среднее значение остатков равно … 0 3. Несмещенность оценок параметров регрессии означает, что … математическое ожидание остатков равно нулю 4. Если оценка параметра является смещенной, то нарушается предпосылка метода наименьших квадратов о _________ остатков. нулевой средней величине 5. Состоятельность оценок параметров регрессии означает, что … точность оценок выборки увеличивается с увеличением объема выборки Тема 8: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК) 1. В случае нарушений предпосылок метода наименьших квадратов применяют обобщенный метод наименьших квадратов, который используется для оценки параметров линейных регрессионных моделей с __________ остатками. автокоррелированными и/или гетероскедастичными 2. При нарушении гомоскедастичности остатков и наличии автокорреляции остатков рекомендуется применять _____________ метод наименьших квадратов. обобщенный 3. Пусть y – издержки производства, – объем продукции, – основные производственные фонды, – численность работников. Известно, что в уравнении  дисперсии остатков пропорциональны квадрату численности работников  .После применения обобщенного метода наименьших квадратов новая модель приняла вид  . Тогда параметр в новом уравнении характеризует среднее изменение затрат …на работника при увеличении производительности труда на единицу при неизменном уровне фондовооруженности труда 4. Обобщенный метод наименьших квадратов не может применяться для оценки параметров линейных регрессионных моделей в случае, если … средняя величина остатков не равна нулю 5. Пусть y – издержки производства, – объем продукции, – основные производственные фонды, – численность работников. Известно, что в уравнении  дисперсии остатков пропорциональны квадрату объема продукции  .Применим обобщенный метод наименьших квадратов, поделив обе части уравнения на После применения обобщенного метода наименьших квадратов новая модель приняла вид  . Тогда параметр в новом уравнении характеризует среднее изменение затрат на единицу продукции при увеличении …фондоемкости продукции при неизменном уровне трудоемкости продукции Тема 9: Оценка тесноты связи 1. Для эконометрической модели вида показателем тесноты связи между переменными и является парный коэффициент линейной … Регрессии 2. Самым коротким интервалом изменения коэффициента корреляции для уравнения парной линейной регрессии является … [–1; 0] 3. Самым коротким интервалом изменения показателя множественной корреляции для уравнения множественной линейной регрессии  , если известны парные коэффициенты корреляции , является интервал …[0,7; 1] 4. Для регрессионной модели вида получена диаграмма  Такое графическое отображение называется … полем корреляции Тема 10: Оценка качества подбора уравнения 1. Известно, что доля остаточной регрессии в общей составила 0,19. Тогда значение коэффициента корреляции равно … 0,9 2. Известно, что общая сумма квадратов отклонений  , а остаточная сумма квадратов отклонений,  . Тогда значение коэффициента детерминации равно …0,8 3. Для регрессионной модели вида , где  рассчитаны дисперсии:  ;  ;  . Тогда величина  характеризует долю …остаточной дисперсии 4. Если общая сумма квадратов отклонений  , и остаточная сумма квадратов отклонений , то сумма квадратов отклонений, объясненная регрессией, равна …90 |