- •Автор-составитель:
- •Цели и задачи дисциплины
- •Требования к уровню освоения дисциплины
- •Объем дисциплины
- •Объем дисциплины и виды учебной работы
- •Распределение часов по темам и видам учебной работы
- •Содержание курса
- •Тема 1. Задачи эконометрики в области социально-экономических исследований. Основные этапы эконометрического моделирования.
- •Тема 2. Классическая и обобщенная линейные модели множественной регрессии.
- •Тема 3. Линейные регрессионные модели с переменной структурой.
- •Тема 4. Нелинейные регрессионные модели и их линеаризация.
- •Тема 5. Динамические регрессионные модели.
- •Темы практических занятий
- •Тема 3. Линейные регрессионные модели с переменной структурой. (Практическое занятие).
- •Тема 4. Нелинейные регрессионные модели и их линеаризация. (Практическое занятие).
- •Тема 5. Динамические регрессионные модели. (Практическое занятие).
- •Тема 6. Прогнозирование, основанное на использовании моделей временных рядов. (Практическое занятие).
- •Тема 7. Системы линейных одновременных уравнений. (Практическое занятие).
- •Тема 8. Идентификация систем одновременных уравнений. (Практическое занятие).
- •Задания для самостоятельной работы студентов
- •Задача 2.1.
- •Задача 2.2.
- •Задача 2.3.
- •Задача 2.4.
- •Задача 2.5.
- •Задача 2.6.
- •Задача 2.7.
- •Задача 2.12.
- •Задача 2.13.
- •Задача 4.1.
- •Задача 4.2.
- •Задача 4.3.
- •Задача 4.4.
- •Варианты контрольных работ и методические указания по их выполнению
- •Тема 1. Задачи эконометрики в области социально-экономических исследований. Основные этапы эконометрического моделирования.
- •Регрессионные модели с одним уравнением
- •Системы одновременных уравнений
- •Тема 2. Классическая и обобщенная линейные модели множественной регрессии.
- •Тема 3. Линейные регрессионные модели с переменной структурой.
- •Тема 4. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.
- •Тема 5. Модели стационарных и нестационарных временных рядов.
- •Тема 6. Прогнозирование, основанное на использовании моделей временных рядов.
- •Тема 7. Системы линейных одновременных уравнений.
- •Тема 8. Идентификация систем одновременных уравнений.
- •Варианты контрольных работ.
- •Вариант 1.
- •Вариант 2.
- •Вариант 3.
- •Вариант 4.
- •Вариант 5.
- •Вариант 6.
- •Вариант 7.
- •Вариант 8.
- •Вариант 9.
- •Вариант 10.
- •Вариант 11.
- •Вариант 12.
- •Вариант 13.
- •Вариант 14.
- •Вариант 15.
- •Вариант 16.
- •Вариант 17.
- •Вариант 18.
- •Вариант 19.
- •Вариант 20.
- •Вариант 21.
- •Вариант 22.
- •Вариант 23.
- •Вариант 24.
- •Вариант 25.
- •Вопросы для подготовки к экзамену
- •Учебно-методическое обеспечение дисциплины
- •Литература
- •Методическое обеспечение дисциплины
- •Материально-техническое и информационное обеспечение дисциплин
Вариант 25.
Укажите правильную последовательность этапов эконометрического моделирования:
а) параметризация, информационный, идентификация, верификация;
б) постановочный, априорный, параметризация, информационный;
в) постановочный, априорный, параметризация, информационный;
г) априорный, информационный, параметризация, идентификация.
При определении доверительных интервалов для коэффициентов регрессионной модели получили, что для коэффициента b1 нижняя и верхняя границы имеют разные знаки. Это говорит о том, что:
а) коэффициент b1 является незначимым;
б) это невозможно; при расчете была допущена ошибка;
в) этот факт ничего не значит, им можно пренебречь.
При исследовании зависимости оборота розничной торговли (Y, млрд. руб.) от трех факторов: Х1 - денежные доходы населения, млрд. руб.; Х2 – численность безработных, млн. чел.; Х3 – официальный курс рубля по отношению к доллару США получена следующая модель:
Y = 55,74 + 0,33X1 – 4,98X2 + 2,38X3 + ε.
Верно ли утверждение: «Численность безработных оказывает наибольшее влияние на оборот розничной торговли»:
а) верно, так как коэффициент при факторе «численность безработных» имеет наибольшее по модулю значение;
б) не верно, так как факторы измерены в разных единицах, и по данным коэффициентам модели нельзя судить о силе воздействия факторов на результат.
в) не верно, так как коэффициент при факторе «численность безработных» не является наибольшим;
Тест Бреуша-Годфри позволяет проверить гипотезу:
а) об отсутствии в модели автокорреляции между соседними уровнями;
б) об отсутствии гетероскедастичности в модели;
в) об отсутствии в модели автокорреляции между соседними и более удаленными уровнями;
г) об однородности исходных данных.
При проверке модели множественной регрессии y=f(x1,x2,x3) + ε на наличие автокорреляции с помощью теста Дарбина-Уотсона было получено следующее значение d=2,51. При уровне значимости α=0,05 и числе наблюдений n=20 табличные значения составляют dн=1,00 и dв=1,68. Какой вывод можно сделать по результатам теста:
а) гипотеза об отсутствии автокорреляции не отвергается (принимается);
б) вопрос об отвержении или принятии гипотезы остается открытым, так как расчетное значение попадает в зону неопределенности;
в) принимается альтернативная гипотеза о наличии положительной автокорреляции;
г) принимается альтернативная гипотеза о наличии отрицательной автокорреляции;
При исследовании зависимости объема потребления продукта А (y) от времени года были введены следующие фиктивные переменные: d1 (1 - если месяц зимний, 0 – в остальных случаях), d2 (1 - если месяц весенний, 0 – в остальных случаях), d3 (1 - если месяц летний, 0 – в остальных случаях) и получено следующее уравнение Y = b0 + b1d1 + b2d2 + b3d3+ ε.
Чему равна разница среднемесячного объема потребления между летними и зимними месяцами:
а) b1;
б) b3;
в) b3 – b1;
г) b3 + b1.
Зависимость спроса на масло (Y, количество масла на душу населения, кг) от цены (Х1, руб.) и от величины дохода на душу населения (Х2, тыс. руб.) выражается уравнением: Y = 0,056 X1-0,858X21,126ε. В данной модели параметр (-0,858) представляет собой:
а) коэффициент эластичности спроса на масло по доходам на душу населения;
б) коэффициент эластичности спроса на масло по цене;
в) коэффициент линейной корреляции между ценой масла и доходами на душу населения;
г) коэффициент линейной корреляции между доходами на душу населения и количеством масла на душу населения.
Модель авторегрессии скользящего среднего АРСС(1,2) описывается уравнением:
а) yt = b0+ b1yt-1 + b2yt-2 + εt;
б) yt = b0+ b1yt-1 + b2yt-2 + εt – γ1εt-1;
в) yt = b0+ b1yt-1 + εt – γ1εt-1;
г) yt = b0+ b1yt-1 + εt – γ1εt-1 – γ2εt-2.
Изучается зависимость объема ВВП (Y, млрд. долл.) от уровня прибыли в экономике (Хt, млрд. долл.). Получена следующая модель с распределенным лагом:
Yt = -5,0 + 1,5Xt + 2,0Xt-1 + 4,0Xt-2 + 2,5Xt-3 + 2,0Xt-4 + εt.
Чему равен долгосрочный мультипликатор:
а) -5,0;
б) 12,0;
в) 7,0;
г) 1,5.
Система одновременных регрессионных уравнений содержит 3 эндогенные и 3 экзогенные переменные. Первое уравнение системы включает 2 эндогенные и 1 экзогенные переменные. Тогда можно утверждать, что:
а) первое уравнение идентифицируемо по необходимому условию;
б) первое уравнение идентифицируемо по достаточному условию;
в) первое уравнение сверхидентифицируемо по необходимому условию;
г) первое уравнение неидентифицируемо по необходимому условию.