Ekonometriou sa rozumie v širšom zmysle slova. Test. Časové rady. Plynule sa meniaca zložka časového radu odrážajúca vplyv dlhodobých faktorov na ekonomickú výkonnosť je tzv

Q=……….. minzodpovedá najmenších štvorcov

autokorelácia je korelačná závislosť úrovní radu od predchádzajúcich hodnôt.

Autokorelácia nastáva, keď každá nasledujúca hodnota zvyškov

Aditívny model časových radov má tvar: Y=T+S+E

Premennú atribútu možno použiť, keď: nezávislá premenná je kvalitatívna;

V akých medziach sa mení koeficient determinantu: 0 až 1.

Kedy sa model považuje za primeraný? Fcalc>Ftable

V dôsledku autokorelácie máme neefektívne odhady parametrov

V dobre namontovanom modeli by mali zvyšky a postupujte podľa bežného zákona

V ekonometrickej analýzeXjzvážiť ako náhodné premenné

Hodnota intervalu spoľahlivosti vám umožňuje stanoviť predpoklad, že: interval obsahuje odhad parametra neznámeho.

Hodnota vypočítaná vzorcomr=...je odhad párové kurzy Korelácie

Vnútorne nelineárna regresia je skutočne nelineárna regresia, ktorú nemožno zredukovať na lineárnu regresiu transformáciou premenných a zavedením nových premenných.

časové rady- ide o postupnosť hodnôt znamienka (výslednej premennej) získaných počas po sebe nasledujúcich bodov v časoch alebo obdobiach.

Vyberte si model s oneskorenímУt= a+b0x1…….(najdlhší vzorec)

vzorová hodnota Rxy nie > 1, |R|< 1

Vzorový korelačný koeficientrabsolútne hodnota nepresahuje jednotu

Heteroskedasticita- porušenie nemennosti rozptylu pre všetky pozorovania.

Heteroskedasticita je prítomná, keď: rozptyl náhodných zvyškov nie je konštantný

heteroskidasticita je keď je rozptyl zvyškov odlišný

Hypotéza o absencii autokorelácie rezíduí je dokázaná, ak Dtable2...

homoskedasticita- stálosť rozptylu pre všetky pozorovania alebo rovnaký rozptyl každej odchýlky (zvyšku) pre všetky hodnoty faktorových premenných.

homosidasticita je, keď je rozptyl rezíduí konštantný a rovnaký pre všetky ... pozorovania.

Disperzia- ukazovateľ variácie.

Na určenie parametrov neidentifikovaného modelu sa používa.: ani jedna z entít. metódy nemožno použiť.

Ak chcete určiť parametre nad rámec identifikovaného modelu, použite: platí. 2 krokový MNC

Na určenie parametrov je potrebné previesť štrukturálnu formu modelu zmenšená forma modelu

Na určenie parametrov presne identifikovateľného modelu: uplatňuje sa nepriama OLS;

Vyhodnotiť … zmenyrodXje zadané: koeficient pružnosti:

Pre párovú regresiu ơ²brovná sa….(xi-x¯)²)

Na testovanie významnosti jednotlivých regresných parametrov používame: t-test.

Pre regresiur= a+ bxodninterval spoľahlivosti pozorovaní (1-a)% pre koeficient.bbude b±t…….ơb

Pre regresiu odnpozorovania amnezávislých premenných, existuje takýto vzťah medziR² aF..=[(n-m-1)/m](R2/(1-R2)]

Pravdepodobnosť spoľahlivosti je pravdepodobnosť, že skutočná hodnota efektívneho ukazovateľa bude spadať do vypočítaného intervalu prognózy.

Predpokladajme, že na popis jedného ekonomického procesu sú vhodné 2 modely. Obe sú primeranéfFisherovo kritérium. ktorý z nich poskytuje výhodu, ten má mačku .: väčšiu hodnotu kritéria F

Predpokladajme, že závislosť výdavkov od príjmov popisuje funkciar= a+ bxstredná hodnota y=2...rovná sa 9

AkRxyje teda pozitívny ako x rastie, y rastie.

Ak je v regresnej rovnici nevýznamná premenná, potom sa prezradí nízkou hodnotou T štatistiky

Ak má kvalitatívny faktor 3 stupne, potom požadovaný počet fiktívnych premenných 2

Ak je korelačný koeficient kladný, potom v lineárnom modeli ako x rastie, y rastie

Ak máme záujem použiť atribútové premenné na zobrazenie vplyvu rôznych mesiacov, musíme použiť 11 atribútových metód.

Ak má regresný model exponenciálny vzťah, potom metóda najmenších štvorcov je použiteľná po redukcii na lineárny tvar.

Vzťah medzi koeficientom viacnásobného určenia (D) a korelácie (R) je opísaná nasledujúcou metódou R=√D

Význam regresnej rovnice- skutočná prítomnosť skúmanej závislosti, a nie len náhodná zhoda faktorov, ktoré napodobňujú závislosť, ktorá v skutočnosti neexistuje.

Odhaduje sa význam regresnej rovnice ako celku: -F-Fisher test

Význam súkromných a párových kurzov. korelácia je overená. používaním:-t-študentský test

Vzájomná korelácia a súvisiaca multikolinearita- ide o úzky vzťah medzi faktormi blížiaci sa úplnému lineárnemu vzťahu.

Aká štatistická charakteristika je vyjadrená vzorcomR²=… koeficient determinácie

Aká štatistická charakteristika je vyjadrená vzorcom: r xy = Ca(X; r) delené odmocninouVar(X)* Var(r): koeficient. korelácie

Ktorá funkcia sa používa pri modelovaní modelov s neustálym rastom moc

Ktoré body sú vylúčené z časového radu vyhladzovacím postupom ako na začiatku, tak aj na konci.

Ktorá z regresných rovníc je mocninný zákon r= a˳ aͯ¹ a

Klasická metóda na odhadovanie regresných parametrov je založená na:- metóda najmenších štvorcov (LSM)

Počet stupňov voľnosti pretštatistiky pri testovaní významnosti regresných parametrov z 35 pozorovaní a 3 nezávislých premenných 31;

Počet stupňov voľnosti menovateľaF-štatistika v regresii 50 pozorovaní a 4 nezávislých premenných: 45

Vektorové komponentyEiA mať normálny zákon

Korelácia- stochastická závislosť, ktorá je zovšeobecnením striktne určenej funkčnej závislosti zahrnutím pravdepodobnostnej (náhodnej) zložky.

Koeficient autokorelácie: charakterizuje tesnosť lineárneho vzťahu súčasnej a nadchádzajúcej úrovne série

Koeficient determinácie- indikátor blízkosti stochastickej súvislosti vo všeobecnom prípade nelineárnej regresie

Koeficient determinácie je hodnota, ktorá charakterizuje vzťah medzi závislými a nezávislými premennými.

Koeficient determinácie je kvadrát viacnásobný korelačný koeficient

Koeficient determinácie je: hodnota, ktorá charakterizuje vzťah medzi nezávislými a závislými (závislými) premennými;

Koeficient determinácieRrelácie podiel variácií v závislej premennej y, vysvetlený vplyvom faktorov zahrnutých v modeli.

Koeficient determinácie sa mení v rámci: - 0 až 1

Pomer spoľahlivosti- ide o koeficient, ktorý spája hraničnú a priemernú chybu lineárnou závislosťou, zisťuje význam hraničnej chyby charakterizujúcej presnosť odhadu a je argumentom rozdelenia (najčastejšie integrál pravdepodobnosti). Práve táto pravdepodobnosť je mierou spoľahlivosti odhadu.

Koeficient spoľahlivosti (normalizovaná odchýlka)- výsledok vydelenia odchýlky od priemeru smerodajnou odchýlkou, zmysluplne charakterizuje mieru spoľahlivosti (spoločnosti) získaného odhadu.

Korelačný koeficientRxypoužité určiť úplnosť spojenia X a Y.

Korelačný koeficient sa pohybuje v rozmedzí: od -1 do 1

Korelačný koeficient 0 znamená, že: -žiadne lineárne spojenie .

Korelačný koeficient 1 znamenáže: -existuje funkčná závislosť.

Korelačný koeficient sa používa pre: určenie tesnosti vzťahu medzi náhodnými premennými X a Y;

Korelačný koeficient sa vypočíta pre meranie miery lineárneho vzťahu medzi dvoma náhodnými premennými.

Lineárny korelačný koeficient- indikátor tesnosti stochastického vzťahu medzi faktorom a výsledkom v prípade lineárnej regresie.

Regresný koeficient- koeficient pri faktorovej premennej v modeli lineárnej regresie.

Regresný koeficientbrelácie: o koľko jednotiek sa zvýši y, ak sa x zvýši o 1.

Regresný koeficient sa mení v rámci: platí akákoľvek hodnota; od 0 do 1; od -1 do 1;

Koeficient elasticity sa meria v: nemerateľné množstvo.

Uplatňuje sa Darwinovo-Chotsonovo kritérium: - výber faktorov v modeli; alebo - definície autokorelácie v rezíduách

Študentské kritérium- kontrola významnosti jednotlivých regresných koeficientov a významnosti korelačného koeficientu.

Fisherovo kritérium ukazuještatistickú významnosť modelu ako celku na základe kumulatívnej spoľahlivosti všetkých jeho koeficientov;

Premenné oneskorenia: sú premenné súvisiace s predchádzajúcimi časovými bodmi; alebo - tieto hodnoty sú závislé. zmeniť. za predchádzajúce časové obdobie.

Premenné oneskorenia sú hodnoty závislých premenných za predchádzajúce časové obdobie

Model ako celok je štatisticky významný, ak Fcalc > Ftabl.

Model je identifikovaný, ak:- počet parametrov konštrukčného modelu sa rovná počtu uvedených parametrov. modelové tvary.

Model nie je identifikovaný, ak:- je uvedené číslo. koeficient . viac počet štrukturálnych koeficientov.

Model je príliš identifikovaný, ak: dané číslo. koeficient menší ako počet štrukturálnych koeficientov

Multikoleniálnosť nastáva vtedy, keď: chybné zahrnutie 2 alebo viacerých lineárne závislých premenných do rovnice; 2. dve alebo viac vysvetľujúcich premenných, zvyčajne slabo korelovaných, sa stanú silne korelovanými za špecifických podmienok odberu vzoriek; . model obsahuje premennú, ktorá vysoko koreluje so závislou premennou.

Multiplikatívny model časového radu má tvar:- Y=T*S*E

Multiplikatívny model časových radov sa vytvorí, ak: amplitúda sezónnych výkyvov sa zvyšuje alebo znižuje

Na základe štvrťročných údajov...hodnoty 7-1 štvrťrok, 9-2 štvrťrok a 11-3 štvrťrok...-5

Nesprávny výber funkčnej formy alebo vysvetľujúcich premenných sa nazýva o chyby špecifikácie

Nezaujatosť odhadu regresného parametra získaného metódou najmenších štvorcov znamená:- že sa vyznačuje najmenším rozptylom.

Jeden problém, ktorý môže vzniknúť pri viacrozmernej regresii a nikdy sa nevyskytuje pri párovej regresii, je korelácia medzi nezávislými premennými.

Čo určuje počet bodov vylúčených z časového radu v dôsledku vyhladzovania: na použitej metóde vyhladzovania.

Všimnite si hlavné typy chýb špecifikácie: vyradenie významnej premennej; pridanie nevýznamnej premennej;

Odhad párového regresného koeficientu je nezaujatý, ak: očakávanie zvyškov =0.

Odhady parametrov párovej lineárnej regresie sa nachádzajú podľa vzorca b= Cov(x;y)/Var(x);a=y¯bx¯

Odhady regresných parametrov sú neskreslené, ak Matematické očakávanie zvyškov je 0

Odhady regresných parametrov sú konzistentné, ak: - presnosť odhadu rastie s n, t.j. so zvýšením n sa pravdepodobnosť odhadu zo skutočnej hodnoty parametra blíži k 0.

Odhady párovej regresie yavl. účinné, ak: odhad má najmenší rozptyl v porovnaní s inými odhadmi

V prípade heteroskedasticity by sa malo použiť:- zovšeobecnené najmenšie štvorce

Pri kontrole významnosti všetkých parametrov súčasne sa používa:-F-test.

Pri kontrole významnosti všetkých regresných parametrov súčasne sa používa: F-test.

Je metóda najmenších štvorcov použiteľná na výpočet parametrov exponenciálnej závislosti? uplatniteľné po jeho znížení

Je metóda najmenších štvorcov (LSM) použiteľná na výpočet parametrov nelineárnych modelov? je použiteľný po jeho špeciálnej redukcii na lineárny tvar

Aké kritérium sa používa na hodnotenie významnosti regresného koeficientuŠtudentský T

S nárastom počtu vysvetľujúcich premenných upravený koeficient determinácie:- zvyšuje.

Vzťah medzi indexom viacnásobnej determinácieR ² a upravený index viacnásobného určeniaȒ² Existuje

Opravené koeficient rozhodnutia:- viac ako bežné šance. rozhodnutia

Ukazuje sa štandardizovaný koeficient regresnej rovnice Ƀk o koľko % sa zmení výsledný ukazovateľ y, keď sa xi zmení o 1 % pri nezmenenej priemernej úrovni ostatných faktorov

Koeficient štandardnej regresnej rovnice: ukazuje, ako veľmi sa 1 zmení y, keď sa faktor xk zmení o 1 pri zachovaní druhého.

Podstata koeficientu rozhodnutiar 2 xy je nasledujúca:- charakterizuje podiel rozptylu výsledného znaku y vysvetliť. regres., v celkovom rozptyle výsledného atribútu.

Tabuľková hodnota kritéria Študent závisí od úrovni hladina spoľahlivosti a počet zahrnutých faktorov a dĺžka pôvodného radu (z akceptovanej hladiny významnosti a počtu stupňov voľnosti (n - m -1))

Hodnoty Fisherovej tabuľky (F) závisieť na úrovni spoľahlivosti a na počte zahrnutých faktorov a na dĺžke počiatočnej série (na úrovni spoľahlivosti p a počet stupňov voľnosti disperzií f1 A f2)..

Rovnica, v ktorejHDpočet chýbajúcich exogénnych premenných, identifikovateľných, ak D+1 = H

Rovnica, v ktorejHpočet endogénnych premenných,Dpočet chýbajúcich exogénnych premenných, NIE JE možné identifikovať, ak D+1

Rovnica, v ktorejHpočet endogénnych premenných,Dpočet chýbajúcich exogénnych premenných, preidentifikovateľných ak D+1>H

Rovnica sa identifikuje, ak:-D+l=H

Rovnica nie je identifikovaná, ak:-D+1

Rovnica je nadmerne identifikovaná, ak:-D+1>H

Falošné premenné sú: atribúty (napr. povolanie, pohlavie, vzdelanie), ktoré boli digitálne označené;

Vzorect= rxy....používa sa pre p Kontrola významnosti korelačného koeficientu

SúkromnéF-kritérium:- hodnotí významnosť regresnej rovnice ako celku

Počet stupňov voľnosti pre faktoriálny súčet štvorcov v lineárnom viacnásobnom regresnom modeli je: m;

Čo ukazuje koeficient sklonu - o koľko jednotiek sa zmení y, ak sa x zmení o jednu,

Čo ukazuje pomer. absolútny rast o koľko jednotiek sa zmení y, ak sa x zmení o jednotku

exogénna premenná je nezávislá premenná alebo X faktor.

exogénne premenné sú premenné, ktoré sú definované mimo systému a sú nezávislé

exogénne premenné- Toto preddefinované premenné, ktoré ovplyvňujú závislé premenné (endogénne premenné), ale nezávisia od nich, sa označujú x

Meria sa elasticita jednotka merania faktora ... ukazovateľ

Elasticita ukazuje o koľko % sa zmení redukčný ukazovateľ y, keď sa faktor zmení o 1 % xk.

Endogénne premenné sú: závislé premenné, ktorých počet sa rovná počtu rovníc v sústave a ktoré sú označené y

Definície

T-pomer (t-test)- pomer odhadu koeficientu získaného pomocou LSM k hodnote štandardnej chyby odhadovanej hodnoty.

Aditívny model časových radov je model, v ktorom je časový rad prezentovaný ako súčet uvedených komponentov.

Fisherovo kritérium- metóda štatistického overovania významnosti regresnej rovnice, pri ktorej sa porovnáva vypočítaná (skutočná) hodnota F-pomeru s jeho kritickou (teoretickou) hodnotou.

Lineárna regresia- ide o vzťah (regresiu), ktorý je reprezentovaný priamkou rovnicou a vyjadruje najjednoduchší lineárny vzťah.

Metóda inštrumentálnych premenných je typ MNC. Používa sa na odhad parametrov modelov popísaných niekoľkými rovnicami. Hlavnou vlastnosťou je čiastočné nahradenie nepoužiteľnej vysvetľujúcej premennej premennou, ktorá nekoreluje s náhodným členom. Táto zástupná premenná sa nazýva inštrumentálna premenná a výsledkom sú konzistentné odhady parametrov.

Metóda najmenších štvorcov (LSM)- metóda približného zisťovania (odhadu) neznámych koeficientov (parametrov) regresie. Táto metóda je založená na požiadavke minimalizovať súčet štvorcových odchýlok výsledkových hodnôt vypočítaných regresnou rovnicou a skutočných (pozorovaných) výsledkových hodnôt.

Viacnásobná lineárna regresia je viacnásobná regresia predstavujúca lineárny vzťah pre každý faktor.

Viacnásobná regresia- regresia s dvoma alebo viacerými faktorovými premennými.

Identifikovateľný model- model, v ktorom sú všetky konštrukčné koeficienty jednoznačne určené koeficientmi redukovanej formy modelu.

Model rekurzívnych rovníc- model, ktorý obsahuje závislé premenné (výsledky) niektorých rovníc ako faktor, končiaci na pravej strane iných rovníc.

Multiplikatívny model– model, v ktorom je časový rad prezentovaný ako súčin uvedených komponentov.

Nestranný odhad- posudok, ktorého priemer sa rovná samotnej odhadovanej hodnote.

Nulová hypotéza- predpoklad, že výsledok nezávisí od faktora (regresný koeficient je nulový).

zovšeobecnené najmenšie štvorce (GLS)- metóda, ktorá nevyžaduje stálosť rozptylu (homoscedasticita) rezíduí, ale predpokladá, že rezíduá sú úmerné spoločnému faktoru (rozptyl). Ide teda o vážené najmenšie štvorce.

Vysvetlený rozptyl- ukazovateľ variácie výsledku v dôsledku regresie.

Vysvetlená (výsledková) premenná- premenná, ktorá štatisticky závisí od faktorovej premennej, alebo vysvetľujúca (regresor).

Zvyšková disperzia- nevysvetliteľný rozptyl, ktorý ukazuje odchýlku výsledku pod vplyvom všetkých ostatných faktorov, ktoré regresia nezohľadňuje.

Preddefinované premenné sú premenné exogénneho systému a premenné oneskoreného endogénneho systému.

Redukovaná forma systému- forma, ktorá na rozdiel od štruktúrnej obsahuje už len endogénne premenné lineárne závislé na exogénnych premenných. Navonok sa nelíši od systému nezávislých rovníc.

Odhadovaná hodnota F-pomeru je hodnota získaná delením vysvetleného rozptylu o 1 stupeň voľnosti reziduálnym rozptylom o 1 stupeň voľnosti.

Regresia (závislosť) je spriemerovaný (vyhladený), t.j. bez náhodných malorozmerných fluktuácií (fluktuácií), kvázideterministický vzťah medzi vysvetľovanou premennou (premenné) a vysvetľujúcou premennou (premenné). Tento vzťah je vyjadrený vzorcami, ktoré charakterizujú funkčnú závislosť a neobsahujú explicitne stochastické (náhodné) premenné, ktoré teraz uplatňujú svoj vplyv ako výsledný efekt, ktorý má podobu čisto funkčnej závislosti.

Regresor (vysvetľujúca premenná, faktorová premenná) je nezávislá premenná, ktorá štatisticky súvisí s výslednou premennou. Charakter tohto spojenia a vplyv zmeny (variácie) regresora na výsledok sa študuje v ekonometrii.

Systém vzájomne súvisiacich rovníc je systém simultánnych alebo vzájomne závislých rovníc. V ňom tie isté premenné pôsobia súčasne ako závislé v niektorých rovniciach a zároveň nezávislé v iných. Toto je štruktúrna forma systému rovníc. LSM sa na to nevzťahuje.

Systém externe nesúvisiacich rovníc- systém, ktorý je charakterizovaný prítomnosťou iba korelácií medzi rezíduami (chybami) v rôznych rovniciach systému.

Náhodný zvyšok (odchýlka)- je to čisté náhodný proces vo forme fluktuácií malého rozsahu, ktorý neobsahuje už stanovenú zložku, ktorá je prítomná v regresii.

Bohaté skóre- odhady, ktoré vám umožňujú efektívne aplikovať intervaly spoľahlivosti, keď sa pravdepodobnosť získania odhadu v danej vzdialenosti od skutočnej hodnoty parametra blíži k 1 a presnosť samotných odhadov sa zvyšuje so zvyšujúcou sa veľkosťou vzorky.

Špecifikácia modelu- určenie významných faktorov a identifikácia multikolinearity.

štandardná chyba- stredná kvadratická (štandardná) odchýlka. Súvisí s priemernou chybou a faktorom spoľahlivosti.

Stupne slobody- sú to veličiny, ktoré charakterizujú počet nezávislých parametrov a sú potrebné na zistenie ich kritických hodnôt z tabuliek rozdelenia.

trend- hlavný vývojový trend, plynulý stabilný vzor zmien v úrovniach série.

Úroveň významnosti- hodnota ukazujúca, aká je pravdepodobnosť chybného záveru pri testovaní štatistickej hypotézy podľa štatistického kritéria.

Falošné premenné sú premenné, ktoré odrážajú sezónne zložky série za každé jedno obdobie.

Ekonometrický model- ide o rovnicu alebo sústavu rovníc, ktorá zvláštnym spôsobom predstavuje závislosť (závislosti) medzi výsledkom a faktormi. Ekonometrický model je založený na rozklade zložitého a nejasného vzťahu medzi výsledkom a faktormi na súčet dvoch nasledujúcich zložiek: regresnej (regresná zložka) a náhodného (fluktuačného) rezidua. Ďalšia trieda ekonometrických modelov tvorí časové rady.

Účinnosť hodnotenia je vlastnosť odhadu mať čo najmenší rozptyl.

1. Ktorá definícia zodpovedá pojmu „ekonometria“:

a) ide o vedu, ktorej predmetom je kvantitatívna stránka hromadných sociálno-ekonomických javov a procesov v špecifických podmienkach miesta a času;

b) ide o vedu, ktorej predmetom je kvantitatívne vyjadrenie súvislostí ekonomických procesov a javov;

c) ide o vedu, ktorej predmetom sú všeobecné zákonitosti náhodných javov a metódy kvantifikácie vplyvu náhodných faktorov.

2. Aký je účel ekonometrie?

a) prezentovať ekonomické údaje vo vizuálnej forme;

b) rozvíjať metódy modelovania a kvantitatívnej analýzy reálnych ekonomických objektov;

c) určiť, ako zbierať a zoskupovať štatistické údaje;

d) študovať kvalitatívne aspekty ekonomických javov.

3. Špecifikácia modelu je:

a) určenie účelu štúdie a výber ekonomických premenných modelu;

b) vykonanie štatistickej analýzy modelu, posúdenie kvality jeho parametrov;

c) zber potrebných štatistických informácií;

d) konštrukcia ekonometrických modelov na účely empirickej analýzy.

4. Aká úloha ekonometrie je problémom parametrizácie modelu:

b) odhad parametrov stavby modelu;

c) kontrola kvality parametrov modelu a samotného modelu ako celku;

d) konštrukcia ekonometrických modelov pre empirickú analýzu.

5. Overenie modelu je:

a) definícia druhu ekonomický model, výraz v matematickej forme vzťahu medzi jeho premennými;

b) určenie počiatočných predpokladov a obmedzení modelu;

c) kontrola kvality modelu ako celku a jeho parametrov;

d) analýza skúmaného ekonomického javu.

6. Súbor informácií o rôznych objektoch prevzatých za jeden časový úsek sa nazýva:

a) časové údaje;

b) priestorové údaje.

7. Vyberte analógiu pojmu „nezávislá premenná“:

a) endogénna premenná;

b) faktor;

c) výsledok;

d) exogénna premenná.

8. Uvažujme model celkových výdavkov na potraviny verzus disponibilný osobný príjem X a ceny potravín p: . Definujte triedu modelu a druh premenných modelu:

a) regresný model s jednou rovnicou; endogénna premenná - výdavky na potraviny, exogénna premenná - disponibilný osobný príjem, vopred určená premenná - cena potravín;

b) regresný model s jednou rovnicou; endogénna premenná - výdavky na potraviny, exogénne premenné - disponibilný osobný príjem a cena potravín;

c) model časových radov; endogénnou premennou sú výdavky na potraviny, oneskorenými premennými sú disponibilný osobný príjem a cena potravín.

9. Komunikácia sa nazýva korelácia:

a) ak každá hodnota atribútu faktora zodpovedá dobre definovanej nenáhodnej hodnote výsledného atribútu;

b) ak každá hodnota atribútu faktor zodpovedá množine hodnôt výsledného atribútu, t.j. určité štatistické rozdelenie;

c) ak každá hodnota atribútu faktora zodpovedá celému rozdeleniu hodnôt výsledného atribútu;

d) ak každá hodnota atribútu faktor zodpovedá presne definovanej hodnote výsledného atribútu.

10. Podľa analytického výrazu sa rozlišujú spojenia:

a) spätne;

b) lineárne;

c) krivočiary ;

d) páry.

11. Regresná analýza spočíva v určení:

a) analytická forma komunikácie, pri ktorej je zmena výsledného atribútu spôsobená vplyvom jedného alebo viacerých faktorových znakov a súbor všetkých ostatných faktorov, ktoré ovplyvňujú aj výsledný atribút, sa berie ako konštantné a priemerné hodnoty ;

b) tesnosť spojenia medzi dvoma znakmi (s párovým spojením) a medzi efektívnym a množinou faktorových znakov (s multifaktoriálnym spojením);

c) štatistické meranie interakcie dvoch náhodných premenných;

d) miera štatistického vzťahu medzi ordinálnymi premennými.

12. Akú hodnotu nemôže mať párový korelačný koeficient:

13. Pri akej hodnote koeficientu lineárnej korelácie možno vzťah medzi znakmi považovať za blízky:

13. Aké kritérium sa používa na posúdenie významnosti korelačného koeficientu:

A) F- Fisherovo kritérium;

b) t- Študentské kritérium ;

c) Pearsonovo kritérium;

d) Durbin-Watsonov test.

14. Ak je párový korelačný koeficient medzi znakmi -1, znamená to:

a) nedostatok komunikácie;

b) prítomnosť inverznej korelácie;

c) prítomnosť priamej korelácie;

d) prítomnosť spätnoväzbového funkčného spojenia.

15. Ak koeficient párovej korelácie medzi znamienkami nadobudne hodnotu 0,675, potom sa koeficient determinácie rovná:

d) 0,456 .

16. Podľa metódy najmenších štvorcov je minimalizovaný nasledujúci výraz:

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

16. Odhady regresných parametrov (vlastnosti odhadov OLS) by nemali byť:

a) nezaujatý;

b) heterokedastické;

c) efektívne;

d) bohatý.

17. V rovnici párovej lineárnej regresie parameter b znamená:

a) priemerný vplyv na výsledné znamienko nezohľadnených (nevybraných pre štúdiu) faktorov;

b) priemerná zmena výsledného znamienka pri zmene znamienka faktora o 1 %;

c) o akú hodnotu sa v priemere zmení výsledné znamienko r ak premenná X zvýšenie o jednu mernú jednotku;

d) aký podiel variácie výsledného znaku sa berie do úvahy v modeli a je spôsobený vplyvom premennej naň X?

18. Regresná rovnica má tvar . Koľko jednotiek jeho merania sa v priemere zmení s nárastom X na jednotku merania:

a) sa zvýši o 2,02;

b) zvýšenie o 0,78;

c) zvýšenie o 2,8;

d) nezmení sa?

19. Aké kritérium sa používa na hodnotenie významnosti regresnej rovnice:

A) F- Fisherovo kritérium;

b) t-Študentské kritérium;

c) Pearsonovo kritérium;

d) Durbin-Watsonov test.

20. Aký koeficient určuje priemernú zmenu efektívneho atribútu pri zmene atribútu faktora o 1%:

a) regresný koeficient;

b) koeficient determinácie;

c) korelačný koeficient;

d) koeficient pružnosti.

21. Rovnica mocninovej funkcie má tvar:

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

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

23. Priemerná chyba aproximácie je určená vzorcom:

24. V akých medziach sa mení koeficient viacnásobnej korelácie:

25. Koeficient viacnásobnej lineárnej korelácie je 0,75. Aká je percentuálna odchýlka závislej premennej r zohľadnené v modeli a vplyvom faktorov a ?

26. Existuje matica párových korelačných koeficientov:

Medzi znakmi sa pozoruje kolinearita:

A) r A ;

b) a;

27. Akú hodnotu môže mať viacnásobný korelačný koeficient:

28. Viacnásobná regresná rovnica má tvar: . Parameter rovný 1,37 znamená nasledovné:

a) pri zvýšení o jednu jednotku jeho merania premenná r

b) pri zvýšení o jednu jednotku jeho merania s pevnou hodnotou faktora premenná r sa zvýši o 1,37 jednotky jeho merania;

c) s nárastom o 1,37 jednotiek jeho merania s pevnou hodnotou faktora, premennej r sa zvýši o jednu jednotku jeho merania.

29. Premenné exogénneho modelu sa vyznačujú tým, že:

30. Vyberte analógiu pojmu „endogénna premenná“:

výsledok;

b) faktor;

c) závislá premenná určená v rámci systému;

d) vopred definovaná premenná.

31. Pri štúdiu závislosti výrobných nákladov r regresná rovnica bola získaná z objemu produkcie a produktivity práce podľa údajov 20 podnikov. O koľko jednotiek a akým smerom sa zmení výsledný atribút, keď sa faktor zvýši o jednu mernú jednotku?

a) sa zvýši o 2,88

b) pokles o 0,72

c) zníženie o 2,88

d) sa zvýši o 0,72.

32. Viacnásobná regresná rovnica má tvar . Určte elasticitu vzťahu faktorov r A .

33. Exogénne premenné sú charakterizované tými, ktoré oni

a) siahajú do predchádzajúcich bodov v čase;

b) sú nezávislé a určené mimo systému;

c) sú závislé a určené v rámci systému.

33. Aký koeficient regresného výpočtu ukazuje podiel variácie efektívneho atribútu zohľadnený v modeli r a vplyvom faktorových premenných?

a) regresný koeficient;

b) koeficient determinácie;

c) korelačný koeficient;

d) koeficient pružnosti.

34. Špecifikujte charakteristiky, ktoré sa nepoužívajú ako miera presnosti regresného modelu

a) stredná absolútna chyba;

b) zvyšková disperzia;

c) korelačný koeficient;

d) priemerná relatívna chyba aproximácie.

35. Porovnaním faktoriálových a reziduálnych rozptylov v regresnej analýze dostaneme hodnotu štatistiky:

študentka;

b) Darbin;

c) Pearson;

d) Rybár.

36. Regresná rovnica sa vo všeobecnosti považuje za štatisticky významnú, ak

a) vypočítaná hodnota Fisherovho kritéria je väčšia ako zodpovedajúca tabuľková hodnota;

b) vypočítaná hodnota Fisherovho kritéria je menšia ako zodpovedajúca tabuľková hodnota;

c) vypočítaná hodnota Fisherovho kritéria je väčšia ako štyri;

d) vypočítaná hodnota Fisherovho kritéria je väčšia ako nula.

37. Zostrojená regresná rovnica sa považuje za vyhovujúcu, ak hodnota priemernej chyby aproximácie nepresiahne

38. Ako viete, index determinácie sa používa na testovanie štatistickej významnosti celej rovnice nelineárnej regresie pomocou F- Fisherovo kritérium

41. In produkčné funkcie rozšírená je mocenská forma viacnásobnej regresie. Uveďte ekonomický význam koeficientov:

a) Charakterizujú priemernú zmenu výsledku so zmenou zodpovedajúceho faktora o jeden, pričom hodnota ostatných faktorov je nezmenená, fixovaná na priemernej úrovni.

b) Ukazujú, o koľko percent sa v priemere zmení výsledok pri zmene zodpovedajúceho faktora o 1 %, pričom pôsobenie ostatných faktorov zostáva nezmenené.

c) Umožňujú dať jednoznačnú odpoveď na otázku kvantitatívneho vzťahu medzi posudzovanými charakteristikami a vhodnosťou začlenenia faktora do modelu.

42. Požiadavky, podľa ktorých sa model považuje za primeraný, sú tieto:

Zadajte položku, ktorá je voliteľná pre adekvátny regresný model.

43. Prítomnosť heterokedasticity v regresných rezíduách sa dá skontrolovať pomocou testu

a) Pearson

b) Golfeld-Quandt;

c) Durbin-Watson;

d) Spearman.

44. Závislosť postupnosti regresných zvyškov na sebe v ekonometrii sa nazýva

a) homocedasticita zvyškov;

b) multikolinearita zvyškov;

c) autokorelácia rezíduí;

d) heterokedasticita zvyškov.

45. Kontrola nezávislosti sekvencie zvyškov (chýbajúca autokorelácia) sa vykonáva pomocou d- Durbinov-Watsonov test. Vypočítaná hodnota kritéria je určená vzorcom:

Dátum publikácie: 20.02.2015 ; Prečítané: 1887 | Porušenie autorských práv stránky | Objednajte si písomné práce

Vypnite adBlock!
veľmi potrebné

1. Výber typu ekonomického modelu na základe príslušnej teórie vzťahu medzi premennými sa nazýva ________________ modely.

výstavby

klasifikácia

· špecifikácia

systematizácia

2. Kolinearita faktorov ekonometrického modelu sa kontroluje na základe matice párových koeficientov lineárneho __________________

rozhodnutia

regresia

elasticita

· korelácie

3. Z navrhnutých ekonometrických modelov je model viacnásobnej lineárnej regresie ...

4. Kontrola prítomnosti kolineárnych faktorov v ekonometrickom modeli je založená na zvážení korelačného koeficientu medzi ...

· r A X 1

· r a ( X 1 ;X 2 }

· X 1 aX 2

· r A X 2

5. Interpretácia parametra pomocou fiktívnej premennej d v regresnom modeli

Kde r- cena bytu, doláre, X- plocha bytu, m2,

Bude ďalší ... (treba poznamenať, že všetky koeficienty v modeli sú významné).

byt na prvom poschodí, ak sú všetky ostatné veci rovnaké, stojí o 1 000 dolárov viac

· jeden meter štvorcový bývanie na prízemí stojí 450 dolárov.

· byt na prvom poschodí, ak sú ostatné veci rovnaké, stojí o 1 000 dolárov menej

poschodie, na ktorom sa byt nachádza nemá vplyv na cenu bytu

6. V modeli hodnota parametra a charakterizuje...

vplyv náhodných faktorov na závislú premennú modelu r

stredná hodnota nezávislej premennej pri nulových hodnotách závislých premenných

priemerná zmena v závislej premennej modelu r keď sa nezávislé premenné zmenia o jednu

· priemer pri nulových hodnotách nezávislých (vysvetľujúcich) premenných

7. Sústava rovníc, ktorá slúži na výpočet parametrov regresnej rovnice sa nazýva sústava _________________rovníc.

simultánne

nezávislý

· normálne

rekurzívne

8. Podstatou metódy najmenších štvorcov (LSM) je, že koeficienty regresnej rovnice sa zisťujú z podmienky ...

rovnosť na nulu súčtu modulov odchýlky

· minimálny súčet štvorcových odchýlok

rovnosť na nulu súčtu štvorcových odchýlok

minimálny súčet odchýlkových modulov

9. Odhady parametrov zistené metódou najmenších štvorcov ____________________ majú vlastnosti nezaujatosti, účinnosti a konzistentnosti.

porušenie predpokladov

pomocou zovšeobecneného

· súlad s predpokladmi

použitie vážených

10. V prípade regresného modelu s autokorelovanými a/alebo heteroskedastickými rezíduami zvážte __________________ regresný model.

klasický (bežný)

normálne

štandardizované

· zovšeobecnené

11. Je známe, že blízkosť vzťahu medzi X A r X hodnota závislej premennej r klesá. Potom je hodnota korelačného koeficientu pre takýto párový lineárny regresný model v intervale ...

· [-0,8; -0,6]

12. Na posúdenie kvality výberu ekonometrického modelu rovnice lineárnej regresie sa vypočíta hodnota koeficientu determinácie. V tomto prípade sú známe tieto rozptyly závislej premennej: σ 2 bežné je celkový rozptyl; σ2 vysvetlil je disperzia vysvetlená rovnicou; σ2 ost je zvyškový rozptyl. Vyberte správny výraz.

_________________

13. Vyberte graf, ktorý zobrazuje prípad, keď vo zvyškoch modelu neexistuje autokorelácia.

14. Absenciu kolineárnych faktorov v modeli je možné dokázať hodnotou koeficientu lineárnej korelácie ...

15. Hodnoty označené na číselnej osi dl A d u dl) a (4- d u); d(vypočítaná hodnota Durbin-Watsonovho kritéria)

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

Toto usporiadanie hodnoty d vzhľadom na uvedené body je typické pre ...

pozitívna autokorelácia v rezíduách

· nedostatok autokorelácie v rezíduách

Negatívna autokorelácia v rezíduách

neistá situácia ohľadom autokorelácie rezíduí

16. Je známe, že blízkosť vzťahu medzi X A r priemer, s rastúcou nezávislou premennou X hodnota závislej premennej r zvyšuje. Potom je hodnota korelačného koeficientu pre takýto párový lineárny regresný model v intervale ...

·

17. Interpretácia parametra pomocou fiktívnej premennej d v regresnom modeli

Kde r- cena bytu, doláre, X- plocha bytu, m2,

Bude ďalší ... (všimnite si, že t-štatistika pre koeficienty pre zodpovedajúce premenné a kritická hodnota pre danú hladinu významnosti a daný počet stupňov voľnosti sú rovnaké TX = 2,98; t d = 1,08; t krit = 2,16).

Jeden štvorcový meter bytu s balkónom stojí 450 dolárov.

Jeden štvorcový meter bývania stojí 450 dolárov.

· Prítomnosť balkóna nemá vplyv na cenu bytu

Byt s balkónom stojí o 1,05 dolára viac ako podobný byt bez balkóna

18. Skúma sa regresný model. Regresný koeficient v tejto rovnici je ...

· b 2

19. Hodnoty označené na číselnej osi dl A d u(tabuľkové hodnoty Durbin-Watsonovho testu); (4- dl) a (4- d u); d(vypočítaná hodnota Durbin-Watsonovho kritéria). Určte graf, na ktorom je hodnota d je v zóne pozitívnej autokorelácie v rezíduách.

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

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

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

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

20. Výraz tvaru sa nazýva

· súčet štvorcových odchýlok vysvetlených regresiou

· celková sumaštvorcové odchýlky

Zvyškový súčet kvadrátov odchýlok

súčet štvorcových odchýlok nevysvetlených regresiou

21. Pre ekonometrický model parameter pre regresor X(2) sa ukázalo ako nevýznamné, preto hypotéza o nulovej hodnote odhadu ...

Ostatné parametre nepotvrdené

Tento parameter nebol potvrdený

ostatné parametre potvrdené

· tento parameter sa potvrdil

22. Parametre regresie vyjadrené ako vnútorne lineárna funkcia, nelineárna vzhľadom na parametre, po linearizácii možno odhadnúť pomocou metódy najmenších štvorcov _________________.

· obyčajný

trojstupňový

nepriamy

dvojkrokový

23. Nelineárna forma premennej závislosti r z faktorov nie je rovnica…

24. Najjednoduchšia metóda linearizácie nie je lineárna funkcia, lineárne vzhľadom na parametre, je …

· zmena premenných

elementárne transformácie

aplikácia elementárnych transformácií pomocou zmeny premenných

25. Pre ekonometrický model nelineárnej regresie bolo vytvorené korelačné pole:

Určte, ktorá z rovníc najpresnejšie popisuje skúmanú závislosť.

______________________________________

26. Komponent, ktorý charakterizuje periodicky sa opakujúce fluktuácie, ktorých amplitúda môže byť buď konštantná, alebo rastúca alebo klesajúca, sa nazýva _____________ komponent.

trendy

periodické

· sezónne

náhodný

27. Autokorelačná funkcia je zobrazenie vzťahu medzi hodnotami zodpovedajúceho autokorelačného koeficientu a ...

· jeho príkaz

časové obdobia (body).

úrovne riadkov

korelogram

28. Zobrazte model časového radu Y=T+S+E, Kde Y- úroveň riadku T je trendovou zložkou, S je sezónna zložka, E- náhodná zložka, ktorá sa používa v prítomnosti výraznej sezónnej zložky s konštantnou amplitúdou výkyvov, sa nazýva ...

model s distribuovaným oneskorením

· aditívny model

model, ktorý zahŕňa faktor času

multiplikatívny model

29. Pre stacionárne časové rady nesplnené stav…

časovo nezávislá disperzia

časovo nezávislá priemerná hodnota série

· prítomnosť trendovej a/alebo sezónnej zložky v jej štruktúre

homoskedasticita zvyškov

30. Systém ekonometrických rovníc popisujúcich konkrétnu ekonomickú situáciu, nie je sústava ___________________ rovníc.

· normálne

simultánne

nezávislý

rekurzívne

31. Systém ekonometrických rovníc tvaru

patrí do triedy ____________ ekonometrických rovníc.

simultánne

viacnásobné

rekurzívne

· nezávislý

32. Pri riešení sústav simultánnych rovníc sa závislé premenné, ktorých počet sa rovná počtu rovníc sústavy, nazývame ____________________ premenné.

daný

štrukturálne

· endogénne

exogénne

33. Odhady pre parametre sústavy ekonometrických rovníc tvaru

normálne

nepriamy

· obyčajný

vážený

34. Odhady regresných parametrov sa považujú za ___________, ak spĺňajú podmienku, že ich očakávaná hodnota sa rovná samotným odhadom, alebo inými slovami, priemer rezíduí je nula.

bohatý

vysídlený

· nezaujatý

efektívne

35. Na odhadnutie parametrov lineárneho regresného modelu s _______________ rezíduami sa používa zovšeobecnená metóda najmenších štvorcov.

nekorelované

nie heteroskedasticke

homoskedastický

· autokorelácia

36. Podiel rozptylu vysvetleného pomocou regresie na celkovom rozptyle závisle premennej charakterizuje ...

regresný koeficient

· koeficient determinácie

· F-štatistiky

· Korelačný koeficient

37. Rovnica, ktorá je parametrami nelineárna, je regresným modelom tvaru ...

38. Metóda linearizácie vnútorne lineárnej funkcie, nelineárnej vzhľadom na parametre, je ...

substitúcia premenných

elementárne transformácie

rozšírenie funkcie v Taylorovom rade

· aplikovanie elementárnych transformácií pomocou zmeny premenných

39. Pre skúmanú závislosť bolo vytvorené korelačné pole:

Z navrhovaných modelov na popis závislosti nemôže byť použitý model...

·

40. Autokorelácia úrovní radu je charakteristická pre blízkosť vzťahu medzi ...

úroveň a čas riadku

úroveň série a zložky tejto úrovne

náhodná zložka a čas

· po sebe idúce úrovne série

41. Súčet sezónne očistených zložiek za multiplikatívny model rovná sa...

jednotka

polovičné oneskorenie

· log

42. Nestacionárnosť časových radov y t môže sa objaviť...

stálosť rozptylu jeho hladín

homoskedasticita jeho zvyškov

invariantnosť regresnej funkcie v čase

· prítomnosť trendu v jeho štruktúre

43. Systém ekonometrických rovníc tvaru

Patrí do triedy ___________ ekonometrických rovníc.

simultánne

nezávislý

· rekurzívne

vzájomne závislé

44. Pri riešení sústav simultánnych rovníc sa nezávislé premenné, ktoré sú len na pravej strane rovnice, nazývajú ____________________ premenné.

daný

štrukturálne

endogénne

· exogénne

45. Pre regresný model +ε je počet závislých premenných ...

· 1

46. ​​Ukážte na obrázku odchýlku skutočnej hodnoty od vypočítanej.

lineárne

· nelineárne

moc

demonštratívne

50. Rovnica, ktorá je lineárna v parametroch, ale nelineárna v premenných, je regresný model tvaru ...

·

51. Klesajúca alebo rastúca zložka časového radu, ktorá charakterizuje kumulatívny dlhodobý vplyv mnohých faktorov, sa nazýva _____________ zložka.

· trendy

cyklický

sezónne

náhodný

52. Odhady parametrov preidentifikovateľného systému ekonometrických rovníc v tvare

· dvojkrokový

nepriamy

obyčajný

vážený

Ekonometria: učebnica / I. I. Eliseeva [et al.], edited by I. I. Eliseeva. - 2. vydanie, revidované. a príp.-M.: Financie a štatistika, 2005.-s.43-47.

Eliseeva, 2005.-s.113-114.

Ekonometria: učebnica / vyd. Doktor ekonómie, Prof. V.S. Mkhitaryan.-M.: Prospect, 2008.-s.84

Magnus J.R. Ekonometria. Počiatočný kurz: učebnica / J.R. Magnus, P.K. Katyshev, A.A. Peresetsky. - 3. vydanie, revidované. a príd.-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.-str.100-105.

Eliseeva, 2005.-s.120.

Eliseeva, 2005.-s.436-442.

Eliseeva, 2005.-s.60-61.

Ayvazyan S.A. Aplikovaná štatistika. Základy ekonometrie: učebnica. pre univerzity: v 2 zväzkoch Základy ekonometrie / S.A. Ayvazyan, V.S. Mkhitaryan. - 2. vydanie, Rev. - M.: UNITI-DANA, 2001. - s.

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. Ekonometria: učebnica / V.A.Byvshev.-M.: Financie a štatistika, 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 - Vyberte jednu odpoveď.

□ - Vyberte viacero odpovedí.

- Zapíšte si riešenie a odpoveď.

- vyberte možnosti podľa určenej postupnosti

1. Napíšte vzorec na výpočet matematického očakávania náhodnej premennej:

2. Matematické očakávanie náhodnej premennej je . Aké je matematické očakávanie náhodnej premennej:

3. Matematické očakávanie náhodnej premennej a rozptyl sú známe. Nájdite matematické očakávanie a rozptyl náhodnej premennej.

4. Ak sa hodnoty každej náhodnej premennej zvýšia 10-krát, potom priemerná hodnota:

o Znížiť 10-krát;

o Zvýšiť 10-krát;

o zvýšenie o 10 %;

o Nezmení sa.

5. Súčet odchýlok hodnôt náhodnej premennej od strednej hodnoty je vždy:

o pozitívne;

o negatívne;

o Rovná sa nule;

o V každom prípade je iný.

6. Dovoliť , sú náhodné premenné s rozptylmi , a kovariancie. Čomu sa rovná?

7. Lineárny korelačný koeficient sa meria v intervale:

8. Hodnota koeficientu determinácie ...

o Posudzuje význam každého z faktorov zahrnutých v regresnej rovnici;

o Charakterizuje podiel rozptylu výsledného atribútu, vysvetleného rovnicou, na celkovom rozptyle;

o Charakterizuje podiel rozptylu zostatkovej hodnoty na celkovom rozptyle výsledného atribútu;

o Posudzuje významnosť korelačného koeficientu.

9. Nastavte zhodu medzi názvami prvkov regresnej a korelačnej rovnice a ich písmená:

1) Regresné parametre __________;

2) vysvetľujúca premenná ______;

3) Korelačný koeficient ______;

4) Vysvetlená premenná _______;

5) Náhodná premenná ___________;

6) Koeficient determinácie ____.

10. Hodnota korelačného koeficientu je 0,81. Možno konštatovať, že lineárny vzťah medzi efektívnou vlastnosťou a faktorom je:

o Dostatočne blízko;

o Funkčné;

o Stredná pevnosť.

11. Hodnota korelačného koeficientu je - 0,9. Možno konštatovať, že lineárny vzťah medzi efektívnou vlastnosťou a faktorom je:

o Dostatočne blízko;

o Funkčné;

o Stredná pevnosť.

12. Hodnota koeficientu elasticity ukazuje:

o Koľkokrát sa v priemere zmení výsledok, ak sa faktor zmení dvakrát;

o Maximálna možná hodnota výsledku;

o O koľko percent sa v priemere zmení výsledok so zvýšením faktora o 1 %;

o O koľko percent sa v priemere zmení faktor pri zvýšení výsledku o 1%.

13. Koeficient elasticity pre rovnicu výkonovej regresie sa rovná:

14. Podstatou metódy najmenších štvorcov je:

o pri maximalizácii súčtu kvadrátov odchýlok skutočnej hodnoty závislej premennej od jej teoretickej hodnoty;

o pri minimalizácii súčtu kvadrátov odchýlok skutočnej hodnoty závislej premennej od jej teoretickej hodnoty;

o pri minimalizácii súčtu odchýlok skutočných a teoretických hodnôt;

o Pri maximalizácii absolútnych hodnôt odchýlok skutočných a teoretických hodnôt.

15. Ak je korelačný koeficient 1,2. Znamená to, že…

o Vzťah medzi vlastnosťami je silný;

o Vzťah medzi vlastnosťami je slabý;

o Pri zvýšení faktora o 1 % sa efektívne znamienko zvýši o 1,2 %;

o Toto nemôže byť.

16. Pri štúdiu závislosti ekonomického ukazovateľa od určitých faktorov boli získané nasledujúce hodnoty koeficientov elasticity: ; ; A . Zoraďte faktory v zostupnom poradí podľa miery vplyvu na skúmaný ekonomický ukazovateľ.

17. Parametre lineárnej regresnej rovnice sú určené:

o Spearmanova metóda;

o Fisherovo kritérium;

o Durbin-Watsonov test.

18. Štatistické posúdenie významnosti parametrov rovnice párovej lineárnej regresie sa kontroluje pomocou:

o Fisherovo kritérium;

o Študentský test;

o metóda najmenších štvorcov;

o Spearmanov test.

19. Pre štatistickú vzorku 22 pozorovaní skutočná hodnota F- Fisherovo kritérium je 52. Regresná rovnica. Lineárny korelačný koeficient sa v tomto prípade rovná...

20. Pre 27 podnikov vyrábajúcich rovnaké produkty bola vytvorená lineárna závislosť objemu predaja od nákladov na reklamu. Smerodajná odchýlka je 4,7. Smerodajná odchýlka je 3,4. Lineárny koeficient určenia sa v tomto prípade rovná ...

21. Koeficient lineárnej regresie, ak je známy, sa rovná ...

22. Trend časového radu charakterizuje súhrn faktorov, ...

o Zobrazovanie sezónnych výkyvov v sérii;

o s jednorazovým dopadom;

o neovplyvnenie úrovne série;

1. ktorá z regresných rovníc je mocninným zákonom

Y= A? A?? A

2. Odhady regresných parametrov sú neskreslené, ak

Matematické očakávanie zvyškov je 0

3. Odhady regresných parametrov sú účinné, ak

Odhady majú najmenší rozptyl………….odhady

4. Odhady regresných parametrov sú konzistentné, ak

Zoom presnosť….

5. fiktívne premenné sú

Vlastnosti….

6. ak má kvalitatívny faktor 3 stupne, potom požadovaný počet fiktívnych premenných

7.korelačný koeficient rovný nule znamená, že medzi premennými

Situácia nie je definovaná

8.korelačný koeficient rovný -1 znamená, že medzi premennými

Funkčná závislosť

9.v ekonometrickej analýze sa berú do úvahy Xj

Ako náhodné premenné

10.regresný koeficient sa mení v rámci

Prijíma akúkoľvek hodnotu

11.Q=………..min zodpovedá

Najmenší štvorec

12. v akých medziach sa mení koeficient determinácie

13. v dobre namontovanom modeli by mali zvyšky

Mať normálny zákon....

14. Nesprávna voľba funkčnej formy alebo vysvetľujúcich premenných sa nazýva

Chyby v špecifikácii

15. determinačný koeficient je

Dvojitý štvorec…

16.hodnota vypočítaná podľa vzorca r=………………je odhad

Párový korelačný koeficient

17. Výberový korelačný koeficient r v absolútnej hodnote

Nepresahuje jednu

18.zložky vektora Ei

mať normálny zákon

19. je metóda najmenších štvorcov použiteľná na výpočet parametrov nelineárnych modelov

Aplikujme po ňom .....

20. je metóda najmenších štvorcov použiteľná na výpočet parametrov exponenciálnej závislosti

Použiteľné po jeho zmenšení

21.čo ukazuje absolútna miera rastu

O koľko jednotiek sa zmení y, ak sa x zmení o jednotku

22.ak je korelačný koeficient kladný, tak v lineárnom modeli

Keď sa x zvyšuje, zvyšuje sa y.

23. aká funkcia sa používa pri modelovaní modelov s neustálym rastom

Ak je relatívna hodnota ………………………… neobmedzená

25.elasticita ukazuje

Koľko % sa zmení ………………………………..o 1 %

26.hodnota študentskej tabuľky závisí

A na úrovni spoľahlivosti a na počte faktorov zahrnutých v modeli a na dĺžke pôvodnej série

27. tabuľková hodnota Fisherovho kritéria závisí od

Len na úrovni spoľahlivosti a na počte faktorov zahrnutých v modeli

28. aká štatistická charakteristika je vyjadrená vzorcom

Rxy=…………

Korelačný koeficient

29.vzorec t= rxy………….používa sa na

Významnosť kontroluje korelačný koeficient

30.aká štatistická charakteristika je vyjadrená vzorcom R?=……………

Koeficient determinácie

31.používa sa korelačný koeficient

Definície tesnosti spojov ………………….

32.elasticita meraná

Jednotka merania faktora………………………indikátor

33. Odhady parametrov párovej lineárnej regresie nájdeme podľa vzorca

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

34. pre regresiu y=a+bx z n pozorovaní bude interval spoľahlivosti (1-а) % pre koeficient b

35. Predpokladajme, že závislosť výdavkov od príjmov popisuje funkcia y=a+bx

Priemerná hodnota y \u003d 2………………. sa rovná

36. pre párovú regresiu sa o?b rovná

…….(xi-x?)?)

37. Vzťah medzi koeficientom viacnásobného určenia (D) a koreláciou (R) je opísaný nasledujúcou metódou

38. Pravdepodobnosť spoľahlivosti

Pravdepodobnosť, že ………….. interval predpovede

39. na kontrolu významu jednotlivého parametra použite

40.počet stupňov voľnosti pre t štatistiku pri testovaní významnosti regresných parametrov z 35 pozorovaní a 3 nezávislých premenných

41.počet stupňov voľnosti menovateľov f regresnej štatistiky z 50 pozorovaní a 4 nezávislých premenných

42. jedným z problémov je mačka. Môže sa vyskytnúť v multivariačnej regresii a nikdy sa nevyskytuje v párovej regresii

Korelácia medzi nezávislými premennými

43. multikolinearita nastáva, keď

Dvaja alebo viacerí nezávislí …………

44. heteroskedaticita je prítomná, keď

Rozptyl náhody....

45. Štandardizovaný koeficient regresnej rovnice?k ukazuje

O koľko % sa zmení výsledný ukazovateľ y, keď sa xi zmení o 1 % pri nezmenenej priemernej úrovni ostatných faktorov

46. ​​Vzťah medzi viacnásobným determinačným indexom R? a upravený index viacnásobného určenia RC? (vo vzorci s R navrchu)

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

47. Povedzme, že na popis jedného ekonomického procesu sú vhodné 2 modely. Obe sú primerané podľa Fisherovho kritéria f. ktorý z nich poskytnúť výhodu pre ten, ktorý má:

Vyššia hodnota F kritéria

48. Existuje taký vzťah medzi R pre regresiu n pozorovaní a m nezávislých premenných? a F

…………..=[(n-m-1)/m](Ra/(1-R?)]

49. Významnosť súkromných a párových korelačných koeficientov sa kontroluje pomocou

Študentský T test

50. ak je v regresnej rovnici nevýznamná premenná, potom sa prezradí nízkou hodnotou

T štatistiky

51. v takom prípade sa model považuje za primeraný

Fcalc>Ftable

52. Aké kritérium sa používa na hodnotenie významnosti regresného koeficientu

Študentský T

53. Hodnota intervalu spoľahlivosti vám umožňuje určiť, nakoľko spoľahlivý je tento predpoklad

Interval obsahuje parametre populácie

54. hypotéza o absencii autokorelácie rezíduí je dokázaná, ak

Уt=a+b0x1+?yt-1+?t

56. vyberte si model s oneskorením

Уt= a+b0x1…….(najdlhší vzorec)

57. aké body sa vylučujú z časového radu vyhladzovacím postupom

Stojí na začiatku a na konci časového radu

58. čo určuje počet vylúčených bodov v dôsledku vyhladzovania

Z počtu bodov ………………

59.autokorelácia existuje, keď

Každá nasledujúca hodnota zvyškov

60. V dôsledku autokorelácie máme

Neefektívne odhady parametrov

61. ak máme záujem použiť premenné atribútov na zobrazenie vplyvu rôznych mesiacov, ktoré by sme mali použiť

11 atribútových metód

62. Aditívny model časového radu má tvar

63. MULTIPLIKÁTNY MODEL MÁ FORMULÁR

64.autokorelačný koeficient

Charakterizuje tesnosť lineárneho vzťahu medzi aktuálnou a predchádzajúcou úrovňou série

65. je zostavený aditívny model časovej rady

Amplitúda sezónnych výkyvov sa zvyšuje a znižuje

66.na základe štvrťročných údajov………..hodnoty 7-1 štvrťrok, 9-2 štvrťrok a 11-3 štvrťrok……………….

67. endogénne premenné sú

Závislé premenné, ktorých počet sa rovná počtu rovníc……..

68.exogénne premenné

Preddefinované premenné ovplyvňujúce …………..

69. premenné oneskorenia sú

Hodnota závislých premenných za predchádzajúce časové obdobie

70. na určenie parametrov sa musí previesť konštrukčná forma modelu

model v zmenšenej forme

71. rovnica, v ktorej H je počet endogénnych premenných, D je počet chýbajúcich exogénnych premenných, je identifikovateľná, ak

72. rovnica, v ktorej H je počet endogénnych premenných, D je počet chýbajúcich exogénnych premenných, Neidentifikovateľné, ak

73. Rovnica, v ktorej H je počet endogénnych premenných a D je počet chýbajúcich exogénnych premenných, je nadmerne identifikovaná, ak

74.určiť parametre presne identifikovateľného modelu

Aplikované nepriame najmenšie štvorce

75. určiť parametre SUPERidentifikovaného modelu

POUŽÍVA SA DVOJKROKOVÝ LSM

76.na určenie parametrov neidentifikovaného modelu

ANI JEDNA Z EXISTUJÚCICH METÓD SA NEDÁ APLIKOVAŤ

Vyhľadávanie na stránkach

Položky

Vyberte nadpis Advokácia Správne právo Analýza účtovnej závierky Krízový manažment Audit Bankovníctvo Bankové právo Obchodné plánovanie Burza Obchodná burza Účtovníctvo Účtovná závierka Účtovníctvo Manažérske účtovníctvo účtovníctvoÚčtovníctvo v bankách Účtovníctvo finančné účtovníctvo Účtovníctvo podnikanie Účtovníctvo v rozpočtové organizácieÚčtovníctvo v investičných fondoch Účtovníctvo v poisťovacích organizáciách Účtovníctvo a audit Rozpočtový systém Ruskej federácie Regulácia meny a menová kontrola Výstavníctvo a aukcie Vyššia matematika Zahraničné ekonomické záležitosti Štátna služba Štátna registrácia transakcie s nehnuteľnosťami Štátna regulácia zahraničná ekonomická činnosť Občiansky a rozhodcovský proces Vyhlásenie Peniaze, úvery, banky Dlhodobá finančná politika Bytové právo Pozemkové právo Investície Investičné stratégie Inovatívne riadenie Informačné a colné technológie Informačné systémy v ekonomike Informačné technológie Informačné technológie manažmentu Nárokové konania Výskum systémov manažérstva História štát a právo cudzích krajín Dejiny domáceho štátu a práva Dejiny politických a právnych doktrín Obchodné cenotvorba Komplexná ekonomická analýza ekonomická aktivitaÚstavné právo cudzích štátov Ústavné právo Ruskej federácie Zmluvy v medzinárodnom obchode Controlling Kontrola a audit Konjunktúra komoditných trhov Krátkodobá finančná politika Kriminalistika Kriminológia Logistika Marketing Medzinárodné právo Medzinárodné právo menové a úverové vzťahy Medzinárodné dohovory a dohody o obchode Medzinárodné normy Medzinárodné audítorské štandardy finančné výkazníctvo International ekonomické vzťahy Manažment Metódy hodnotenia finančného rizika Svetová ekonomika Svetová ekonomika a zahraničný obchod Komunálne právo Dane a dane Daňové právo Dedičské právo Netarifná úprava zahraničnej hospodárskej činnosti Notariát Preukazovanie a kontrola zmluvných cien Všeobecný a colný manažment Organizačné správanie Organizácia menovej kontroly Organizácia činnosti komerčných bánk Organizácia činnosti organizácie a technológie cenných papierov zahraničný obchod Organizácia colnej kontroly Základy podnikania Znaky účtovníctva v obchode Odvetvové znaky kalkulácie nákladov Vzájomné investičné fondy Ľudské a občianske práva Práva duševného vlastníctva Zákon sociálne zabezpečenie judikatúra Právna podpora hospodárstva Právna úprava Privatizačné právo Informačné systémy Právny základ rf Podnikateľské riziká Regionálna ekonomika a manažment Reklama Trh cenné papiere Kľúčové systémy spracovania v zahraničí Sociológia Sociológia manažmentu Štatistika Finančná a úverová štatistika Strategický manažment Poisťovníctvo Poistné právo Colné právo Colné právo Teória účtovníctvo Teória štátu a práva Teória organizácie Teória manažmentu Teória ekonomickej analýzy Náuka o tovare Náuka o tovare a expertíza v zvyky Obchodné a hospodárske vzťahy Ruskej federácie pracovné právo Aktualizácia riadenia kvality Riadenie ľudských zdrojov Riadenie projektov Riadenie rizík Riadenie financií zahraničného obchodu Rozhodnutia manažmentu Nákladové účtovníctvo v obchodnom účtovníctve pre malé podniky Filozofia a estetika Finančné prostredie a podnikateľské riziká Finančné právo Finančné systémy cudzích krajín Finančné riadenie Financie Financie podnikov Financie, peňažný obeh a úvery Hospodárske právo Cenotvorba v medzinárodnom obchode Počítače Právo životného prostredia Ekonometria Ekonomika Ekonomika a organizácia podniku Ekonomické a matematické metódy Ekonomická geografia a regionalistika Ekonomická teória Ekonomická analýza právna etika