Unter Ökonometrie wird im weitesten Sinne des Wortes verstanden. Prüfen. Zeitfolgen. Eine sich sanft ändernde Komponente der Zeitreihe, die die Auswirkungen langfristiger Faktoren auf die Wirtschaftsleistung widerspiegelt, wird aufgerufen

Q=……….. Mindestentspricht kleinsten Quadrate

Autokorrelation ist die Korrelationsabhängigkeit der Pegel der Reihe von den vorherigen Werten.

Autokorrelation tritt auf, wenn jeder nachfolgende Wert der Residuen

Das additive Zeitreihenmodell hat die Form: Y=T+S+E

Eine Attributvariable kann verwendet werden, wenn: die unabhängige Variable ist qualitativ;

Innerhalb welcher Grenzen ändert sich der Koeffizient der Determinante?: 0 bis 1.

Wann gilt das Modell als angemessen? Fcalc>Ftable

Als Ergebnis der Autokorrelation haben wir ineffiziente Parameterschätzungen

In einem gut angepassten Modell sollten die Residuen und sein dem normalen Gesetz folgen

In der ökonometrischen AnalyseXjberücksichtigt als Zufallsvariablen

Der Wert des Konfidenzintervalls ermöglicht es Ihnen, die Annahme zu treffen, dass: das Intervall enthält eine Schätzung des Parameters des Unbekannten.

Der von der Formel berechnete WertR=…ist eine Schätzung Paar Chancen Korrelationen

Intern nichtlineare Regression ist eine echte nichtlineare Regression, die nicht durch Transformation der Variablen und Einführung neuer Variablen auf eine lineare Regression reduziert werden kann.

Zeitfolgen- Dies ist eine Folge von Werten eines Vorzeichens (resultierende Variable), die zu aufeinanderfolgenden Zeitpunkten oder Perioden aufgenommen wurden.

Wählen Sie ein Modell mit VerzögerungenУt= a+b0x1…….(die längste Formel)

Beispielwert Rxy nicht > 1, |R|< 1

Stichproben-KorrelationskoeffizientRdurch absolut Wert überschreitet Eins nicht

Heteroskedastizität- Verletzung der Konstanz der Varianz für alle Beobachtungen.

Heteroskedastizität liegt vor, wenn: die Varianz zufälliger Residuen ist nicht konstant

Heteroskidastizität ist wenn die Varianz der Residuen unterschiedlich ist

Die Hypothese des Fehlens einer Autokorrelation von Residuen ist bewiesen, wenn Dtable2...

Homoskedastizität- die Konstanz der Varianz für alle Beobachtungen oder die gleiche Varianz jeder Abweichung (Residuum) für alle Werte von Faktorvariablen.

Homosidasticität ist, wenn die Varianz der Residuen konstant und für alle … Beobachtungen gleich ist.

Streuung- Variationsanzeige.

Um die Parameter eines nicht identifizierten Modells zu bestimmen, wird es verwendet.: nicht eine der Entitäten. Methoden können nicht angewendet werden.

Um die Parameter über das identifizierte Modell hinaus zu bestimmen, wenden Sie Folgendes an: gilt. 2-Stufen-MNC

Zur Bestimmung der Parameter muss die Strukturform des Modells umgerechnet werden reduzierte Form des Modells

Um die Parameter eines genau identifizierbaren Modells zu bestimmen: indirektes OLS wird angewendet;

Um … Veränderungen zu bewertenjausXeingetragen ist: Elastizitätskoeffizient:

Für gepaarte Regression ơ²Bgleich….(xi-x¯)²)

Um die Signifikanz einzelner Regressionsparameter zu testen, verwenden wir: t-Test.

Zum Rückzugj= A+ bxausNBeobachtungen Konfidenzintervall (1-a)% für den Koeffizienten.Bwird sein b±t…….ơb

Zur Regression vonNBeobachtungen uMunabhängige Variablen, gibt es eine solche Beziehung zwischenR² undF..=[(n-m-1)/m](R²/(1- R²)]

Vertrauenswahrscheinlichkeit ist die Wahrscheinlichkeit, dass der wahre Wert des effektiven Indikators in das berechnete Prognoseintervall fällt.

Nehmen wir an, dass 2 Modelle geeignet sind, einen wirtschaftlichen Prozess zu beschreiben. Beides ist ausreichendFFishers Kriterium. dem man einen Vorteil verschafft, dass man eine Katze hat.: größerer Wert des F-Kriteriums

Nehmen wir an, dass die Abhängigkeit der Ausgaben von den Einnahmen durch die Funktion beschrieben wirdj= A+ bxMittelwert y=2…gleich 9

WennRxyist dann positiv wenn x zunimmt, nimmt y zu.

Wenn es in der Regressionsgleichung eine unbedeutende Variable gibt, dann macht sich das durch einen niedrigen Wert bemerkbar T-Statistik

Wenn der qualitative Faktor 3 Abstufungen hat, dann die erforderliche Anzahl von Dummy-Variablen 2

Wenn der Korrelationskoeffizient positiv ist, dann im linearen Modell wenn x zunimmt, nimmt y zu

Wenn wir daran interessiert sind, Attributvariablen zu verwenden, um die Wirkung verschiedener Monate anzuzeigen, müssen wir 11 Attributmethoden verwenden.

Wenn das Regressionsmodell eine exponentielle Beziehung hat, dann die Methode der kleinsten Quadrate ist nach Reduktion auf eine lineare Form anwendbar.

Der Zusammenhang zwischen dem Mehrfachbestimmtheitsmaß (D) und Korrelationen (R) wird durch das folgende Verfahren beschrieben R=√D

Bedeutung der Regressionsgleichung- das tatsächliche Vorhandensein der untersuchten Abhängigkeit und nicht nur ein zufälliges Zusammentreffen von Faktoren, das eine Abhängigkeit vortäuscht, die tatsächlich nicht existiert.

Die Signifikanz der Regressionsgleichung als Ganzes wird geschätzt: -F-Fisher-Test

Bedeutung von Privat- und Paarquoten. Zusammenhang bestätigt. mit Hilfe:-t-Schülertest

Interkorrelation und damit verbundene Multikollinearität- Dies ist eine enge Beziehung zwischen Faktoren, die sich einer vollständig linearen Beziehung nähert.

Welches statistische Merkmal wird durch die Formel ausgedrücktR²=… Bestimmtheitsmaß

Welches statistische Merkmal wird durch die Formel ausgedrückt: R xy = Ca(X; j) geteilt durch die WurzelVar(X)* Var(j): Koeffizient. Korrelationen

Welche Funktion wird verwendet, wenn Modelle mit konstantem Wachstum modelliert werden? Leistung

Welche Punkte werden durch das Glättungsverfahren aus der Zeitreihe ausgeschlossen sowohl am Anfang als auch am Ende.

Welche der Regressionsgleichungen ist ein Potenzgesetz j= A˳ Aͯ¹ A

Die klassische Methode zur Schätzung von Regressionsparametern basiert auf:- Methode der kleinsten Quadrate (LSM)

Anzahl der Freiheitsgrade fürTStatistik beim Testen der Signifikanz von Regressionsparametern aus 35 Beobachtungen und 3 unabhängigen Variablen 31;

Anzahl der Freiheitsgrade des NennersF-Statistiken in Regression von 50 Beobachtungen und 4 unabhängigen Variablen: 45

VektorkomponentenEiUnd haben ein normales Gesetz

Korrelation- stochastische Abhängigkeit, die eine Verallgemeinerung einer streng bestimmten funktionalen Abhängigkeit durch Einbeziehung einer probabilistischen (zufälligen) Komponente ist.

Autokorrelationskoeffizient: charakterisiert die Enge der linearen Beziehung der aktuellen und kommenden Stufen der Serie

Bestimmtheitsmaß- Indikator für die Nähe des stochastischen Zusammenhangs im allgemeinen Fall der nichtlinearen Regression

Bestimmtheitsmaß ist ein Wert, der die Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen charakterisiert.

Das Bestimmtheitsmaß ist quadrierter multipler Korrelationskoeffizient

Das Bestimmtheitsmaß ist: ein Wert, der die Beziehung zwischen den unabhängigen und abhängigen (abhängigen) Variablen charakterisiert;

BestimmtheitsmaßRzeigt an der Anteil der Variationen in der abhängigen Variablen y, erklärt durch den Einfluss der im Modell enthaltenen Faktoren.

Das Bestimmtheitsmaß variiert innerhalb: - 0 bis 1

Vertrauensverhältnis- Dies ist ein Koeffizient, der den Grenz- und den Durchschnittsfehler durch eine lineare Abhängigkeit verbindet, die Bedeutung des Grenzfehlers ermittelt, der die Genauigkeit der Schätzung charakterisiert, und ein Argument der Verteilung ist (meistens das Wahrscheinlichkeitsintegral). Diese Wahrscheinlichkeit ist der Zuverlässigkeitsgrad der Schätzung.

Vertrauenskoeffizient (normalisierte Abweichung)- das Ergebnis der Division der Abweichung vom Mittelwert durch die Standardabweichung charakterisiert sinnvoll den Grad der Zuverlässigkeit (Vertrauen) der erhaltenen Schätzung.

KorrelationskoeffizientRxygebraucht um die Vollständigkeit der Verbindung X und Y zu bestimmen.

Der Korrelationskoeffizient variiert innerhalb von: von -1 bis 1

Ein Korrelationskoeffizient von 0 bedeutet: - keine lineare Verbindung .

Ein Korrelationskoeffizient von 1 bedeutet dass: -es eine funktionale Abhängigkeit gibt.

Der Korrelationskoeffizient wird verwendet für: Bestimmen der Enge der Beziehung zwischen den Zufallsvariablen X und Y;

Der Korrelationskoeffizient wird für berechnet Messen des Grads der linearen Beziehung zwischen zwei Zufallsvariablen.

Linearer Korrelationskoeffizient- ein Indikator für die Enge der stochastischen Beziehung zwischen dem Faktor und dem Ergebnis im Falle einer linearen Regression.

Regressionskoeffizienten- Koeffizient bei der Faktorvariablen im linearen Regressionsmodell.

RegressionskoeffizientenBzeigt an: um wie viel einheiten steigt y wenn x um 1 steigt.

Der Regressionskoeffizient variiert innerhalb: jeder Wert gilt; von 0 bis 1; von -1 bis 1;

Der Elastizitätskoeffizient wird in gemessen: unermessliche Menge.

Das Darwin-Chotson-Kriterium wird angewendet: - Auswahl von Faktoren im Modell; oder - Definitionen der Autokorrelation in Residuen

Schülerkriterium- Überprüfung der Signifikanz einzelner Regressionskoeffizienten und der Signifikanz des Korrelationskoeffizienten.

Das Fisher-Kriterium zeigt die statistische Signifikanz des Modells als Ganzes basierend auf der kumulativen Zuverlässigkeit aller seiner Koeffizienten;

Verzögerungsvariablen: sind Variablen, die sich auf frühere Zeitpunkte beziehen; oder -diese Werte sind abhängig. ändern. für den vorangegangenen Zeitraum.

Verzögerungsvariablen sind Wert der abhängigen Variablen für den vorangegangenen Zeitraum

Das Modell als Ganzes ist statistisch signifikant, wenn Fkalk > Ftabl.

Ein Modell wird identifiziert, wenn:- Die Anzahl der Parameter des Strukturmodells ist gleich der Anzahl der gegebenen Parameter. Modellformen.

Das Modell wird nicht identifiziert, wenn:- Die Nummer ist angegeben. Koeffizient . mehr Anzahl der Strukturkoeffizienten.

Das Modell ist überidentifiziert, wenn: Zahl gegeben. Koeffizient kleiner als die Anzahl der Strukturkoeffizienten

Multikollenialität tritt auf, wenn: fehlerhafte Einbeziehung von 2 oder mehr linear abhängigen Variablen in die Gleichung; 2. zwei oder mehr erklärende Variablen, die normalerweise schwach korreliert sind, werden unter bestimmten Stichprobenbedingungen stark korreliert; . das Modell enthält eine Variable, die stark mit der abhängigen Variablen korreliert ist.

Das multiplikative Modell der Zeitreihen hat die Form:- Y=T*S*E

Ein multiplikatives Zeitreihenmodell wird erstellt, wenn: die Amplitude saisonaler Schwankungen nimmt zu oder ab

Basierend auf vierteljährlichen Daten ... Werte 7-1 Quartal, 9-2 Quartal und 11-3 Quartal...-5

Die falsche Wahl von Funktionsform oder erklärenden Variablen heißt o Spezifikationsfehler

Die Unverzerrtheit der Schätzung des Regressionsparameters, die durch die kleinsten Quadrate erhalten wird, bedeutet:- dass es sich durch die kleinste Streuung auszeichnet.

Ein Problem, das bei der multivariaten Regression auftreten kann und bei der paarweisen Regression nie auftritt, ist die Korrelation zwischen den unabhängigen Variablen.

Was bestimmt die Anzahl der Punkte, die aufgrund der Glättung aus der Zeitreihe ausgeschlossen werden: auf das angewendete Glättungsverfahren.

Beachten Sie die wichtigsten Arten von Spezifikationsfehlern: Verwerfen einer signifikanten Variablen; Hinzufügen einer unbedeutenden Variablen;

Die Schätzung des paarweisen Regressionskoeffizienten ist unverzerrt, wenn: Erwartung von Residuen =0.

Schätzungen der Parameter der gepaarten linearen Regression werden durch die Formel gefunden b= Cov(x;y)/Var(x);a=y¯bx¯

Regressionsparameterschätzungen sind unvoreingenommen, wenn Der mathematische Erwartungswert der Residuen ist 0

Regressionsparameterschätzungen sind konsistent, wenn: - die Genauigkeit der Schätzung steigt mit n, d.h. mit steigendem n geht die Wahrscheinlichkeit der Schätzung aus dem wahren Wert des Parameters gegen 0.

Schätzungen der gepaarten Regression yavl. wirksam, wenn: Schätzer hat im Vergleich zu anderen Schätzern die kleinste Varianz

Bei Heteroskedastizität gilt:- verallgemeinerte kleinste Quadrate

Bei gleichzeitiger Überprüfung der Bedeutung aller Parameter wird Folgendes verwendet:-F-Test.

Bei der gleichzeitigen Überprüfung der Signifikanz aller Regressionsparameter wird Folgendes verwendet: F-Test.

Ist die Methode der kleinsten Quadrate zur Berechnung der Parameter der exponentiellen Abhängigkeit anwendbar? anwendbar nach seiner Kürzung

Ist die Methode der kleinsten Quadrate (LSM) zur Berechnung der Parameter nichtlinearer Modelle anwendbar? ist nach seiner speziellen Reduktion auf eine lineare Form anwendbar

Welches Kriterium wird verwendet, um die Signifikanz des Regressionskoeffizienten zu bewerten? Schüler T

Mit zunehmender Anzahl erklärender Variablen beträgt das angepasste Bestimmtheitsmaß:- erhöht sich.

Beziehung zwischen dem MehrfachbestimmungsindexR ² und angepasster MehrfachbestimmungsindexȒ² Es gibt

Korrigiert Koeffizient Feststellungen:- mehr als übliche Quoten. Bestimmungen

Der standardisierte Regressionsgleichungskoeffizient Ƀk zeigt um wie viel % ändert sich der resultierende Indikator y, wenn sich xi um 1 % ändert, wobei das durchschnittliche Niveau anderer Faktoren unverändert bleibt

Koeffizient der Standard-Regressionsgleichung: zeigt, um wie viel 1 sich y ändert, wenn sich der Faktor xk um 1 ändert, während der andere beibehalten wird.

Das Wesen des Koeffizienten BestimmungenR 2 xy ist wie folgt:- charakterisiert den Anteil der Varianz des resultierenden Merkmals y erklären. regress., in der Gesamtvarianz des resultierenden Attributs.

Der tabellarische Wert des Student-Kriteriums hängt davon ab aus eben Konfidenzniveau und die Anzahl der eingeschlossenen Faktoren und die Länge der ursprünglichen Reihe (aus dem akzeptierten Signifikanzniveau und der Anzahl der Freiheitsgrade (n - m -1))

Fisher-Tabellenwerte (F) abhängen vom Konfidenzniveau und von der Anzahl der einbezogenen Faktoren und von der Länge der Anfangsreihe (vom Konfidenzniveau P und die Anzahl der Freiheitsgrade von Dispersionen f1 Und f2)..

Die Gleichung, in derHDAnzahl fehlender exogener Variablen, identifizierbar, wenn D+1=H

Die Gleichung, in derHAnzahl der endogenen Variablen,DAnzahl fehlender exogener Variablen, NICHT identifizierbar, wenn D+1

Die Gleichung, in derHAnzahl der endogenen Variablen,DAnzahl fehlender exogener Variablen, überidentifizierbar, wenn D+1>H

Eine Gleichung wird identifiziert, wenn:- D+1=H

Eine Gleichung wird nicht identifiziert, wenn:-D+1

Eine Gleichung ist überidentifiziert, wenn:-D+1>H

Dummy-Variablen sind: Attributmerkmale (z. B. Beruf, Geschlecht, Bildung), die digital gekennzeichnet wurden;

FormelT= rxy....verwendet für pÜberprüfung der Signifikanz des Korrelationskoeffizienten

PrivatgeländeF-Kriterium:- bewertet die Aussagekraft der Regressionsgleichung als Ganzes

Die Anzahl der Freiheitsgrade für die faktorielle Summe der Quadrate in einem linearen multiplen Regressionsmodell ist: M;

Was zeigt der Steigungskoeffizient - um wie viele Einheiten ändert sich y, wenn sich x um eins ändert,

Was zeigt das Verhältnis. Absolutes Wachstum um wie viele Einheiten ändert sich y, wenn sich x um eins ändert

exogene Variable ist die unabhängige Variable oder der X-Faktor.

exogene Variablen sind Variablen, die außerhalb des Systems definiert werden und unabhängig sind

exogene Variablen- Das vordefinierte Variablen, die abhängige Variablen (endogene Variablen) beeinflussen, aber nicht von ihnen abhängen, werden mit x bezeichnet

Die Elastizität wird gemessen Maßeinheit eines Faktors ... Indikator

Elastizität zeigt um wie viel % ändert sich der Reduktionsindikator y, wenn sich der Faktor um 1 % ändert xk.

Endogene Variablen sind: abhängige Variablen, deren Anzahl gleich der Anzahl der Gleichungen im System ist und die mit y bezeichnet werden

Definitionen

T-Verhältnis (t-Test)- das Verhältnis der unter Verwendung des LSM erhaltenen Koeffizientenschätzung zum Wert des Standardfehlers des geschätzten Werts.

Additives Zeitreihenmodell ist ein Modell, bei dem die Zeitreihe als Summe der aufgeführten Komponenten dargestellt wird.

Fishers Kriterium- eine Methode zur statistischen Überprüfung der Signifikanz der Regressionsgleichung, bei der der berechnete (tatsächliche) Wert des F-Verhältnisses mit seinem kritischen (theoretischen) Wert verglichen wird.

Lineare Regression- Dies ist eine Beziehung (Regression), die durch eine Geradengleichung dargestellt wird und die einfachste lineare Beziehung ausdrückt.

Methode der instrumentellen Variablen ist eine Art von MNC. Wird verwendet, um die Parameter von Modellen zu schätzen, die durch mehrere Gleichungen beschrieben werden. Die Haupteigenschaft ist das teilweise Ersetzen einer unbrauchbaren erklärenden Variablen durch eine, die nicht mit einem zufälligen Mitglied korreliert ist. Diese Proxy-Variable wird Instrumentenvariable genannt und führt zu konsistenten Parameterschätzungen.

Methode der kleinsten Quadrate (LSM)- eine Methode zum ungefähren Finden (Schätzen) unbekannter Regressionskoeffizienten (Parameter). Diese Methode basiert auf der Anforderung, die Summe der quadrierten Abweichungen der durch die Regressionsgleichung berechneten Ergebniswerte und der wahren (beobachteten) Ergebniswerte zu minimieren.

Mehrfache lineare Regression ist eine multiple Regression, die eine lineare Beziehung für jeden Faktor darstellt.

Mehrfache Regression- Regression mit zwei oder mehr Faktorvariablen.

Modell identifizierbar- ein Modell, bei dem alle Strukturkoeffizienten eindeutig durch die Koeffizienten der reduzierten Form des Modells bestimmt sind.

Rekursives Gleichungsmodell- ein Modell, das abhängige Variablen (resultierende) einiger Gleichungen als Faktor enthält und auf der rechten Seite anderer Gleichungen endet.

Multiplikatives Modell– ein Modell, in dem die Zeitreihe als Produkt der aufgeführten Komponenten dargestellt wird.

Unvoreingenommener Schätzer- Bewertung, deren Durchschnitt gleich dem geschätzten Wert selbst ist.

Nullhypothese- die Annahme, dass das Ergebnis nicht vom Faktor abhängt (der Regressionskoeffizient ist Null).

Verallgemeinerte kleinste Quadrate (GLS)- ein Verfahren, das nicht die Konstanz der Varianz (Homoskedastizität) der Residuen erfordert, sondern davon ausgeht, dass die Residuen proportional zum gemeinsamen Faktor (Varianz) sind. Es handelt sich also um eine gewichtete Methode der kleinsten Quadrate.

Erklärte Varianz- Indikator für die Variation des Ergebnisses aufgrund von Regression.

Erklärte (Ergebnis-)Variable- eine Variable, die statistisch von der Faktorvariablen abhängt, oder erklärend (Regressor).

Restdispersion- unerklärte Varianz, die die Variation des Ergebnisses unter dem Einfluss aller anderen Faktoren zeigt, die nicht von der Regression berücksichtigt werden.

Vordefinierte Variablen sind exogene Systemvariablen und verzögerte endogene Systemvariablen.

Reduzierte Form des Systems- eine Form, die im Gegensatz zur strukturellen bereits nur endogene Variablen enthält, die linear von exogenen Variablen abhängen. Äußerlich unterscheidet es sich nicht von einem System unabhängiger Gleichungen.

Geschätzter Wert des F-Verhältnisses ist der Wert, den man erhält, indem man die erklärte Varianz um 1 Freiheitsgrad durch die Restvarianz um 1 Freiheitsgrad dividiert.

Regression (Abhängigkeit) ist der gemittelte (geglättete), d.h. frei von zufälligen kleinräumigen Schwankungen (Fluktuationen), quasi-deterministischer Zusammenhang zwischen der erklärten Variable (Variablen) und der erklärenden Variable (Variablen). Dieser Zusammenhang wird durch Formeln ausgedrückt, die die funktionale Abhängigkeit charakterisieren und keine explizit stochastischen (Zufalls-)Variablen enthalten, die nun als resultierender Effekt in Form einer rein funktionalen Abhängigkeit ihren Einfluss ausüben.

Regressor (erklärende Variable, faktorielle Variable) ist die unabhängige Variable, die statistisch mit der Ergebnisvariablen zusammenhängt. Die Art dieses Zusammenhangs und die Auswirkung der Änderung (Variation) des Regressors auf das Ergebnis werden in der Ökonometrie untersucht.

System zusammenhängender Gleichungen ist ein System simultaner oder voneinander abhängiger Gleichungen. Darin wirken dieselben Variablen in einigen Gleichungen gleichzeitig als abhängig und in anderen gleichzeitig als unabhängig. Dies ist die strukturelle Form eines Gleichungssystems. LSM ist darauf nicht anwendbar.

System extern unabhängiger Gleichungen- ein System, das dadurch gekennzeichnet ist, dass nur Korrelationen zwischen den Residuen (Fehlern) in verschiedenen Gleichungen des Systems vorhanden sind.

Zufälliges Residuum (Abweichung)- es ist sauber zufälliger Prozess in Form von kleinräumigen Schwankungen, die keine bereits ermittelte Komponente enthalten, die in der Regression vorhanden ist.

Wohlhabende Noten- Schätzungen, mit denen Sie Konfidenzintervalle effektiv anwenden können, wenn die Wahrscheinlichkeit, eine Schätzung in einem bestimmten Abstand vom wahren Wert des Parameters zu erhalten, nahe 1 wird und die Genauigkeit der Schätzungen selbst mit zunehmender Stichprobengröße zunimmt.

Modellspezifikation- Bestimmung signifikanter Faktoren und Identifikation von Multikollinearität.

Standart Fehler- mittlere quadratische (Standard-) Abweichung. Er hängt mit dem durchschnittlichen Fehler und dem Konfidenzfaktor zusammen.

Freiheitsgrade- Dies sind Größen, die die Anzahl unabhängiger Parameter charakterisieren und erforderlich sind, um ihre kritischen Werte aus den Verteilungstabellen zu ermitteln.

Trend- der Hauptentwicklungstrend, ein glattes, stabiles Muster von Änderungen in den Ebenen der Serie.

Signifikanzniveau- ein Wert, der die Wahrscheinlichkeit einer fehlerhaften Schlussfolgerung beim Testen einer statistischen Hypothese anhand eines statistischen Kriteriums angibt.

Dummy-Variablen sind Variablen, die die saisonalen Komponenten der Reihe für einen beliebigen Zeitraum widerspiegeln.

Ökonometrisches Modell- Dies ist eine Gleichung oder ein Gleichungssystem, das in besonderer Weise die Abhängigkeit (Abhängigkeiten) zwischen dem Ergebnis und den Faktoren darstellt. Das ökonometrische Modell basiert auf der Zerlegung einer komplexen und undurchsichtigen Beziehung zwischen Ergebnis und Faktoren in die Summe der beiden folgenden Komponenten: Regression (Regressionskomponente) und zufälliges (Fluktuations-) Residuum. Eine andere Klasse ökonometrischer Modelle bildet Zeitreihen.

Wirksamkeit der Bewertung ist die Eigenschaft einer Schätzung, die kleinstmögliche Varianz zu haben.

1. Welche Definition entspricht dem Begriff „Ökonometrie“:

a) es ist eine Wissenschaft, deren Gegenstand die quantitative Seite sozioökonomischer Massenphänomene und -prozesse unter bestimmten räumlichen und zeitlichen Bedingungen ist;

b) sie ist eine Wissenschaft, deren Gegenstand der quantitative Ausdruck der Zusammenhänge wirtschaftlicher Prozesse und Phänomene ist;

c) es ist eine Wissenschaft, deren Gegenstand die allgemeinen Muster von Zufallsphänomenen und Methoden zur Quantifizierung des Einflusses von Zufallsfaktoren sind.

2. Was ist der Zweck der Ökonometrie?

a) Wirtschaftsdaten in visueller Form darstellen;

b) Entwicklung von Methoden zur Modellierung und quantitativen Analyse von realen Wirtschaftsobjekten;

c) bestimmen, wie statistische Daten gesammelt und gruppiert werden;

d) die qualitativen Aspekte wirtschaftlicher Phänomene untersuchen.

3. Modellspezifikation ist:

a) Bestimmung des Zwecks der Studie und der Wahl der ökonomischen Variablen des Modells;

b) Durchführung einer statistischen Analyse des Modells, Bewertung der Qualität seiner Parameter;

c) Sammlung notwendiger statistischer Informationen;

d) Konstruktion ökonometrischer Modelle zum Zwecke der empirischen Analyse.

4. Welche Aufgabe der Ökonometrie ist das Problem der Parametrisierung des Modells:

b) Schätzung von Modellbildungsparametern;

c) Überprüfung der Qualität der Modellparameter und des Modells selbst als Ganzes;

d) Konstruktion ökonometrischer Modelle für empirische Analysen.

5. Modellverifizierung ist:

a) Artdefinition Wirtschaftsmodell, ein Ausdruck in mathematischer Form der Beziehung zwischen seinen Variablen;

b) Bestimmung der anfänglichen Annahmen und Einschränkungen des Modells;

c) Überprüfung der Qualität sowohl des Modells als Ganzes als auch seiner Parameter;

d) Analyse des untersuchten Wirtschaftsphänomens.

6. Eine Reihe von Informationen über verschiedene Objekte, die über einen bestimmten Zeitraum aufgenommen wurden, nennt man:

a) Zeitangaben;

b) räumliche Daten.

7. Wählen Sie ein Analogon zum Konzept der "unabhängigen Variablen":

a) endogene Variable;

b) Faktor;

c) Ergebnis;

d) exogene Variable.

8. Betrachten Sie ein Modell der gesamten Lebensmittelausgaben im Vergleich zum verfügbaren persönlichen Einkommen X und Lebensmittelpreise P: . Definieren Sie die Modellklasse und die Art der Modellvariablen:

a) Regressionsmodell mit einer Gleichung; endogene Variable – Lebensmittelausgaben, exogene Variable – verfügbares persönliches Einkommen, vorbestimmte Variable – Lebensmittelpreis;

b) Regressionsmodell mit einer Gleichung; endogene Variable - Lebensmittelausgaben, exogene Variablen - verfügbares persönliches Einkommen und Lebensmittelpreis;

c) Zeitreihenmodell; Die endogene Variable sind die Lebensmittelausgaben, die verzögerten Variablen das verfügbare persönliche Einkommen und der Lebensmittelpreis.

9. Kommunikation heißt Korrelation:

a) wenn jeder Wert des Faktorattributs einem wohldefinierten nicht zufälligen Wert des resultierenden Attributs entspricht;

b) wenn jeder Wert des Faktorattributs einer Menge von Werten des resultierenden Attributs entspricht, d.h. bestimmte statistische Verteilung;

c) wenn jeder Wert des Faktorattributs einer ganzen Verteilung von Werten des resultierenden Attributs entspricht;

d) wenn jeder Wert des Faktorattributs einem streng definierten Wert des resultierenden Attributs entspricht.

10. Nach dem analytischen Ausdruck werden die Verbindungen unterschieden:

a) umgekehrt;

b) linear;

c) krummlinig ;

d) Paare.

11. Die Regressionsanalyse besteht in der Bestimmung:

a) eine analytische Kommunikationsform, bei der die Änderung des resultierenden Attributs auf den Einfluss eines oder mehrerer Faktorzeichen zurückzuführen ist, und die Menge aller anderen Faktoren, die das resultierende Attribut ebenfalls beeinflussen, als konstante und gemittelte Werte angenommen wird ;

b) die Festigkeit der Verbindung zwischen zwei Zeichen (bei einer Paarverbindung) und zwischen dem effektiven und dem Satz von Faktorzeichen (bei einer multifaktoriellen Verbindung);

c) ein statistisches Maß für die Wechselwirkung zweier Zufallsvariablen;

d) der Grad der statistischen Beziehung zwischen ordinalen Variablen.

12. Welchen Wert kann der gepaarte Korrelationskoeffizient nicht annehmen:

13. Bei welchem ​​Wert des linearen Korrelationskoeffizienten kann die Beziehung zwischen den Vorzeichen als eng angesehen werden:

13. Welches Kriterium wird verwendet, um die Signifikanz des Korrelationskoeffizienten zu bewerten:

A) F- Fisher-Kriterium;

B) T-Schülerkriterium ;

c) Kriterium von Pearson;

d) Durbin-Watson-Test.

14. Wenn der gepaarte Korrelationskoeffizient zwischen Merkmalen -1 ist, bedeutet dies:

a) Mangel an Kommunikation;

b) das Vorhandensein einer inversen Korrelation;

c) das Vorhandensein einer direkten Korrelation;

d) das Vorhandensein einer Rückkopplungsfunktionsverbindung.

15. Wenn der Paarkorrelationskoeffizient zwischen den Vorzeichen den Wert 0,675 annimmt, dann ist das Bestimmtheitsmaß gleich:

d) 0,456 .

16. Nach der Methode der kleinsten Quadrate wird der folgende Ausdruck minimiert:

A) ; B) ; V) ; G) .

16. Schätzungen von Regressionsparametern (Eigenschaften von OLS-Schätzungen) sollten nicht sein:

a) unvoreingenommen;

b) heterokedastisch;

c) wirksam;

d) wohlhabend.

17. In der gepaarten linearen Regressionsgleichung der Parameter B bedeutet:

a) die durchschnittliche Auswirkung von nicht berücksichtigten (nicht für die Studie ausgewählten) Faktoren auf das resultierende Zeichen;

b) die durchschnittliche Änderung des resultierenden Vorzeichens, wenn sich das Vorzeichen des Faktors um 1 % ändert;

c) um welchen Betrag ändert sich das resultierende Vorzeichen im Mittel j wenn die Variable X Erhöhung um eine Maßeinheit;

d) welcher Anteil der Variation des resultierenden Merkmals im Modell berücksichtigt wird und auf den Einfluss der Variablen darauf zurückzuführen ist X?

18. Die Regressionsgleichung hat die Form . Wie viele Einheiten seiner Maßeinheit ändern sich im Durchschnitt bei einer Erhöhung X pro Maßeinheit:

a) erhöht sich um 2,02;

b) Erhöhung um 0,78;

c) Erhöhung um 2,8;

d) wird sich nicht ändern?

19. Welches Kriterium wird verwendet, um die Signifikanz der Regressionsgleichung zu bewerten:

A) F- Fisher-Kriterium;

B) T-Schülerkriterium;

c) Kriterium von Pearson;

d) Durbin-Watson-Test.

20. Welcher Koeffizient bestimmt die durchschnittliche Änderung des effektiven Attributs, wenn sich das Faktorattribut um 1 % ändert:

a) Regressionskoeffizient;

b) Bestimmtheitsmaß;

c) Korrelationskoeffizient;

d) Elastizitätskoeffizient.

21. Die Potenzfunktionsgleichung hat die Form:

A) ; B) ; V) ; G) .

22) ; B); V) ; G) .

23. Der durchschnittliche Näherungsfehler wird durch die Formel bestimmt:

24. Innerhalb welcher Grenzen ändert sich der multiple Korrelationskoeffizient:

25. Der multiple lineare Korrelationskoeffizient beträgt 0,75. Wie groß ist die prozentuale Variation der abhängigen Variablen? j im Modell berücksichtigt und aufgrund des Einflusses von Faktoren und ?

26. Es gibt eine Matrix gepaarter Korrelationskoeffizienten:

Zwischen welchen Zeichen wird Kollinearität beobachtet:

A) j Und ;

b) und;

27. Welchen Wert kann der multiple Korrelationskoeffizient annehmen:

28. Die multiple Regressionsgleichung hat die Form: . Ein Parameter gleich 1,37 bedeutet Folgendes:

a) bei Erhöhung um eine Maßeinheit die Variable j

b) bei Erhöhung um eine Einheit ihres Maßes bei festem Wert des Faktors die Variable j wird um 1,37 Einheiten seiner Messung zunehmen;

c) bei einer Erhöhung um 1,37 Einheiten ihrer Messung bei festem Wert des Faktors, der Variablen j wird um eine Maßeinheit erhöht.

29. Exogene Modellvariablen zeichnen sich dadurch aus, dass sie:

30. Wählen Sie ein Analogon zum Konzept der "endogenen Variablen":

ein Ergebnis;

b) Faktor;

c) innerhalb des Systems ermittelte abhängige Variable;

d) eine vordefinierte Variable.

31. Bei der Untersuchung der Abhängigkeit der Produktionskosten j Die Regressionsgleichung wurde aus dem Produktionsvolumen und der Arbeitsproduktivität gemäß den Daten von 20 Unternehmen erhalten. Um wie viele Einheiten und in welche Richtung ändert sich das resultierende Attribut, wenn der Faktor um eine Maßeinheit erhöht wird?

a) erhöht sich um 2,88

b) Abnahme um 0,72

c) Verringerung um 2,88

d) erhöht sich um 0,72.

32. Die multiple Regressionsgleichung hat die Form . Bestimmen Sie die Elastizität der Beziehung der Faktoren j Und .

33. Exogene Variablen sind dadurch gekennzeichnet, dass sie

a) auf frühere Zeitpunkte zurückgehen;

b) unabhängig und außerhalb des Systems bestimmt sind;

c) innerhalb des Systems abhängig und bestimmt sind.

33. Welche Rezeigt den Anteil der Variation des effektiven Attributs, der im Modell berücksichtigt wird j und aufgrund des Einflusses von Faktorvariablen?

a) Regressionskoeffizient;

b) Bestimmtheitsmaß;

c) Korrelationskoeffizient;

d) Elastizitätskoeffizient.

34. Geben Sie die Merkmale an, die nicht als Maß für die Genauigkeit des Regressionsmodells verwendet werden

a) mittlerer absoluter Fehler;

b) Restdispersion;

c) Korrelationskoeffizient;

d) mittlerer relativer Näherungsfehler.

35. Durch Vergleich der faktoriellen und der Residualvarianzen in der Regressionsanalyse erhalten wir den Wert der Statistik:

ein Student;

b) Darbin;

c) Pearson;

d) Fischer.

36. Eine Regressionsgleichung gilt im Allgemeinen als statistisch signifikant, wenn

a) der berechnete Wert des Fisher-Kriteriums ist größer als der entsprechende Tabellenwert;

b) der berechnete Wert des Fisher-Kriteriums ist kleiner als der entsprechende Tabellenwert;

c) der berechnete Wert des Fisher-Kriteriums ist größer als vier;

d) der berechnete Wert des Fisher-Kriteriums ist größer als Null.

37. Die konstruierte Regressionsgleichung gilt als zufriedenstellend, wenn der Wert des durchschnittlichen Näherungsfehlers nicht überschritten wird

38. Wie Sie wissen, wird der Bestimmtheitsindex verwendet, um die statistische Signifikanz der gesamten Gleichung der nichtlinearen Regression zu testen F- Fisher-Kriterium

41. In Produktionsfunktionen die Potenzform der multiplen Regression ist weit verbreitet. Geben Sie die wirtschaftliche Bedeutung der Koeffizienten an:

a) Sie charakterisieren die durchschnittliche Änderung des Ergebnisses bei einer Änderung des entsprechenden Faktors um eins, bei unverändertem Wert der anderen Faktoren, fixiert auf dem durchschnittlichen Niveau.

b) Sie geben an, um wie viel Prozent sich das Ergebnis im Durchschnitt bei einer Änderung des entsprechenden Faktors um 1 % ändert, während die Wirkung anderer Faktoren unverändert bleibt.

c) Sie ermöglichen eine eindeutige Beantwortung der Frage nach dem quantitativen Zusammenhang zwischen den betrachteten Merkmalen und der Zweckmäßigkeit der Einbeziehung des Faktors in das Modell.

42. Die Anforderungen, unter denen ein Modell als angemessen angesehen wird, lauten wie folgt:

Geben Sie ein Element an, das für ein angemessenes Regressionsmodell optional ist.

43. Das Vorhandensein von Heterokedastizität in den Regressionsresiduen kann mit dem Test überprüft werden

a) Pearson

b) Golffeld-Quandt;

c) Durbin-Watson;

d) Speerkämpfer.

44. Die Abhängigkeit der Folge von Regressionsresiduen voneinander wird in der Ökonometrie genannt

a) Homokedastizität von Resten;

b) Multikollinearität von Resten;

c) Autokorrelation von Residuen;

d) Heterokedastizität von Resten.

45. Die Überprüfung der Unabhängigkeit der Reihenfolge der Reste (fehlende Autokorrelation) erfolgt mit D-Durbin-Watson-Test. Der berechnete Wert des Kriteriums wird durch die Formel bestimmt:

Erscheinungsdatum: 20.02.2015 ; Gelesen: 1887 | Urheberrechtsverletzung der Seite | Schreibarbeiten bestellen

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sehr nötig

1. Die Wahl der Art des Wirtschaftsmodells auf der Grundlage der einschlägigen Theorie der Beziehung zwischen Variablen wird als ________________-Modelle bezeichnet.

Konstruktion

Einstufung

· Spezifikation

Systematisierung

2. Die Kollinearität der Faktoren des ökonometrischen Modells wird anhand der Matrix paarweiser Koeffizienten der linearen __________________

Bestimmungen

Rückschritt

Elastizität

· Korrelationen

3. Von den vorgeschlagenen ökonometrischen Modellen ist das multiple lineare Regressionsmodell ...

4. Die Überprüfung des Vorhandenseins kollinearer Faktoren im ökonometrischen Modell basiert auf der Berücksichtigung des Korrelationskoeffizienten zwischen ...

· j Und X 1

· j Und ( X 1 ;X 2 }

· X 1 undX 2

· j Und X 2

5. Interpretation des Parameters mit einer Dummy-Variablen D im Regressionsmodell

Wo j- der Preis der Wohnung, Dollar, X– Fläche der Wohnung, qm,

Wird als nächstes kommen ... (es sollte beachtet werden, dass alle Koeffizienten im Modell signifikant sind).

eine Wohnung im ersten Stock kostet unter sonst gleichen Bedingungen 1.000 Dollar mehr

· eins Quadratmeter Wohnungen im Erdgeschoss kosten 450 $.

· eine Wohnung im ersten Stock kostet unter sonst gleichen Bedingungen 1.000 Dollar weniger

Die Etage, auf der sich die Wohnung befindet, hat keinen Einfluss auf den Preis der Wohnung

6. Im Modell der Wert des Parameters A charakterisiert ...

Einfluss von Zufallsfaktoren auf die abhängige Variable des Modells j

der Mittelwert der unabhängigen Variablen bei Nullwerten der abhängigen Variablen

die mittlere Änderung der abhängigen Variablen des Modells j wenn sich die unabhängigen Variablen um eins ändern

· Mittelwert bei Nullwerten unabhängiger (erklärender) Variablen

7. Gleichungssystem, das zur Berechnung der Parameter der Regressionsgleichung dient, wird als System von _______________ Gleichungen bezeichnet.

gleichzeitig

unabhängig

· normal

rekursiv

8. Die Essenz der Methode der kleinsten Quadrate (LSM) besteht darin, dass die Koeffizienten der Regressionsgleichung aus der Bedingung ...

Gleichheit zu Null der Summe der Abweichungsmodule

· Mindestsumme der quadrierten Abweichungen

Gleichheit zu Null der Summe der quadrierten Abweichungen

Mindestsumme der Abweichungsmodule

9. Die mit der ______ Methode der kleinsten Quadrate gefundenen Parameterschätzungen haben die Eigenschaften Unvoreingenommenheit, Effizienz und Konsistenz.

Verletzung von Voraussetzungen

mit einem verallgemeinerten

· Einhaltung der Voraussetzungen

Verwendung von gewichtet

10. Betrachten Sie im Fall eines Regressionsmodells mit autokorrelierten und/oder heteroskedastischen Residuen das __________________ Regressionsmodell.

klassisch (normal)

normal

standardisiert

· verallgemeinert

11. Es ist bekannt, dass die Nähe der Beziehung zwischen X Und j X abhängiger Variablenwert j nimmt ab. Dann liegt der Wert des Korrelationskoeffizienten für ein solches gepaartes lineares Regressionsmodell im Intervall ...

· [-0,8; -0,6]

12. Zur Beurteilung der Qualität der Auswahl des ökonometrischen Modells der linearen Regressionsgleichung wird der Wert des Bestimmtheitsmaßes berechnet. In diesem Fall sind folgende Varianzen der abhängigen Variablen bekannt: σ 2 gemeinsam ist die Gesamtvarianz; σ2 erklärt ist die Dispersion, die durch die Gleichung erklärt wird; σ2 Ost ist die Restvarianz. Wähle den richtigen Ausdruck.

_________________

13. Wählen Sie ein Diagramm aus, das den Fall anzeigt, in dem es keine Autokorrelation in den Residuen des Modells gibt.

14. Das Fehlen kollinearer Faktoren im Modell kann durch den Wert des linearen Korrelationskoeffizienten nachgewiesen werden ...

15. Auf der Zahlenachse markierte Werte d l Und du d l) und (4- du); D(berechneter Wert des Durbin-Watson-Kriteriums)

0 d l d u d 2 4-du 4-d l 4

Diese Anordnung von Wert D relativ zu den angegebenen Punkten ist typisch für ...

positive Autokorrelation in den Residuen

· fehlende Autokorrelation in den Residuen

Negative Autokorrelation in Residuen

eine unsichere Situation bezüglich der Autokorrelation von Residuen

16. Es ist bekannt, dass die Nähe der Beziehung zwischen X Und j Durchschnitt, mit steigender unabhängiger Variable X abhängiger Variablenwert j erhöht sich. Dann liegt der Wert des Korrelationskoeffizienten für ein solches gepaartes lineares Regressionsmodell im Intervall ...

·

17. Interpretation des Parameters mit einer Dummy-Variablen D im Regressionsmodell

Wo j- der Preis der Wohnung, Dollar, X– Fläche der Wohnung, qm,

Wird als nächstes kommen ... (beachten Sie das T-Statistiken für die Koeffizienten für die entsprechenden Variablen und den kritischen Wert für ein bestimmtes Signifikanzniveau und eine bestimmte Anzahl von Freiheitsgraden sind gleich t x = 2,98; t d = 1,08; t krit = 2,16).

Ein Quadratmeter einer Wohnung mit Balkon kostet 450 Dollar.

Ein Quadratmeter Wohnung kostet 450 Dollar.

· Das Vorhandensein eines Balkons hat keinen Einfluss auf den Preis der Wohnung

Eine Wohnung mit Balkon kostet 1,05 $ mehr als eine ähnliche Wohnung ohne Balkon

18. Ein Regressionsmodell wird untersucht. Der Regressionskoeffizient in dieser Gleichung ist ...

· b 2

19. Auf der Zahlenachse markierte Werte d l Und du(Tabellenwerte des Durbin-Watson-Tests); (4- d l) und (4- du); D(berechneter Wert des Durbin-Watson-Kriteriums). Bestimmen Sie den Graphen, auf dem sich der Wert befindet D liegt in der Zone positiver Autokorrelation in den Residuen.

0 d l du 2 4-du d 4-d l 4

0 d l d u d 2 4-du 4-d l 4

0 d d l d u 2 4-du 4-d l 4

0 d l du 2 4-du 4-d l d 4

20. Ein Ausdruck des Formulars wird aufgerufen

· die Summe der quadrierten Abweichungen, die durch die Regression erklärt werden

· Der Gesamtbetrag quadrierte Abweichungen

Residualsumme der quadrierten Abweichungen

Summe der quadratischen Abweichungen, die nicht durch Regression erklärt werden

21. Für das ökonometrische Modell der Parameter für den Regressor X(2) erwies sich als unbedeutend, daher die Hypothese über den Nullwert der Schätzung ...

Andere Parameter nicht bestätigt

Dieser Parameter wurde nicht bestätigt

andere Parameter bestätigt

· dieser Parameter wurde bestätigt

22. Die Parameter einer Regression, ausgedrückt als intern lineare Funktion, die in Bezug auf die Parameter nicht linear ist, können nach der Linearisierung unter Verwendung der _________________ Methode der kleinsten Quadrate geschätzt werden.

· normal

dreistufig

indirekt

zwei Schritte

23. Nichtlineare Form der variablen Abhängigkeit j aus dem/den Faktor(en) ist nicht Die gleichung …

24. Die einfachste Methode der Linearisierung ist es nicht lineare Funktion, linear bezüglich Parametern, ist …

· Änderung von Variablen

elementare Transformationen

Anwendung elementarer Transformationen unter Verwendung der Änderung von Variablen

25. Für das ökonometrische Modell der nichtlinearen Regression wurde ein Korrelationsfeld aufgebaut:

Bestimmen Sie, welche der Gleichungen die untersuchte Abhängigkeit am genauesten beschreibt.

______________________________________

26. Eine Komponente, die sich periodisch wiederholende Schwankungen charakterisiert, deren Amplitude entweder konstant oder ansteigend oder abnehmend sein kann, wird als _____________-Komponente bezeichnet.

modisch

periodisch

· saisonal

willkürlich

27. Die Autokorrelationsfunktion ist eine Anzeige der Beziehung zwischen den Werten des entsprechenden Autokorrelationskoeffizienten und ...

· seine Bestellung

Perioden (Zeitpunkte).

Zeilenebenen

Korrelogramm

28. Sehen Sie sich das Zeitreihenmodell an Y=T+S+E, Wo Y- Zeilenebene T ist die Trendkomponente, S ist die saisonale Komponente, E- Eine zufällige Komponente, die bei Vorhandensein einer ausgeprägten saisonalen Komponente mit einer konstanten Schwankungsamplitude verwendet wird, wird als ...

Modell mit verteilter Verzögerung

· additives Modell

ein Modell, das den Faktor Zeit beinhaltet

ein multiplikatives Modell

29. Für stationäre Zeitreihen nicht erfüllt Zustand …

zeitunabhängige Dispersion

zeitunabhängiger Mittelwert der Reihe

· das Vorhandensein einer Trend- und/oder saisonalen Komponente in seiner Struktur

Homoskedastizität von Resten

30. Ein System ökonometrischer Gleichungen, die eine bestimmte wirtschaftliche Situation beschreiben, ist nicht ein System von __________________ Gleichungen.

· normal

gleichzeitig

unabhängig

rekursiv

31. System ökonometrischer Gleichungen der Form

gehört zur Klasse der ____________ ökonometrischen Gleichungen.

gleichzeitig

mehrere

rekursiv

· unabhängig

32. Bei der Lösung simultaner Gleichungssysteme werden abhängige Variablen, deren Anzahl gleich der Anzahl der Systemgleichungen ist, als ____________________ Variablen bezeichnet.

gegeben

strukturell

· endogen

exogen

33. Schätzungen für die Parameter eines Systems ökonometrischer Gleichungen der Form

normal

indirekt

· normal

gewichtet

34. Regressionsparameterschätzungen sind ___________, wenn sie die Bedingung erfüllen, dass ihre erwarteter Wert gleich den Schätzungen selbst ist, oder mit anderen Worten, der Mittelwert der Residuen ist null.

reich

versetzt

· unvoreingenommen

Wirksam

35. Um die Parameter eines linearen Regressionsmodells mit ______________ Residuen zu schätzen, wird eine verallgemeinerte Methode der kleinsten Quadrate verwendet.

unkorreliert

nicht heteroskedastisch

homoskedastisch

· autokorreliert

36. Der Anteil der mit Hilfe der Regression erklärten Varianz an der Gesamtvarianz der abhängigen Variablen charakterisiert ...

Regressionskoeffizienten

· Bestimmtheitsmaß

· F- Statistiken

· Korrelationskoeffizient

37. Eine Gleichung mit nichtlinearen Parametern ist ein Regressionsmodell der Form ...

38. Die Methode zur Linearisierung einer intern linearen Funktion, die in Bezug auf Parameter nichtlinear ist, ist ...

Substitution von Variablen

elementare Transformationen

Entwicklung einer Funktion in einer Taylorreihe

· Anwenden elementarer Transformationen unter Verwendung einer Änderung von Variablen

39. Für die untersuchte Abhängigkeit wurde ein Korrelationsfeld erstellt:

Von den vorgeschlagenen Modellen zur Beschreibung der Abhängigkeit kann nicht sein gebrauchtes modell...

·

40. Die Autokorrelation der Ebenen einer Reihe ist ein Merkmal der Nähe der Beziehung zwischen ...

Zeilenebene und Zeit

die Ebene einer Serie und die Komponenten dieser Ebene

zufällige Komponente und Zeit

· aufeinanderfolgende Ebenen einer Serie

41. Die Summe der saisonbereinigten Komponenten für Multiplikatives Modell gleich...

Einheit

halbe Verzögerung

· Protokoll

42. Nichtstationarität von Zeitreihen und t Kann erscheinen...

die Konstanz der Streuung seiner Ebenen

Homoskedastizität seiner Reste

die Invarianz der Regressionsfunktion über die Zeit

· das Vorhandensein eines Trends in seiner Struktur

43. System ökonometrischer Gleichungen der Form

Gehört zur Klasse der ___________ ökonometrischen Gleichungen.

gleichzeitig

unabhängig

· rekursiv

voneinander abhängig

44. Beim Lösen von simultanen Gleichungssystemen werden unabhängige Variablen, die nur auf der rechten Seite der Gleichung stehen, als ____________________ Variablen bezeichnet.

gegeben

strukturell

endogen

· exogen

45. Für ein Regressionsmodell +ε ist die Anzahl der abhängigen Variablen ...

· 1

46. ​​Zeigen Sie in der Abbildung die Abweichung des tatsächlichen Werts vom berechneten.

linear

· nichtlinear

Leistung

demonstrativ

50. Eine Gleichung, die linear in Parametern, aber nichtlinear in Variablen ist, ist ein Regressionsmodell der Form ...

·

51. Eine abnehmende oder zunehmende Komponente einer Zeitreihe, die die kumulativen langfristigen Auswirkungen vieler Faktoren charakterisiert, wird als _____________-Komponente bezeichnet.

· modisch

zyklisch

saisonal

willkürlich

52. Schätzungen für die Parameter eines überidentifizierbaren Systems ökonometrischer Gleichungen der Form

· zwei Schritte

indirekt

normal

gewichtet

Ökonometrie: Lehrbuch / I. I. Eliseeva [et al.], herausgegeben von I. I. Eliseeva - 2. Aufl., überarbeitet. und Add.-M.: Finanzen und Statistik, 2005.-S.43-47.

Eliseeva, 2005.-S.113-114.

Ökonometrie: Lehrbuch / hrsg. Doktor der Wirtschaftswissenschaften, Prof. V.S. Mkhitaryan.-M.: Prospect, 2008.-p.84

Magnus J.R. Ökonometrie. Grundkurs: Lehrbuch / J. R. Magnus, P. K. Katyshev, A. A. Peresetsky - 3. Aufl., überarbeitet. und zus.-M.: Delo, 200.-S.100-105.

Eliseeva, 2009.-S.44.

Eliseeva, 2005.

Eliseeva, 2005.-S.30-35.

Eliseeva, 2005.-S.182-190.

Mkhitaryan, 2008.-S.93-95.

Eliseeva, 2005.-S.51-55.

Eliseeva, 2005.-S.60-61.

Mkhitaryan, 2008.-S.93-95.

Mkhitaryan, 2008.-S.84.

Eliseeva, 2005.-S.436-442.

Eliseeva, 2005.-S.51-55.

Magnus, 2000.-S.100-105.

Eliseeva, 2005.-S.120.

Eliseeva, 2005.-S.436-442.

Eliseeva, 2005.-S.60-61.

Ayvazyan S.A. Angewendete Statistiken. Grundlagen der Ökonometrie: Lehrbuch. für Universitäten: In 2 Bänden Fundamentals of Econometrics / S. A. Ayvazyan, V. S. Mkhitaryan – 2. Aufl., Rev. – M.: UNITI-DANA, 2001. – p.

Eliseeva, 2005.-S.77-96.

Eliseeva, 2005.-S.77-96.

Eliseeva, 2005.-S.51-55.

Eliseeva, 2005.-S.43-47.

Eliseeva, 2005.-S.295.

Eliseeva, 2005.-S.296-305.

Byvshev V.A. Ökonometrie: Lehrbuch / V.A.Byvshev.-M.: Finanzen und Statistik, 2008.-S.209-212.

Eliseeva, 2005.-S.246-283, Magnus, 2000.-S.197-214.

Eliseeva, 2005.-S.240-260.

Eliseeva, 2005.-S.246-283.

Eliseeva, 2005.-S.182-185.

Mkhitaryan, 2008.-S.93-95, 100-107.

Eliseeva, 2005.-S.58-61.

Eliseeva, 2005.-S.30-35.

Eliseeva, 2005.-S.77-96.

Eliseeva, 2005.-S.51-55.

Byvshev, 2008.-S.209-212.

Eliseeva, 2005.-S.311-324.

Byvshev, 2008.-S.211. Workshop Eliseeva, 2008.-S.258.

Eliseeva, 2005.-S.246-283, Magnus, 2000.-S.197-214.

Eliseeva, 2005.-S.240-260.

Eliseeva, 2005.-S.120.

Magnus, 2000.-S.45-50.

Eliseeva, 2005.-S.60-61.

Ayvazyan, 2001.-S.72.

Eliseeva, 2005.-S.77-96.

Eliseeva, 2005.-S.30-35.

Eliseeva, 2005.-S.43-47.

Eliseeva, 2005.-S.246-283.

o - Wählen Sie eine Antwort aus.

□ - Wählen Sie mehrere Antworten aus.

- Schreibe die Lösung und die Antwort auf.

- Optionen gemäß der angegebenen Reihenfolge auswählen

1. Schreiben Sie eine Formel zur Berechnung des mathematischen Erwartungswerts einer Zufallsvariablen:

2. Der mathematische Erwartungswert einer Zufallsvariablen ist . Was ist die mathematische Erwartung einer Zufallsvariablen:

3. Der mathematische Erwartungswert einer Zufallsvariablen und die Varianz sind bekannt. Finden Sie den mathematischen Erwartungswert und die Varianz einer Zufallsvariablen.

4. Wenn die Werte jeder Zufallsvariablen um das 10-fache erhöht werden, dann der Durchschnittswert:

o 10 Mal verringern;

o Erhöhung um das 10-fache;

o Erhöhung um 10 %;

o Wird sich nicht ändern.

5. Die Summe der Abweichungen der Werte einer Zufallsvariablen vom Mittelwert ist immer:

o Positiv;

o Negativ;

o gleich Null;

o In jedem Fall ist es anders.

6. Seien , Zufallsvariablen mit Varianzen , und Kovarianz. Was ist gleich?

7. Der lineare Korrelationskoeffizient wird im Intervall gemessen:

8. Der Wert des Bestimmtheitsmaßes ...

o bewertet die Signifikanz jedes der in der Regressionsgleichung enthaltenen Faktoren;

o Charakterisiert den Anteil der Varianz des resultierenden Attributs, erklärt durch die Gleichung, an der Gesamtvarianz;

o charakterisiert den Anteil der Varianz des Residualwerts an der Gesamtvarianz des resultierenden Attributs;

o Bewertet die Signifikanz des Korrelationskoeffizienten.

9. Stellen Sie die Entsprechung zwischen den Namen der Elemente der Regressions- und Korrelationsgleichungen und ihren ein Briefe:

1) Regressionsparameter __________;

2) Erklärende Variable ______;

3) Korrelationskoeffizient ______;

4) Erklärte Variable _______;

5) Zufallsvariable ___________;

6) Bestimmtheitsmaß ____.

10. Der Wert des Korrelationskoeffizienten beträgt 0,81. Daraus kann geschlossen werden, dass die lineare Beziehung zwischen dem effektiven Merkmal und dem Faktor ist:

o Nah genug;

o Funktional;

o Mittlere Stärke.

11. Der Wert des Korrelationskoeffizienten beträgt - 0,9. Daraus kann geschlossen werden, dass die lineare Beziehung zwischen dem effektiven Merkmal und dem Faktor ist:

o Nah genug;

o Funktional;

o Mittlere Stärke.

12. Der Wert des Elastizitätskoeffizienten zeigt:

o Wie oft ändert sich das Ergebnis im Durchschnitt, wenn sich der Faktor zweimal ändert;

o Der maximal mögliche Wert des Ergebnisses;

o Um wie viel Prozent ändert sich das Ergebnis im Durchschnitt bei einer Erhöhung des Faktors um 1 %;

o Um wie viel Prozent ändert sich der Faktor im Durchschnitt bei einer Erhöhung des Ergebnisses um 1 %.

13. Der Elastizitätskoeffizient für die Potenzregressionsgleichung ist gleich:

14. Die Essenz der Methode der kleinsten Quadrate ist:

o beim Maximieren der Summe der quadrierten Abweichungen des tatsächlichen Werts der abhängigen Variablen von ihrem theoretischen Wert;

o beim Minimieren der Summe der quadrierten Abweichungen des tatsächlichen Werts der abhängigen Variablen von ihrem theoretischen Wert;

o Minimierung der Summe der Abweichungen von tatsächlichen und theoretischen Werten;

o Bei der Maximierung der absoluten Werte der Abweichungen der tatsächlichen und theoretischen Werte.

15. Wenn der Korrelationskoeffizient 1,2 beträgt. Es bedeutet, dass …

o Die Beziehung zwischen Merkmalen ist stark;

o Beziehung zwischen Merkmalen ist schwach;

o Bei einer Erhöhung des Faktors um 1 % erhöht sich das effektive Vorzeichen um 1,2 %;

o Das kann nicht sein.

16. Bei der Untersuchung der Abhängigkeit eines Wirtschaftsindikators von bestimmten Faktoren wurden die folgenden Werte der Elastizitätskoeffizienten erhalten: ; ; Und . Ordnen Sie die Faktoren in absteigender Reihenfolge des Einflusses auf den untersuchten Wirtschaftsindikator.

17. Die Parameter der linearen Regressionsgleichung werden bestimmt durch:

o Spearman-Methode;

o Fisher-Kriterium;

o Durbin-Watson-Test.

18. Die statistische Bewertung der Signifikanz der Parameter der Gleichung der gepaarten linearen Regression wird überprüft mit:

o Fisher-Kriterium;

o Studententest;

o Methode der kleinsten Quadrate;

o Spearman-Test.

19. Bei einer statistischen Stichprobe von 22 Beobachtungen der tatsächliche Wert F- Fisher-Kriterium ist 52. Regressionsgleichung. Der lineare Korrelationskoeffizient ist in diesem Fall gleich ...

20. Für 27 Unternehmen, die die gleichen Produkte herstellen, wurde eine lineare Abhängigkeit der Verkaufsmengen von den Werbekosten erstellt. Die Standardabweichung beträgt 4,7. Die Standardabweichung beträgt 3,4. Das lineare Bestimmtheitsmaß ist in diesem Fall gleich ...

21. Der Koeffizient der linearen Regression ist, falls bekannt, gleich ...

22. Der Trend der Zeitreihe charakterisiert die Gesamtheit der Faktoren, ...

o Aufzeigen saisonaler Schwankungen in der Reihe;

o mit einmaligen Auswirkungen;

o Keine Auswirkung auf das Niveau der Serie;

1. welche der Regressionsgleichungen ein Potenzgesetz ist

Y= A? A?? A

2. Regressionsparameterschätzungen sind unvoreingenommen, wenn

Der mathematische Erwartungswert der Residuen ist 0

3. Schätzungen von Regressionsparametern sind effektiv, wenn

Schätzungen haben die kleinste Streuung………….Schätzungen

4. Schätzungen der Regressionsparameter sind konsistent, wenn

Zoomen Genauigkeit….

5. Dummy-Variablen sind

Attribute….

6. wenn der qualitative Faktor 3 Abstufungen hat, dann die erforderliche Anzahl von Dummy-Variablen

7.Korrelationskoeffizient gleich Null bedeutet, dass zwischen Variablen

Situation nicht definiert

8.Korrelationskoeffizient gleich -1 bedeutet, dass zwischen Variablen

Funktionale Abhängigkeit

9.in der ökonometrischen Analyse werden Xj berücksichtigt

Wie Zufallsvariablen

10. Regressionskoeffizient variiert innerhalb

Akzeptiert jeden Wert

11.Q=………..min entspricht

Kleinsten Quadrate

12. innerhalb welcher Grenzen sich das Bestimmtheitsmaß ändert

13. In einem gut angepassten Modell sollten die Residuen

Ein normales Gesetz haben …..

14. Falsche Wahl der funktionalen Form oder der erklärenden Variablen wird genannt

Spezifikationsfehler

15. Determinationskoeffizient ist

Doppeltes Quadrat…

16.Wert berechnet durch die Formel r=………………ist eine Schätzung

Paarweiser Korrelationskoeffizient

17. Probenkorrelationskoeffizient r als Absolutwert

Überschreitet eins nicht

18.Komponenten des Vektors Ei

haben ein normales Gesetz

19. ist die Methode der kleinsten Quadrate, die zur Berechnung der Parameter von nichtlinearen Modellen anwendbar ist

Bewerben wir uns danach … ..

20. ist die Methode der kleinsten Quadrate, die zur Berechnung der Parameter der exponentiellen Abhängigkeit anwendbar ist

Anwendbar nach seiner Reduzierung

21.was zeigt die absolute wachstumsrate

Um wie viele Einheiten ändert sich y, wenn sich x um eins ändert

22. Wenn der Korrelationskoeffizient positiv ist, dann im linearen Modell

Wenn x zunimmt, nimmt y zu.

23. Welche Funktion wird verwendet, wenn Modelle mit konstantem Wachstum modelliert werden?

Wenn der relative Wert …………………… unbegrenzt

25.elastizität zeigt

Wie viel % wird sich ändern……………………………..um 1%

26.Schülertabellenwert hängt ab

Und auf das Vertrauensniveau und auf die Anzahl der im Modell enthaltenen Faktoren und auf die Länge der Originalserie

27. Der tabellarische Wert des Fisher-Kriteriums hängt ab

Nur auf dem Konfidenzniveau und auf der Anzahl der im Modell enthaltenen Faktoren

28. welches statistische Merkmal wird durch die Formel ausgedrückt

Rxy=…………

Korrelationskoeffizient

29.Formel t= rxy………….wird verwendet für

Korrelationskoeffizient für Wesentlichkeitsprüfungen

30. Welches statistische Merkmal wird durch die Formel R ausgedrückt?=……………

Bestimmtheitsmaß

31. Korrelationskoeffizient wird verwendet für

Definitionen der Dichtheit der Verbindung……………..

32.Elastizität gemessen

Maßeinheit des Faktors …………………Indikator

33. Schätzungen der Parameter einer gepaarten linearen Regression werden durch die Formel gefunden

B= Cov(x;y)/Var(x);a=y? bx?

34. Für die Regression y=a+bx aus n Beobachtungen wird das Konfidenzintervall (1-а)% für den Koeffizienten b sein

35. Nehmen wir an, dass die Abhängigkeit der Ausgaben von den Einnahmen durch die Funktion y=a+bx beschrieben wird

Der Durchschnittswert von y \u003d 2 ……………… ist gleich

36. Für die paarweise Regression ist o?b gleich

…….(xi-x?)?)

37. Die Beziehung zwischen dem Koeffizienten der Mehrfachbestimmung (D) und der Korrelation (R) wird durch die folgende Methode beschrieben

38. Vertrauenswahrscheinlichkeit

Wahrscheinlichkeit, dass ………………..Prognoseintervall

39. um die Bedeutung eines einzelnen Parameters zu überprüfen, verwenden Sie

40.Anzahl der Freiheitsgrade für die t-Statistik beim Testen der Signifikanz von Regressionsparametern aus 35 Beobachtungen und 3 unabhängigen Variablen

41.Anzahl der Freiheitsgrade der Nenner f der Regressionsstatistik aus 50 Beobachtungen und 4 unabhängigen Variablen

42. Eines der Probleme ist eine Katze. Kann bei multivariater Regression auftreten und tritt bei paarweiser Regression niemals auf

Korrelation zwischen unabhängigen Variablen

43. Multikollinearität tritt auf, wenn

Zwei oder mehr Unabhängige …………

44. Heteroskedastizität liegt vor, wenn

Varianz von zufällig….

45. Der standardisierte Koeffizient der Regressionsgleichung?k zeigt

Um wie viel % ändert sich der resultierende Indikator y, wenn sich xi um 1 % ändert, wobei das durchschnittliche Niveau anderer Faktoren unverändert bleibt

46.Beziehung zwischen dem Mehrfachbestimmungsindex R? und der angepasste Index der Mehrfachbestimmung RC? (in der Formel mit R oben)

RC?=R? (n-1)/(n-m-1)

47. Nehmen wir an, dass 2 Modelle geeignet sind, einen wirtschaftlichen Prozess zu beschreiben. Beide sind nach dem f-Kriterium von Fisher ausreichend. welches einen Vorteil bietet, für eines, das Folgendes hat:

Größerer F-Wert des Kriteriums

48. Gibt es für eine Regression von n Beobachtungen und m unabhängigen Variablen eine solche Beziehung zwischen R? und F

…………..=[(n-m-1)/m](R?/(1-R?)]

49. Die Signifikanz von privaten und Paarkorrelationskoeffizienten wird mit überprüft

Student's T-Test

50. Wenn es eine unbedeutende Variable in der Regressionsgleichung gibt, dann zeigt sie sich durch einen niedrigen Wert

T-Statistik

51. In diesem Fall gilt das Modell als angemessen

Fcalc>Ftable

52. Welches Kriterium wird verwendet, um die Signifikanz des Regressionskoeffizienten zu bewerten?

Schüler T

53. Der Wert des Konfidenzintervalls ermöglicht Ihnen festzustellen, wie zuverlässig die Annahme ist

Das Intervall enthält die Parameter der Grundgesamtheit

54. Die Hypothese des Fehlens einer Autokorrelation von Residuen ist bewiesen, wenn

Ót=a+b0x1+?yt-1+?t

56. Wählen Sie ein Modell mit Verzögerungen

Уt= a+b0x1…….(die längste Formel)

57. welche Punkte durch das Glättungsverfahren aus der Zeitreihe ausgeschlossen werden

Am Anfang und am Ende der Zeitreihe stehen

58. was bestimmt die Anzahl der Punkte, die als Ergebnis der Glättung ausgeschlossen werden

Von der Anzahl der Punkte ………………

59. Autokorrelation existiert, wenn

Jeder nachfolgende Wert der Residuen

60. Als Ergebnis der Autokorrelation haben wir

Ineffiziente Parameterschätzungen

61. Wenn wir daran interessiert sind, Attributvariablen zu verwenden, um die Wirkung verschiedener Monate zu zeigen, die wir verwenden sollten

11 Attributmethoden

62. Das additive Zeitreihenmodell hat die Form

63. MULTIPLIKATIVES MODELL HAT DIE FORM

64. Autokorrelationskoeffizient

Charakterisiert die Enge der linearen Beziehung zwischen dem aktuellen und dem vorherigen Niveau der Serie

65.Additives Zeitreihenmodell wird erstellt

Die Amplitude saisonaler Schwankungen nimmt zu und ab

66.basierend auf vierteljährlichen Daten………..Werte 7-1 Quartal, 9-2 Quartal und 11-3 Quartal…………….

67. endogene Variablen sind

Abhängige Variablen, deren Anzahl gleich der Anzahl der Gleichungen ist……..

68. exogene Variablen

Vordefinierte Variablen beeinflussen …………..

69. Verzögerungsvariablen sind

Der Wert der abhängigen Variablen für den vorherigen Zeitraum

70. Um die Parameter zu bestimmen, muss die strukturelle Form des Modells umgewandelt werden

Modell in reduzierter Form

71. Eine Gleichung, in der H die Anzahl der endogenen Variablen, D die Anzahl der fehlenden exogenen Variablen ist, ist identifizierbar, wenn

72. Gleichung, in der H die Anzahl der endogenen Variablen ist, D die Anzahl der fehlenden exogenen Variablen ist, Nicht identifizierbar, wenn

73. Eine Gleichung, in der H die Anzahl der endogenen Variablen und D die Anzahl der fehlenden exogenen Variablen ist, ist überidentifiziert, wenn

74. die Parameter eines genau identifizierbaren Modells zu bestimmen

Angewandte indirekte kleinste Quadrate

75. um die Parameter des SUPERidentifizierten Modells zu bestimmen

ZWEI-STEP-LSM WIRD VERWENDET

76. um die Parameter eines nicht identifizierten Modells zu bestimmen

KEINE DER BESTEHENDEN METHODEN KANN ANGEWENDET WERDEN

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