Начало формы
Конец формы
Для регрессионной модели вида построена на координатной плоскости совокупность точек с координатами , данное графическое отображение зависимости называется …
|
|
|
полем корреляции |
|
|
|
параметрами уравнения |
|
|
|
случайными факторами |
|
|
|
множественной регрессией |
ЗАДАНИЕ N 13 сообщить об ошибке Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии
Начало формы
Конец формы
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 14 сообщить об ошибке Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки
Начало формы
Конец формы
Значение критерия Дарбина – Уотсона можно приблизительно рассчитать по формуле , где – значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Максимальная величина значения будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.
|
|
|
отрицательной |
|
|
|
положительной |
|
|
|
нулевой |
|
|
|
бесконечно малой |
Решение: Значение коэффициента автокорреляции остатков модели рассчитывается по аналогии с парным коэффициентом автокорреляции и изменяется в таких же пределах, то есть от –1 до +1. Подставим эти граничные значения в формулу для расчета значения критерия Дарбина – Уотсона: если , то ; если , то . Поэтому значение меняется от 0 до 4. Максимальное значение равно 4 для случая, когда , то есть для отрицательной 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. 436 – 442. Бывшев, В.А. Эконометрика: учеб. пособие / В.А. Бывшев. – М. : Финансы и статистика, 2008 – С 189 – 194.
ЗАДАНИЕ N 15 сообщить об ошибке Тема: Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК
Начало формы
Конец формы
Из несмещенности оценки параметра следует, что среднее значение остатков равно …
|
|
|
0 |
|
|
|
1 |
|
|
|
-1 |
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ N 16 сообщить об ошибке Тема: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)
Начало формы
Конец формы
Для оценки параметров регрессионной модели с гетероскедастичными остатками используется _______ метод наименьших квадратов.
|
|
|
обобщенный |
|
|
|
традиционный |
|
|
|
двухшаговый |
|
|
|
косвенный |
ЗАДАНИЕ N 17 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии
Начало формы
Конец формы
Для нелинейного уравнения регрессии рассчитано значение индекса детерминации . Следовательно, доля остаточной дисперсии в общей дисперсии зависимой переменной для данного уравнения составляет …
|
|
|
10% |
|
|
|
10 |
|
|
|
90% |
|
|
|
90 |
ЗАДАНИЕ N 18 сообщить об ошибке Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии
Начало формы
Конец формы
Для линеаризации нелинейной функции может быть применен метод ______ и замены переменных.
|
|
|
обращения |
|
|
|
потенцирования |
|
|
|
логарифмирования |
|
|
|
разложения функции в ряд Тейлора |
Решение: Обратив обе части равенства, получим линейную форму для переменной : . Коэффициенты данной модели могут быть найдены стандартным методом наименьших квадратов. Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 96–99. Бывшев В.А. Эконометрика : учеб. пособие / В.А. Бывшев. – М. : Финансы и статистика, 2008. – С.331–346.
ЗАДАНИЕ N 19 сообщить об ошибке Тема: Виды нелинейных уравнений регрессии
Начало формы
Конец формы
Регрессионная модель вида является нелинейной относительно …
|
|
|
переменной |
|
|
|
параметра |
|
|
|
переменной |
|
|
|
переменной |
ЗАДАНИЕ N 20 сообщить об ошибке Тема: Нелинейные зависимости в экономике
Начало формы
Конец формы
Нелинейное уравнение парной регрессии вида является _____ моделью.
|
|
|
гиперболической |
|
|
|
полиномиальной |
|
|
|
степенной |
|
|
|
показательной |
ЗАДАНИЕ N 21 сообщить об ошибке Тема: Классификация систем уравнений
Начало формы
Конец формы
Установите соответствие между классом и видом системы эконометрических уравнений: (1) система независимых уравнений (2) система взаимозависимых (одновременных) уравнений (3) система рекурсивных уравнений
1 |
|
|
|
2 |
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
Решение: Рассмотрим каждую из систем эконометрических уравнений. (1) – система независимых уравнений, в такой системе в правой части уравнений стоят только независимые переменные х. Поэтому для системы (1) правильным вариантом ответа является система (2) – система взаимозависимых (одновременных) уравнений, в правой части уравнений такой системы стоят как зависимые переменные y других уравнений, так и независимые переменные х. Порядок следования зависимых переменных y в правой части уравнений не зависит от количества предыдущих уравнений. Поэтому для системы (2) правильным вариантом ответа является система (3) – является системой рекурсивных уравнений. В такой системе в правой части уравнений стоят как зависимые переменные y, так и независимые переменные х, при этом каждое последующее уравнение в правой части включает зависимые переменные y только предыдущих уравнений системы. Поэтому для системы (3) правильным вариантом ответа является система Система содержит ошибку, так как в правой части всех уравнений системы стоит переменная у1. Поэтому данная система не может быть отнесена ни к одному из классов систем эконометрических уравнений, это неправильный вариант ответа.
ЗАДАНИЕ N 22 сообщить об ошибке Тема: Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике
Начало формы
Конец формы
Системой эконометрических уравнений не является система линейных _____ уравнений.
|
|
|
нормальных |
|
|
|
стандартизованных |
|
|
|
рекурсивных |
|
|
|
одновременных |
ЗАДАНИЕ N 23 сообщить об ошибке Тема: Идентификация систем эконометрических уравнений
Начало формы
Конец формы
Дана структурная форма модели системы одновременных уравнений: Установите соответствие между обозначением и его наименованием: (1) (2) (3)
1 |
|
|
ошибка модели |
2 |
|
|
лаговая переменная |
3 |
|
|
эндогенная переменная |
|
|
|
структурный коэффициент |
ЗАДАНИЕ N 24 сообщить об ошибке Тема: Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)