Prin econometrie se înțelege în sensul larg al cuvântului. Test. Serii de timp. O componentă care se schimbă fără probleme a seriei de timp, care reflectă impactul asupra performanței economice a factorilor pe termen lung, se numește

Q=……….. mincorespunde cele mai mici pătrate

autocorelare este dependența de corelație a nivelurilor seriei de valorile anterioare.

Autocorelarea apare atunci când fiecare valoare ulterioară a reziduurilor

Modelul de serie de timp aditivă are forma: Y=T+S+E

O variabilă de atribut poate fi utilizată atunci când: variabila independentă este calitativă;

În ce limite se modifică coeficientul determinantului: 0 la 1.

Când este considerat modelul adecvat? Fcalc>Ftable

Ca rezultat al autocorelației, avem estimări ineficiente ale parametrilor

Într-un model bine montat, reziduurile ar trebui și urmați legea normală

În analiza econometricăXjconsiderată ca variabile aleatoare

Valoarea intervalului de încredere vă permite să stabiliți ipoteza că: intervalul conține o estimare a parametrului necunoscutului.

Valoarea calculată prin formular=...este o estimare cote de pereche Corelații

Regresie internă neliniară este o regresie cu adevărat neliniară care nu poate fi redusă la o regresie liniară prin transformarea variabilelor și introducerea de noi variabile.

serii de timp- aceasta este o succesiune de valori ale unui semn (variabilă rezultată) luate în puncte succesive în timp sau perioade.

Alegeți un model cu întârzieriУt= a+b0x1…….(cea mai lungă formulă)

valoarea eșantionului Rxy nu > 1, |R|< 1

Coeficientul de corelație al eșantionuluirprin absolut valoarea nu depășește unitatea

Heteroskedasticitatea- încălcarea constanței varianței pentru toate observațiile.

Heteroskedasticitatea este prezentă atunci când: varianţa reziduurilor aleatoare nu este constantă

heteroskidasticitatea este când varianţa reziduurilor este diferită

Se dovedește ipoteza absenței autocorelației reziduurilor, dacă Dtable2...

Homoscedasticitatea- constanța varianței pentru toate observațiile, sau aceeași varianță a fiecărei abateri (reziduale) pentru toate valorile variabilelor factor.

Homosidasticitate este atunci când varianța reziduurilor este constantă și aceeași pentru toate... observațiile.

Dispersia- indicator de variație.

Pentru a determina parametrii unui model neidentificat, se utilizează.: nu una dintre entităţi. metodele nu pot fi aplicate.

Pentru a determina parametrii dincolo de modelul identificat, aplicați: se aplică. MNC în 2 pași

Pentru a determina parametrii, forma structurală a modelului trebuie convertită în forma redusă a modelului

Pentru a determina parametrii unui model precis identificabil: se aplică MCO indirectă;

Pentru a evalua... schimbăriydinXeste introdus: coeficient de elasticitate:

Pentru regresia pereche ơ²begală….(xi-x¯)²)

Pentru a testa semnificația parametrilor individuali de regresie, folosim: testul t.

Pentru regresiey= A+ bxdinnintervalul de încredere al observațiilor (1-a)% pentru coeficient.bva fi b±t…….ơb

Pentru regresia de lanobservatii simvariabile independente, există o astfel de relație întreR² șiF..=[(n-m-1)/m](R²/(1- R²)]

Probabilitatea de încredere este probabilitatea ca valoarea reală a indicatorului efectiv să se încadreze în intervalul de prognoză calculat.

Să presupunem că 2 modele sunt potrivite pentru a descrie un proces economic. Ambele sunt adecvatefcriteriul lui Fisher. care să ofere un avantaj, acela are o pisică .: valoare mai mare a criteriului F

Să presupunem că dependența cheltuielilor de venit este descrisă de funcțiey= A+ bxvaloarea medie y=2...egale 9

DacăRxyeste pozitiv, atunci pe măsură ce x crește, și crește.

Dacă există o variabilă nesemnificativă în ecuația de regresie, atunci aceasta se dezvăluie printr-o valoare scăzută statistici T

Dacă factorul calitativ are 3 gradații, atunci numărul necesar de variabile fictive 2

Dacă coeficientul de corelație este pozitiv, atunci în modelul liniar pe măsură ce x crește, și crește

Dacă suntem interesați să folosim variabile de atribut pentru a arăta efectul diferitelor luni, trebuie să folosim 11 metode de atribut.

Dacă modelul de regresie are o relație exponențială, atunci metoda celor mai mici pătrate este aplicabilă după reducerea la o formă liniară.

Relația dintre coeficientul de determinare multiplă (D) și corelații (R) este descrisă prin următoarea metodă R=√D

Semnificația ecuației de regresie- prezența reală a dependenței studiate, și nu doar o coincidență aleatorie a unor factori care imită o dependență care nu există de fapt.

Se estimează semnificația ecuației de regresie în ansamblu: -Test F-Fisher

Semnificația cotelor private și de pereche. se verifică corelația. prin utilizarea:-t-test student

Intercorelația și multicoliniaritatea aferentă- aceasta este o relație strânsă între factorii care se apropie de o relație liniară completă.

Ce caracteristică statistică este exprimată prin formulaR²=… coeficient de determinare

Ce caracteristică statistică este exprimată prin formula: r X y = Ca(X; y) împărțit la rădăcinăVar(X)* Var(y): coeficient. corelații

Ce funcție este utilizată la modelarea modelelor cu creștere constantă putere

Ce puncte sunt excluse din seria temporală prin procedura de netezire atât la început cât şi la sfârşit.

Care dintre ecuațiile de regresie este o lege a puterii y= A˳ Aͯ¹ A

Metoda clasică de estimare a parametrilor de regresie se bazează pe:- metoda celor mai mici pătrate (LSM)

Numărul de grade de libertate pttstatistici la testarea semnificației parametrilor de regresie din 35 de observații și 3 variabile independente 31;

Numărul de grade de libertate ale numitoruluiF-statistici in regresie a 50 de observatii si 4 variabile independente: 45

Componente vectorialeEiȘi au o lege normală

Corelație- dependența stocastică, care este o generalizare a unei dependențe funcționale strict determinate prin includerea unei componente probabilistice (aleatorie).

Coeficient de autocorelare: caracterizează strânsoarea relației liniare a nivelurilor actuale și viitoare ale seriei

Coeficient de determinare- indicator de apropiere a conexiunii stocastice în cazul general al regresiei neliniare

Coeficient de determinare este o valoare care caracterizează relația dintre variabilele dependente și cele independente.

Coeficientul de determinare este coeficientul de corelație multiplă pătrat

Coeficientul de determinare este: o valoare care caracterizează relația dintre variabilele independente și dependente (dependente);

Coeficient de determinareRspectacole proporția variațiilor variabilei dependente y, explicată prin influența factorilor incluși în model.

Coeficientul de determinare variază în interiorul: - 0 la 1

Raportul de încredere- acesta este un coeficient care leagă erorile limită și medii printr-o dependență liniară, află semnificația erorii limită care caracterizează acuratețea estimării și este un argument al distribuției (cel mai adesea, integrala de probabilitate). Această probabilitate este gradul de fiabilitate al estimării.

Coeficient de încredere (abatere normalizată)- rezultatul împărțirii abaterii de la medie la abaterea standard, caracterizează semnificativ gradul de fiabilitate (încredere) estimării obținute.

Coeficient de corelațieRxyfolosit pentru a determina caracterul complet al conexiunii X și Y.

Coeficientul de corelație variază în: de la -1 la 1

Un coeficient de corelație de 0 înseamnă că: - nicio legătură liniară .

Un coeficient de corelație de 1 înseamnă că: -există o dependenţă funcţională.

Coeficientul de corelație este utilizat pentru: determinarea strângerii relației dintre variabilele aleatoare X și Y;

Se calculează coeficientul de corelație pentru măsurarea gradului de relaţie liniară între două variabile aleatoare.

Coeficient de corelație liniară- un indicator al strângerii relației stocastice dintre factor și rezultat în cazul regresiei liniare.

Coeficientul de regresie- coeficient la variabila factor în modelul de regresie liniară.

Coeficientul de regresiebspectacole: cu câte unități crește y dacă x crește cu 1.

Coeficientul de regresie variază în interiorul: se aplică orice valoare; de la 0 la 1; de la -1 la 1;

Coeficientul de elasticitate se măsoară în: cantitate incomensurabilă.

Se aplică criteriul Darwin-Chotson: - selectarea factorilor din model; sau - definiții ale autocorelației în reziduuri

Criteriul elevului- verificarea semnificaţiei coeficienţilor individuali de regresie şi a semnificaţiei coeficientului de corelaţie.

Criteriul lui Fisher arată semnificația statistică a modelului în ansamblu bazată pe fiabilitatea cumulativă a tuturor coeficienților săi;

Variabile de întârziere: sunt variabile legate de momente anterioare din timp; sau -aceste valori sunt dependente. Schimbare. pentru perioada anterioară de timp.

Variabilele de întârziere sunt valoarea variabilelor dependente pentru perioada anterioară de timp

Modelul în ansamblu este semnificativ statistic dacă Fcalc > Ftabl.

Un model este identificat dacă:- numărul de parametri ai modelului structural este egal cu numărul de parametri indicați. forme de model.

Modelul nu este identificat dacă:- este dat numărul. coeficient . Mai mult numărul de coeficienți structurali.

Modelul este supraidentificat dacă: număr dat. coeficient mai mic decât numărul de coeficienți structurali

Multicolenialitatea apare atunci când: includerea eronată a 2 sau mai multe variabile dependente liniar în ecuație; 2. două sau mai multe variabile explicative, în mod normal slab corelate, devin puternic corelate în condiții specifice de eșantionare; . modelul include o variabilă care este foarte corelată cu variabila dependentă.

Modelul multiplicativ al seriei de timp are forma:- Y=T*S*E

Un model de serie de timp multiplicativă este construit dacă: amplitudinea fluctuaţiilor sezoniere creşte sau scade

Pe baza datelor trimestriale... valorile 7-1 trimestru, 9-2 trimestru și 11-3 trimestru...-5

Alegerea greșită a formei funcționale sau a variabilelor explicative se numește o erori de specificație

Nepărtinirea estimării parametrului de regresie obținut prin cele mai mici pătrate înseamnă:- că se caracterizează prin cea mai mică dispersie.

O problemă care poate apărea în regresia multivariată și nu se întâmplă niciodată în regresia pe perechi este corelația dintre variabilele independente.

Ce determină numărul de puncte excluse din seria temporală ca urmare a netezirii: pe metoda de netezire aplicată.

Rețineți principalele tipuri de erori de specificație: eliminarea unei variabile semnificative; adăugarea unei variabile nesemnificative;

Estimarea coeficientului de regresie pe perechi este imparțial dacă: așteptarea reziduurilor =0.

Estimările parametrilor de regresie liniară pereche se găsesc prin formula b= Cov(x;y)/Var(x);a=y¯bx¯

Estimările parametrilor de regresie sunt imparțial dacă Așteptarea matematică a reziduurilor este 0

Estimările parametrilor de regresie sunt consistente dacă: - acuratețea estimării crește cu n, adică cu o creștere a n, probabilitatea estimării din valoarea reală a parametrului tinde spre 0.

Estimări ale regresiei perechi yavl. eficient dacă: estimatorul are cea mai mică varianță în comparație cu alți estimatori

În prezența heteroscedasticității, ar trebui să se aplice:- cele mai mici pătrate generalizate

La verificarea semnificației tuturor parametrilor simultan, se utilizează următoarele:-F-test.

La verificarea semnificației tuturor parametrilor de regresie simultan, se utilizează următoarele: F-test.

Este metoda celor mai mici pătrate aplicabilă pentru calcularea parametrilor dependenței exponențiale aplicabil după reducerea acestuia

Este aplicabilă metoda celor mai mici pătrate (LSM) pentru calcularea parametrilor modelelor neliniare? este aplicabilă după reducerea sa specială la o formă liniară

Ce criteriu este folosit pentru a evalua semnificația coeficientului de regresie T al elevului

Odată cu creșterea numărului de variabile explicative, coeficientul de determinare ajustat:- creste.

Relația dintre indicele de determinare multiplăR ² și indicele de determinare multiplă ajustatȒ² Există

Corectat coeficient determinări:- cote mai mari decât de obicei. determinări

Coeficientul standardizat al ecuației de regresie Ƀk arată cu cât % se va schimba indicatorul rezultat y atunci când xi se schimbă cu 1% cu nivelul mediu al altor factori neschimbat

Coeficientul ecuației de regresie standard: arată cât de mult se va schimba 1 y atunci când factorul xk se schimbă cu 1, menținând celălalt.

Esența coeficientului determinărir 2 X y este după cum urmează:- caracterizează proporția de varianță a caracteristicii rezultate y explica. regres., în varianța totală a atributului rezultat.

Valoarea tabelară a criteriului Studentului depinde din nivel nivelul de încredere și numărul de factori incluși și lungimea seriei originale (de la nivelul de semnificație acceptat și numărul de grade de libertate (n - m -1))

Valorile tabelului Fisher (F) depinde pe nivelul de încredere și pe numărul de factori incluși și pe lungimea seriei inițiale (pe nivelul de încredere pși numărul de grade de libertate al dispersiunilor f1Și f2)..

Ecuația în careHDnumărul de variabile exogene lipsă, identificabile dacă D+1=H

Ecuația în careHnumărul de variabile endogene,Dnumărul de variabile exogene lipsă, NU pot fi identificate dacă D+1

Ecuația în careHnumărul de variabile endogene,Dnumărul de variabile exogene lipsă, supraidentificabile dacă D+1>H

O ecuație este identificată dacă:- D+1=H

O ecuație nu este identificată dacă:-D+1

O ecuație este supraidentificată dacă:-D+1>H

Variabilele fictive sunt: caracteristici atributive (de exemplu, profesie, gen, educație) care au fost etichetate digital;

Formulăt= rxy....folosit pentru p Verificarea semnificației coeficientului de corelație

PrivatF-criteriu:- evaluează semnificația ecuației de regresie în ansamblu

Numărul de grade de libertate pentru suma factorială a pătratelor într-un model de regresie multiplă liniară este: m;

Ce arată coeficientul de pantă - cu câte unități se va schimba y dacă x se schimbă cu una,

Ce arată raportul. creștere absolută cu câte unități se va schimba y dacă x se schimbă cu unu

variabilă exogenă este variabila independentă sau factorul X.

variabile exogene sunt variabile care sunt definite în afara sistemului și sunt independente

variabile exogene- Acest variabilele predefinite care afectează variabilele dependente (variabile endogene), dar nu depind de ele, sunt notate cu x

Se măsoară elasticitatea unitate de măsură a unui factor ... indicator

Elasticitatea arată cât de mult se va schimba indicatorul reductiv y atunci când factorul se va modifica cu 1% xk.

Variabilele endogene sunt: variabile dependente, al căror număr este egal cu numărul de ecuații din sistem și care sunt notate cu y

Definiții

Raport T (test t)- raportul dintre coeficientul estimat obținut folosind LSM și valoarea erorii standard a valorii estimate.

Model de serie de timp aditiv este un model în care seria temporală este prezentată ca suma componentelor enumerate.

criteriul lui Fisher- o metodă de verificare statistică a semnificației ecuației de regresie, în care valoarea calculată (reală) a raportului F este comparată cu valoarea sa critică (teoretică).

Regresie liniara- aceasta este o relație (regresie), care este reprezentată printr-o ecuație în linie dreaptă și exprimă cea mai simplă relație liniară.

Metoda variabilelor instrumentale este un tip de MNC. Folosit pentru estimarea parametrilor modelelor descrise prin mai multe ecuații. Proprietatea principală este înlocuirea parțială a unei variabile explicative inutilizabile cu una care nu este corelată cu un membru aleatoriu. Această variabilă proxy se numește variabilă instrumentală și are ca rezultat estimări consistente ale parametrilor.

Metoda celor mai mici pătrate (LSM)- o metodă de găsire (estimare) aproximativă a coeficienților (parametrilor) de regresie necunoscuți. Această metodă se bazează pe cerința de a minimiza suma abaterilor pătrate a valorilor rezultatelor calculate prin ecuația de regresie și a valorilor rezultatelor adevărate (observate).

Regresia liniară multiplă este o regresie multiplă care reprezintă o relație liniară pentru fiecare factor.

Regresie multiplă- regresie cu două sau mai multe variabile factori.

Model identificabil- un model în care toți coeficienții structurali sunt determinați în mod unic de coeficienții formei reduse a modelului.

Model recursiv de ecuație- un model care conține ca factor variabile dependente (rezultate) ale unor ecuații, ajungând în partea dreaptă a altor ecuații.

Model multiplicativ– un model în care seria temporală este prezentată ca un produs al componentelor enumerate.

Estimator imparțial- evaluare, a cărei medie este egală cu valoarea estimată însăși.

Ipoteza nulă- ipoteza că rezultatul nu depinde de factor (coeficientul de regresie este zero).

Cele mai mici pătrate generalizate (GLS)- o metodă care nu necesită constanța varianței (homoscedasticitatea) reziduurilor, ci presupune că reziduurile sunt proporționale cu factorul comun (varianță). Astfel, este vorba despre cele mai mici pătrate ponderate.

Varianta explicata- indicator al variaţiei rezultatului datorită regresiei.

Variabila (rezultat) explicată- o variabilă care depinde statistic de variabila factor, sau explicativă (regressor).

Dispersia reziduala- varianță inexplicabilă, care arată variația rezultatului sub influența tuturor celorlalți factori neluați în considerare de regresie.

Variabile predefinite sunt variabile de sistem exogene și variabile de sistem endogen întârziate.

Forma redusă a sistemului- o formă, care, spre deosebire de cea structurală, conține deja doar variabile endogene dependente liniar de variabilele exogene. În exterior, nu este diferit de un sistem de ecuații independente.

Valoarea estimată a raportului F este valoarea obținută prin împărțirea varianței explicate la 1 grad de libertate la varianța reziduală la 1 grad de libertate.

Regresie (dependență) este media (netezită), adică lipsit de fluctuații aleatorii la scară mică (fluctuații), relație cvasi-deterministă între variabila explicată (variabile) și variabila explicativă (variabile). Această relație este exprimată prin formule care caracterizează dependența funcțională și nu conțin variabile explicit stocastice (aleatoare), care își exercită acum influența ca efect rezultant care ia forma unei dependențe pur funcționale.

Regressor (variabilă explicativă, variabilă factorială) este variabila independentă care este legată statistic de variabila rezultat. Natura acestei conexiuni și efectul modificării (variației) regresorului asupra rezultatului sunt studiate în econometrie.

Sistem de ecuații interconectate este un sistem de ecuații simultane sau interdependente. În ea, aceleași variabile acționează simultan ca dependente în unele ecuații și în același timp independente în altele. Aceasta este forma structurală a unui sistem de ecuații. LSM nu este aplicabil acestuia.

Sistem de ecuații neînrudite extern- un sistem care se caracterizează prin prezența doar a corelațiilor între reziduurile (erorile) în diferite ecuații ale sistemului.

Reziduu aleatoriu (abatere)- e curat proces aleatoriu sub formă de fluctuații la scară mică, care nu conține o componentă deja determinată, care este prezentă în regresie.

Scoruri bogate- estimări care vă permit să aplicați în mod eficient intervalele de încredere, atunci când probabilitatea de a obține o estimare la o anumită distanță de valoarea reală a parametrului devine apropiată de 1, iar acuratețea estimărilor în sine crește odată cu creșterea dimensiunii eșantionului.

Specificația modelului- determinarea factorilor semnificativi si identificarea multicoliniaritatii.

eroare standard- abaterea medie pătratică (standard). Este legat de eroarea medie și factorul de încredere.

Grade de libertate- acestea sunt cantități care caracterizează numărul de parametri independenți și sunt necesare pentru a găsi valorile lor critice din tabelele de distribuții.

tendinţă- tendința principală de dezvoltare, un model stabil stabil de schimbări în nivelurile seriei.

Nivel de semnificație- o valoare care arată care este probabilitatea unei concluzii eronate la testarea unei ipoteze statistice după un criteriu statistic.

Variabile fictive sunt variabile care reflectă componentele sezoniere ale seriei pentru orice perioadă.

Model econometric- aceasta este o ecuație sau un sistem de ecuații care reprezintă într-un mod special dependența (dependențele) dintre rezultat și factori. Modelul econometric se bazează pe defalcarea unei relații complexe și obscure dintre rezultat și factori în suma următoarelor două componente: regresie (componentă de regresie) și reziduală aleatoare (fluctuație). O altă clasă de modele econometrice formează seriile de timp.

Eficacitatea evaluării este proprietatea unei estimări de a avea cea mai mică varianță posibilă.

1. Care definiție corespunde conceptului de „econometrie”:

a) este o știință, al cărei subiect este latura cantitativă a fenomenelor și proceselor socio-economice de masă în condiții specifice de loc și timp;

b) este o ştiinţă, al cărei subiect este expresia cantitativă a interconexiunilor proceselor şi fenomenelor economice;

c) este o știință, al cărei subiect îl reprezintă modelele generale ale fenomenelor aleatorii și metodele de cuantificare a influenței factorilor aleatorii.

2. Care este scopul econometriei?

a) să prezinte datele economice sub formă vizuală;

b) elaborarea metodelor de modelare şi analiză cantitativă a obiectelor economice reale;

c) determina modul de colectare și grupare a datelor statistice;

d) studiază aspectele calitative ale fenomenelor economice.

3. Specificațiile modelului sunt:

a) determinarea scopului studiului și alegerea variabilelor economice ale modelului;

b) realizarea unei analize statistice a modelului, apreciind calitatea parametrilor acestuia;

c) colectarea informațiilor statistice necesare;

d) construirea de modele econometrice în scopul analizei empirice.

4. Ce sarcină a econometriei este problema parametrizării modelului:

b) estimarea parametrilor de construire a modelului;

c) verificarea calității parametrilor modelului și a modelului în sine;

d) construirea de modele econometrice pentru analiza empirică.

5. Verificarea modelului este:

a) definirea speciei model economic, o expresie în formă matematică a relației dintre variabilele sale;

b) determinarea ipotezelor și limitărilor inițiale ale modelului;

c) verificarea calității atât a modelului în ansamblu, cât și a parametrilor acestuia;

d) analiza fenomenului economic studiat.

6. Un set de informații despre diferite obiecte preluate într-o perioadă de timp se numește:

a) date de timp;

b) date spațiale.

7. Alegeți un analog al conceptului de „variabilă independentă”:

a) variabilă endogenă;

b) factor;

c) rezultat;

d) variabilă exogenă.

8. Luați în considerare un model al cheltuielilor totale cu alimente versus venitul personal disponibil Xși prețurile la alimente p: . Definiți clasa modelului și tipul de variabile de model:

a) model de regresie cu o singură ecuație; variabilă endogenă - cheltuieli cu alimente, variabilă exogenă - venit personal disponibil, variabilă prestabilită - preț alimente;

b) model de regresie cu o singură ecuație; variabila endogena - cheltuielile cu alimentele, variabilele exogene - venitul personal disponibil si pretul alimentelor;

c) model de serie de timp; variabila endogenă este cheltuielile alimentare, variabilele întârziate sunt venitul personal disponibil și prețul alimentelor.

9. Comunicarea se numește corelație:

a) dacă fiecare valoare a atributului factorului corespunde unei valori nealeatoare bine definite a atributului rezultat;

b) dacă fiecare valoare a atributului factorului corespunde unui set de valori ale atributului rezultat, i.e. anumită distribuție statistică;

c) dacă fiecare valoare a atributului factor corespunde unei întregi distribuții de valori a atributului rezultat;

d) dacă fiecare valoare a atributului factorului corespunde unei valori strict definite a atributului rezultat.

10. După expresia analitică se disting conexiunile:

a) invers;

b) liniară;

c) curbilinii ;

d) cupluri.

11. Analiza regresiei constă în determinarea:

a) o formă analitică de comunicare, în care modificarea atributului rezultat se datorează influenței unuia sau mai multor semne factori, iar setul tuturor celorlalți factori care afectează și atributul rezultat este luat ca valori constante și medii ;

b) etanşeitatea legăturii dintre două semne (cu o legătură de pereche) şi între efectivul şi mulţimea de semne factoriale (cu o legătură multifactorială);

c) o măsură statistică a interacțiunii a două variabile aleatoare;

d) gradul de relaţie statistică dintre variabilele ordinale.

12. Ce valoare nu poate lua coeficientul de corelație pereche:

13. La ce valoare a coeficientului de corelație liniară poate fi considerată strânsă relația dintre semne:

13. Ce criteriu este folosit pentru a evalua semnificația coeficientului de corelație:

A) F- criteriul lui Fisher;

b) t- Criteriul elevului ;

c) criteriul lui Pearson;

d) Testul Durbin-Watson.

14. Dacă coeficientul de corelație pereche dintre caracteristici este -1, atunci aceasta înseamnă:

a) lipsa de comunicare;

b) prezenţa unei corelaţii inverse;

c) prezenţa unei corelaţii directe;

d) prezenţa unei conexiuni funcţionale de feedback.

15. Dacă coeficientul de corelație de pereche dintre semne ia valoarea de 0,675, atunci coeficientul de determinare este egal cu:

d) 0,456 .

16. Conform metodei celor mai mici pătrate, următoarea expresie este minimizată:

A) ; b) ; V) ; G).

16. Estimările parametrilor de regresie (proprietățile estimărilor MCO) nu ar trebui să fie:

a) imparțial;

b) heterokedastic;

c) eficient;

d) bogat.

17. În ecuația de regresie liniară pereche, parametrul b mijloace:

a) impactul mediu asupra semnului rezultat al factorilor necontabiliați (neselectați pentru studiu);

b) modificarea medie a semnului rezultat când semnul factorului se modifică cu 1%;

c) cu ce valoare se va modifica în medie semnul rezultat y dacă variabila X creșterea cu o unitate de măsură;

d) ce proporție din variația caracteristicii rezultate este luată în considerare în model și se datorează influenței variabilei asupra acestuia X?

18. Ecuația de regresie are forma . Câte unități de măsură se vor schimba în medie cu o creștere X pe unitate de măsură:

a) va crește cu 2,02;

b) crestere cu 0,78;

c) crestere cu 2,8;

d) nu se va schimba?

19. Ce criteriu este folosit pentru a evalua semnificația ecuației de regresie:

A) F- criteriul lui Fisher;

b) t-Criteriul elevului;

c) criteriul lui Pearson;

d) Testul Durbin-Watson.

20. Ce coeficient determină modificarea medie a atributului efectiv atunci când atributul factorului se modifică cu 1%:

a) coeficientul de regresie;

b) coeficientul de determinare;

c) coeficientul de corelare;

d) coeficientul de elasticitate.

21. Ecuația funcției de putere are forma:

A) ; b) ; V) ; G).

22) ; b); V) ; G).

23. Eroarea medie de aproximare este determinată de formula:

24. În ce limite se modifică coeficientul de corelație multiplă:

25. Coeficientul de corelație liniară multiplă este 0,75. Care este variația procentuală a variabilei dependente y luate în considerare în model şi datorită influenţei factorilor şi ?

26. Există o matrice de coeficienți de corelație perechi:

Între ce semne se observă coliniaritatea:

A) yȘi ;

grup;

27. Ce valoare poate lua coeficientul de corelație multiplă:

28. Ecuația de regresie multiplă are forma: . Un parametru egal cu 1,37 înseamnă următoarele:

a) la creșterea cu o unitate de măsură a acesteia, variabila y

b) la creșterea cu o unitate de măsură a acesteia cu o valoare fixă ​​a factorului, variabila y va crește cu 1,37 unități de măsură;

c) cu o creștere de 1,37 unități de măsură a acestuia cu o valoare fixă ​​a factorului, variabila y va crește cu o unitate de măsură.

29. Variabilele de model exogene se caracterizează prin faptul că:

30. Alegeți un analog al conceptului de „variabilă endogenă”:

un rezultat;

b) factor;

c) variabilă dependentă determinată în cadrul sistemului;

d) o variabilă predefinită.

31. La studierea dependenţei costului de producţie y ecuația de regresie a fost obținută din volumul producției și productivitatea muncii conform datelor a 20 de întreprinderi. Cu câte unități și în ce direcție se va schimba atributul rezultat atunci când factorul este crescut cu o unitate de măsură?

a) va crește cu 2,88

b) scade cu 0,72

c) scade cu 2,88

d) va crește cu 0,72.

32. Ecuația de regresie multiplă are forma . Determinați elasticitatea relației factorilor yȘi .

33. Variabilele exogene se caracterizează prin acelea pe care acestea

a) datează din momentele anterioare din timp;

b) sunt independente și determinate în afara sistemului;

c) sunt dependente şi determinate în cadrul sistemului.

33. Ce calcul al coeficientului de regresie arată ponderea variației atributului efectiv luat în considerare în model yși datorită influenței variabilelor factoriale?

a) coeficientul de regresie;

b) coeficientul de determinare;

c) coeficientul de corelare;

d) coeficientul de elasticitate.

34. Precizați caracteristicile neutilizate ca măsură a acurateței modelului de regresie

a) eroare absolută medie;

b) dispersie reziduală;

c) coeficientul de corelare;

d) eroare relativă medie de aproximare.

35. Comparând variațiile factoriale și reziduale în analiza de regresie, obținem valoarea statisticilor:

un student;

b) Darbin;

c) Pearson;

d) Fisher.

36. O ecuație de regresie este în general considerată semnificativă statistic dacă

a) valoarea calculată a criteriului Fisher este mai mare decât valoarea tabelară corespunzătoare;

b) valoarea calculată a criteriului Fisher este mai mică decât valoarea tabelară corespunzătoare;

c) valoarea calculată a criteriului Fisher este mai mare de patru;

d) valoarea calculată a criteriului Fisher este mai mare decât zero.

37. Ecuația de regresie construită este considerată satisfăcătoare dacă valoarea erorii medii de aproximare nu depășește

38. După cum știți, indicele de determinare este utilizat pentru a testa semnificația statistică a întregii ecuații de regresie neliniară prin F- Criteriul lui Fisher

41. În functii de productie forma de putere a regresiei multiple este larg răspândită. Indicați semnificația economică a coeficienților:

a) Caracterizează modificarea medie a rezultatului cu o modificare a factorului corespunzător cu unul, cu valoarea altor factori neschimbată, fixată la nivelul mediu.

b) Ele arată câte procente se modifică în medie rezultatul cu o modificare a factorului corespunzător cu 1%, în timp ce acțiunea altor factori rămâne neschimbată.

c) Ele permit să se ofere un răspuns fără ambiguitate la întrebarea relației cantitative dintre caracteristicile luate în considerare și oportunitatea includerii factorului în model.

42. Cerințele conform cărora un model este considerat adecvat sunt următoarele:

Specificați un element care este opțional pentru un model de regresie adecvat.

43. Prezența heterocedasticității în reziduurile de regresie poate fi verificată cu ajutorul testului

a) Pearson

b) Golfeld-Quandt;

c) Durbin-Watson;

d) Spearman.

44. Dependența succesiunii de reziduuri de regresie unul față de celălalt în econometrie se numește

a) homocedasticitatea reziduurilor;

b) multicoliniaritatea reziduurilor;

c) autocorelarea reziduurilor;

d) heterocedasticitatea reziduurilor.

45. Verificarea independenței secvenței reziduurilor (lipsa autocorelației) se realizează folosind d-Testul Durbin-Watson. Valoarea calculată a criteriului este determinată de formula:

Data publicării: 2015-02-20 ; Citește: 1887 | Încălcarea drepturilor de autor ale paginii | Comanda lucrări de scriere

Dezactivează adBlock!
foarte necesar

1. Alegerea tipului de model economic pe baza teoriei relevante a relației dintre variabile se numește modele ________________.

constructie

clasificare

· specificație

sistematizare

2. Coliniaritatea factorilor modelului econometric se verifică pe baza matricei de coeficienți perechi ai __________________ liniarului

determinări

regresie

elasticitate

· corelații

3. Dintre modelele econometrice propuse, modelul de regresie liniară multiplă este ...

4. Verificarea prezenței factorilor coliniari în modelul econometric se bazează pe luarea în considerare a coeficientului de corelație între ...

· yȘi X 1

· yȘi ( X 1 ;X 2 }

· X 1 șiX 2

· yȘi X 2

5. Interpretarea parametrului cu o variabilă dummy dîn modelul de regresie

Unde y- prețul apartamentului, dolari, X– suprafata apartamentului, mp,

Va fi următorul... (trebuie remarcat faptul că toți coeficienții din model sunt semnificativi).

un apartament la primul etaj, toate celelalte lucruri fiind egale, costă cu 1.000 de dolari în plus

· unu metru patrat locuința de la parter costă 450 USD.

· un apartament de la primul etaj, celelalte lucruri fiind egale, costa cu 1.000 de dolari mai putin

etajul pe care se afla apartamentul nu afecteaza pretul apartamentului

6. În model, valoarea parametrului A caracterizeaza...

influenţa factorilor aleatori asupra variabilei dependente a modelului y

valoarea medie a variabilei independente la valorile zero ale variabilelor dependente

modificarea medie a variabilei dependente a modelului y când variabilele independente se modifică cu una

· media la valorile zero ale variabilelor independente (explicative).

7. Sistemul de ecuații, care servește la calcularea parametrilor ecuației de regresie se numește sistem de ecuații _______________.

simultan

independent

· normal

recursiv

8. Esența metodei celor mai mici pătrate (LSM) este că coeficienții ecuației de regresie se găsesc din condiția ...

egalitatea la zero a sumei modulelor de abatere

· suma minimă a abaterilor pătrate

egalitatea cu zero a sumei abaterilor pătrate

suma minimă a modulelor de abatere

9. Estimările parametrilor găsite cu metoda ____________________ a celor mai mici pătrate au proprietăți de imparțialitate, eficiență și consistență.

încălcarea condițiilor prealabile

folosind un generalizat

· respectarea cerințelor prealabile

utilizarea ponderată

10. În cazul unui model de regresie cu reziduuri autocorelate și/sau heteroscedastice, luați în considerare modelul de regresie __________________.

clasic (obișnuit)

normal

standardizate

· generalizat

11. Se ştie că apropierea relaţiei dintre XȘi y X valoarea variabilei dependente y scade. Atunci valoarea coeficientului de corelație pentru un astfel de model de regresie liniară pereche este în intervalul ...

· [-0,8; -0,6]

12. Pentru evaluarea calității selecției modelului econometric al ecuației de regresie liniară se calculează valoarea coeficientului de determinare. În acest caz, sunt cunoscute următoarele variații ale variabilei dependente: σ 2 uzual este varianța totală; σ2 explicat este dispersia explicată prin ecuație; σ2 ost este varianța reziduală. Alegeți expresia corectă.

_________________

13. Selectați o diagramă care să afișeze cazul în care nu există autocorelare în reziduurile modelului.

14. Absența factorilor coliniari în model poate fi dovedită prin valoarea coeficientului de corelație liniară ...

15. Valori marcate pe axa numerelor d lȘi d u d l) și (4- d u); d(valoarea calculată a criteriului Durbin-Watson)

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

Acest aranjament al valorii d raportat la punctele indicate este tipic pentru...

autocorelare pozitivă în reziduuri

· lipsa autocorelației în reziduuri

Autocorelație negativă în reziduuri

o situaţie incertă privind autocorelarea reziduurilor

16. Se ştie că apropierea relaţiei dintre XȘi y medie, cu variabilă independentă crescătoare X valoarea variabilei dependente y crește. Atunci valoarea coeficientului de corelație pentru un astfel de model de regresie liniară pereche este în intervalul ...

·

17. Interpretarea parametrului cu o variabilă dummy dîn modelul de regresie

Unde y- prețul apartamentului, dolari, X– suprafata apartamentului, mp,

Va fi următorul... (rețineți că t-statisticile pentru coeficienții pentru variabilele corespunzătoare și valoarea critică pentru un anumit nivel de semnificație și un anumit număr de grade de libertate sunt egale t x = 2,98; t d = 1,08; t crit = 2,16).

Un metru pătrat de apartament cu balcon costă 450 USD.

Un metru pătrat de locuință costă 450 de dolari.

· Prezența unui balcon nu afectează prețul apartamentului

Un apartament cu balcon costă cu 1,05 USD mai mult decât un apartament similar fără balcon

18. Se explorează un model de regresie. Coeficientul de regresie din această ecuație este...

· b 2

19. Valori marcate pe axa numerelor d lȘi d u(valorile de tabel ale testului Durbin-Watson); (4- d l) și (4- d u); d(valoarea calculată a criteriului Durbin-Watson). Determinați graficul pe care se află valoarea d este în zona de autocorelare pozitivă în reziduuri.

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

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

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

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

20. O expresie a formei se numește

· suma abaterilor pătrate explicate prin regresie

· suma totală abateri la pătrat

Suma reziduală a abaterilor pătrate

suma abaterilor pătrate neexplicată prin regresie

21. Pentru modelul econometric, parametrul pentru regresor X(2) s-a dovedit a fi nesemnificativă, prin urmare, ipoteza despre valoarea zero a estimării ...

Alți parametri nu sunt confirmați

Acest parametru nu a fost confirmat

alți parametri confirmați

· acest parametru a fost confirmat

22. Parametrii unei regresii exprimați ca funcție liniară intern, neliniară în raport cu parametrii, după liniarizare pot fi estimați folosind metoda celor mai mici pătrate _________________.

· comun

în trei trepte

indirect

doi pasi

23. Forma neliniară a dependenței variabile y din factor(i) nu este ecuația …

24. Cea mai simplă metodă de liniarizare nu este funcție liniară, liniară în raport cu parametrii, este...

· modificarea variabilelor

transformări elementare

aplicarea transformărilor elementare folosind schimbarea variabilelor

25. Pentru modelul econometric al regresiei neliniare a fost construit un câmp de corelație:

Determinați care dintre ecuații descrie cel mai precis dependența studiată.

______________________________________

26. O componentă care caracterizează fluctuațiile care se repetă periodic, a căror amplitudine poate fi fie constantă, fie crescătoare sau descrescătoare, se numește componenta _____________.

la modă

periodic

· sezonier

Aleatoriu

27. Funcția de autocorelare este o afișare a relației dintre valorile coeficientului de autocorelare corespunzător și ...

· ordinul lui

perioade (puncte) de timp

niveluri de rând

corelogramă

28. Vezi modelul seriei temporale Y=T+S+E, Unde Y- nivelul rândului T este componenta tendinței, S este componenta sezonieră, E- o componentă aleatorie, care este utilizată în prezența unei componente sezoniere pronunțate cu o amplitudine constantă a fluctuațiilor, se numește ...

model cu lag distribuit

· model aditiv

un model care include factorul timp

un model multiplicativ

29. Pentru serii temporale staţionare neîmplinit condiție …

dispersie independentă de timp

valoarea medie independentă de timp a seriei

· prezența unei componente de tendință și/sau sezonieră în structura sa

homoscedasticitatea reziduurilor

30. Un sistem de ecuații econometrice care descriu o anumită situație economică, nu este un sistem de __________________ ecuații.

· normal

simultan

independent

recursiv

31. Sistem de ecuații econometrice de formă

aparține clasei ____________ ecuații econometrice.

simultan

multiplu

recursiv

· independent

32. La rezolvarea sistemelor de ecuații simultane, variabilele dependente, al căror număr este egal cu numărul de ecuații de sistem, se numesc ____________________ variabile.

dat

structural

· endogene

exogene

33. Estimări pentru parametrii unui sistem de ecuații econometrice de formă

normal

indirect

· comun

ponderat

34. Se spune că estimările parametrilor de regresie sunt ___________ dacă îndeplinesc condiția ca lor valorea estimata este egală cu estimările în sine, sau, cu alte cuvinte, media reziduurilor este zero.

bogat

deplasat

· imparțial

efectiv

35. Pentru estimarea parametrilor unui model de regresie liniară cu reziduuri ______________ se utilizează o metodă generalizată a celor mai mici pătrate.

necorelat

nu heteroscedastic

homoscedastic

· autocorelate

36. Ponderea varianței explicată cu ajutorul regresiei în varianța totală a variabilei dependente caracterizează ...

coeficient de regresie

· coeficient de determinare

· F- statistici

· Coeficient de corelație

37. O ecuație care este neliniară în parametri este un model de regresie de forma ...

38. Metoda de liniarizare a unei funcții liniare intern, neliniară în raport cu parametrii, este ...

substituirea variabilelor

transformări elementare

extinderea unei funcții dintr-o serie Taylor

· aplicând transformări elementare folosind o schimbare de variabile

39. Pentru dependența studiată s-a construit un câmp de corelație:

Dintre modelele propuse pentru descrierea dependenţei nu poate fi model folosit...

·

40. Autocorelarea nivelurilor unei serii este o caracteristică a strângerii relației dintre ...

nivelul rândului și timpul

nivelul unei serii și componentele acestui nivel

componentă aleatoare și timp

· nivelurile succesive ale unei serii

41. Suma componentelor ajustate sezonier pentru model multiplicativ este egal...

unitate

jumătate lag

· Buturuga

42. Nestationaritatea serii temporale YT ar putea aparea...

constanţa dispersării nivelurilor sale

homoscedasticitatea reziduurilor sale

invarianța funcției de regresie în timp

· prezența unei tendințe în structura sa

43. Sistem de ecuații econometrice de formă

Aparține clasei ___________ ecuații econometrice.

simultan

independent

· recursiv

interdependente

44. La rezolvarea sistemelor de ecuații simultane, variabilele independente care se află doar în partea dreaptă a ecuației se numesc ____________________ variabile.

dat

structural

endogene

· exogene

45. Pentru un model de regresie +ε, numărul de variabile dependente este ...

· 1

46. ​​​​Arătați în figură abaterea valorii reale de la cea calculată.

liniar

· neliniară

putere

demonstrativ

50. O ecuație care este liniară în parametri, dar neliniară în variabile, este un model de regresie de forma ...

·

51. O componentă descrescătoare sau crescătoare a unei serii de timp care caracterizează impactul cumulativ pe termen lung al multor factori se numește componenta _____________.

· la modă

ciclic

sezonier

Aleatoriu

52. Estimări pentru parametrii unui sistem supraidentificabil de ecuații econometrice de formă

· doi pasi

indirect

comun

ponderat

Econometrie: manual / I.I. Eliseeva [et al.], editat de I.I. Eliseeva.- ed. a II-a, revăzută. și add.-M.: Finanțe și statistică, 2005.-p.43-47.

Eliseeva, 2005.-p.113-114.

Econometrie: manual / ed. Doctor în economie, prof. V.S. Mkhitaryan.-M.: Prospect, 2008.-p.84

Magnus J.R. Econometrie. Curs inițial: manual / J.R. Magnus, P.K. Katyshev, A.A. Peresetsky.- ed. a III-a, revizuită. şi adaugă.-M.: Delo, 200.-p.100-105.

Eliseeva, 2009.-p.44.

Eliseeva, 2005.

Eliseeva, 2005.-p.30-35.

Eliseeva, 2005.-p.182-190.

Mkhitaryan, 2008.-p.93-95.

Eliseeva, 2005.-p.51-55.

Eliseeva, 2005.-p.60-61.

Mkhitaryan, 2008.-p.93-95.

Mkhitaryan, 2008.-p.84.

Eliseeva, 2005.-p.436-442.

Eliseeva, 2005.-p.51-55.

Magnus, 2000.-p.100-105.

Eliseeva, 2005.-p.120.

Eliseeva, 2005.-p.436-442.

Eliseeva, 2005.-p.60-61.

Ayvazyan S.A. Statistici aplicate. Fundamentele econometriei: manual. pentru universități: În 2 volume.Fundamentals of Econometrics / S.A. Ayvazyan, V.S. Mkhitaryan.- Ed. a II-a, Rev. - M .: UNITI-DANA, 2001. - p.

Eliseeva, 2005.-p.77-96.

Eliseeva, 2005.-p.77-96.

Eliseeva, 2005.-p.51-55.

Eliseeva, 2005.-p.43-47.

Eliseeva, 2005.-p.295.

Eliseeva, 2005.-p.296-305.

Byvshev V.A. Econometrie: manual / V.A.Byvshev.-M.: Finanțe și statistică, 2008.-p.209-212.

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

Eliseeva, 2005.-p.240-260.

Eliseeva, 2005.-p.246-283.

Eliseeva, 2005.-p.182-185.

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

Eliseeva, 2005.-p.58-61.

Eliseeva, 2005.-p.30-35.

Eliseeva, 2005.-p.77-96.

Eliseeva, 2005.-p.51-55.

Byvshev, 2008.-p.209-212.

Eliseeva, 2005.-p.311-324.

Byvshev, 2008.-p.211. Atelierul Eliseeva, 2008.-p.258.

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

Eliseeva, 2005.-p.240-260.

Eliseeva, 2005.-p.120.

Magnus, 2000.-p.45-50.

Eliseeva, 2005.-p.60-61.

Ayvazyan, 2001.-p.72.

Eliseeva, 2005.-p.77-96.

Eliseeva, 2005.-p.30-35.

Eliseeva, 2005.-p.43-47.

Eliseeva, 2005.-p.246-283.

o - Alegeți un răspuns.

□ - Selectați mai multe răspunsuri.

- Notați soluția și răspunsul.

- selectați opțiunile conform secvenței specificate

1. Scrieți o formulă pentru calcularea așteptării matematice a unei variabile aleatoare:

2. Aşteptarea matematică a unei variabile aleatoare este . Care este așteptarea matematică a unei variabile aleatoare:

3. Se cunosc așteptările matematice ale unei variabile aleatoare și varianța. Aflați așteptările matematice și varianța unei variabile aleatoare.

4. Dacă valorile fiecărei variabile aleatoare sunt crescute de 10 ori, atunci valoarea medie:

o Scade de 10 ori;

o Creste de 10 ori;

o Creștere cu 10%;

o Nu se va schimba.

5. Suma abaterilor valorilor unei variabile aleatoare de la valoarea medie este întotdeauna:

o Pozitiv;

o Negativ;

o Egal cu zero;

o În fiecare caz este diferit.

6. Fie , variabile aleatoare cu varianțe și covarianță. Cu ce ​​este egal?

7. Coeficientul de corelație liniară se măsoară în intervalul:

8. Valoarea coeficientului de determinare ...

o Evaluează semnificația fiecăruia dintre factorii incluși în ecuația de regresie;

o Caracterizează proporția varianței atributului rezultat, explicată prin ecuație, în varianța totală;

o Caracterizează ponderea variației valorii reziduale în varianța totală a atributului rezultat;

o Evaluează semnificația coeficientului de corelație.

9. Stabiliți corespondența dintre denumirile elementelor ecuațiilor de regresie și corelație și ale acestora scrisori:

1) Parametrii de regresie __________;

2) Variabila explicativă ______;

3) Coeficientul de corelație ______;

4) Variabila explicată _______;

5) Variabila aleatoare ___________;

6) Coeficientul de determinare ____.

10. Valoarea coeficientului de corelare este 0,81. Se poate concluziona că relația liniară dintre caracteristica efectivă și factor este:

o suficient de aproape;

o Funcțional;

o Putere medie.

11. Valoarea coeficientului de corelare este - 0,9. Se poate concluziona că relația liniară dintre caracteristica efectivă și factor este:

o suficient de aproape;

o Funcțional;

o Putere medie.

12. Valoarea coeficientului de elasticitate arată:

o De câte ori se va schimba rezultatul în medie dacă factorul se schimbă de două ori;

o Valoarea maximă posibilă a rezultatului;

o Câte procente se va schimba rezultatul în medie cu o creștere a factorului cu 1%;

o Cu ce ​​procent se va schimba factorul în medie cu o creștere a rezultatului cu 1%.

13. Coeficientul de elasticitate pentru ecuația de regresie a puterii este egal cu:

14. Esența metodei celor mai mici pătrate este:

o În maximizarea sumei abaterilor pătrate a valorii reale a variabilei dependente de la valoarea sa teoretică;

o În minimizarea sumei abaterilor pătrate a valorii reale a variabilei dependente de la valoarea sa teoretică;

o În minimizarea sumei abaterilor valorilor reale și teoretice;

o În maximizarea valorilor absolute ale abaterilor valorilor reale și teoretice.

15. Dacă coeficientul de corelație este 1,2. Înseamnă că…

o Relația dintre trăsături este puternică;

o Relația dintre trăsături este slabă;

o Cu o creștere a factorului cu 1%, semnul efectiv crește cu 1,2%;

o Acest lucru nu poate fi.

16. La studierea dependenței unui indicator economic de anumiți factori, s-au obținut următoarele valori ale coeficienților de elasticitate: ; ; Și . Clasează factorii în ordinea descrescătoare a gradului de influență asupra indicatorului economic studiat.

17. Parametrii ecuației de regresie liniară sunt determinați de:

o metoda Spearman;

o criteriul Fisher;

o Testul Durbin-Watson.

18. Evaluarea statistică a semnificației parametrilor ecuației de regresie liniară pereche se verifică folosind:

o criteriul lui Fisher;

o Testul elevului;

o metoda celor mai mici pătrate;

o Testul Spearman.

19. Pentru un eșantion statistic de 22 de observații, valoarea reală F- Criteriul lui Fisher este 52. Ecuația de regresie. Coeficientul de corelație liniară în acest caz este egal cu...

20. Pentru 27 de întreprinderi care produc aceleași produse s-a construit o dependență liniară a volumelor vânzărilor de costurile de publicitate. Abaterea standard este 4,7. Abaterea standard este 3,4. Coeficientul liniar de determinare în acest caz este egal cu...

21. Coeficientul de regresie liniară, dacă este cunoscut, este egal cu...

22. Tendința seriei temporale caracterizează totalitatea factorilor, ...

o Afișarea fluctuațiilor sezoniere în serie;

o Avand un impact unic;

o Neafectarea nivelului seriei;

1. care dintre ecuațiile de regresie este o lege de putere

Y= A? A?? A

2. Estimările parametrilor de regresie sunt imparțial dacă

Așteptarea matematică a reziduurilor este 0

3. Estimările parametrilor de regresie sunt eficiente dacă

Estimările au cea mai mică dispersie………….estimările

4. Estimările parametrilor de regresie sunt consistente dacă

Zoom precizie….

5. variabilele fictive sunt

Atribute….

6. dacă factorul calitativ are 3 gradații, atunci numărul necesar de variabile fictive

7.coeficientul de corelație egal cu zero înseamnă că între variabile

Situația nu este definită

8.coeficientul de corelare egal cu -1 înseamnă că între variabile

Dependenta functionala

9.în analiza econometrică sunt considerate Xj

La fel ca variabilele aleatoare

10.coeficientul de regresie variază în interiorul

Acceptă orice valoare

11.Q=………..min corespunde

Cele mai mici pătrate

12. în ce limite se modifică coeficientul de determinare

13. într-un model bine montat, reziduurile ar trebui

Sa ai o lege normala....

14. Se numește alegerea greșită a formei funcționale sau a variabilelor explicative

Erori de specificație

15. coeficientul de determinare este

Patrat dublu…

16.valoarea calculată prin formula r=………………este o estimare

Coeficientul de corelație în perechi

17. Coeficientul de corelație al eșantionului r în valoare absolută

Nu depășește unul

18.componentele vectorului Ei

au o lege normală

19.este metoda celor mai mici pătrate aplicabilă pentru calcularea parametrilor modelelor neliniare

Hai sa aplicam dupa el .....

20. este metoda celor mai mici pătrate aplicabilă pentru calcularea parametrilor dependenţei exponenţiale

Aplicabil după reducerea acestuia

21.ce arată rata de creștere absolută

Cu câte unități se va schimba y dacă x se schimbă cu unu

22.dacă coeficientul de corelație este pozitiv, atunci în modelul liniar

Pe măsură ce x crește, și crește.

23. ce functie se foloseste la modelarea modelelor cu crestere constanta

Dacă valoarea relativă…………………… nelimitată

25.elasticitatea arată

Cât de mult se va schimba ………………………………..cu 1%

26.Valoarea tabelului student depinde

Și pe nivelul de încredere, și pe numărul de factori incluși în model și pe lungimea seriei originale

27. valoarea tabelară a criteriului Fisher depinde de

Doar pe nivelul de încredere și pe numărul de factori incluși în model

28. ce caracteristică statistică se exprimă prin formula

Rxy=…………

Coeficient de corelație

29.formula t= rxy………….se folosește pentru

Coeficientul de corelație al verificărilor de semnificație

30.ce caracteristică statistică se exprimă prin formula R?=……………

Coeficient de determinare

31.se foloseste coeficientul de corelatie pentru

Definițiile etanșeității conexiunii………..

32.elasticitatea măsurată

Unitatea de măsură a factorului……………………indicator

33. Estimările parametrilor unei regresii liniare perechi se găsesc prin formula

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

34. pentru regresia y=a+bx din n observații, intervalul de încredere (1-а)% pentru coeficientul b va fi

35. Să presupunem că dependența cheltuielilor de venit este descrisă de funcția y=a+bx

Valoarea medie a lui y \u003d 2……… este egală

36. pentru regresia pe perechi, o?b este egal cu

…….(xi-x?)?)

37. Relația dintre coeficientul de determinare multiplă (D) și corelația (R) este descrisă prin următoarea metodă

38. Probabilitatea încrederii

Probabilitatea ca………………..interval de prognoză

39. pentru a verifica semnificația unui parametru individual, folosiți

40.numărul de grade de libertate pentru statisticile t la testarea semnificației parametrilor de regresie din 35 de observații și 3 variabile independente

41.numărul de grade de libertate a numitorilor f ai statisticilor de regresie din 50 de observații și 4 variabile independente

42. una dintre probleme este o pisică. Poate apărea în regresia multivariată și nu apare niciodată în regresia perechi, este

Corelația dintre variabile independente

43. multicoliniaritatea apare atunci când

Doi sau mai mulți independenți………

44. heteroscedaticitatea este prezentă când

Varianta aleatorie...

45. Coeficientul standardizat al ecuaţiei de regresie?k arată

Cu cât % se va schimba indicatorul rezultat y atunci când xi se schimbă cu 1% cu nivelul mediu al altor factori neschimbat

46.Relația dintre indicele de determinare multiplă R? și indicele ajustat al determinării multiple RC? (în formula cu R deasupra)

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

47. Să presupunem că 2 modele sunt potrivite pentru a descrie un proces economic. Ambele sunt adecvate conform criteriului f al lui Fisher. care să ofere un avantaj, pentru unul care are:

Valoarea F mai mare a criteriului

48. Pentru o regresie de n observații și m variabile independente, există o astfel de relație între R? și F

…………..=[(n-m-1)/m](R?/(1-R?)]

49. Se verifică semnificația coeficienților de corelație privați și perechi folosind

Testul T al elevului

50.dacă există o variabilă nesemnificativă în ecuația de regresie, atunci aceasta se dezvăluie printr-o valoare scăzută

statistici T

51. caz în care modelul este considerat adecvat

Fcalc>Ftable

52. Ce criteriu este folosit pentru a evalua semnificația coeficientului de regresie

T al elevului

53. Valoarea intervalului de încredere vă permite să stabiliți cât de fiabilă este ipoteza

Intervalul conține parametrii populației

54. ipoteza absenţei autocorelaţiei reziduurilor este dovedită dacă

Уt=a+b0x1+?yt-1+?t

56. alege un model cu decalaje

Уt= a+b0x1…….(cea mai lungă formulă)

57. ce puncte sunt excluse din seria temporală prin procedura de netezire

Stând la începutul și la sfârșitul seriei temporale

58. ceea ce determină numărul de puncte excluse ca urmare a netezirii

Din numărul de puncte………

59.autocorelarea există atunci când

Fiecare valoare ulterioară a reziduurilor

60. Ca urmare a autocorelației, avem

Estimări ineficiente ale parametrilor

61.dacă suntem interesați să folosim variabile de atribut pentru a arăta efectul diferitelor luni pe care ar trebui să le folosim

11 metode de atribut

62. Modelul serii temporale aditive are forma

63. MODELUL MULTIPLICATIV ARE FORMA

64.coeficientul de autocorelare

Caracterizează strânsoarea relației liniare dintre nivelurile actuale și anterioare ale seriei

65.Se construiește modelul de serie de timp aditiv

Amplitudinea fluctuațiilor sezoniere crește și scade

66.pe baza datelor trimestriale………..valori 7-1 trimestru, 9-2 trimestru și 11-3 trimestru…………….

67. variabile endogene sunt

Variabile dependente, al căror număr este egal cu numărul de ecuații……..

68.variabile exogene

Variabile predefinite care afectează…………..

69. variabilele de lag sunt

Valoarea variabilelor dependente pentru perioada anterioară de timp

70. pentru determinarea parametrilor trebuie convertită forma structurală a modelului în

model de formă redusă

71. o ecuație în care H este numărul de variabile endogene, D este numărul de variabile exogene lipsă, este identificabilă dacă

72. ecuație în care H este numărul de variabile endogene, D este numărul de variabile exogene lipsă, Neidentificabil dacă

73. O ecuație în care H este numărul de variabile endogene și D este numărul de variabile exogene lipsă este supraidentificată dacă

74.să determine parametrii unui model precis identificabil

Cele mai mici pătrate indirecte aplicate

75. pentru a determina parametrii modelului SUPERidentificat

SE UTILIZA LSM ÎN DOUĂ PASI

76.să determine parametrii unui model neidentificat

NU POATE FI APLICA NICUNA DINTRE METODELE EXISTENTE

Cautare site

Articole

Selectați rubrica Advocacy Drept administrativ Analiza situațiilor financiare Management de criza Audit Bancar Drept bancar Planificarea afacerii Bursa de Valori Afaceri Bursa de Valori Contabilitate Situatii Financiare Contabilitate Contabilitate de gestiune Contabilitate Contabilitate in banci Contabilitate financiar contabilitate Contabilitate afaceri Contabilitate in organizatii bugetare Contabilitate în fondurile de investiții Contabilitate în organizațiile de asigurări Contabilitate și audit Sistemul bugetar al Federației Ruse Reglementarea valutară și controlul valutar Afaceri de expoziții și licitații Matematică superioară Afaceri economice externe Serviciul de stat Înregistrare de stat tranzactii imobiliare Reglementarea statului activitate economică externă Proces civil și de arbitraj Declarație Bani, credit, bănci Politică financiară pe termen lung Legea locuinței Drept funciar Investiții Strategii investiționale Management inovator Tehnologii informaționale și vamale Sisteme informaționale în economie Tehnologii informaționale Tehnologii informaționale de management Proceduri de revendicare Cercetare sisteme de management Istoricul statul și dreptul țărilor străine Istoria statului și dreptul intern Istoria doctrinelor politice și juridice Prețurile comerciale Analiză economică cuprinzătoare activitate economică Drept constituțional al țărilor străine Drept constituțional al Federației Ruse Contracte în comerțul internațional Control Control și audit Conjunctura piețelor de mărfuri Politică financiară pe termen scurt Criminalistica Criminologie Logistica Marketing Drept internațional relaţiile valutare şi de credit Convenții și acorduri internaționale privind comerțul Standarde internaționale Auditarea Standardelor Internaționale raportare financiară Internaţional relaţiile economice Management Metode de evaluare a riscului financiar Economia mondială Economia mondială și comerțul exterior Legislația municipală Impozite și fiscalitate Legislație fiscală Legislație moștenire Reglementarea netarifară a activității economice străine Notariat Fundamentarea și controlul prețurilor contractelor Management general și vamal Comportament organizațional Organizarea controlului valutar Organizarea activităților băncilor comerciale Organizarea activităților de organizarea valorilor mobiliare și tehnologie Comert extern Organizarea controlului vamal Bazele afacerii Caracteristici ale contabilității în comerț Caracteristici industriale ale calculului costurilor Fonduri de investiții reciproce Drepturile omului și ale cetățenilor Drepturile de proprietate intelectuală Legea Securitate Socială Jurisprudenţă Suport juridic economie Reglementare legală Privatizare Legal Sisteme de informare Bază legală rf Riscuri antreprenoriale Economie și management regional Piața de publicitate hârtii valoroase Sisteme de procesare cheie ale țărilor străine Sociologie Sociologia managementului Statistici Statistica finanțelor și creditelor Management strategic Asigurări Dreptul asigurărilor Vamă Dreptul vamal Teoria contabilitate Teoria statului și dreptului Teoria organizării Teoria managementului Teoria analizei economice Știința mărfurilor Știința mărfurilor și expertiza în Vamă Relațiile comerciale și economice ale Federației Ruse dreptul muncii Upd Managementul calității Managementul resurselor umane Managementul proiectelor Managementul riscurilor Managementul finanțării comerțului exterior Deciziile de management Contabilitatea costurilor în contabilitatea comercială pentru întreprinderile mici Filosofia și estetica Mediul financiarși riscurile de afaceri Drept financiar Sistemele financiare ale țărilor străine Management financiar Finanțe Finanțarea întreprinderilor Finanțe, circulație monetară și credit Drept economic Prețuri în comerțul internațional Calculatoare Dreptul mediului Econometrie Economie Economie și organizarea întreprinderilor Metode economice și matematice Geografie economică și studii regionale Teoria economică Analiză economică etica juridică