какая задача эконометрики является задачей параметризации модели

Тесты по эконометрике

1. Какое определение соответствует понятию «эконометрика»:

а) это наука, предметом изучения которой является количественная сторона массовых социально-экономических явлений и процессов в конкретных условиях места и времени;

б) это наука, предметом изучения которой является количественное выражение взаимосвязей экономических процессов и явлений;

в) это наука, предметом изучения которой являются общие закономерности случайных явлений и методы количественной оценки влияния случайных факторов.

2. Какова цель эконометрики?

а) представить экономические данные в наглядном виде;

б) разработать методы моделирования и количественного анализа реальных экономических объектов;

в) определить способы сбора и группировки статистических данных;

г) изучить качественные аспекты экономических явлений.

3. Спецификация модели – это:

а) определения цели исследования и выбор экономических переменных модели;

б) проведение статистического анализа модели, оценка качества ее параметров;

в) сбор необходимой статистической информации;

г) построение эконометрических моделей с целью эмпирического анализа.

4. Какая задача эконометрики является задачей параметризации модели:

а) составление прогноза и рекомендаций для конкретных экономических явлений по результатам эконометрического моделирования;

б) оценка параметров построения модели;

в) проверка качества параметров модели и самой модели в целом;

г) построение эконометрических моделей для эмпирического анализа.

5. Верификация модели – это:

а) определение вида экономической модели, выражение в математической форме взаимосвязи между ее переменными;

б) определение исходных предпосылок и ограничений модели;

в) проверка качества как модели в целом, так и ее параметров;

г) анализ изучаемого экономического явления.

6. Набор сведений о разных объектах, взятых за один период времени называется:

а) временными данными;

б) пространственными данными.

7. Выберите аналог понятия «независимая переменная»:

а) эндогенная переменная;

г) экзогенная переменная.

8. Рассмотрите модель зависимости общей величины расходов на питание от располагаемого личного дохода x и цены продукта питания p: . Определите класс модели и вид переменных модели:

а) регрессионная модель с одним уравнением; эндогенная переменная – расходы на питание, экзогенная переменная – располагаемый личный доход, предопределенная переменная – цена продуктов питания;

б) регрессионная модель с одним уравнением; эндогенная переменная – расходы на питание, экзогенные переменные – располагаемый личный доход и цена продуктов питания;

в) модель временного ряда; эндогенная переменная – расходы на питание, лаговые переменные – располагаемый личный доход и цена продуктов питания.

9. Найдите правильную последовательность этапов эконометрического моделирования:

а) постановочный, априорный, параметризация, информационный, идентификация, верификация;

б) постановочный, априорный, информационный, параметризация, идентификация, верификация;

в) информационный, постановочный, априорный, параметризация, верификация, идентификация.

10. Связь называется корреляционной:

а) если каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака;

б) если каждому значению факторного признака соответствует множество значений результативного признака, т.е. определенное статистическое распределение;

в) если каждому значению факторного признака соответствует целое распределение значений результативного признака;

г) если каждому значению факторного признака соответствует строго определенное значение результативного признака.

11. По аналитическому выражению различают связи:

12. Регрессионный анализ заключается в определении:

а) аналитической формы связи, в которой изменение результативного признака обусловлено влиянием одного или нескольких факторных признаков, а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на результативный признак, принимается за постоянные и средние значения;

б) тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи);

в) статистической меры взаимодействия двух случайных переменных;

г) степени статистической связи между порядковыми переменными.

13. Под частной корреляцией понимается:

а) зависимость результативного признака и двух или более факторов, включенных в регрессионную модель;

б) связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными);

в) зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении других факторных признаков;

г) зависимость между качественными признаками.

14. Какое значение не может принимать парный коэффициент корреляции:

15. При каком значении линейного коэффициента корреляции связь между признаками можно считать тесной:

16. Какой критерий используют для оценки значимости коэффициента корреляции:

а) F-критерий Фишера;

в) критерий Пирсона;

г) критерий Дарбина-Уотсона.

а) отсутствие связи;

б) наличие обратной корреляционной связи;

в) наличие прямой корреляционной связи;

г) наличие обратной функциональной связи.

18. Если парный коэффициент корреляции между признаками принимает значение 0,675, то коэффициент детерминации равен:

19. Согласно методу наименьших квадратов минимизируется следующее выражение:

а) ;

б) ;

в) ;

г) .

20. Оценки параметров регрессии (свойства оценок МНК) должны быть:

21.В уравнении парной линейной регрессии параметр b означает:

а) усредненное влияние на результативный признак неучтенных (не выделенных для исследования) факторов;

б) среднее изменение результативного признака при изменении факторного признака на 1%;

в) на какую величину в среднем изменится результативный признакy, если переменную x увеличить на одну единицу измерения;

г) какая доля вариации результативного признака учтена в модели и обусловлена влиянием на нее переменной x?

22. Значение параметра b в уравнении линейной регрессии определяется по формуле:

а) ;

б) ;

в) ;

г) .

23. Уравнение регрессии имеет вид . На сколько единиц своего измерения в среднем изменится при увеличении x на одну единицу своего измерения:

а) увеличится на 2,02;

б) увеличится на 0,78;

в) увеличится на 2,8;

24. Какой критерий используют для оценки значимости уравнения регрессии:

б) t-критерий Стъюдента;

в) критерий Пирсона;

г) критерий Дарбина-Уотсона.

25. Какой коэффициент определяет среднее изменение результативного признака при изменении факторного признака на 1%:

а) коэффициент регрессии;

б) коэффициент детерминации;

в) коэффициент корреляции;

г) коэффициент эластичности.

27. Уравнение степенной функции имеет вид:

а) ;

б) ;

в) ;

г) .

28. Уравнение гиперболы имеет вид:

29. Индекс корреляции определяется по формуле:

а) ;

б) ;

в) ;

г) .

30. В каких пределах изменяется множественный коэффициент корреляции:

а) ;

б) ;

в) ?

31. Частный коэффициент корреляции оценивает:

а) тесноту связи между двумя переменными;

б) тесноту связи между двумя переменными;

в) тесноту связи между двумя переменными при фиксированном значении остальных факторов.

32. Множественный линейный коэффициент корреляции равен 0,75. Какой процент вариации зависимой переменной y учтен в модели и обусловлен влиянием факторов и ?

33. Имеется матрица парных коэффициентов корреляции:

Источник

Задачи эконометрики

1. Спецификация модели (построение эконометрических моделей для эмпирического анализа)

2. Параметризация модели (оценка параметров модели)

3. Верификация модели (оценка качества модели – адекватности и точности)

4. Прогнозирование (составление прогноза и рекомендаций для конкретного экономического явления по результатам эконометрического моделирования)

Эконометрическая модель

Основой механизма эконометрического моделирования яв­ляется эконометрическая модель. Экономический объект в та­кой модели описывается и изучается с помощью эмпирических (статистических) данных. Эконометрическая модель учитывает реальные условия существования объекта и не противоречит об­щим законам экономики. Ошибка предсказаний по такой моде­ли не превосходит заданной величины.

Общий вид эконометрической модели:

где Y– наблюдаемое значение зависимой переменной (объясняемая переменная, результат);

— объяснённая часть, которая зависит от значений объясняющих переменных (факторов);

— случайная составляющая (ошибка, возмущение).

Задачи эконометрическoго моделирования

1. Определить объяснённую часть, пользуясь экспериментальными данными.

2. Получить оценки параметров случайной составляющей, рассматривая её как случайную величину

Классы эконометрических моделей

Эконометрическая модель является главным инструментом эконометрики и предназначена для анализа и прогноза эконо­мических явлений и объектов. В связи с этим все эконометри­ческие модели условно делят на три класса:

1. Регрессионные модели с одним уравнением(модель цены от объёма поставки; модель зависимости объёма производства от производственных факторов).

2. Системы одновременных уравнений(модель спроса и предложения, Кейнсианская модель формирования доходов).

3. Модели временных рядов(модели, описывающие зависимость результативного признака от времени).

Эконометрические модели отражают свойства изучаемых объектов или явлений, например:

свойство времени двигаться вперед (экономические явле­ния происходят в пространстве и во времени) используется в моделях временных рядов;

свойство динамического равновесия многих экономических явлений применяется в решении систем одновремен­ных уравнений;

свойство прошлых, настоящих и будущих значений пере­менных влиять на текущее состояние экономического яв­ления реализуется в моделях авторегрессии и автокорреляции, в моделях адаптивного прогноза;

свойство временной задержки (лага) между причиной и следствием экономического явления проявляется в моде­лях с распределенным лагом;

свойство цикличности большого количества экономических явлений находит место в моделях временных рядов с сезонной составляющей.

Типы данных и виды переменных в эконометрическом моделировании Типы данных

1. Пространственные(набор сведений по разным объектам, взятым за один и тот же период времени, на­пример объем производства предприятий региона, числен­ность сотрудников институтов города).

2. Временные(набор сведений, характеризующий один и тот же объект в разные периоды времени, на­пример индекс потребительских цен, объемы экспорта и импорта).

3. Панельные(набор сведений, характеризующий одни и те же объекты в разные периоды времени, на­пример индекс потребительских цен, объемы экспорта и импорта).

Источник

Определение эконометрики. Задачи эконометрики

Эконометрикой называется наука, позволяющая анализировать связи между различными экономическими показателями на основании реальных статистических данных с применением методов теории вероятностей и математической статистики. С помощью эконометрики выявляют новые, ранее неизвестные связи, уточняют или отвергают гипотезы о существовании определенных связей между экономическими показателями, предлагаемые экономической теорией.

Основная цель эконометрики заключается в модельном описании конкретных количественных взаимосвязей, обусловленных общими качественными закономерностями, выявленными в экономической теории.

Основной предмет исследования эконометрики – это массовые экономические явления и процессы. Предметы исследования эконометрики и статистики являются весьма схожими, потому что эконометрика исследует массовые экономические явления и процессы, а статистика исследует массовые явления и процессы любой природы (в том числе и экономические).

Слово «эконометрика» образовано от двух слов: «экономика» и «метрика» («метрон» (греч.) – правило определения расстояния между двумя точками в пространстве, «метрия» – измерение). Следовательно, эконометрику можно определить как науку об экономических измерениях.

Эконометрика возникла на основе междисциплинарного подхода к изучению экономики. Поэтому эконометрику можно представить как комбинацию трёх наук – экономической теории, математической и экономической статистики и математики. Помимо этого, на современном этапе развития науки одним из важнейших факторов развития эконометрики стало развитие компьютерных технологий и специальных пакетов прикладных программ.

Анализ экономических процессов и явлений в эконометрике осуществляется с помощью математических моделей, построенных на эмпирических данных.

Моделью называется материальный или мысленно представляемый объект, замещающий в процессе исследования объект-оригинал таким образом, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале. Модель выступает в качестве средства анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов на основе реальной статистической информации. Применение метода моделирования вызвано тем, что большинство объектов (или проблем, относящихся к этим объектам) непосредственно исследовать или совершенно невозможно, или подобное исследование требует много времени и средств.

Большинство эконометрических методов и приёмов исследования экономических явлений и процессов позаимствованы из математической статистики. Однако в применении этих методов в эконометрике существует определённая специфика. В связи с тем, что практически все экономические показатели являются случайными величинами, а не результатами контролируемого эксперимента, были разработаны определённые усовершенствования и модификации методов, которые не применяются в математической статистике.

По причине того, что экономические данные могут быть измерены с ошибкой, в эконометрике были разработаны специальные методы анализа, позволяющие устранить или снизить влияние этих ошибок на полученные результаты.

Таким образом, эконометрика исследует различные экономические закономерности, установленные экономической теорией, с помощью методов математической и экономической статистики.

Данные задачи делятся на более конкретные подзадачи, которые можно классифицировать по трём признакам:

1) классификация задач по конечным прикладным целям:

а) прогноз социально-экономических показателей, определяющих состояние и развитие изучаемой системы;
б) моделирование возможных вариантов социально-экономического развития системы для выявления факторов, изменение которых оказывает наиболее мощное влияние на состояние системы в целом;

2) классификация задач по уровню иерархии:

а) задачи, решаемые на макроуровне (страна в целом);
б) задачи, решаемые на мезоуровне (уровень отраслей, регионов);
в) задачи, решаемые на микроуровне (уровень фирмы, семьи, предприятия);

3) классификация задач по профилю изучаемой экономической системы:

а) рынок;
б) инвестиционная, социальная, финансовая политика;
в) ценообразование;
г) распределительные отношения;
д) спрос и потребление;
е) отдельно выделенный комплекс проблем.

Источник

ТЕСТЫ К ЗАЧЕТУ. ЭКОНОМЕТРИКА

Какое определение соответствует понятию «эконометрика»:

а) это наука, предметом изучения которой является количественная сторона массовых социально-экономических явлений и процессов в конкретных условиях места и времени;

б) это наука, предметом изучения которой является количественное выражение взаимосвязей экономических процессов и явлений;

в) это наука, предметом изучения которой являются общие закономерности случайных явлений и методы количественной оценки влияния случайных факторов.

Эконометрическая модель – это модель:

а) гипотетического экономического объекта;

б) конкретно-существующего экономического объекта, построенная на гипотетических данных;

в) конкретно-существующего экономического объекта, построенная на статистических данных.

Какова цель эконометрики?

а) представить экономические данные в наглядном виде;

б) разработать методы моделирования и количественного анализа реальных экономических объектов;

в) определить способы сбора и группировки статистических данных;

г) изучить качественные аспекты экономических явлений.

Спецификация модели – это:

а) определения цели исследования и выбор экономических переменных модели;

б) проведение статистического анализа модели, оценка качества ее параметров;

в) сбор необходимой статистической информации;

г) построение эконометрических моделей с целью эмпирического анализа.

Какая задача эконометрики является задачей параметризации модели:

а) составление прогноза и рекомендаций для конкретных экономических явлений по результатам эконометрического моделирования;

б) оценка параметров построения модели;

в) проверка качества параметров модели и самой модели в целом;

г) построение эконометрических моделей для эмпирического анализа.

Верификация модели – это:

а) определение вида экономической модели, выражение в математической форме взаимосвязи между ее переменными;

б) определение исходных предпосылок и ограничений модели;

в) проверка качества как модели в целом, так и ее параметров;

г) анализ изучаемого экономического явления.

Как называются эконометрические модели, представляющие собой зависимость результативного признака от времени?

а) регрессионные модели;

б) системы одновременных уравнений;

в) модели временных рядов;

Набор сведений о разных объектах, взятых за один период времени называется:

а) временными данными;

б) пространственными данными.

Выберите аналог понятия «независимая переменная»:

а) эндогенная переменная;

г) экзогенная переменная.

Что из нижеперечисленного не оказывает непосредственного влияния на величину ошибки регрессии:

а) спецификация модели;

б) выборочные характеристики исходных статистических данных;

в) особенности измерения переменных;

г) опыт исследователя.

К ошибкам спецификации относятся:

а) неоднородность данных в исходной статистической совокупности;

б) неправильный выбор структуры математической функции для объясненной части уравнения регрессии;

в) недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора.

г) ошибки измерения.

Рассмотрите модель зависимости общей величины расходов на питание от располагаемого личного дохода x и цены продукта питания p: . Определите класс модели и вид переменных модели:

а) регрессионная модель с одним уравнением; эндогенная переменная – расходы на питание, экзогенная переменная – располагаемый личный доход, предопределенная переменная – цена продуктов питания;

б) регрессионная модель с одним уравнением; эндогенная переменная – расходы на питание, экзогенные переменные – располагаемый личный доход и цена продуктов питания;

в) модель временного ряда; эндогенная переменная – расходы на питание, лаговые переменные – располагаемый личный доход и цена продуктов питания.

Связь называется корреляционной:

а) если каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака;

б) если каждому значению факторного признака соответствует множество значений результативного признака, т.е. определенное статистическое распределение;

в) если каждому значению факторного признака соответствует целое распределение значений результативного признака;

г) если каждому значению факторного признака соответствует строго определенное значение результативного признака.

По аналитическому выражению различают связи:

Регрессионный анализ заключается в определении:

а) аналитической формы связи, в которой изменение результативного признака обусловлено влиянием одного или нескольких факторных признаков, а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на результативный признак, принимается за постоянные и средние значения;

б) тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи);

в) статистической меры взаимодействия двух случайных переменных;

г) степени статистической связи между порядковыми переменными.

Экзогенные переменные модели характеризуются тем, что они:

а) датируются предыдущими моментами времени;

б) являются независимыми и определяются вне системы;

в) являются зависимыми и определяются внутри системы.

Выберите аналог понятия «эндогенная переменная»:

в) зависимая переменная, определяемая внутри системы;

г) предопределенная переменная.

Предопределенные переменные – это:

а) все экзогенные и эндогенные переменные;

б) только экзогенные переменные;

в) все экзогенные и лаговые эндогенные переменные;

г) лаговые экзогенные и эндогенные переменные.

Лаговые переменные – это:

а) все экзогенные и эндогенные переменные;

б) только экзогенные переменные;

в) переменные, значения которых относятся к будущим моментам времени.

г) переменные, значения которых относятся к предыдущим моментам времени.

К какому этапу эконометрического моделирования относится вычисление коэффициентов регрессии и их смысловая интерпретация?

К какому этапу эконометрического моделирования статистическая оценка достоверности параметров уравнения регрессии?

Фиктивные переменные – это:

а) переменные, не включенные в модель регрессии;

б) переменные, которым соответствуют не количественные характеристики;

в) переменные, значения которых относятся к будущим моментам времени.

г) переменные, значения которых относятся к предыдущим моментам времени.

Если качественный фактор имеет три градации, то необходимое число фиктивных переменных:

Укажите уравнение прямой регрессии:

а)

б)

в)

г) .

Укажите уравнение обратной регрессии:

а)

б)

в)

г) .

Суть метода наименьших квадратов состоит в

а) минимизации суммы остаточных величин;

б) минимизации дисперсии результативного признака;

в) минимизации суммы квадратов остаточных величин.

Классический подход к оцениванию параметров регрессии основан на

а) методе наименьших квадратов;

б) методе максимального правдоподобия;

в) взвешенном методе наименьших квадратов.

Согласно методу наименьших квадратов минимизируется следующее выражение:

а) ; б) ; в) ; г) .

Эффективность оценки параметра регрессии, полученной по методу наименьших квадратов, означает:

а) что она характеризуется наименьшей дисперсией;

б) что математическое ожидание остатков равно нулю;

в) увеличение ее точности с увеличением объема выборки.

Состоятельность оценки параметра регрессии, полученной по методу наименьших квадратов, означает:

а) что она характеризуется наименьшей дисперсией;

б) что математическое ожидание остатков равно нулю;

в) увеличение ее точности с увеличением объема выборки.

На основании наблюдений за 50 семьями построено уравнение

регрессии , где y – потребление, x – доход.

Соответствуют ли знаки и значения коэффициентов регрессии

в) ничего определенного сказать нельзя.

Суть коэффициента детерминации состоит в следующем:

а) оценивает качество модели из относительных отклонений по каждому наблюдению;

Качество модели из относительных отклонений регрессионного и фактического значений признака по каждому наблюдению оценивает:

а) коэффициент детерминации;

в) средняя ошибка аппроксимации A.

Какое значение не может принимать парный коэффициент корреляции:

При каком значении линейного коэффициента корреляции связь между признаками можно считать тесной:

Какой критерий используют для оценки значимости коэффициента парной корреляции:

а) F-критерий Фишера;

б) t-критерий Стъюдента;

в) критерий Пирсона;

г) критерий Дарбина-Уотсона.

а) отсутствие связи;

б) наличие обратной корреляционной связи;

в) наличие прямой корреляционной связи;

г) наличие обратной функциональной связи.

Если парный коэффициент корреляции между признаками принимает значение 0,675, то коэффициент детерминации равен:

В уравнении парной линейной регрессии параметр b означает:

а) усредненное влияние на результативный признак неучтенных (не выделенных для исследования) факторов;

б) среднее изменение результативного признака при изменении факторного признака на 1%;

в) на какую величину в среднем изменится результативный признакy, если переменную x увеличить на одну единицу измерения;

г) какая доля вариации результативного признака учтена в модели и обусловлена влиянием на нее переменной x?

В уравнении парной степенной регрессии параметр b означает:

а) усредненное влияние на результативный признак неучтенных (не выделенных для исследования) факторов;

б) среднее изменение результативного признака при изменении факторного признака на 1%;

в) на какую величину в среднем изменится результативный признакy, если переменную x увеличить на одну единицу измерения;

г) какая доля вариации результативного признака учтена в модели и обусловлена влиянием на нее переменной x?

Значение параметра b в уравнении линейной регрессии определяется по формуле:

а) ;

б) ;

в) ;

г) .

Уравнение регрессии имеет вид . На сколько единиц своего измерения в среднем изменится при увеличении x на одну единицу своего измерения:

а) увеличится на 2,02;

б) увеличится на 0,78;

в) увеличится на 2,8;

Какой критерий используют для оценки значимости уравнения регрессии:

а) F-критерий Фишера;

б) t-критерий Стъюдента;

в) критерий Пирсона;

г) критерий Дарбина-Уотсона.

Какой критерий используют для оценки значимости коэффициентов регрессии:

а) F-критерий Фишера;

б) t-критерий Стъюдента;

в) критерий Пирсона;

г) критерий Дарбина-Уотсона.

Какой коэффициент определяет среднее изменение результативного признака при изменении факторного признака на 1%:

а) коэффициент регрессии;

б) коэффициент детерминации;

в) коэффициент корреляции;

г) коэффициент эластичности.

Чему равен, если уравнение регрессии имеет вид , а средние значения коэффициент эластичности признаков равны :

Уравнение степенной функции имеет вид:

а) ;

б) ;

в) ;

г) .

Уравнение гиперболы имеет вид:

а) ;

б) ;

в) ;

г) .

Индекс корреляции определяется по формуле:

а) ;

б) ;

в) ;

г) .

Какое уравнение регрессии нельзя свести к линейному виду:

а) ;

б) ;

в) .

Для функции средний коэффициент эластичности имеет вид:

а) ;

б) ;

в) .

Остаточная сумма квадратов равна нулю в том случае, когда

а) правильно подобрана регрессионная модель;

б) между признаками существует точная функциональная связь;

в) между признаками существует тесная корреляционная связь.

Оценки параметров регрессии (свойства оценок метода наименьших квадратов) должны быть:

Какой коэффициент расчета регрессии показывает долю учтенной в модели вариации результативного признака y и обусловленной влиянием факторных переменных?

а) коэффициент регрессии;

б) коэффициент детерминации;

в) коэффициент корреляции;

г) коэффициент эластичности.

Укажите характеристики, используемые в качестве меры точности модели регрессии

а) средняя абсолютная ошибка;

б) остаточная дисперсия;

в) коэффициент корреляции;

г) средняя относительная ошибка аппроксимации.

Сопоставляя при регрессионном анализе факторную и остаточную дисперсии, получим величину статистики:

Уравнение регрессии признается в целом статистически значимым, если

а) расчетное значение критерия Фишера больше соответствующего табличного значения;

б) расчетное значение критерия Фишера меньше соответствующего табличного значения;

в) расчетное значение критерия Фишера больше четырех;

г) расчетное значение критерия Фишера больше нуля.

Построенное уравнение регрессии считается удовлетворительным, если значение средней ошибки аппроксимации не превышает

Как известно, индекс детерминации используется для проверки статистической значимости в целом уравнения нелинейной регрессии по F-критерия Фишера

,

где n – объем наблюдений. Поясните смысл параметра m.

а) число параметров в уравнении регрессии;

б) число параметров при факторной переменной в уравнении регрессии;

в) уровень значимости;

г) среднее значение факторной переменной.

Требования, при которых модель считается адекватной, состоят в следующем:

Уровни ряда остатков имеют случайный характер.

Математическое ожидание уровней ряда остатков равно нулю.

Дисперсия каждого отклонения одинакова для всех значений x (свойство гомокедастичности).

Значения независимы друг от друга, т.е. отсутствует автокорреляция.

Случайные величины распределены по нормальному закону.

Число включаемых в регрессионную модель факторов в 6-7 раз меньше объема совокупности данных, по которым строится регрессия.

Укажите пункт, необязательный для адекватной модели регрессии.

Наличие гетерокедастичности в остатках регрессии можно проверить с помощью теста

. Зависимость последовательности остатков регрессии друг от друга в эконометрике называют

а) гомокедастичностью остатков;

б) мультиколлинеарностью остатков;

в) автокорреляцией остатков;

г) гетерокедастичностью остатков.

Проверку независимости последовательности остатков (отсутствие автокорреляции) осуществляют с помощью d-критерия Дарбина-Уотсона. Расчетное значение критерия определяется по формуле:

а) ;

б) ;

в) ;

г) .

Оценить значимость парного линейного коэффициента корреляции можно при помощи

б) теста Гольфельда-Квандта;

в) критерия Дарбина-Уотсона;

г) критерия Стьюдента.

Степень влияния неучтенных в модели факторов можно оценить с помощью:

а) коэффициента детерминации;

б) коэффициента регрессии;

в) средней ошибки аппроксимации;

г) построения линии регрессии.

По группе предприятий, производящих однородную продукцию, известна зависимость себестоимости единицы продукции y от нескольких факторов

Объем производства,

Трудоемкость единицы продукции,

Оптовая цена за 1 т энергоносителя,

Доля прибыли, изымаемой государством,

Ранжировать факторы с помощью коэффициентов эластичности. Указать фактор снижения себестоимости.

а) объем производства;

г) отчисляемая доля прибыли.

Какая регрессия относится к основному виду регрессионных моделей в эконометрике?

Укажите аргументы в пользу использования линейных моделей в эконометрике:

а) простота расчетов при параметризации;

б) только в линейной регрессии четкая экономическая интерпретация параметров;

в) линейные модели лучше описывают данные с возможными ошибками измерений;

г) обычно высокие коэффициенты детерминации.

Укажите метод, которым нельзя руководствоваться при выборе математической структуры уравнения регрессии:

а) выбор структуры с наиболее простой схемой расчетов при параметризации;

б) графический метод, который базируется на поле корреляции;

в) аналитический метод, основанный на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.

Укажите соответствие между показателем и его характеристикой:

1. Коэффициент регрессии

1. Показатель тесноты связи факторов, включенных в модель регрессии

2. Коэффициент корреляции

2. Относительный показатель силы связи факторов

3. Коэффициент детерминации

3. Абсолютный показатель силы связи факторов

4. Коэффициент эластичности

4. Показатель степени достоверности построенного уравнения регрессии

. Какой фактор не влияет на достоверность интервального прогноза по уравнению линейной парной регрессии?

а) объем исходных статистических данных;

б) установленный уровень значимости в статистических критериях;

в) величина отклонения прогнозного значения факторной переменной от ее среднего в статистических данных значения;

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Источник