- •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
Эконометрическая модель – это…
графическое представление экспериментальных данных
совокупность числовых характеристик, характеризующих экономический объект
линейная функциональная зависимость между экономическими показателями
экономическая модель, представленная в математической форме
Экономическая статистика используется эконометрикой в качестве …
Прикладной дисциплины для обеспечения проведения автоматизированных эконометрических расчётов
математического инструментария
экономического обоснования полученных результатов эконометрического моделирования
Информационного обеспечения необходимых исходных данных
Этап параметризации модели включает …
проверку качества уравнения в целом
оценку параметров модели
проверку качества параметров модели
прогноз экономических показателей
Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии
Величина остаточной дисперсии при включении существенного фактора в модель …
не изменится
будет увеличиваться
будет равна 0
будет уменьшаться
Включаемые в эконометрические модели множественной регрессии факторы должны оказывать ____________ влияние на исследуемый показатель.
случайное
существенное
несущественное
детерминированное
В матрице парных коэффициентов корреляции отображены значения парных коэффициентов линейной корреляции между …
Переменными
параметрами
переменными и случайными факторами
параметрами и переменными
В случае невключения в модель значимой переменной, как правило, происходит _______ коэффициентов регрессии.
увеличение
смещение
уменьшение
замещение
В эконометрические модели в качестве независимых переменных включают …
как существенные, так и несущественные факторы
только существенные параметры
только существенные факторы
только несущественные факторы
В эконометрическую модель множественной регрессии включаются ____ факторы.
коллинеарные
неколлинеарные
существенные
несущественные
Для двух векторов переменных Xk={Xk1,Xk2,…,Xkn}, Xm={Xm1,Xm2,…,Xmn}, m≠k, n – число наблюдений, выяснилось, что коэффициент парной линейной корреляции близок к единице. Это позволяет судить о(об) ______ рассматриваемых признаков Xk, Xm.
отсутствии коллинеарности
отсутствии гомоскедастичности
наличии коллинеарности
наличии гомоскедастичности
Значения матрицы парных коэффициентов корреляции не характеризуют …
значение коэффициента множественной корреляции
тесноту линейной связи между двумя переменными
статистическую значимость построенного уравнения
наличие коллинеарных факторов в модели
Из пары коллинеарных факторов в эконометрическую модель включается тот фактор, который при _________ связи с результатом имеет меньшую связь с другими факторами.
отсутствии
нелинейной
слабой
достаточно тесной
Из пары коллинеарных факторов в эконометрическую модель включается тот фактор …
который при достаточно тесной связи с результатом имеет меньшую связь с другими факторами
который при отсутствии связи с результатом имеет меньшую связь с другими факторами
который при достаточно тесной связи с результатом имеет наибольшую связь с другими факторами
который при отсутствии связи с результатом имеет максимальную связь с другими факторами
Матрица парных коэффициентов корреляции строится для выявления коллинеарных и мультиколлинеарных …
параметров
существенных факторов
случайных факторов
результатов
Матрица парных коэффициентов линейной корреляции может служить для решения следующих задач:
определения значимости коэффициента детерминации
определения тесноты линейной связи между переменными
расчёта оценок параметров уравнения
выявления мультиколлинеарных факторов
Матрица парных линейных коэффициентов корреляции не отображает …
значения парных коэффициентов линейной корреляции
тесноту нелинейной связи между переменными
тесноту линейной связи между переменными
наличие в модели коллинеарных факторов