- •«Челябинский государственный университет» (фгбоу впо «ЧелГу») Костанайский филиал
- •Краткий конспект лекций
- •Тема «Введение»
- •Тесты для самоконтроля
- •Тема «Парная регрессия и корреляция»
- •1. Общее понятие парной регрессии
- •2. Линейная модель парной регрессии и корреляции
- •Тестовые вопросы для самоконтроля
- •Тема «Парная регрессия. Нелинейные модели»
- •1. Нелинейные модели парной регрессии и корреляции
- •Тестовые задания для самоконтроля
- •Тема «Множественная регрессия и корреляция»
- •1. Спецификация модели. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии
- •2. Метод наименьших квадратов (мнк). Свойства оценок на основе мнк
- •4. Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии
- •Тестовые задания для самоконтроля
- •Тема «Линейные регрессионные модели с переменной структурой»
- •1. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными остатками
- •А б
- •2. Обобщенный метод наименьших квадратов (омнк)
- •4. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные)
- •Тестовые задания для самоконтроля
- •Тема «Системы эконометрических уравнений»
- •2. Структурная и приведенная формы модели
- •3. Проблема идентификации
- •5. Методы оценки параметров структурной формы модели
- •Тестовые задания для самоконтроля
- •Тема «Моделирование временных рядов»
- •1. Основные понятия
- •2. Автокорреляция уровней временного ряда
- •3. Моделирование тенденции временного ряда
- •4. Моделирование сезонных колебаний
- •5. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона
- •Тестовые задания для самоконтроля
Тестовые задания для самоконтроля
1. Добавление в уравнение множественной регрессии новой объясняющей переменной:
а) уменьшает значение коэффициента детерминации;
б) увеличивает значение коэффициента детерминации;
в) не оказывает никакого влияние на коэффициент детерминации.
2. Скорректированный коэффициент детерминации:
а) меньше обычного коэффициента детерминации;
б) больше обычного коэффициента детерминации;
в) меньше или равен обычному коэффициенту детерминации;
3. С увеличением числа объясняющих переменных скорректированный коэффициент детерминации:
а) увеличивается;
б) уменьшается;
в) не изменяется.
4. Число степеней свободы для остаточной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:
а) ;
б) ;
в) .
5. Число степеней свободы для общей суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:
а) ;
б) ;
в) .
6. Число степеней свободы для факторной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:
а) ;
б) ;
в) .
7. Множественный коэффициент корреляции . Определите, какой процент дисперсии зависимой переменнойобъясняется влиянием факторови:
а) 90%;
б) 81%;
в) 19%.
8. Для построения модели линейной множественной регрессии вида необходимое количество наблюдений должно быть не менее:
а) 2;
б) 7;
в) 14.
9. Стандартизованные коэффициенты регрессии :
а) позволяют ранжировать факторы по силе их влияния на результат;
б) оценивают статистическую значимость факторов;
в) являются коэффициентами эластичности.
Список литературы
Основная:
Эконометрика [Текст]: учебник/ И. И. Елисеева, С. В. Курышев, Ю.В. Нерадовская - 3-е изд., перераб. и доп.- М.: Проспект , 2011.- 576 c.
Бигильдеева, Т. Б. Эконометрика [Текст]: учебное пособие/ Т. Б. Бигильдеева, Е. А. Постников.- Челябинск: Челяб. гос. ун-т, 2007.- 109 c.
Практикум по эконометрике: Учебное. пособие / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 192 с.
Дополнительная:
Айвазян, С. А. Эконометрика: Учебное пособие.- 98 с.- Гриф УМО М.: Маркет, 2007.-
Катышев, П. К. Сборник задач к начальному курсу эконометрики [Текст]: учебное пособие/ П. К. Катышев.- М. : Дело, 2007.- 368 c.
Сборник задач по эконометрике: Учебное пособие для студентов экономических вузов/ Сост. Е.Ю. Дорохина, Л.Ф. Преснякова, Н.П. Тихомиров. – М.: Издательство «Экзамен», 2003. – 224 с.
Эконометрика: Учебник / Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю. – М.: Издательство «Экзамен», 2003. – 512 с.
Тема «Линейные регрессионные модели с переменной структурой»
Цель: Разобрать понятия регрессионных моделей с переменной структурой, дать понятие фиктивных переменных и на конкретных примерах показать введение фиктивных переменных и их применение в эконометрических моделях.
Ключевые слова: гетероскедастичность, обобщенный МНК, фиктивные переменные.
Вопросы:
1. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными остатками
2. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)
3. Примеры.
4. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные)
5. Пример