F -статистика рассчитывается как отношение ______ дисперсии к ________ дисперсии, рассчитанных на одну степень свободы.
|
|
| факторной … остаточной |
Автокорреляцией уровней ряда называется корреляционная зависимость между …
|
|
| последовательными уровнями ряда |
Автокорреляционной функцией временного ряда называется последовательность коэффициентов автокорреляции …
В модели вида 
количество объясняющих переменных равно …
|
|
|
В модели множественной регрессии 
определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами 
, 
и 
близок к нулю. Это означает, что факторы 
, 
и 
…
|
|
| мультиколлинеарны |
В уравнении множественной регрессии, построенном на основании 14 наблюдений, 
в скобках указаны значения t -статистики соответствующие параметрам регрессии. Также известны критические значения Стьюдента для 10 степеней свободы для различных уровней значимости 
, 
, 
. Для данного уравнения при уровне значимости α=0,05 значимыми являются параметры …
|
|
|
|
В уравнении множественной регрессии, построенном на основании 14 наблюдений, 
в скобках указаны значения t -статистик, соответствующие параметрам регрессии. Также известны критические значения Стьюдента для 10 степеней свободы при различных уровнях значимости 
, 
, 
. Для данного уравнения при уровне значимости α=0,01 значимым(-ыми) является(-ются) параметр(-ы) …
|
|
|
|
В уравнения множественной регрессии, построенном на основании 14 наблюдений, 
в скобках указаны значения t -статистики, соответствующие параметрам регрессии. Также известны критические значения Стьюдента для 10 степеней свободы для различных уровней значимости 
, 
, 
. При уровне значимости 0,1 значимыми являются параметры …
|
|
|
|
В эконометрике фиктивной переменной принято считать …
|
|
| переменную, принимающую значения 0 и 1 |
|
|
| описывающую количественным образом качественный признак |
В эконометрической модели линейного уравнения множественной регрессии 
величина параметра а характеризует среднее по совокупности значение зависимой переменной, при значениях ___, равных 0.
|
|
| xj |
В эконометрической модели линейного уравнения регрессии 
ошибкой модели является …
|
|
|
|
В эконометрической модели линейного уравнения регрессии параметром(-ами) является(-ются) …
|
|
| a, bj |
В эконометрической модели линейного уравнения регрессии 
переменной(-ыми) является(-ются) …
|
|
| y, xj |
В эконометрической модели уравнения регрессии величина отклонения фактического значения зависимой переменной от ее расчетного значения характеризует …
|
|
| ошибку модели |
Величина 
называется …
|
|
| случайной составляющей |
Временной ряд – это совокупность значений экономического показателя за несколько _____ моментов (периодов) времени.
|
|
| последовательных |
Вывод о присутствии в данном временном ряде сезонной компоненты можно сделать по значению коэффициента автокорреляции ____ порядка.
|
|
| четвертого |
Выраженную положительную тенденцию содержит ряд …
|
|
|
|
Гиперболической моделью не является регрессионная модель …
|
|
|
|
Дана автокорреляционная функция временного ряда
Верным будет утверждение, что ряд …
|
|
| имеет выраженную сезонную компоненту с лагом 4 |
Дана приведенная форма модели системы одновременных уравнений: 
Установите соответствие между обозначением и его наименованием:
(1) 
(2) 
(3) 
|
| эндогенная переменная | |
|
| экзогенная переменная системы | |
|
| приведенный коэффициент |
Дана система одновременных эконометрических уравнений:
Система является точно идентифицируемой. Определите последовательность этапов алгоритма оценки ее параметров.
|
| преобразование структурной формы модели в приведенную форму вида | |
|
| оценивание параметров приведенной формы модели (приведенных коэффициентов) | |
|
| трансформация коэффициентов приведенной формы модели в параметры структурной формы модели | |
|
| подстановка найденных значений коэффициентов в структурную форму системы эконометрических уравнений |
Дана структурная форма модели системы одновременных уравнений: 
Установите соответствие между обозначением и его наименованием:
(1) 
(2) 
(3) 
|
| ошибка модели | |
|
| лаговая переменная | |
|
| эндогенная переменная |
Дана структурная форма модели системы одновременных уравнений: 
Установите соответствие между обозначением и его наименованием:
(1) 
(2) 
(3) 
|
| структурный коэффициент | |
|
| ошибка уравнения системы | |
|
| эндогенная переменная |
Дана таблица исходных данных для построения эконометрической регрессионной модели:
Фиктивными переменными не являются …
|
|
| стаж работы |
|
|
| производительность труда |
Данная таблица значений автокорреляционной функции соответствует структуре временного ряда …
|
|
|
|
Данная таблица значений автокорреляционной функции соответствует структуре временного ряда …
|
|
|
|
Даны структурная и приведенная формы модели системы одновременных уравнений: 
и 
Установите соответствие между наименованием обозначения и его видом:
(1) приведенный коэффициент
(2) структурный коэффициент
(3) переменная модели
|
|
| |
|
|
| |
|
|
|
Для аддитивной модели временного ряда Y = T + S + E лаг модели равен 4 и известны значения трех скорректированных сезонных компонент: 
, 
, 
. 
равна …
|
|
|
Для аддитивной модели временного ряда Y = T + S + E сумма скорректированных сезонных компонент равна …
|
|
|
Для временного ряда известны характеристики: 
– среднее и 
– дисперсия. Если временной ряд является стационарным, то …
|
|
|
|
Для временного ряда известны характеристики: 
– среднее и 
– дисперсия. Если временной ряд является стационарным, то …
|
|
|
|
Для временного ряда, отображенного на рисунке одним из методов построения модели ряда является выравнивание ряда по методу скользящей средней. При этом количество слагаемых при расчете значений выровненного ряда будет равно …
|
|
|
Для линеаризации нелинейной функции 
может быть применен метод …
|
|
| логарифмирования и замены переменных |
Для линеаризации нелинейной функции 
может быть применен метод ______ и замены переменных.
|
|
| обращения |
Для линеаризации нелинейной регрессионной модели 
используется …
|
|
| логарифмирование |
Для линеаризации нелинейной регрессионной модели 
используется замена …
|
|
|
|
Для мультипликативной модели временного ряда Y = T · S · E сумма скорректированных сезонных компонент равна …
|
|
| лагу |
Для нелинейного уравнения регрессии рассчитано значение индекса детерминации 
. Следовательно, доля объясненной дисперсии в общей дисперсии зависимой переменной для данного уравнения составляет …
|
|
| 0,6 |
Для нелинейной регрессионной модели зависимости рассчитано значение индекса детерминации R2 = 0,9. Тогда значение индекса корреляции составит …
|
|
|
|
Для оценки параметров регрессионной модели с коррелированными остатками используется _______ метод наименьших квадратов.
|
|
| обобщенный |
Для оценки параметров точно идентифицируемой структурной формы модели применяют косвенный метод наименьших квадратов (КМНК). Определите последовательность этапов алгоритма КМНК.
|
| структурная форма модели преобразовывается в приведенную форму модели | |
|
| для каждого уравнения приведенной формы модели обычным МНК оцениваются параметры приведенной формы модели – приведенные коэффициенты | |
|
| коэффициенты приведенной формы модели трансформируются в параметры структурной формы модели | |
|
| записывается структурная форма модели системы эконометрических уравнений с рассчитанными значениями структурных коэффициентов |
Для оценки параметров эконометрической модели линейного уравнения регрессии вида 
используется метод наименьших квадратов (МНК), при этом выдвигаются предпосылки относительно величины …
|
|
|
|
Для оценки параметров эконометрической модели линейного уравнения регрессии вида 
используется метод наименьших квадратов (МНК). В системе нормальных уравнений (МНК) неизвестными величинами являются …
|
|
|
|
Для построения эконометрической модели линейного уравнения множественной регрессии используется таблица статистических данных.
При помощи метода наименьших квадратов (МНК) рассчитываются оценки параметров модели вида 
. Для выборочного i- го наблюдения модель имеет вид 
. При применении метода наименьших квадратов минимизируется сумма квадратов величины …
|
|
|
|
Для построения эконометрической модели линейного уравнения регрессии используется таблица статистических данных.
При помощи метода наименьших квадратов (МНК) рассчитываются оценки параметров модели вида . Для выборочного i -го наблюдения модель имеет вид 
. При применении метода наименьших квадратов рассчитывается …
|
|
|
|
Для регрессионной модели вида 
показателем тесноты связи является …
|
|
| коэффициент множественной корреляции |
Для регрессионной модели вида 
построена на координатной плоскости совокупность точек с координатами 
, данное графическое отображение зависимости называется …
|
|
| полем корреляции |
Для регрессионной модели вида 
, где 
рассчитаны дисперсии: 
; 
; 
. Тогда величина 
характеризует долю …
|
|
| остаточной дисперсии |
Для регрессионной модели вида 
, где 
рассчитаны дисперсии: 
; 
; . Тогда величина коэффициента детерминации рассчитывается по формуле …
|
|
|
|
Для регрессионной модели зависимости потребления материала на единицу продукции от объема выпуска продукции построено нелинейное уравнение (см. рис.).
Значение индекса детерминации для данного уравнения составляет R2 =0,904.
Следовательно, …
|
|
| объемом выпуска продукции объяснено 90,4% дисперсии потребления материалов на единицу продукции |
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.
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) |
Для регрессионной модели известны следующие величины дисперсий:
; 
; 
, где 
– значение зависимой переменной по исходным данным; 
– значение зависимой переменной, вычисленное по регрессионной модели; 
– среднее значение зависимой переменной, определенное по исходным статистическим данным. Для указанных дисперсий справедливо равенство …
|
|
|
|
Для регрессионной модели несмещенность оценки параметра означает, что математическое ожидание остатков равно …
|
|
|
Для регрессионной модели парной регрессии рассчитано значение коэффициента детерминации 
(см. рис.).
На остаточную дисперсию зависимой переменной приходится _____ общей дисперсии зависимой переменной.
|
|
| 16,9 % |
Для регрессионной модели парной регрессии рассчитано значение коэффициента детерминации 
. Тогда долю остаточной дисперсии зависимой переменной характеризует величина …
|
|
|
|
Для регрессионной модели парной регрессии рассчитано значение коэффициента детерминации 
(см. рис.). Следовательно, построенным уравнением объяснено ______ дисперсии зависимой переменной.
|
|
| 6,5% |
Для регрессионной модели состоятельность оценки параметра означает, что при увеличении выборки значение оценки параметра стремиться к …
|
|
| истинному значению параметра, вычисленному для генеральной совокупности |
Для системы одновременных уравнений
, где
– процентная ставка,
– реальный ВВП,
– объем денежной массы,
– внутренние инвестиции,
– реальные государственные расходы,
эндогенными являются переменные …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Для совокупности из n единиц наблюдений построена модель линейного уравнения множественной регрессии с количеством параметров при независимых переменных, равным k. Тогда при расчете остаточной дисперсии на одну степень свободы величину дисперсии относят к значению …
|
|
| n – k – 1 |
Для совокупности из n единиц наблюдений построена модель линейного уравнения множественной регрессии с количеством параметров при независимых переменных, равным k. Тогда при расчете объясненной дисперсии на одну степень свободы величину дисперсии относят к значению …
|
|
| k |
Для стационарного временного ряда y1, у2, … yt, …, yn типа «белый шум» математическое ожидание E (yt) равно …
|
|
|
Для стационарных временных рядов y1, у2, … yt, …, yn (t = 1, …, n) автокорреляция зависит только от величины …
|
|
| лага |
Для стационарных временных рядов y1, у2, … yt, …, yn (t = 1, …, n) автоковариация зависит только от величины …
|
|
| лага |
Для эконометрической модели линейного уравнения множественной регрессии вида 
построена матрица парных коэффициентов линейной корреляции (y – зависимая переменная; х(1), х(2), х(3) – независимые переменные):
Коллинеарными (тесносвязанными) независимыми (объясняющими) переменными являются …
|
|
| x(1) и x(2) |
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) |
Для эконометрической модели линейного уравнения множественной регрессии вида построена матрица парных коэффициентов линейной корреляции (y – зависимая переменная; х(1), х(2), х(3) – независимые переменные):
Количество пар коллинеарных независимых переменных в данной модели равно …
|
|
|
Если зависимость объема спроса от цены характеризуется постоянной эластичностью, то моделирование целесообразно проводить на основе …
|
|
| степенной функции |
Если записать типы эконометрических моделей в следующем порядке:
1) точно идентифицируемая система одновременных уравнений,
2) сверхидентифицируемая система одновременных уравнений,
3) уравнение множественной регрессии,
4) уравнение множественной регрессии при автокорреляции остатков,
то методы, применяемые для нахождения параметров соответствующих типов эконометрических моделей, будут расположены в следующем порядке
|
| косвенный метод наименьших квадратов | |
|
| двухшаговый метод наименьших квадратов | |
|
| метод наименьших квадратов | |
|
| обобщенный метод наименьших квадратов |
Если известно уравнение множественной регрессии 
построенное по результатам 50 наблюдений, для которого общая сумма квадратов отклонений равна 153, и остаточная сумма квадратов отклонений равна 3, то значение F-статистики равно …
|
|
| 766,67 |
Если общая сумма квадратов отклонений 
, и остаточная сумма квадратов отклонений 
, то сумма квадратов отклонений, объясненная регрессией, равна …
|
|
|
Если оценка параметра является смещенной, то нарушается предпосылка метода наибольших квадратов о _____ остатков.
|
|
| нулевой средней величине |
Если параметр эконометрической модели не является статистически значимым, то соответствующая независимая переменная …
|
|
| не оказывает влияния на моделируемый показатель (зависимую переменную) |
Если параметр эконометрической модели является статистически значимым, то отвергается статистическая гипотеза о том, что его значение …
|
|
| равно 0 |
Если параметр эконометрической модели является статистически значимым, то его значение признается …
|
|
| отличным от 0 |
Если параметр эконометрической модели является статистически значимым, то отвергается статистическая гипотеза о том, что его значение …
|
|
| равно 0 |
|
|
|
|
Если с увеличением масштабов производства удельный расход сырья сокращается, то моделирование целесообразно проводить на основе …
|
|
| равносторонней гиперболы |
Значение коэффициента автокорреляции второго порядка равно (-0,6), следовательно, ряд содержит …
|
|
| тенденцию |
Значение коэффициента множественной корреляции рассчитывается по формуле 
(
– коэффициент множественной корреляции; 
– коэффициент детерминации для уравнения множественной регрессии). Тогда значение коэффициента множественной корреляции 
будет находится в интервале …
|
|
| [0; 1] |
Значение критерия Дарбина – Уотсона можно приблизительно рассчитать по формуле 
, где 
– значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Максимальная величина значения 
будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.
|
|
| отрицательной |
Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является ____ остатков.
|
|
| гетероскедатичность |
Известно, что временной ряд Y характеризуется устойчивой тенденцией, то есть его среднее значение меняется. Значит, ряд Y, скорее всего,является …
|
|
| нестационарным |
Известно, что доля объясненной дисперсии в общей дисперсии равна 0,2. Тогда значение коэффициента детерминации составляет …
|
|
| 0,2 |
Известно, что доля остаточной дисперсии зависимой переменной в ее общей дисперсии равна 0,2. Тогда значение коэффициента детерминации составляет …
|
|
| 0,8 |
Известно, что доля остаточной регрессии в общей составила 0,19. Тогда значение коэффициента корреляции равно …
|
|
| 0,9 |
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 |
Изображенный на рисунке временной ряд содержит следующие компоненты:
|
|
| возрастающую тенденцию и сезонную компоненту |
Изображенный на рисунке временной ряд содержит следующие компоненты:
|
|
| убывающую тенденцию и случайную компоненту |
Изображенный на рисунке временной ряд содержит случайную …
|
|
| компоненту |
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 …
|
|
|
|
|
|
|
|
Коэффициент корреляции 
парной линейной регрессии 
нельзя рассчитать по формуле …
|
|
|
|
Левая часть системы эконометрических уравнений представлена совокупностью _________ переменных.
|
|
| зависимых |
|
|
| эндогенных |
Метод наименьших квадратов (МНК) может применяться для оценки параметров исходной регрессионной модели в _________ форме.
|
|
| линейной |
Модель мультипликатора-акселератора Кейнса
где C – личное потребление в постоянных ценах,
y – национальный доход в постоянных ценах,
I – инвестиции в постоянных ценах,
– случайная составляющая,
Установите соответствие:
(1) эндогенная переменная
(2) экзогенные переменная.
|
| y – национальный доход в постоянных ценах | |
|
| I – инвестиции в постоянных ценах |
Модель равенства спроса и предложения, где предложение 
и спрос 
являются линейными функциями цены p, состоит из уравнений …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
На графике изображен(-ы) (см. рис.) …
|
|
| временной ряд |
Нелинейная регрессионная модель отражает …
|
|
| нелинейную взаимосвязь между социально-экономическими показателями |
Нелинейное уравнение парной регрессии вида 
является _____ моделью.
|
|
| гиперболической |
Нелинейное уравнение регрессии вида 
является _____ моделью ________ регрессии.
|
|
| полиномиальной … парной |
Нелинейным уравнением парной регрессии является …
|
|
|
|
Обобщенный метод наименьших квадратов не может применяться для оценки параметров линейных регрессионных моделей в случае, если …
|
|
| средняя величина остатков не равна нулю |
Одной из предпосылок метода наименьших квадратов является то, что в остатках регрессионной модели автокорреляция должна …
|
|
| отсутствовать |
Одной из предпосылок метода наименьших квадратов является то, что величина 
, равная среднему значению отклонений фактических значений зависимой переменной y от ее модельных (теоретических) значений 
, должна быть равна …
|
|
|
Особенность эконометрики как прикладной науки заключается в ____ существующих взаимосвязей социально-экономических показателей и систем.
|
|
| количественном измерении |
Ошибкой спецификации эконометрической модели уравнения регрессии является …
|
|
| использование парной регрессии вместо множественной |
По 20 регионам страны изучалась зависимость уровня безработицы y (%) от индекса потребительских цен x (% к предыдущему году) и построено уравнение в логарифмах исходных показателей: 
. Коэффициент корреляции между логарифмами исходных показателей составил 
. Коэффициент детерминации для модели в исходных показателях равен …
|
|
| 0,64 |
По результатам 50 статистических наблюдений построено уравнение множественной регрессии 
Число степеней свободы остаточной суммы квадратов отклонений для этого уравнения равно …
|
|
|
По результатам проведения исследования торговых точек было построено уравнение нелинейной регрессии 
, где y – спрос на продукцию, ед.; x – цена продукции, руб. Если фактическое значение t-критерия Стьюдента составляет –2,05, а критические значения для данного количества степеней свободы равны 
, 
, 
, то …
|
|
| при уровне значимости |
При анализе промышленных предприятий в трех регионах (Республика Марий Эл, Республика Чувашия, Республика Татарстан) были построены три частных уравнения регрессии: Дата добавления: 2015-10-21; просмотров: 237 | Нарушение авторских прав
<== предыдущая лекция
|
следующая лекция ==>
+ | Какая из заданных плоскостей параллельна плоскости ?
для каждого уравнения приведенной формы модели обычным МНК оцениваются
и 
можно считать, что эластичность спроса по цене составляет –0,8