- •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
Метод, суть которого состоит в использовании в качестве инструментальной переменной теоретической оценки переопределённой переменной, полученной на базе экзогенных (или предопределённых) переменных модели, является …
двухшаговым методом наименьших квадратов (ДМНК)
обобщённым методом наименьших квадратов (ОМНК)
косвенным методом наименьших квадратов (КМНК)
обычным методом наименьших квадратов (МНК)
Метод, суть которого состоит в нахождении структурных коэффициентов модели через приведённые, оценённые обычным МНК, называется …
косвенным методом наименьших квадратов (КМНК)
обобщённым методом наименьших квадратов (ОМНК)
двухшаговым методом наименьших квадратов (ДМНК)
обычным методом наименьших квадратов (МНК)
На первом этапе применения косвенного метода наименьших квадратов …
проводят процедуру линеаризации приведённой формы модели
приведённую форму преобразуют в структурную
проводят процедуру линеаризации структурной формы модели
структурную форму преобразуют в приведённую
Неидентифицируемую модель в виде системы одновременных уравнений можно превратить в точно идентифицируемую ...
переходя от структурной к приведённой форме модели
с помощью традиционного метода наименьших квадратов
используя косвенный метод наименьших квадратов
вводя дополнительные ограничения на структурные коэффициенты
Оценки параметров неидентифицируемой системы эконометрических уравнений …
не могут быть найдены обычным МНК
могут быть найдены косвенным МНК
могут быть найдены обычным МНК
могут быть найдены двухшаговым МНК
Оценки параметров сверхидентифицируемой системы эконометрических уравнений могут быть найдены с помощью …
взвешенного МНК
косвенного МНК
обычного МНК
двухшагового МНК
Первый шаг двухшагового метода наименьших квадратов состоит в нахождении теоретических значений ...
эндогенных переменных из приведённой формы модели традиционным методом наименьших квадратов
экзогенных переменных из приведённой формы модели традиционным методом наименьших квадратов
эндогенных переменных из приведённой формы модели косвенным методом наименьших квадратов
экзогенных переменных из приведённой формы модели косвенным методом наименьших квадратов
Приведена последовательность операций: 1. к системе одновременных уравнений применяется обобщённый метод наименьших квадратов с целью устранения корреляции случайных отклонений 2. заданная система одновременных уравнений из структурной формы преобразуется в приведённую форму 3. оценки параметров приведённой формы находятся традиционным методом наименьших квадратов 4. определение расчётных значений эндогенных переменных, которые выступают в качестве факторов в структурной форме модели 5. определение структурных параметров каждого уравнения в отдельности традиционным методом наименьших квадратов, используя в качестве факторов входящие в это уравнение предопределённые переменные и расчетные значения эндогенных переменных, полученные на первом шаге. Этот алгоритм соответствует _____ методу наименьших квадратов.
трёхшаговому
обобщённому
косвенному
традиционному
Приведённая форма модели является результатом преобразования …
Структурной формы модели
системы независимых уравнений
системы рекурсивных уравнений
нелинейных уравнений регрессии
При оценке параметров приведённой формы модели косвенный метод наименьших квадратов использует алгоритм …
обычного МНК
расчёта средней взвешенной величины
метода максимального правдоподобия
метода главных компонент
С помощью традиционного метода наименьших квадратов можно определить параметры уравнений, входящих в систему _____ уравнений.
одновременных или независимых
только одновременных
рекурсивных или одновременных
независимых или рекурсивных