Группа: ЭК-04-11 Дисциплина: Эконометрика Начало тестирования: 2013-03-28 11:30:56 Завершение тестирования: 2013-03-28 11:44:03 Продолжительность тестирования: 13 мин. Заданий в тесте: 24 1 страница

Группа: ЭК-04-11
Дисциплина: Эконометрика
Начало тестирования: 2013-03-28 11:30:56
Завершение тестирования: 2013-03-28 11:44:03
Продолжительность тестирования: 13 мин.
Заданий в тесте: 24
Кол-во правильно выполненных заданий: 8
Процент правильно выполненных заданий: 33 %

ЗАДАНИЕ N 1 отправить сообщение разработчикам
Тема: Спецификация эконометрической модели
В модели вида количество объясняющих переменных равно …

ЗАДАНИЕ N 1 отправить сообщение разработчикам
Тема: Спецификация эконометрической модели
Нелинейным по объясняющим переменным, но линейным по параметрам уравнением регрессии является …

ЗАДАНИЕ N 1 отправить сообщение разработчикам
Тема: Спецификация эконометрической модели
Ошибки спецификации эконометрической модели имеют место вследствие …

			неправильного выбора математической функции или недоучета в уравнении регрессии какого-то существенного фактора
			недостоверности или недостаточности исходной информации
			неоднородности данных в исходной статистической совокупности
			недостаточного количества данных

ЗАДАНИЕ N 2 отправить сообщение разработчикам
Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии
Дана матрица парных коэффициентов корреляции.

Коллинеарными являются факторы …

			и
			и
			и
			и y

Решение:
Считается, что две переменные явно коллинеарны, т.е. находятся между собой в линейной зависимости, если . В нашей модели только коэффициент парной линейной регрессии между факторами и больше 0,7. , значит, факторы и коллинеарны.

Эконометрика: учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005. – С. 113.

Магнус, Ян Р. Эконометрика: нач. курс: [учеб. для студентов вузов по экон. специальностям] / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий; Акад. нар. хоз-ва при Правительстве РФ. – М.: Дело, 2005. – С. 98–100.

ЗАДАНИЕ N 2 отправить сообщение разработчикам
Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии
В модели множественной регрессии определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами , и близок к единице. Это означает, что факторы , и …

			независимы
			мультиколлинеарны
			количественно измеримы
			значимы

Решение:
Для оценки мультиколлинеарности факторов может использоваться определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами. Если факторы не коррелированы между собой, то матрица парных коэффициентов корреляции между факторами была бы единичной. Поскольку все недиагональные элементы были бы равны нулю.
, поскольку = = и = = =0.
Если между факторами существует полная линейная зависимость и все коэффициенты парной корреляции равны единице, то определитель такой матрицы равен нулю.

Чем ближе к нулю определитель матрицы межфакторной корреляции, тем сильнее мультиколлинеарность факторов и ненадежнее результаты множественной регрессии. И, наоборот, чем ближе к единице определитель матрицы межфакторной корреляции, тем меньше мультиколлинеарность факторов.

Эконометрика: учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005. – С. 111–117.

Магнус, Ян Р. Эконометрика: нач. курс: [учеб.для студентов вузов по экон. специальностям] / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий; Акад. нар. хоз-ва при Правительстве РФ. – М.: Дело, 2005. – С. 98–100.

ЗАДАНИЕ N 3 отправить сообщение разработчикам
Тема: Фиктивные переменные
В эконометрике фиктивной переменной принято считать …

			переменную, принимающую значения 0 и 1
			описывающую количественным образом качественный признак
			переменную, которая может равняться только целому числу
			несущественную переменную

Решение:
Качественное различие признаков можно формализовать с помощью любой переменной, принимающей два значения, не обязательно 0 или 1. Однако в эконометрической практике почти всегда используются фиктивные переменные типа «0-1», поскольку в этом случае можно интерпретировать результаты моделирования.

Магнус, Ян Р. Эконометрика: нач. курс: [учеб. для студентов вузов по экон. специальностям] / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий; Акад. нар. хоз-ва при Правительстве РФ. – М.: Дело, 2005. С.190–195.

ЗАДАНИЕ N 3 отправить сообщение разработчикам
Тема: Фиктивные переменные
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.

Решение:
Три уравнения отличаются только свободным членом. Нужно ввести две фиктивные переменные, например и . Поскольку для Республики Марий значение свободного члена минимальное, то для нее
Пусть

Тогда уравнение для Республики Чувашия можно переписать в виде
или
Пусть
Тогда уравнение для Республики Татарстан можно переписать в виде или
Итоговое уравнение будет

Эконометрика: учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005. – С. 167–182.

Магнус, Ян Р. Эконометрика: нач. курс: [учеб.для студентов вузов по экон. специальностям] / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий; Акад. нар. хоз-ва при Правительстве РФ. – М.: Дело, 2005. С.190–195.

ЗАДАНИЕ N 4 отправить сообщение разработчикам
Тема: Линейное уравнение множественной регрессии
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.
			на 1 тыс. руб. … уменьшится на 10,8 тыс. руб.
			на 1 тыс. руб. … увеличится на 10,8%
			на 1% … увеличится на 10,8%

Решение:
В уравнении множественной линейной регрессии , параметр показывает среднее изменение результата y при увеличении фактора на одну единицу, при условии, что все остальные переменные останутся на постоянном уровне. В нашем случае, объем промышленного производства y характеризуется следующим уравнением , параметр равен 10,8, следовательно, при увеличении объема основных фондов на 1 тыс. руб. объем промышленного производства увеличится на 10,8 тыс. руб. при постоянной численности занятых.

Магнус, Ян Р. Эконометрика: нач. курс: [учеб. для студентов вузов по экон. специальностям] / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий; Акад. нар. хоз-ва при Правительстве РФ. – М.: Дело, 2005. С.48–52.

ЗАДАНИЕ N 4 отправить сообщение разработчикам
Тема: Линейное уравнение множественной регрессии
F-статистика рассчитывается как отношение ______ дисперсии к ________ дисперсии, рассчитанных на одну степень свободы.

			факторной … остаточной
			остаточной … факторной
			факторной … к общей
			остаточной … общей

ЗАДАНИЕ N 5 отправить сообщение разработчикам
Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии
В эконометрической модели уравнения регрессии величина отклонения фактического значения зависимой переменной от ее расчетного значения характеризует …

			ошибку модели
			величину коэффициента регрессии
			значение свободного члена уравнения
			нулевое значение независимой переменной

ЗАДАНИЕ N 5 отправить сообщение разработчикам
Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии
Известно, что доля объясненной дисперсии в общей дисперсии равна 0,2. Тогда значение коэффициента детерминации составляет …

			0,2
			0,8

Решение:
Коэффициент детерминации равен доле дисперсии, объясненной регрессией, в общей дисперсии. Следовательно,

Эконометрика. Краткий курс: учеб.пособие / С.А. Айвазян, С.С. Иванова. – М.: Маркет ДС, 2007. – С.59–61.

ЗАДАНИЕ N 6 отправить сообщение разработчикам
Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки
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
			статистика Дарбина – Уотсона попадает в зону неопределенности
			есть положительная автокорреляция остатков
			есть отрицательная автокорреляция остатков

Решение:
Дано, что коэффициент автокорреляции остатков первого порядка равен –0,3, . Рассчитаем статистику Дарбина – Уотсона по формуле . Нам известны критические значения статистики Дарбина – Уотсона для заданного количества параметров при неизвестном и количестве наблюдений , , которые разбивают отрезок от 0 до 4 на пять частей.
В интервале [0; 0,82] есть положительная автокорреляция остатков;
в интервале (0,82; 1,32] – зона неопределенности;
в интервале (1,32; 2,68] нет автокорреляции остатков;
в интервале (2,68; 3,12] – зона неопределенности;
в интервале (3,12; 4] есть отрицательная автокорреляция остатков.
В нашем случае значение статистики Дарбина–Уотсона d=2,6 попадает в интервал (1,32; 2,68]. Значит, можно сделать вывод, что нет автокорреляции остатков.

Эконометрика: учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005. – С.438-442, 186-197.

Бывшев В.А. Эконометрика: учеб.пособие / В.А. Бывшев. – М.: Финансы и статистика, 2008. – С.268–301.

ЗАДАНИЕ N 6 отправить сообщение разработчикам
Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки
Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является ____ остатков.

			гетероскедатичность
			случайный характер
			нулевая средняя величина
			отсутствие автокорреляции

Дата добавления: 2015-08-29