- •Тема: Спецификация модели
- •Спецификацией
- •Линейное уравнение множественной регрессии
- •Апробацией
- •Идентификации
- •Прикладной дисциплины для обеспечения проведения автоматизированных эконометрических расчётов
- •Информационного обеспечения необходимых исходных данных
- •Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии
- •Переменными
- •Наличие линейной зависимости между более чем двумя факторами
- •Тема: Фиктивные переменные
- •Ранжирование
- •Качественного характера
- •Тема: Линейное уравнение множественной регрессии
- •Стандартизованные переменные
- •Случайной величины ε
- •Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии
- •Тема: Свойства оценок, получаемых при помощи мнк
- •Оценок параметров уравнения регрессии
- •Тема: Предпосылки мнк
- •Зависимость дисперсии остатков от значения фактора
- •Тема: Обобщённый метод наименьших квадратов
- •Взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами
- •Автокорреляции остатков
- •Остатки не изменяются
- •Гетероскедастичности
- •Тема: Оценка качества подбора уравнения
- •Случайных воздействий
- •Коэффициента детерминации r2 равна 0,05
- •Для оценки влияния случайных воздействий
- •Дисперсий
- •Случайных факторов
- •Средним
- •Тема: Оценка тесноты связи моделируемого показателя с факторами
- •Линейный коэффициент корреляции
- •Значение коэффициента корреляции рассчитано с ошибкой
- •Статистическую значимость уравнения
- •Рассматриваются факторы, значимо влияющие на результат
- •? Уравнения предполагаемой взаимосвязи
- •Определить частные коэффициенты корреляции 1-го и 2-го порядков
- •Оси ординат
- •Факторного и результативного признаков для конкретного наблюдения
- •Коэффициент регрессии и коэффициент корреляции имеют разные знаки
- •Тема: Проверка существенности связи и статистической значимости уравнения регрессии
- •Число на пересечении строки «Остаток» и столбца «ms»
- •Вида уравнения и числа степеней свободы
- •Сравнимому виду
- •Значимости уравнения регрессии в целом
- •Проверки статистической гипотезы о равенстве факторной и остаточной дисперсий
- •Тема: Оценка существенности параметров линейных уравнений множественной регрессии
- •0 И соответствующий фактор не включается в модель
- •Стьюдента
- •Тема: Основные виды спецификаций нелинейных уравнений регрессии
- •Тема: Примеры экономических нелинейных зависимостей
- •Если между экономическими показателями существует нелинейная связь, то …
- •Между экономическими показателями обнаруживается нелинейная зависимость
- •Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии
- •Возможность применения мнк для оценки параметров
- •Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии
- •Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия
- •Тенденции, сезонных колебаний и случайных факторов
- •Выявление и придание количественного значения каждой из трёх компонент
- •Тема: Выявление структуры временного ряда
- •Исходными уровнями и уровнями этого же ряда, сдвинутыми на 2 момента времени
- •Графическое отображение автокорреляционной функции
- •Автокорреляции уровней ряда
- •Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов
- •Трендовой компоненты от времени
- •Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация
- •Стационарного стохастического
- •Стохастический процесс, для которого среднее и дисперсия независимо от рассматриваемого периода имеют постоянное значение
- •Типа «белый шум»
- •Набор случайных переменных X(t), где t – вещественные числа
- •Тема: Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике
- •Факторы не взаимодействуют друг с другом
- •Нескольких зависимых и нескольких независимых признаков
- •Тема: Классификация систем эконометрических уравнений
- •Изолированным уравнением регрессии
- •Системы независимых уравнений, системы взаимозависимых уравнений и системы рекурсивных уравнений
- •Одновременных
- •Способу вхождения зависимых и независимых переменных в уравнения регрессии
- •Тема: Условия идентифицируемости системы одновременных уравнений
- •Равно числу параметров приведённой формы модели
- •Зависимые переменные
- •Тема: Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов и двухшаговый метод наименьших квадратов
- •Обычный
- •Структурной формы модели
Расчётное значение критерия Фишера определяется как ______ факторной дисперсии и остаточной, рассчитанных на одну степень свободы.
отношение
разность
произведение
сумма
Статистические гипотезы используются для оценки статистической значимости …
числа степеней свободы
критических значений критерия Стьюдента
уравнения регрессии
оцениваемых параметров
Статистические гипотезы используются для оценки …
тесноты связи между результатом и случайными факторами
Значимости уравнения регрессии в целом
тесноты связи между результатом и фактором
автокорреляции в остатках
Табличное значение критерия Фишера служит для …
Проверки статистической гипотезы о равенстве факторной и остаточной дисперсий
проверки статистической гипотезы о равенстве двух математических ожиданий
проверки статистической гипотезы о равенстве дисперсии некоторой гипотетической величине
проверки статистической гипотезы о равенстве математического ожидания некоторой гипотетической величине
Число степеней свободы для суммы квадратов отклонений, объяснённых парной линейной регрессией Y=β0+β1X+ε, при n наблюдениях равно …
1
n–1
n
n–2
Тема: Оценка существенности параметров линейных уравнений множественной регрессии
Величина t-критерия Стьюдента коэффициента регрессии эконометрической модели рассчитывается для определения значимости (существенности) …
коэффициента детерминации
этого коэффициента регрессии
влияния соответствующей независимой переменной (фактора) на зависимую переменную
зависимой переменной
Включение фактора в модель целесообразно, если коэффициент регрессии при этом факторе является …
незначимым
существенным
несущественным
нулевым
В стандартизованном уравнении множественной регрессии β1=0,3; β2=–2,1. Определите, какой из факторов х1 или х2 оказывает более сильное влияние.
x2, так как 2,1>0,3
по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как неизвестны значения «чистых» коэффициентов регрессии
так как 0,3>–2,1
по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как стандартизированные коэффициенты несравнимы между собой
В эконометрические модели в качестве независимых переменных включают …
только существенные факторы
только несущественные факторы
только существенные параметры
как существенные, так и несущественные факторы
Для оценки статистической значимости (существенности) параметров регрессии обычно служит статистика …
Стьюдента
Фишера
нормального распределения
стандартного нормального распределения
Для статистически значимого (существенного) параметра расчётное значение критерия Стьюдента …
больше табличного значения критерия
равно 0
не больше табличного значения критерия Стьюдента
меньше табличного значения критерия
Доверительный интервал характеризует интервал значений _______, куда с заданной вероятностью попадает истинное значение параметра.
параметра
результата
фактора
коэффициента корреляции
Если доверительный интервал коэффициента регрессии проходит через 0, то можно принять нулевую гипотезу …
о существенности влияния соответствующей независимой переменной (фактора) на зависимую переменную
о несущественности влияния соответствующей независимой переменной (фактора) на зависимую переменную
о существенности (значимости) соответствующего коэффициента регрессии
о несущественности (незначимости) соответствующего коэффициента регрессии
Если доверительный интервал для параметра проходит через точку ноль, то
параметр является несущественным
значение параметра может принимать как отрицательные, так и положительные значения
параметр является существенным
параметр признаётся статистически значимым