Ekonometrija se razume v širšem pomenu besede. Test. Časovne serije. Imenuje se gladko spreminjajoča se komponenta časovne vrste, ki odraža vpliv dolgoročnih dejavnikov na gospodarsko uspešnost

Q=……….. minustreza najmanjši kvadrati

avtokorelacija je korelacijska odvisnost nivojev serije od predhodnih vrednosti.

Avtokorelacija se pojavi, ko vsako naslednjo vrednost ostankov

Model aditivne časovne vrste ima obliko: Y=T+J+V

Spremenljivko atributa je mogoče uporabiti, kadar: neodvisna spremenljivka je kvalitativna;

V katerih mejah se spreminja koeficient determinante: 0 proti 1.

Kdaj se model šteje za ustreznega? Fcalc>Ftable

Kot rezultat avtokorelacije imamo neučinkovite ocene parametrov

V dobro opremljenem modelu morajo biti ostanki in upoštevajte običajni zakon

V ekonometrični analiziXjupoštevati kot naključne spremenljivke

Vrednost intervala zaupanja vam omogoča, da ugotovite predpostavko, da: interval vsebuje oceno parametra neznanke.

Vrednost, izračunana po formulir=… je ocena kvote parov Korelacije

Notranje nelinearna regresija je resnično nelinearna regresija, ki je ni mogoče reducirati na linearno regresijo s preoblikovanjem spremenljivk in uvajanjem novih spremenljivk.

Časovne serije- to je zaporedje vrednosti znaka (nastala spremenljivka), vzetih v zaporednih točkah v času ali obdobjih.

Izberite model z zamikiУt= a+b0x1…….(najdaljša formula)

vrednost vzorca Rxy ni > 1, |R|< 1

Vzorčni korelacijski koeficientrpo absolutnem vrednost ne presega enote

Heteroskedastičnost- kršitev konstantnosti variance za vsa opazovanja.

Heteroskedastičnost je prisotna, ko: varianca naključnih ostankov ni konstantna

heteroskidastičnost je ko je varianca ostankov drugačna

Hipoteza o odsotnosti avtokorelacije ostankov je dokazana,če Dtable2...

Homoskedastičnost- konstantnost variance za vsa opazovanja ali enako varianco vsakega odstopanja (ostanka) za vse vrednosti faktorskih spremenljivk.

Homosidastičnost je, ko je varianca ostankov konstantna in enaka za vsa ... opazovanja.

Razpršenost- indikator variacije.

Za določitev parametrov neznanega modela se uporablja: ne ena od entitet. metod ni mogoče uporabiti.

Če želite določiti parametre zunaj identificiranega modela, uporabite: uporabljeno. 2 korak MNC

Za določitev parametrov je treba strukturno obliko modela pretvoriti v pomanjšana oblika modela

Za določitev parametrov natančno prepoznavnega modela: uporablja se posredni OLS;

Oceniti … spremembelodxje vpisano: koeficient elastičnosti:

Za parno regresijo ơ²benako….(xi-x¯)²)

Za testiranje pomembnosti posameznih regresijskih parametrov uporabljamo: t-test.

Za regresijol= a+ bxodninterval zaupanja opazovanj (1-a) % za koeficient.bbo b±t…….ơb

Za regresijo iznopazovanja inmneodvisnimi spremenljivkami obstaja taka povezava medR² inF..=[(n-m-1)/m](R²/(1- R²)]

Verjetnost zaupanja je verjetnost, da bo prava vrednost efektivnega kazalnika padla v izračunani napovedni interval.

Predpostavimo, da sta 2 modela primerna za opis enega ekonomskega procesa. Oba sta primernafFisherjev kriterij. kateri zagotoviti prednost, ta ima mačko .: večja vrednost F kriterija

Predpostavimo, da odvisnost odhodkov od prihodkov opisuje funkcijal= a+ bxsrednja vrednost y=2…je enako 9

čeRxyje torej pozitiven ko x narašča, se povečuje y.

Če je v regresijski enačbi nepomembna spremenljivka, se ta razkrije z nizko vrednostjo T statistika

Če ima kvalitativni faktor 3 gradacije, potem zahtevano število navideznih spremenljivk 2

Če je korelacijski koeficient pozitiven, potem v linearnem modelu ko x narašča, se povečuje y

Če nas zanima uporaba atributnih spremenljivk za prikaz učinka različnih mesecev, moramo uporabiti 11 atributnih metod.

Če ima regresijski model eksponentno razmerje, potem metoda najmanjših kvadratov je uporabna po redukciji na linearno obliko.

Razmerje med koeficientom večkratne determinacije (D) in korelacije (R) je opisan z naslednjo metodo R=√D

Pomen regresijske enačbe- dejanska prisotnost proučevane odvisnosti in ne le naključno sovpadanje dejavnikov, ki posnemajo odvisnost, ki dejansko ne obstaja.

Ocenjena je pomembnost regresijske enačbe kot celote: -F-Fisherjev test

Pomen zasebnih kvot in kvot za pare. korelacija je preverjena. z uporabo:-t-študentov test

Interkorelacija in z njo povezana multikolinearnost- to je tesna povezava med dejavniki, ki se približuje popolni linearni povezavi.

Katero statistično značilnost izraža formulaR²=… koeficient determinacije

Katero statistično značilnost izraža formula: r xy = pribl(x; l), deljeno s korenomvar(x)* var(l): koeficient. korelacije

Katera funkcija se uporablja pri modeliranju modelov s konstantno rastjo moč

Katere točke so s postopkom glajenja izločene iz časovne vrste tako na začetku kot na koncu.

Katera od regresijskih enačb je potenčni zakon l= a˳ aͯ¹ a

Klasična metoda za ocenjevanje regresijskih parametrov temelji na:- metoda najmanjših kvadratov (LSM)

Število prostostnih stopinj zatstatistika pri testiranju pomembnosti regresijskih parametrov iz 35 opazovanj in 3 neodvisnih spremenljivk 31;

Število prostostnih stopenj imenovalcaF-statistika v regresiji 50 opazovanj in 4 neodvisnih spremenljivk: 45

Vektorske komponenteEiin imajo normalen zakon

Korelacija- stohastična odvisnost, ki je posplošitev strogo določene funkcionalne odvisnosti z vključitvijo verjetnostne (naključne) komponente.

Avtokorelacijski koeficient: označuje tesnost linearnega razmerja trenutne in prihajajoče ravni serije

Determinacijski koeficient- indikator tesnosti stohastične povezave v splošnem primeru nelinearne regresije

Determinacijski koeficient je vrednost, ki označuje razmerje med odvisnimi in neodvisnimi spremenljivkami.

Koeficient determinacije je kvadrat večkratnega korelacijskega koeficienta

Koeficient determinacije je: vrednost, ki označuje razmerje med neodvisno in odvisno (odvisno) spremenljivko;

Determinacijski koeficientRkaže delež variacij v odvisni spremenljivki y, razložen z vplivom dejavnikov, vključenih v model.

Koeficient determinacije se spreminja znotraj: - 0 proti 1

Razmerje zaupanja- to je koeficient, ki povezuje mejno in povprečno napako z linearno odvisnostjo, ugotavlja pomen mejne napake, ki označuje natančnost ocene, in je argument porazdelitve (najpogosteje verjetnostni integral). Prav ta verjetnost je stopnja zanesljivosti ocene.

Koeficient zaupanja (normalizirano odstopanje)- rezultat deljenja odstopanja od povprečja s standardnim odklonom smiselno označuje stopnjo zanesljivosti (zaupanja) dobljene ocene.

Korelacijski koeficientRxyrabljeno ugotoviti popolnost povezave X in Y.

Korelacijski koeficient se spreminja v: od -1 do 1

Korelacijski koeficient 0 pomeni, da: - brez linearne povezave .

Korelacijski koeficient 1 pomeni da: -obstaja funkcionalna odvisnost.

Korelacijski koeficient se uporablja za: določanje tesnosti razmerja med naključnima spremenljivkama X in Y;

Korelacijski koeficient se izračuna za merjenje stopnje linearne povezave med dvema naključnima spremenljivkama.

Linearni korelacijski koeficient- indikator tesnosti stohastičnega razmerja med faktorjem in rezultatom v primeru linearne regresije.

Regresijski koeficient- koeficient pri faktorski spremenljivki v modelu linearne regresije.

Regresijski koeficientbkaže: za koliko enot se poveča y, če se x poveča za 1.

Regresijski koeficient se spreminja znotraj: velja katera koli vrednost; od 0 do 1; od -1 do 1;

Koeficient elastičnosti se meri v: neizmerna količina.

Uporabljen je Darwin-Chotsonov kriterij: - izbor faktorjev v modelu; ali – definicije avtokorelacije v ostankih

Študentski kriterij- preverjanje pomembnosti posameznih regresijskih koeficientov in pomembnosti korelacijskega koeficienta.

Fisherjev kriterij kaže statistična pomembnost modela kot celote na podlagi kumulativne zanesljivosti vseh njegovih koeficientov;

Spremenljivke zamika: so spremenljivke, povezane s prejšnjimi točkami v času; ali -te vrednosti so odvisne. sprememba. za preteklo obdobje.

Spremenljivke zamika so vrednost odvisnih spremenljivk za prejšnje časovno obdobje

Model kot celota je statistično pomemben, če Fcalc > Ftabl.

Model je identificiran, če:- število parametrov konstrukcijskega modela je enako številu danih parametrov. oblike modelov.

Model ni identificiran, če:- podana je številka. koeficient . več število strukturnih koeficientov.

Model je preveč identificiran, če: navedena številka. koeficient manjše od števila strukturnih koeficientov

Večkolenialnost se pojavi, ko: napačna vključitev 2 ali več linearno odvisnih spremenljivk v enačbo; 2. dve ali več pojasnjevalnih spremenljivk, ki so običajno šibko povezane, postanejo močno povezane pod posebnimi pogoji vzorčenja; . model vključuje spremenljivko, ki je močno povezana z odvisno spremenljivko.

Multiplikativni model časovne vrste ima obliko:- Y=T*S*E

Model multiplikativne časovne vrste je zgrajen, če: amplituda sezonskih nihanj se poveča ali zmanjša

Na podlagi četrtletnih podatkov ... vrednosti 7-1 četrtletje, 9-2 četrtletje in 11-3 četrtletje...-5

Napačna izbira funkcionalne oblike ali pojasnjevalnih spremenljivk se imenuje o specifikacijske napake

Nepristranskost ocene regresijskega parametra, dobljene z najmanjšimi kvadrati, pomeni:- da je zanj značilna najmanjša disperzija.

Ena težava, ki se lahko pojavi pri multivariatni regresiji in se nikoli ne zgodi pri regresiji po parih, je korelacija med neodvisnimi spremenljivkami.

Kaj določa število točk, izključenih iz časovne vrste zaradi glajenja: o uporabljeni metodi glajenja.

Upoštevajte glavne vrste specifikacijskih napak: opustitev pomembne spremenljivke; dodajanje nepomembne spremenljivke;

Ocena parnega regresijskega koeficienta je nepristranska, če: pričakovanje ostankov =0.

Ocene parametrov parne linearne regresije dobimo s formulo b= Cov(x;y)/Var(x);a=y¯bx¯

Ocene regresijskih parametrov so nepristranske, če Matematično pričakovanje ostankov je 0

Ocene regresijskih parametrov so dosledne, če: - točnost ocene narašča z n, tj. z večanjem n se verjetnost ocene od prave vrednosti parametra nagiba k 0.

Ocene parne regresije yavl. učinkovito, če: ocenjevalec ima najmanjšo varianco v primerjavi z drugimi ocenjevalci

Ob prisotnosti heteroskedastičnosti je treba uporabiti:- posplošeni najmanjši kvadrati

Pri preverjanju pomembnosti vseh parametrov hkrati se uporablja:-F-test.

Pri preverjanju pomembnosti vseh regresijskih parametrov hkrati se uporablja: F-test.

Ali je metoda najmanjših kvadratov uporabna za izračun parametrov eksponentne odvisnosti velja po njegovem zmanjšanju

Ali je metoda najmanjših kvadratov (LSM) uporabna za izračun parametrov nelinearnih modelov? se uporablja po posebni redukciji na linearno obliko

Kateri kriterij se uporablja za oceno pomembnosti regresijskega koeficientaŠtudent T

S povečanjem števila pojasnjevalnih spremenljivk je prilagojeni determinacijski koeficient:- poveča.

Razmerje med indeksom večkratne determinacijeR ² in prilagojen indeks večkratne determinacijeȒ² Tukaj je

Popravljeno koeficient določitve:- več kot običajne kvote. določitve

Koeficient standardizirane regresijske enačbe Ƀk kaže za koliko % se bo spremenil dobljeni indikator y, ko se xi spremeni za 1 % ob nespremenjeni povprečni ravni drugih dejavnikov

Koeficient standardne regresijske enačbe: kaže, koliko se bo 1 spremenilo y, ko se faktor xk spremeni za 1, medtem ko se drugi ohrani.

Bistvo koeficienta določitver 2 xy kot sledi:- označuje delež variance dobljene lastnosti y razloži. regres., v skupni varianci rezultantnega atributa.

Tabelarična vrednost Studentovega kriterija je odvisna od raven stopnja zaupanja in število vključenih faktorjev ter dolžina izvirne serije (od sprejete stopnje pomembnosti in števila prostostnih stopinj (n - m -1))

Vrednosti Fisherjeve tabele (F) odvisno na stopnjo zaupanja in na število vključenih faktorjev ter na dolžino začetne serije (na stopnjo zaupanja str in število prostostnih stopenj disperzij f1 in f2)..

Enačba, v kateriHDštevilo manjkajočih eksogenih spremenljivk, določljivih, če D+1=H

Enačba, v kateriHštevilo endogenih spremenljivk,Dštevilo manjkajočih eksogenih spremenljivk, NI določljivo, če D+1

Enačba, v kateriHštevilo endogenih spremenljivk,Dštevilo manjkajočih eksogenih spremenljivk, ki jih je mogoče preveč identificirati, če D+1>H

Enačba je identificirana, če:- D+1=H

Enačba ni identificirana, če:-D+1

Enačba je preveč identificirana, če:-D+1>H

Navidezne spremenljivke so: atributivne značilnosti (npr. poklic, spol, izobrazba), ki so bile digitalno označene;

Formulat= rxy.... uporabljeno za str Preverjanje pomembnosti korelacijskega koeficienta

ZasebnoF-merilo:- ovrednoti pomembnost regresijske enačbe kot celote

Število prostostnih stopenj za faktorsko vsoto kvadratov v modelu linearne multiple regresije je: m;

Kaj kaže koeficient naklona - za koliko enot se bo spremenil y, če se x spremeni za eno,

Kaj kaže razmerje. absolutna rast za koliko enot se bo spremenil y, če se x spremeni za eno

eksogena spremenljivka je neodvisna spremenljivka ali faktor X.

eksogene spremenljivke so spremenljivke, ki so definirane zunaj sistema in so neodvisne

eksogene spremenljivke- To vnaprej določene spremenljivke, ki vplivajo na odvisne spremenljivke (Endogene spremenljivke), vendar niso odvisne od njih, so označene z x

Elastičnost se meri merska enota faktorja ... indikator

Elastičnost se pokaže za koliko % se bo spremenil reduktivni indikator y, ko se faktor spremeni za 1 % xk.

Endogene spremenljivke so: odvisne spremenljivke, katerih število je enako številu enačb v sistemu in so označene z y

Definicije

T-razmerje (t-test)- razmerje med oceno koeficienta, dobljeno z uporabo LSM, in vrednostjo standardne napake ocenjene vrednosti.

Model aditivnega časovnega niza je model, v katerem je časovna vrsta predstavljena kot vsota naštetih komponent.

Fisherjev kriterij- metoda statističnega preverjanja pomembnosti regresijske enačbe, pri kateri se izračunana (dejanska) vrednost F-razmerja primerja z njegovo kritično (teoretično) vrednostjo.

Linearna regresija- to je razmerje (regresija), ki je predstavljeno z enačbo premice in izraža najenostavnejši linearni odnos.

Metoda instrumentalnih spremenljivk je vrsta MNC. Uporablja se za oceno parametrov modelov, opisanih z več enačbami. Glavna lastnost je delna zamenjava neuporabne razlagalne spremenljivke s tisto, ki ni v korelaciji z naključnim članom. Ta nadomestna spremenljivka se imenuje instrumentalna spremenljivka in daje konsistentne ocene parametrov.

Metoda najmanjših kvadratov (LSM)- metoda približnega iskanja (ocenjevanja) neznanih koeficientov (parametrov) regresije. Ta metoda temelji na zahtevi po minimiziranju vsote kvadratnih odstopanj rezultatov, izračunanih z regresijsko enačbo, in pravih (opazovanih) rezultatov.

Večkratna linearna regresija je večkratna regresija, ki predstavlja linearno razmerje za vsak faktor.

Večkratna regresija- regresija z dvema ali več faktorskimi spremenljivkami.

Model prepoznaven- model, v katerem so vsi strukturni koeficienti enolično določeni s koeficienti reducirane oblike modela.

Model rekurzivne enačbe- model, ki vsebuje odvisne spremenljivke (rezultanto) nekaterih enačb kot faktor, ki se konča na desni strani drugih enačb.

Multiplikativni model– model, v katerem je časovna vrsta predstavljena kot produkt naštetih komponent.

Nepristranski cenilec- ocena, katere povprečje je enako sami ocenjeni vrednosti.

Ničelna hipoteza- predpostavka, da rezultat ni odvisen od faktorja (regresijski koeficient je nič).

Posplošeni najmanjši kvadrati (GLS)- metoda, ki ne zahteva konstantnosti variance (homoskedastičnosti) ostankov, ampak predpostavlja, da so ostanki sorazmerni s skupnim faktorjem (varianco). Gre torej za ponderirane najmanjše kvadrate.

Pojasnjena varianca- indikator variacije rezultata zaradi regresije.

Razložena spremenljivka (rezultat).- spremenljivka, ki je statistično odvisna od faktorske spremenljivke, ali pojasnjevalna (regresorska).

Preostala disperzija- nepojasnjena varianca, ki prikazuje variacijo rezultata pod vplivom vseh drugih dejavnikov, ki jih regresija ne upošteva.

Vnaprej določene spremenljivke so eksogene sistemske spremenljivke in zakasnjene endogene sistemske spremenljivke.

Zmanjšana oblika sistema- oblika, ki za razliko od strukturne že vsebuje samo endogene spremenljivke, linearno odvisne od eksogenih spremenljivk. Navzven se ne razlikuje od sistema neodvisnih enačb.

Ocenjena vrednost F-razmerja je vrednost, dobljena z deljenjem razložene variance z 1 prostostno stopnjo z rezidualno varianco z 1 prostostno stopnjo.

Regresija (odvisnost) je povprečen (zglajen), tj. brez naključnih manjših nihanj (fluktuacij), kvazi-deterministično razmerje med pojasnjeno spremenljivko (spremenljivkami) in pojasnjevalno spremenljivko (spremenljivkami). To razmerje je izraženo s formulami, ki označujejo funkcionalno odvisnost in ne vsebujejo eksplicitno stohastičnih (naključnih) spremenljivk, ki sedaj uveljavljajo svoj vpliv kot rezultantni učinek, ki ima obliko čisto funkcionalne odvisnosti.

Regresor (razlagalna spremenljivka, faktorska spremenljivka) je neodvisna spremenljivka, ki je statistično povezana s spremenljivko rezultata. Naravo te povezave in učinek spremembe (variacije) regresorja na rezultat proučuje ekonometrija.

Sistem med seboj povezanih enačb je sistem sočasnih ali soodvisnih enačb. V njej delujejo iste spremenljivke hkrati kot odvisne v nekaterih enačbah in hkrati neodvisne v drugih. To je strukturna oblika sistema enačb. LSM se zanj ne uporablja.

Sistem navzven nepovezanih enačb- sistem, za katerega je značilna prisotnost le korelacije med ostanki (napakami) v različnih enačbah sistema.

Naključni ostanek (odklon)- čisto je naključni proces v obliki nihanja majhnega obsega, ki ne vsebuje že določene komponente, ki je prisotna v regresiji.

Bogati rezultati- ocene, ki vam omogočajo učinkovito uporabo intervalov zaupanja, ko se verjetnost pridobitve ocene na določeni razdalji od prave vrednosti parametra približa 1, natančnost samih ocen pa se poveča s povečanjem velikosti vzorca.

Specifikacija modela- določanje pomembnih dejavnikov in ugotavljanje multikolinearnosti.

standardna napaka- povprečni kvadratni (standardni) odklon. Povezan je s povprečno napako in faktorjem zaupanja.

Stopnje svobode- to so količine, ki označujejo število neodvisnih parametrov in so potrebne za iskanje njihovih kritičnih vrednosti iz tabel porazdelitev.

trend- glavni trend razvoja, gladek stabilen vzorec sprememb ravni serije.

Stopnja pomembnosti- vrednost, ki kaže, kakšna je verjetnost napačnega sklepa pri testiranju statistične hipoteze po statističnem kriteriju.

Navidezne spremenljivke so spremenljivke, ki odražajo sezonske komponente serije za katero koli obdobje.

Ekonometrični model- to je enačba ali sistem enačb, ki na poseben način predstavlja odvisnost (odvisnosti) med rezultatom in faktorji. Ekonometrični model temelji na razčlenitvi kompleksnega in nejasnega razmerja med rezultatom in faktorji na vsoto naslednjih dveh komponent: regresije (komponenta regresije) in naključnega (fluktuacijskega) ostanka. Drug razred ekonometričnih modelov tvori časovne vrste.

Učinkovitost ocenjevanja je lastnost ocene, da ima najmanjšo možno varianco.

1. Katera definicija ustreza pojmu "ekonometrija":

a) je veda, katere predmet je kvantitativna stran množičnih družbeno-ekonomskih pojavov in procesov v specifičnih razmerah kraja in časa;

b) je veda, katere predmet je kvantitativno izražanje medsebojnih povezav gospodarskih procesov in pojavov;

c) je veda, katere predmet so splošni vzorci naključnih pojavov in metode za kvantificiranje vpliva naključnih dejavnikov.

2. Kaj je namen ekonometrije?

a) predstaviti ekonomske podatke v vizualni obliki;

b) razvijati metode za modeliranje in kvantitativno analizo realnih ekonomskih objektov;

c) določi način zbiranja in združevanja statističnih podatkov;

d) proučujejo kvalitativne vidike ekonomskih pojavov.

3. Specifikacija modela je:

a) določitev namena študije in izbira ekonomskih spremenljivk modela;

b) izvajanje statistične analize modela z oceno kakovosti njegovih parametrov;

c) zbiranje potrebnih statističnih informacij;

d) izdelava ekonometričnih modelov za namen empirične analize.

4. Kakšna naloga ekonometrije je problem parametrizacije modela:

b) ocena parametrov gradnje modela;

c) preverjanje kakovosti parametrov modela in samega modela kot celote;

d) konstrukcija ekonometričnih modelov za empirično analizo.

5. Preverjanje modela je:

a) opredelitev vrste ekonomski model, izraz v matematični obliki odnosa med njegovimi spremenljivkami;

b) določitev začetnih predpostavk in omejitev modela;

c) preverjanje kakovosti tako modela kot celote kot njegovih parametrov;

d) analiza proučevanega ekonomskega pojava.

6. Niz informacij o različnih predmetih, posnetih v enem časovnem obdobju, se imenuje:

a) časovni podatki;

b) prostorski podatki.

7. Izberite analog koncepta "neodvisne spremenljivke":

a) endogena spremenljivka;

b) faktor;

c) rezultat;

d) eksogena spremenljivka.

8. Razmislite o modelu skupnih izdatkov za hrano v primerjavi z razpoložljivim osebnim dohodkom x in cene hrane str: . Definirajte razred modela in vrsto spremenljivk modela:

a) regresijski model z eno enačbo; endogena spremenljivka - stroški hrane, eksogena spremenljivka - razpoložljivi osebni dohodek, vnaprej določena spremenljivka - cena hrane;

b) regresijski model z eno enačbo; endogena spremenljivka - stroški hrane, eksogene spremenljivke - razpoložljivi osebni dohodek in cena hrane;

c) model časovne vrste; endogena spremenljivka so izdatki za hrano, spremenljivki z zaostankom sta razpoložljivi osebni dohodek in cena hrane.

9. Komunikacija se imenuje korelacija:

a) če vsaka vrednost faktorskega atributa ustreza točno določeni nenaključni vrednosti rezultantnega atributa;

b) če vsaka vrednost faktorskega atributa ustreza nizu vrednosti rezultantnega atributa, tj. določena statistična porazdelitev;

c) če vsaka vrednost faktorskega atributa ustreza celotni porazdelitvi vrednosti rezultantnega atributa;

d) če vsaka vrednost faktorskega atributa ustreza strogo določeni vrednosti rezultantnega atributa.

10. Glede na analitični izraz ločimo povezave:

a) obratno;

b) linearni;

c) krivuljasto ;

d) pari.

11. Regresijska analiza je sestavljena iz ugotavljanja:

a) analitična oblika komunikacije, pri kateri je sprememba rezultantnega atributa posledica vpliva enega ali več faktorskih znakov, skupek vseh drugih dejavnikov, ki prav tako vplivajo na rezultantni atribut, pa se vzame kot konstantna in povprečna vrednost. ;

b) tesnost povezave med dvema znakoma (pri parni povezavi) ter med efektivnim in množico faktorskih znakov (pri večfaktorski povezavi);

c) statistična mera interakcije dveh naključnih spremenljivk;

d) stopnjo statističnega odnosa med ordinalnimi spremenljivkami.

12. Katere vrednosti ne more vzeti seznanjeni korelacijski koeficient:

13. Pri kateri vrednosti linearnega korelacijskega koeficienta se lahko razmerje med znaki šteje za tesno:

13. Katero merilo se uporablja za oceno pomembnosti korelacijskega koeficienta:

A) F- Fisherjev kriterij;

b) t-Študentov kriterij ;

c) Pearsonov kriterij;

d) Durbin-Watsonov test.

14. Če je parni korelacijski koeficient med značilnostmi -1, potem to pomeni:

a) pomanjkanje komunikacije;

b) prisotnost inverzne korelacije;

c) prisotnost neposredne korelacije;

d) prisotnost povratne funkcionalne povezave.

15. Če ima parni korelacijski koeficient med znaki vrednost 0,675, je koeficient determinacije enak:

d) 0,456 .

16. Po metodi najmanjših kvadratov se minimizira naslednji izraz:

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

16. Ocene regresijskih parametrov (lastnosti ocen OLS) ne smejo biti:

a) nepristranski;

b) heterokedastična;

c) učinkovito;

d) bogati.

17. V seznanjeni linearni regresijski enačbi je parameter b pomeni:

a) povprečni vpliv na rezultatni predznak neupoštevanih (ki niso bili izbrani za študijo) dejavnikov;

b) povprečna sprememba rezultantnega predznaka, ko se faktorski predznak spremeni za 1 %;

c) za koliko se bo v povprečju spremenil rezultantni predznak lče je spremenljivka x povečanje za eno mersko enoto;

d) kolikšen delež variacije nastale lastnosti je upoštevan v modelu in je posledica vpliva spremenljivke nanj x?

18. Regresijska enačba ima obliko . Koliko njegovih merskih enot se bo v povprečju spremenilo s povečanjem x na mersko enoto:

a) se bo povečalo za 2,02;

b) povečanje za 0,78;

c) povečati za 2,8;

d) se ne bo spremenilo?

19. Katero merilo se uporablja za oceno pomembnosti regresijske enačbe:

A) F- Fisherjev kriterij;

b) t- Študentski kriterij;

c) Pearsonov kriterij;

d) Durbin-Watsonov test.

20. Kateri koeficient določa povprečno spremembo efektivnega atributa, ko se faktorski atribut spremeni za 1 %:

a) regresijski koeficient;

b) koeficient determinacije;

c) korelacijski koeficient;

d) koeficient elastičnosti.

21. Enačba funkcije moči ima obliko:

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

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

23. Povprečna napaka aproksimacije je določena s formulo:

24. V katerih mejah se spreminja večkratni korelacijski koeficient:

25. Večkratni linearni korelacijski koeficient je 0,75. Kolikšna je odstotna variacija odvisne spremenljivke l upoštevanih v modelu in zaradi vpliva dejavnikov in ?

26. Obstaja matrika parnih korelacijskih koeficientov:

Med katerimi znaki opazimo kolinearnost:

A) l In ;

b) in;

27. Kakšno vrednost ima lahko multipli korelacijski koeficient:

28. Enačba multiple regresije ima obliko: . Parameter, enak 1,37, pomeni naslednje:

a) ko se poveča za eno mersko enoto, spremenljivka l

b) pri povečanju za eno mersko enoto s fiksno vrednostjo faktorja spremenljivka l se bo povečala za 1,37 svoje merske enote;

c) s povečanjem za 1,37 enote njenega merjenja s fiksno vrednostjo faktorja spremenljivka l se bo povečala za eno mersko enoto.

29. Za spremenljivke eksogenega modela je značilno, da:

30. Izberite analog koncepta "endogene spremenljivke":

a) rezultat;

b) faktor;

c) odvisna spremenljivka, določena znotraj sistema;

d) vnaprej določeno spremenljivko.

31. Pri preučevanju odvisnosti proizvodnih stroškov l regresijska enačba je bila pridobljena iz obsega proizvodnje in produktivnosti dela po podatkih 20 podjetij. Za koliko enot in v katero smer se bo spremenil dobljeni atribut, ko faktor povečamo za eno mersko enoto?

a) se bo povečalo za 2,88

b) zmanjšati za 0,72

c) zmanjšati za 2,88

d) se bo povečala za 0,72.

32. Enačba multiple regresije ima obliko . Določite elastičnost razmerja dejavnikov l In .

33. Za eksogene spremenljivke so značilne tiste, ki jih

a) segajo v prejšnje časovne točke;

b) so neodvisni in določeni zunaj sistema;

c) so odvisni in določeni znotraj sistema.

33. Kateri koeficient izračuna regresije prikazuje delež variacije efektivnega atributa, upoštevanega v modelu l in zaradi vpliva faktorskih spremenljivk?

a) regresijski koeficient;

b) koeficient determinacije;

c) korelacijski koeficient;

d) koeficient elastičnosti.

34. Navedite značilnosti, ki se ne uporabljajo kot merilo točnosti regresijskega modela

a) povprečna absolutna napaka;

b) preostala disperzija;

c) korelacijski koeficient;

d) povprečna relativna napaka aproksimacije.

35. Če primerjamo faktorske in rezidualne variance v regresijski analizi, dobimo vrednost statistike:

študent;

b) Darbin;

c) Pearson;

d) Fisher.

36. Regresijska enačba se na splošno šteje za statistično pomembno, če

a) izračunana vrednost Fisherjevega kriterija je večja od ustrezne tabelarične vrednosti;

b) izračunana vrednost Fisherjevega kriterija je manjša od ustrezne tabelarične vrednosti;

c) izračunana vrednost Fisherjevega kriterija je večja od štiri;

d) izračunana vrednost Fisherjevega kriterija je večja od nič.

37. Sestavljena regresijska enačba se šteje za zadovoljivo, če vrednost povprečne aproksimacijske napake ne presega

38. Kot veste, se indeks determinacije uporablja za testiranje statistične pomembnosti celotne enačbe nelinearne regresije z F- Fisherjev kriterij

41. V proizvodne funkcije močna oblika multiple regresije je zelo razširjena. Navedite ekonomski pomen koeficientov:

a) Označujejo povprečno spremembo rezultata s spremembo ustreznega faktorja za eno, pri čemer je vrednost drugih faktorjev nespremenjena, fiksirana na povprečni ravni.

b) Kažejo, za koliko odstotkov se v povprečju spremeni rezultat ob spremembi pripadajočega faktorja za 1 %, delovanje drugih faktorjev pa ostane nespremenjeno.

c) Omogočajo nedvoumen odgovor na vprašanje kvantitativnega razmerja med obravnavanimi značilnostmi in smotrnostjo vključitve dejavnika v model.

42. Zahteve, v skladu s katerimi se model šteje za ustreznega, so naslednje:

Določite element, ki je neobvezen za ustrezen regresijski model.

43. Prisotnost heterokedastičnosti v regresijskih ostankih je mogoče preveriti s testom

a) Pearson

b) Golfeld-Quandt;

c) Durbin-Watson;

d) Kopnik.

44. Odvisnost zaporedja regresijskih ostankov drug od drugega v ekonometriji se imenuje

a) homocedastičnost ostankov;

b) multikolinearnost ostankov;

c) avtokorelacija ostankov;

d) heterokedastičnost ostankov.

45. Preverjanje neodvisnosti zaporedja ostankov (pomanjkanje avtokorelacije) se izvede z uporabo d-Durbin-Watsonov test. Izračunana vrednost merila je določena s formulo:

Datum objave: 2015-02-20 ; Prebrano: 1887 | Kršitev avtorskih pravic strani | Naroči pisno delo

Onemogoči adBlock!
zelo potrebno

1. Izbiro vrste ekonomskega modela, ki temelji na ustrezni teoriji odnosa med spremenljivkami, imenujemo ________________ modeli.

Gradnja

razvrstitev

· specifikacija

sistematizacija

2. Kolinearnost faktorjev ekonometričnega modela se preverja na podlagi matrike parnih koeficientov linearnega __________________

določitve

regresija

elastičnost

· korelacije

3. Od predlaganih ekonometričnih modelov je model večkratne linearne regresije ...

4. Preverjanje prisotnosti kolinearnih faktorjev v ekonometričnem modelu temelji na upoštevanju korelacijskega koeficienta med ...

· l in x 1

· l In ( x 1 ;x 2 }

· x 1 inx 2

· l in x 2

5. Interpretacija parametra z navidezno spremenljivko d v regresijskem modelu

Kje l- cena stanovanja, dolarjev, x– površina stanovanja, m2,

Bo naslednji ... (opozoriti je treba, da so vsi koeficienti v modelu pomembni).

stanovanje v prvem nadstropju ob vseh drugih pogojih stane 1000 $ več

· ena kvadratni meter stanovanje v pritličju stane 450 dolarjev.

· stanovanje v prvem nadstropju ob drugih enakih pogojih stane 1000 $ manj

nadstropje v katerem se stanovanje nahaja ne vpliva na ceno stanovanja

6. V modelu vrednost parametra a označuje ...

vpliv naključnih dejavnikov na odvisno spremenljivko modela l

srednja vrednost neodvisne spremenljivke pri ničelnih vrednostih odvisnih spremenljivk

povprečna sprememba odvisne spremenljivke modela l ko se neodvisne spremenljivke spremenijo za eno

· povprečje pri ničelnih vrednostih neodvisnih (razlagalnih) spremenljivk

7. Sistem enačb, ki služi za izračun parametrov regresijske enačbe, se imenuje sistem _______________ enačb.

istočasno

neodvisen

· normalno

rekurzivno

8. Bistvo metode najmanjših kvadratov (LSM) je, da se koeficienti regresijske enačbe najdejo iz pogoja ...

enakost nič vsote modulov odstopanja

· najmanjša vsota kvadratnih odstopanj

enakost nič vsote kvadratov odklonov

najmanjša vsota modulov odstopanja

9. Ocene parametrov, ugotovljene z ____________________ metodo najmanjših kvadratov, imajo lastnosti nepristranskosti, učinkovitosti in doslednosti.

kršitev predpogojev

z uporabo posplošenega

· skladnost s predpogoji

uporaba uteženih

10. V primeru regresijskega modela z avtokoreliranimi in/ali heteroskedastičnimi ostanki upoštevajte __________________ regresijski model.

klasična (navadna)

normalno

standardizirana

· posplošen

11. Znano je, da je bližina razmerja med x in l x odvisna vrednost spremenljivke l zmanjša. Potem je vrednost korelacijskega koeficienta za tak model parne linearne regresije v intervalu ...

· [-0,8; -0,6]

12. Za oceno kakovosti izbire ekonometričnega modela linearne regresijske enačbe se izračuna vrednost koeficienta determinacije. V tem primeru so znane naslednje variance odvisne spremenljivke: σ 2 običajni je skupna varianca; σ2 pojasnil je disperzija, razložena z enačbo; σ2 ost je preostala varianca. Izberite pravilen izraz.

_________________

13. Izberite graf, ki prikazuje primer, ko v ostankih modela ni avtokorelacije.

14. Odsotnost kolinearnih faktorjev v modelu je mogoče dokazati z vrednostjo linearnega korelacijskega koeficienta ...

15. Vrednosti, označene na številski osi dl in d u dl) in (4- d u); d(izračunana vrednost Durbin-Watsonovega kriterija)

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

Ta ureditev vrednosti d glede na navedene točke je značilno za ...

pozitivna avtokorelacija v ostankih

· pomanjkanje avtokorelacije v ostankih

Negativna avtokorelacija v ostankih

negotov položaj glede avtokorelacije ostankov

16. Znano je, da je bližina razmerja med x in l povprečje, z naraščajočo neodvisno spremenljivko x odvisna vrednost spremenljivke l poveča. Potem je vrednost korelacijskega koeficienta za tak model parne linearne regresije v intervalu ...

·

17. Interpretacija parametra z navidezno spremenljivko d v regresijskem modelu

Kje l- cena stanovanja, dolarjev, x– površina stanovanja, m2,

Bo naslednji ... (upoštevajte to t- statistike za koeficiente za ustrezne spremenljivke in kritične vrednosti za dano raven pomembnosti in dano število prostostnih stopenj so enake t x = 2,98; t d = 1,08; t krit = 2,16).

En kvadratni meter stanovanja z balkonom stane 450 dolarjev.

En kvadratni meter stanovanja stane 450 dolarjev.

· Prisotnost balkona ne vpliva na ceno stanovanja

Stanovanje z balkonom stane 1,05 USD več kot podobno stanovanje brez balkona

18. Raziskuje se regresijski model. Regresijski koeficient v tej enačbi je ...

· b 2

19. Vrednosti, označene na številski osi dl in d u(tabelarne vrednosti testa Durbin-Watson); (4- dl) in (4- d u); d(izračunana vrednost Durbin-Watsonovega kriterija). Določite graf, na katerem je vrednost d je v območju pozitivne avtokorelacije v ostankih.

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. Izraz oblike se imenuje

· vsota kvadratov odstopanj, ki jih pojasnjuje regresija

· skupni znesek kvadratna odstopanja

Preostala vsota kvadratov odstopanj

vsota kvadratov odstopanj, ki jih regresija ne pojasni

21. Za ekonometrični model parameter za regresor x(2) se je izkazalo za nepomembno, zato je hipoteza o ničelni vrednosti ocene ...

Drugi parametri niso potrjeni

Ta parameter ni bil potrjen

drugi parametri potrjeni

· ta parameter je bil potrjen

22. Parametre regresije, izražene kot interno linearna funkcija, nelinearna glede na parametre, po linearizaciji je mogoče oceniti z uporabo _________________ metode najmanjših kvadratov.

· vsakdanji

tristopenjski

posredno

dvostopenjski

23. Nelinearna oblika odvisnosti spremenljivke l od faktorja(-ov) ni enačba …

24. Najenostavnejša metoda linearizacije ni linearna funkcija, linearen glede na parametre, je …

· sprememba spremenljivk

elementarne transformacije

uporaba elementarnih transformacij s spreminjanjem spremenljivk

25. Za ekonometrični model nelinearne regresije je bilo zgrajeno korelacijsko polje:

Ugotovite, katera od enačb najbolj natančno opisuje preučevano odvisnost.

______________________________________

26. Komponenta, ki označuje periodično ponavljajoča se nihanja, katerih amplituda je lahko konstantna ali naraščajoča ali padajoča, se imenuje komponenta _____________.

trendovski

periodično

· sezonsko

naključen

27. Funkcija avtokorelacije je prikaz razmerja med vrednostmi ustreznega koeficienta avtokorelacije in ...

· njegovo naročilo

obdobja (točke) časa

ravni vrstic

korelogram

28. Oglejte si model časovne vrste Y=T+J+V, Kje Y- raven vrstice T je komponenta trenda, S je sezonska komponenta, E- naključna komponenta, ki se uporablja v prisotnosti izrazite sezonske komponente s konstantno amplitudo nihanj, se imenuje ...

model s porazdeljenim zamikom

· aditivni model

model, ki vključuje faktor časa

multiplikativni model

29. Za stacionarne časovne vrste ni izpolnjeno pogoj …

časovno neodvisna disperzija

časovno neodvisna povprečna vrednost serije

· prisotnost trenda in/ali sezonske komponente v njegovi strukturi

homoskedastičnost ostankov

30. Sistem ekonometričnih enačb, ki opisuje določeno ekonomsko situacijo, ni sistem __________________ enačb.

· normalno

istočasno

neodvisen

rekurzivno

31. Sistem ekonometričnih enačb oblike

spada v razred ____________ ekonometričnih enačb.

istočasno

večkraten

rekurzivno

· neodvisen

32. Pri reševanju sistemov simultanih enačb odvisne spremenljivke, katerih število je enako številu sistemskih enačb, imenujemo ____________________ spremenljivke.

dano

strukturno

· endogeni

eksogeni

33. Ocene parametrov sistema ekonometričnih enačb oblike

normalno

posredno

· vsakdanji

tehtano

34. Ocene regresijskih parametrov naj bi bile ___________, če izpolnjujejo pogoj, da so njihove pričakovana vrednost je enak samim ocenam ali, z drugimi besedami, povprečje ostankov je nič.

premožni

razseljeni

· nepristranski

učinkovito

35. Za oceno parametrov modela linearne regresije z ______________ ostanki se uporablja posplošena metoda najmanjših kvadratov.

nepovezano

ni heteroskedastično

homoskedastičen

· avtokorelirano

36. Delež variance, razložene s pomočjo regresije v skupni varianci odvisne spremenljivke, označuje ...

regresijski koeficient

· koeficient determinacije

· F- statistika

· Korelacijski koeficient

37. Enačba, ki je nelinearna v parametrih, je regresijski model oblike ...

38. Metoda linearizacije notranje linearne funkcije, nelinearne glede na parametre, je ...

zamenjava spremenljivk

elementarne transformacije

razširitev funkcije v Taylorjev niz

· uporaba elementarnih transformacij z uporabo spremembe spremenljivk

39. Za preučevano odvisnost je bilo zgrajeno korelacijsko polje:

Od predlaganih modelov za opis odvisnosti ne more biti rabljen model...

·

40. Avtokorelacija ravni serije je značilnost tesnosti razmerja med ...

raven vrstice in čas

raven serije in komponente te ravni

naključna komponenta in čas

· zaporedne ravni serije

41. Vsota desezoniranih komponent za multiplikativni model enako ...

enota

polovični zaostanek

· dnevnik

42. Nestacionarnost časovne vrste y t se lahko pojavi...

konstantnost razpršenosti njegovih nivojev

homoskedastičnost njegovih ostankov

invariantnost regresijske funkcije skozi čas

· prisotnost trenda v njegovi strukturi

43. Sistem ekonometričnih enačb oblike

Spada v razred ___________ ekonometričnih enačb.

istočasno

neodvisen

· rekurzivno

soodvisni

44. Pri reševanju sistemov simultanih enačb neodvisne spremenljivke, ki so samo na desni strani enačbe, imenujemo ___________________ spremenljivke.

dano

strukturno

endogeni

· eksogeni

45. Za regresijski model +ε je število odvisnih spremenljivk ...

· 1

46. ​​​​Na sliki pokažite odstopanje dejanske vrednosti od izračunane.

linearni

· nelinearni

moč

demonstrativno

50. Enačba, ki je linearna v parametrih, a nelinearna v spremenljivkah, je regresijski model oblike ...

·

51. Padajoča ali naraščajoča komponenta časovne vrste, ki označuje kumulativni dolgoročni učinek številnih dejavnikov, se imenuje komponenta _____________.

· trendovski

ciklično

sezonsko

naključen

52. Ocene parametrov nadidentifikacijskega sistema ekonometričnih enačb oblike

· dvostopenjski

posredno

vsakdanji

tehtano

Ekonometrija: učbenik / I. I. Eliseeva [et al.], uredila I. I. Eliseeva - 2. izdaja, revidirana. in dodatek.-M .: Finance in statistika, 2005.-str.43-47.

Eliseeva, 2005.-str.113-114.

Ekonometrija: učbenik / ur. Doktor ekonomije, prof. V. S. Mkhitaryan.-M .: Prospekt, 2008.-str.84

Magnus J.R. Ekonometrija. Začetni tečaj: učbenik / J. R. Magnus, P. K. Katyshev, A. A. Peresetsky - 3. izdaja, revidirana. in dop.-M.: Delo, 200.-str.100-105.

Eliseeva, 2009.-str.44.

Elisejeva, 2005.

Eliseeva, 2005.-str.30-35.

Eliseeva, 2005.-str.182-190.

Mkhitaryan, 2008.-str.93-95.

Eliseeva, 2005.-str.51-55.

Eliseeva, 2005.-str.60-61.

Mkhitaryan, 2008.-str.93-95.

Mkhitaryan, 2008.-str.84.

Eliseeva, 2005.-str.436-442.

Eliseeva, 2005.-str.51-55.

Magnus, 2000.-str.100-105.

Eliseeva, 2005.-str.120.

Eliseeva, 2005.-str.436-442.

Eliseeva, 2005.-str.60-61.

Ayvazyan S.A. Uporabljena statistika. Osnove ekonometrije: učbenik. za univerze: V 2 zvezkih. Osnove ekonometrije / S. A. Ayvazyan, V. S. Mkhitaryan. - 2. izd., Rev. - M .: UNITI-DANA, 2001. - str.

Eliseeva, 2005.-str.77-96.

Eliseeva, 2005.-str.77-96.

Eliseeva, 2005.-str.51-55.

Eliseeva, 2005.-str.43-47.

Eliseeva, 2005.-str.295.

Eliseeva, 2005.-str.296-305.

Byvshev V.A. Ekonometrija: učbenik / V.A.Byvshev.-M .: Finance in statistika, 2008.-p.209-212.

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

Eliseeva, 2005.-str.240-260.

Eliseeva, 2005.-str.246-283.

Eliseeva, 2005.-str.182-185.

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

Eliseeva, 2005.-str.58-61.

Eliseeva, 2005.-str.30-35.

Eliseeva, 2005.-str.77-96.

Eliseeva, 2005.-str.51-55.

Byvshev, 2008.-str.209-212.

Eliseeva, 2005.-str.311-324.

Byvshev, 2008.-str.211. Delavnica Eliseeva, 2008.-str.258.

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

Eliseeva, 2005.-str.240-260.

Eliseeva, 2005.-str.120.

Magnus, 2000.-str.45-50.

Eliseeva, 2005.-str.60-61.

Ayvazyan, 2001.-str.72.

Eliseeva, 2005.-str.77-96.

Eliseeva, 2005.-str.30-35.

Eliseeva, 2005.-str.43-47.

Eliseeva, 2005.-str.246-283.

o - Izberite en odgovor.

□ - Izberite več odgovorov.

- Zapišite rešitev in odgovor.

- izberite možnosti glede na določeno zaporedje

1. Zapišite formulo za izračun matematičnega pričakovanja naključne spremenljivke:

2. Matematično pričakovanje naključne spremenljivke je . Kaj je matematično pričakovanje naključne spremenljivke:

3. Matematično pričakovanje naključne spremenljivke in varianca sta znani. Poiščite matematično pričakovanje in varianco naključne spremenljivke.

4. Če se vrednosti vsake naključne spremenljivke povečajo za 10-krat, potem je povprečna vrednost:

o Zmanjšajte za 10-krat;

o povečati za 10-krat;

o Povečanje za 10 %;

o Ne bo se spremenilo.

5. Vsota odstopanj vrednosti naključne spremenljivke od srednje vrednosti je vedno:

o Pozitiven;

o Negativno;

o Enako nič;

o V vsakem primeru je drugače.

6. Naj bodo naključne spremenljivke z variancami in kovarianco. Čemu je enako?

7. Linearni korelacijski koeficient se meri v intervalu:

8. Vrednost koeficienta determinacije ...

o oceni pomembnost vsakega od dejavnikov, vključenih v regresijsko enačbo;

o označuje delež variance dobljenega atributa, razloženega z enačbo, v skupni varienci;

o označuje delež variance preostale vrednosti v skupni varianci nastalega atributa;

o Oceni pomembnost korelacijskega koeficienta.

9. Nastavite ujemanje med imeni elementov regresijske in korelacijske enačbe ter njihovimi pisma:

1) Regresijski parametri __________;

2) Pojasnjevalna spremenljivka ______;

3) korelacijski koeficient ______;

4) Razložena spremenljivka _______;

5) Naključna spremenljivka ___________;

6) Koeficient determinacije ____.

10. Vrednost korelacijskega koeficienta je 0,81. Sklenemo lahko, da je linearna povezava med efektivno lastnostjo in faktorjem:

o dovolj blizu;

o funkcionalen;

o srednje jakosti.

11. Vrednost korelacijskega koeficienta je - 0,9. Sklenemo lahko, da je linearna povezava med efektivno lastnostjo in faktorjem:

o dovolj blizu;

o funkcionalen;

o srednje jakosti.

12. Vrednost koeficienta elastičnosti kaže:

o Kolikokrat se bo v povprečju spremenil rezultat, če se faktor spremeni dvakrat;

o Največja možna vrednost rezultata;

o za koliko odstotkov se bo v povprečju spremenil rezultat s povečanjem faktorja za 1 %;

o Za koliko odstotkov se bo v povprečju spremenil faktor ob povečanju rezultata za 1 %.

13. Koeficient elastičnosti za enačbo regresije moči je enak:

14. Bistvo metode najmanjših kvadratov je:

o pri maksimiranju vsote kvadratov odstopanj dejanske vrednosti odvisne spremenljivke od njene teoretične vrednosti;

o pri minimiziranju vsote kvadratov odstopanj dejanske vrednosti odvisne spremenljivke od njene teoretične vrednosti;

o pri minimiziranju vsote odstopanj dejanskih in teoretičnih vrednosti;

o Pri maksimiranju absolutnih vrednosti odstopanj od dejanskih in teoretičnih vrednosti.

15. Če je korelacijski koeficient 1,2. Pomeni, da…

o Povezava med lastnostmi je močna;

o Povezava med lastnostmi je šibka;

o S povečanjem faktorja za 1 % se efektivni predznak poveča za 1,2 %;

o To ne more biti.

16. Pri preučevanju odvisnosti ekonomskega kazalnika od določenih dejavnikov so bile pridobljene naslednje vrednosti koeficientov elastičnosti: ; ; in . Dejavnike razvrstite po padajočem vrstnem redu glede na stopnjo vpliva na proučevani ekonomski kazalnik.

17. Parametri linearne regresijske enačbe so določeni z:

o Spearmanova metoda;

o Fisherjev kriterij;

o Durbin-Watsonov test.

18. Statistična ocena pomembnosti parametrov enačbe parne linearne regresije se preverja z uporabo:

o Fisherjev kriterij;

o študentski test;

o metoda najmanjših kvadratov;

o Spearmanov test.

19. Za statistični vzorec 22 opazovanj dejanska vrednost F- Fisherjev kriterij je 52. Regresijska enačba. Linearni korelacijski koeficient je v tem primeru enak...

20. Za 27 podjetij, ki proizvajajo enake izdelke, je bila zgrajena linearna odvisnost obsega prodaje od stroškov oglaševanja. Standardni odklon je 4,7. Standardni odklon je 3,4. Linearni koeficient determinacije je v tem primeru enak ...

21. Koeficient linearne regresije, če je znan, je enak ...

22. Trend časovne vrste označuje celoto dejavnikov, ...

o Prikaz sezonskih nihanj v seriji;

o enkraten učinek;

o Ne vpliva na raven serije;

1. katera od regresijskih enačb je potenčni zakon

Y= A? A?? A

2. Ocene regresijskih parametrov so nepristranske, če

Matematično pričakovanje ostankov je 0

3. Ocene regresijskih parametrov so učinkovite, če

Najmanjšo disperzijo imajo ocene………….ocene

4. Ocene regresijskih parametrov so konsistentne, če

Zoom natančnost….

5. navidezne spremenljivke so

Lastnosti….

6. če ima kvalitativni faktor 3 gradacije, potem zahtevano število navideznih spremenljivk

7.korelacijski koeficient enak nič pomeni, da med spremenljivkami

Situacija ni opredeljena

8.korelacijski koeficient enak -1 pomeni, da med spremenljivkami

Funkcionalna odvisnost

9.v ekonometrični analizi se upoštevajo Xj

Kot naključne spremenljivke

10.regresijski koeficient se spreminja znotraj

Sprejema katero koli vrednost

11.Q=………..min ustreza

Najmanjši kvadrati

12. v katerih mejah se spreminja koeficient determinacije

13. v dobro opremljenem modelu bi morali biti ostanki

Da bi imeli normalen zakon....

14. Napačna izbira funkcionalne oblike ali pojasnjevalnih spremenljivk se imenuje

Napake v specifikaciji

15. determinacijski koeficient je

Dvojni kvadrat…

16. vrednost, izračunana po formuli r=………………je ocena

Parni korelacijski koeficient

17. Vzorčni korelacijski koeficient r v absolutni vrednosti

Ne presega enega

18.komponente vektorja Ei

imajo normalen zakon

19. Ali je metoda najmanjših kvadratov uporabna za izračun parametrov nelinearnih modelov

Po njem se prijavimo.....

20. ali je metoda najmanjših kvadratov uporabna za izračun parametrov eksponentne odvisnosti

Uporablja se po zmanjšanju

21.kaj kaže absolutna stopnja rasti

Za koliko enot se bo spremenil y, če se x spremeni za eno

22.če je korelacijski koeficient pozitiven, potem v linearnem modelu

Ko x narašča, se povečuje y.

23. katera funkcija se uporablja pri modeliranju modelov s konstantno rastjo

Če je relativna vrednost…………………… neomejena

25.elastičnost kaže

Koliko % se bo spremenilo……………………………..za 1 %

26.študent tabela vrednost je odvisna

In na stopnji zaupanja ter na številu dejavnikov, vključenih v model, in na dolžino izvirne serije

27. tabelarična vrednost Fisherjevega kriterija je odvisna od

Samo na stopnji zaupanja in na številu faktorjev, vključenih v model

28. katero statistično značilnost izraža formula

Rxy=…………

Korelacijski koeficient

29.formula t= rxy………….se uporablja za

Korelacijski koeficient preverjanja pomembnosti

30.katera statistična značilnost je izražena s formulo R?=……………

Determinacijski koeficient

31.Korelacijski koeficient se uporablja za

Definicije tesnosti povezave……………..

32.izmerjena elastičnost

Merska enota faktorja…………………indikator

33. Ocene parametrov seznanjene linearne regresije se dobijo s formulo

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

34. za regresijo y=a+bx iz n opazovanj bo interval zaupanja (1-а)% za koeficient b enak

35. Predpostavimo, da je odvisnost odhodkov od prihodkov opisana s funkcijo y=a+bx

Povprečna vrednost y \u003d 2………………. je enaka

36. za regresijo po parih je o?b enako

…….(xi-x?)?)

37. Razmerje med koeficientom večkratne determinacije (D) in korelacijo (R) je opisano z naslednjo metodo

38. Verjetnost zaupanja

Verjetnost, da………………..interval napovedi

39. za preverjanje pomembnosti posameznega parametra, uporaba

40.število prostostnih stopinj za t statistiko pri testiranju pomembnosti regresijskih parametrov iz 35 opazovanj in 3 neodvisnih spremenljivk

41.število prostostnih stopenj imenovalcev f regresijske statistike iz 50 opazovanj in 4 neodvisnih spremenljivk

42. ena od težav je mačka. Lahko se pojavi pri multivariatni regresiji in se nikoli ne pojavi pri regresiji po parih

Korelacija med neodvisnimi spremenljivkami

43. multikolinearnost nastane, ko

Dva ali več neodvisnih …………

44. heteroskedatičnost je prisotna, ko

Varianca naključnega ….

45. Standardizirani koeficient regresijske enačbe?k kaže

Za koliko % se bo spremenil dobljeni indikator y, ko se xi spremeni za 1 % ob nespremenjeni povprečni ravni drugih dejavnikov

46.Povezava med večkratnim determinacijskim indeksom R? in prilagojeni indeks večkratne determinacije RC? (v formuli z R na vrhu)

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

47. Recimo, da sta 2 modela primerna za opis enega gospodarskega procesa. Oba sta ustrezna glede na Fisherjev f kriterij. kateremu zagotoviti prednost, za tistega, ki ima:

Večja F vrednost kriterija

48. Ali za regresijo n opazovanj in m neodvisnih spremenljivk obstaja taka povezava med R? in F

…………..=[(n-m-1)/m](R?/(1- R?)]

49. Pomembnost zasebnih in parnih korelacijskih koeficientov se preverja z uporabo

Študentov T test

50. če je v regresijski enačbi nepomembna spremenljivka, potem se razkrije z nizko vrednostjo

T statistika

51. v tem primeru se model šteje za ustreznega

Fcalc>Ftable

52. Katero merilo se uporablja za oceno pomembnosti regresijskega koeficienta

Študent T

53. Vrednost intervala zaupanja vam omogoča, da ugotovite, kako zanesljiva je ta predpostavka

Interval vsebuje parametre populacije

54. hipoteza o odsotnosti avtokorelacije ostankov je dokazana, če

Уt=a+b0x1+?yt-1+?t

56. izberite model z zamiki

Уt= a+b0x1…….(najdaljša formula)

57. katere točke so s postopkom glajenja izločene iz časovne vrste

Stoji na začetku in na koncu časovne vrste

58. kaj določa število izločenih točk zaradi glajenja

Od števila točk………………

59.avtokorelacija obstaja, ko

Vsaka naslednja vrednost ostankov

60. Kot rezultat avtokorelacije imamo

Neučinkovite ocene parametrov

61. če nas zanima uporaba atributnih spremenljivk za prikaz učinka različnih mesecev, ki jih moramo uporabiti

11 metod atributov

62. Model aditivnega časovnega niza ima obliko

63. MULTIPLIKATIVNI MODEL IMA OBLIKO

64.avtokorelacijski koeficient

Označuje tesnost linearnega razmerja med trenutno in prejšnjo ravnjo serije

65. Zgrajen je model aditivnega časovnega niza

Amplituda sezonskih nihanj se povečuje in zmanjšuje

66.na podlagi četrtletnih podatkov………..vrednosti 7-1 četrtletje, 9-2 četrtletje in 11-3 četrtletje…………….

67. endogene spremenljivke so

Odvisne spremenljivke, katerih število je enako številu enačb……..

68.eksogene spremenljivke

Vnaprej določene spremenljivke, ki vplivajo na …………..

69. spremenljivke zamika so

Vrednost odvisnih spremenljivk za prejšnje časovno obdobje

70. Za določitev parametrov je treba strukturno obliko modela pretvoriti v

model zmanjšane oblike

71. enačba, v kateri je H število endogenih spremenljivk, D število manjkajočih eksogenih spremenljivk, je prepoznavna, če

72. enačba, v kateri je H število endogenih spremenljivk, D število manjkajočih eksogenih spremenljivk, ni mogoče identificirati, če

73. Enačba, v kateri je H število endogenih spremenljivk in D število manjkajočih eksogenih spremenljivk, je preveč identificirana, če

74.za določitev parametrov natančno določljivega modela

Uporabljeni indirektni najmanjši kvadrati

75. za določitev parametrov SUPERidentificiranega modela

UPORABLJA SE DVOSTOPENJSKI LSM

76.za določitev parametrov neidentificiranega modela

NI MOGOČE UPORABITI NOBENE OD OBSTOJEČIH METOD

Iskanje po spletnem mestu

Predmeti

Izberite rubriko Odvetništvo Upravno pravo Analiza računovodskih izkazov Krizno upravljanje Revizija Bančništvo Bančno pravo Poslovno načrtovanje Borzno poslovanje Borzno poslovanje Računovodstvo Računovodstvo Računovodstvo Poslovodno računovodstvo Računovodstvo Računovodstvo v bankah Računovodstvo finančno računovodstvo Računovodstvo poslovanje Računovodstvo v proračunske organizacije Računovodstvo v investicijskih skladih Računovodstvo v zavarovalniških organizacijah Računovodstvo in revizija Proračunski sistem Ruske federacije Valutna ureditev in valutni nadzor Razstavno in dražbeno poslovanje Višja matematika Zunanje ekonomske zadeve Državna služba Državna registracija promet z nepremičninami Državna ureditev zunanjegospodarska dejavnost Civilni in arbitražni proces Deklaracija Denar, krediti, banke Dolgoročna finančna politika Stanovanjsko pravo Zemljiško pravo Naložbe Naložbene strategije Inovativno upravljanje Informacijske in carinske tehnologije Informacijski sistemi v gospodarstvu Informacijske tehnologije Informacijske tehnologije upravljanja Tožbeni postopki Raziskovanje sistemov upravljanja Zgodovina država in pravo tujih držav Zgodovina domače države in prava Zgodovina političnih in pravnih naukov Komercialno oblikovanje cen Celovita ekonomska analiza gospodarska dejavnost Ustavno pravo tujih držav Ustavno pravo Ruske federacije Pogodbe v mednarodni trgovini Kontroling Nadzor in revizija Konjunktura blagovnih trgov Kratkoročna finančna politika Kriminalistika Kriminologija Logistika Trženje Mednarodno pravo Mednarodno valuta in kreditna razmerja Mednarodne konvencije in sporazumi o trgovini Mednarodni standardi Mednarodni standardi revidiranja finančno poročanje Mednarodni ekonomski odnosi Upravljanje Metode ocenjevanja finančnih tveganj Svetovno gospodarstvo Svetovno gospodarstvo in zunanja trgovina Občinsko pravo Davki in obdavčitev Davčno pravo Dedno pravo Netarifna ureditev zunanje gospodarske dejavnosti Notariat Utemeljitev in nadzor pogodbenih cen Splošno in carinsko upravljanje Organizacijsko vedenje Organizacija valutnega nadzora Organizacija dejavnosti komercialnih bank Organizacija dejavnosti Organizacija in tehnologija vrednostnih papirjev zunanja trgovina Organizacija carinske kontrole Osnove poslovanja Značilnosti računovodstva v trgovini Panožne značilnosti obračuna stroškov Vzajemni investicijski skladi Človekove in državljanske pravice Pravo intelektualne lastnine socialna varnost Pravna praksa Pravna podpora gospodarstvo Pravna ureditev Privatizacija Pravna Informacijski sistemi Pravna podlaga rf Podjetniška tveganja Regionalna ekonomija in management Oglaševanje Trg dragoceni papirji Ključni procesni sistemi tujih držav Sociologija Sociologija upravljanja Statistika Finančno-kreditna statistika Strateški management Zavarovalništvo Zavarovalno pravo Carina Carinsko pravo Teorija računovodstvo Teorija države in prava Teorija organizacije Teorija managementa Teorija ekonomske analize Blagoslovje Blagoslovje in izvedenstvo v običaji Trgovinski in gospodarski odnosi Ruske federacije delovno pravo Upd Upravljanje kakovosti Upravljanje človeških virov Upravljanje projektov Upravljanje tveganj Upravljanje financ zunanje trgovine Vodstvene odločitve Stroškovno računovodstvo v trgovskem računovodstvu za mala podjetja Filozofija in estetika Finančno okolje in poslovna tveganja Finančno pravo Finančni sistemi tujih držav Finančno upravljanje Finance. Finance. Ekonomska analiza pravna etika