Идентифицируемой

Коэффициент детерминации показывает Долю изменчивости зависимой переменной, объясненную влиянием факторов, включенных в модель

Коэффициент детерминации это квадрат коэффициента корреляции

Коэффициент регрессии в линейной регрессии совокупного спроса на мобильные телефоны (в тысячах рублей) по цене (в рублях) оказался равным «–1». Это означает, что увеличение цены на 1 рубль снижает спрос на мобильные телефоны на одну тысячу рублей

Коэффициент регрессии в линейной регрессии совокупного спроса на стулья (в тысячах рублей) по цене (в тыс.рублях) оказался равным «–2». Это означает, что увеличение цены на 1 тысячу рублей снижает спрос на стулья на две тысячи рублей

Коэффициент наклона линии регрессии может принимать любое значение

Коэффициент уравнения регрессии показывает На сколько ед. изменится результат при изменении фактора на 1 ед.

Коэффициент эластичности показывает На сколько % изменится результат при изменении фактора на 1 %

Коэффициент корреляции, равный нулю, означает, что между переменными линейная связь отсутствует

Коэффициент регрессии изменяется в пределах от принимает любое значение

Коррелирование отклонений от выровненных уровней тренда поводят:

А) для определения тесноты связи между отклонениями фактических уровней от выровненных, отражающих тренд;

Критерий Стьюдента предназначен для определения статистической значимости каждого из коэффициентов уравнения регрессии

Критерий Стьюдента используется в эконометрическом моделировании И для определения статистической значимости каждого из коэффициентов уравнения регрессии и для расчетов доверительных интервалов коэффициентов уравнения регрессии и прогнозного интервала зависимой величины

Критерий Стьюдента предназначен для Определения статистической значимости каждого коэффициента уравнения

Критерий Фишера показывает Статистическую значимость модели в целом на основе совокупной достоверности всех ее коэффициентов

Критерий Фишера используется для проверки гипотезы о значимости уравнения регрессии в целом

Критерий Дарбина-Уотсона применяется для Ни одно из высказываний не верно

Лаговые значения переменных непосредственно включены в модель:

а) авторегрессии;

б) с распределенным лагом;

Модель в целом статистически значима, если F_ф  F_кр

Множественный линейный коэффициент корреляции равен 0,75. Какой процент вариации зависимой переменной Y учтен в модели и обусловлен влиянием факторов х₁ и х₂. 56,25

МНК позволяет получить состоятельные и несмещенные оценки параметров системы: рекурсивных уравнений, независимых уравнений

Множественный линейный коэффициент корреляции равен 0,75.

Модели авторегрессии характеризуются тем, что они:

а) содержат в качестве факторных переменных лаговые значения результативного признака;

Модель денежного рынка имеет вид:

где — денежная масса;

— внутренние инвестиции;

— процентная ставка;

- ВВП;

t — текущий период.

Модель в целом статистически значима, если

F_ф  F_кр

Можно утверждать, что оценки параметров, полученные двухшаговым МНК, совпадают с оценками, найденными косвенным МНК, если:

а) система идентифицируемая;

б) количество коэффициентов регрессии структурных уравнений совпадает с количеством коэффициентов регрессии приведенных уравнений;

Мультипликативная модель ряда динамики представляет собой: или

На основании рядов данных для переменных X и Y построено уравнение регрессии: . Какое из следующих высказываний является верным: все высказывания неверны

Набор сведений о разных объектах, взятых за один период времени, называется: пространственными данными.

На территории области в течение года ежемесячно проводится мониторинг цен на продовольственные и промышленные товары (5%-ная выборка торговых организаций). Индексы цен на продовольственные товары рассчитывались по методике Ласпейраса, а на промышленные товары — по методике Пааше. Укажите причины несопоставимости:

а) по методике расчета показателей;

Найдите правильную последовательность шагов алгоритма косвенного МНК:

а) I. Структурная форма модели преобразуется в приведенную форму.

II. Параметры приведенной формы модели оцениваются с помощью МНК.

III. Приведенная ферма модели преобразуется в структурную форму;

Найдите приведенную форму, соответствующую структурной форме модели

На основании рядов данных для переменных X и Y построено уравнение регрессии: . Если х=2, то эластичность результирующего показателя y относительно фактора х :

0,33

Найдите верное высказывание. Эластичность показывает: на сколько % изменится результирующий показатель y при изменении фактора x_k на 1 %

Найдите правильную последовательность этапов эконометрического моделирования: постановочный, априорный, параметризации, информационный, идентификации, верификации.

Найдите предположение, являющееся предпосылкой классической модели. Результирующий показатель является количественным

Найдите правильную последовательность шагов алгоритма применения двухшагового МНК:

1) Преобразование структурной формы модели в приведенную

2) Процесс оценки параметров приведенной формы с помощью МНК

3) Получение по соответствующим приведенным уравнениям теоретических значений эндогенных переменных правой части сверхидентифицируемого уравнения модели

4) Процесс оценки параметров сверхидентифицируемого уравнения модели через теоретические значения эндогенных и фактические значения предопределенных переменных

Неправильный выбор функциональной формы или объясняющих переменных называется ошибками спецификации

Оценки параметров регрессии (свойства оценок МНК) должны быть: несмещенными, состоятельными, эффективными

Определите, для какого уравнения структурной модели

выполняется необходимое условие идентифицируемости:

а) уравнение (3); п = 2 (y₂ и y₃ - эндогенные переменные в уравнении); р = 1 (x₁ — экзогенная переменная, которой нет в уравнении);

По аналитическому выражению различают связи: линейные,. Криволинейные

Под частной корреляцией понимается: зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков

Проверили на идентифицируемость одно из уравнений модели:

где — расходы на потребление в период t;

— расходы на потребление в период (t-1);

— инвестиции в период t;

— инвестиции в период (t— 1);

— процентная ставка в период t;

— совокупный доход в период t;

— денежная масса в период t;

— расходы государства в период t;

t — текущий период;

(t - 1) — предыдущий период.

Получили, что в этом уравнении находятся две эндогенные переменные (n = 2) и отсутствуют три предопределенные перемен­ные (р = 3), т.е. п < р + 1. Достаточное условие идентификации для уравнения выполняется: определитель матрицы, составленной из коэффициентов при переменных, которых нет в этом уравнении, не равен нулю, и ранг этой матрицы равен трем. Таким образом, сверхидентифицируемым является: