Тема 12: Оценка значимости параметров эконометрической модели

1. Для уравнения множественной регрессии вида на основании 14 наблюдений рассчитаны оценки параметров и записана модель:(в скобках указаны значенияt-статистики, соответствующие параметрам регрессии). Известны критические значения Стьюдента для различных уровней значимости При уровне значимости 0,1 значимыми являются параметры …

 

Решение:

Чтобы оценить значимость параметров регрессии используется t-критерий Стьюдента. Для каждого коэффициента регрессии формулируется нулевая гипотезапри альтернативной гипотезеЗатем рассчитывается фактическое значениеt-статистики, которое сравнивается с критическим значением Стьюдента для требуемого числа степеней свободы и уровня значимости. Если, коэффициентзначим; есликоэффициентнезначим. В нашем случае при уровне значимости 0,1 значимым является параметры

2. Если для среднеквадратической ошибки параметра и значения оценки этого параметра линейной эконометрической модели выполняется соотношение, то это свидетельствует о статистической ______ параметра.

ненадежности оценки

надежности оценки

ненадежности среднеквадратической ошибки

надежности среднеквадратической ошибки

Решение:

Превышение среднеквадратической ошибки параметра над значением его оценки свидетельствует о статистической ненадежности параметра.

3. Для уравнения множественной регрессии вида на основании 14 наблюдений рассчитаны оценки параметров и записана модель:(в скобках указаны значенияt-статистики соответствующие параметрам регрессии). Известны критические значения Стьюдента для различных уровней значимости

Для данного уравнения при уровне значимости α=0,05 значимыми являются параметры …

Решение:

Чтобы оценить значимость параметров регрессии используется t-критерий Стьюдента. Для каждого коэффициента регрессии формулируется нулевая гипотезапри альтернативной гипотезе. Затем рассчитывается фактическое значениеt-статистики, которое сравнивается с критическим значением Стьюдента для требуемого числа степеней свободы и уровня значимости. Если, коэффициентзначим; есликоэффициентнезначим. В нашем случае при уровне значимости 0,05 значимыми является параметры

4. Проверка статистически значимого отличия от нуля оценок коэффициентов линейной моделиосуществляется путем последовательного сравнения отношений(–среднеквадратическая ошибка параметра) с точкой, имеющей распределение …

Стьюдента

Фишера

Дарбина – Уотсона

нормальное

Решение:

При проверке статистически значимого отличия от нуля оценок коэффициентов линейной регрессионной моделивыдвигается гипотеза о нулевом значении оценки параметра. Для каждого коэффициента регрессиимодели рассчитывают отношение его среднеквадратической ошибки к значению оценки. Полученное значение отношенияпоследовательно сравнивается с точкой, имеющей распределение Стьюдента.

Тема 13: Нелинейные зависимости в экономике

1. Если зависимость объема спроса от цены характеризуется постоянной эластичностью, то моделирование целесообразно проводить на основе …

степенной функции

экспоненциальной функции

параболы второй степени

равносторонней гиперболы

Решение:

Из перечисленных функций только степенная функция характеризуется постоянной эластичностью, следовательно, ее и нужно применить для отражения данной зависимости.

2. Если по результатам анализа поля корреляции замечено, что на интервале изменения фактора меняется характер связи рассматриваемых признаков, прямая связь изменяется на обратную, то моделирование целесообразно проводить на основе …

параболы второй степени

параболы третьей степени

степенной функции

равносторонней гиперболы

Решение:

Параболу второй степени целесообразно применять в случае, когда на интервале изменения фактора меняется характер связи рассматриваемых признаков, прямая связь изменяется на обратную или обратная на прямую.