Sa pamamagitan ng econometrics sa malawak na kahulugan ng salita ay nauunawaan. Pagsusulit. Serye ng oras. Ang isang maayos na pagbabago ng bahagi ng serye ng oras, na sumasalamin sa epekto sa pang-ekonomiyang pagganap ng mga pangmatagalang kadahilanan, ay tinatawag

Q=……….. mintumutugma hindi bababa sa mga parisukat

autocorrelation ay ang pag-asa sa ugnayan ng mga antas ng serye sa mga nakaraang halaga.

Ang autocorrelation ay nangyayari kapag bawat kasunod na halaga ng mga nalalabi

Ang additive time series na modelo ay may anyo: Y=T+S+E

Maaaring gamitin ang isang attribute variable kapag: ang malayang baryabol ay husay;

Sa loob ng anong mga limitasyon nagbabago ang koepisyent ng determinant: 0 hanggang 1.

Kailan itinuturing na sapat ang modelo? Fcalc>Ftable

Bilang resulta ng autocorrelation, mayroon kami hindi mahusay na mga pagtatantya ng parameter

Sa isang mahusay na angkop na modelo, ang mga nalalabi ay dapat at sundin ang normal na batas

Sa pagsusuri sa ekonomiyaXjisinasaalang-alang bilang mga random na variable

Ang halaga ng agwat ng kumpiyansa ay nagbibigay-daan sa iyo na maitaguyod ang pagpapalagay na: ang pagitan ay naglalaman ng isang pagtatantya ng parameter ng hindi alam.

Ang halaga na kinakalkula ng formular=…ay isang pagtatantya magkapares na logro Mga ugnayan

Panloob na non-linear regression ay isang tunay na non-linear regression na hindi maaaring bawasan sa isang linear regression sa pamamagitan ng pagbabago ng mga variable at pagpapakilala ng mga bagong variable.

serye ng oras- ito ay isang pagkakasunud-sunod ng mga halaga ng isang tanda (nagreresultang variable) na kinuha sa sunud-sunod na mga punto sa oras o mga panahon.

Pumili ng isang modelo na may mga lagsУt= a+b0x1…….(ang pinakamahabang formula)

sample na halaga Rxy hindi > 1, |R|< 1

Sample na koepisyent ng ugnayanrsa pamamagitan ng ganap ang halaga ay hindi hihigit sa pagkakaisa

Heteroskedasticity- paglabag sa katatagan ng pagkakaiba para sa lahat ng mga obserbasyon.

Ang heteroskedasticity ay naroroon kapag: ang pagkakaiba-iba ng mga random na nalalabi ay hindi pare-pareho

heteroskidasticity ay kapag iba ang pagkakaiba ng mga nalalabi

Ang hypothesis ng kawalan ng autocorrelation ng mga nalalabi ay napatunayan, kung Dtable2...

Homoscedasticity- ang katatagan ng pagkakaiba-iba para sa lahat ng mga obserbasyon, o ang parehong pagkakaiba-iba ng bawat paglihis (nalalabi) para sa lahat ng mga halaga ng mga variable na kadahilanan.

Homosidasticity ay kapag ang pagkakaiba ng mga nalalabi ay pare-pareho at pareho para sa lahat ng … mga obserbasyon.

Pagpapakalat- tagapagpahiwatig ng pagkakaiba-iba.

Upang matukoy ang mga parameter ng isang hindi kilalang modelo, ginagamit ito.: hindi isa sa mga entidad. hindi maaaring ilapat ang mga pamamaraan.

Upang matukoy ang mga parameter na lampas sa tinukoy na modelo, ilapat ang: inilapat. 2 hakbang MNC

Upang matukoy ang mga parameter, ang structural form ng modelo ay dapat na ma-convert sa pinababang anyo ng modelo

Upang matukoy ang mga parameter ng isang tiyak na makikilalang modelo: inilapat ang hindi direktang OLS;

Upang suriin … mga pagbabagoymula saxay ipinasok: koepisyent ng pagkalastiko:

Para sa paired regression ơ²bkatumbas….(xi-x¯)²)

Upang subukan ang kahalagahan ng mga indibidwal na parameter ng regression, ginagamit namin: t-test.

Para sa regressiony= a+ bxmula sanmga obserbasyon confidence interval (1-a)% para sa koepisyent.bmagiging b±t…….ơb

Para sa pagbabalik mula sanmga obserbasyon atmmga independiyenteng variable, mayroong ganoong relasyon sa pagitanR² atF..=[(n-m-1)/m](R²/(1- R²)]

probabilidad ng kumpiyansa ay ang posibilidad na ang tunay na halaga ng epektibong tagapagpahiwatig ay mahuhulog sa loob ng kinakalkula na agwat ng pagtataya.

Ipagpalagay natin na ang 2 modelo ay angkop para sa paglalarawan ng isang prosesong pang-ekonomiya. Parehong sapatfAng pamantayan ni Fisher. alin ang magbibigay ng kalamangan, iyon ay may pusa .: mas malaking halaga ng F criterion

Ipagpalagay natin na ang pag-asa ng mga gastos sa kita ay inilalarawan ng functiony= a+ bxmean value na y=2…katumbas 9

KungRxyay positibo, kung gayon habang lumalaki ang x, tumataas ang y.

Kung mayroong isang hindi gaanong mahalagang variable sa equation ng regression, kung gayon ito ay nagpapakita ng sarili sa pamamagitan ng isang mababang halaga T istatistika

Kung ang qualitative factor ay may 3 gradations, kung gayon ang kinakailangang bilang ng mga dummy variable 2

Kung ang koepisyent ng ugnayan ay positibo, pagkatapos ay sa linear na modelo habang lumalaki ang x, tumataas ang y

Kung interesado kaming gumamit ng mga variable ng attribute para ipakita ang epekto ng iba't ibang buwan, dapat kaming gumamit ng 11 attribute method.

Kung ang modelo ng regression ay may exponential na relasyon, kung gayon ang paraan ng least squares ay naaangkop pagkatapos ng pagbabawas sa isang linear na anyo.

Ang ugnayan sa pagitan ng koepisyent ng maramihang pagpapasiya (D) at mga ugnayan (R) ay inilalarawan ng sumusunod na pamamaraan R=√D

Kahalagahan ng equation ng regression- ang aktwal na pagkakaroon ng dependence sa ilalim ng pag-aaral, at hindi lamang isang random na pagkakataon ng mga kadahilanan na ginagaya ang isang dependence na hindi aktwal na umiiral.

Tinatantya ang kahalagahan ng regression equation sa kabuuan: -F-Fisher test

Kahalagahan ng pribado at pares na logro. napatunayan ang ugnayan. sa pamamagitan ng paggamit ng:-t-pagsusulit ng mag-aaral

Intercorrelation at kaugnay na multicollinearity- ito ay isang malapit na relasyon sa pagitan ng mga salik na lumalapit sa isang kumpletong linear na relasyon.

Anong istatistikal na katangian ang ipinahayag ng pormulaR²=… koepisyent ng determinasyon

Anong istatistikal na katangian ang ipinahayag ng pormula: r xy = Ca(x; y) hinati sa ugatVar(x)* Var(y): koepisyent. mga ugnayan

Aling function ang ginagamit kapag nagmomodelo ng mga modelo na may patuloy na paglaki kapangyarihan

Aling mga punto ang hindi kasama sa serye ng oras sa pamamagitan ng smoothing procedure kapwa sa simula at sa wakas.

Alin sa mga equation ng regression ang isang batas ng kapangyarihan y= a˳ aͯ¹ a

Ang klasikong paraan para sa pagtatantya ng mga parameter ng regression ay batay sa:- least squares method (LSM)

Bilang ng antas ng kalayaan para satmga istatistika kapag sinusubukan ang kahalagahan ng mga parameter ng regression mula sa 35 obserbasyon at 3 independyenteng mga variable 31;

Bilang ng mga antas ng kalayaan ng denominatorF-mga istatistika sa regression ng 50 obserbasyon at 4 na independyenteng variable: 45

Mga bahagi ng vectorEiAt magkaroon ng normal na batas

Kaugnayan- stochastic dependence, na isang generalization ng isang mahigpit na tinutukoy na functional dependence sa pamamagitan ng pagsasama ng isang probabilistic (random) na bahagi.

Autocorrelation coefficient: nailalarawan ang higpit ng linear na relasyon ng kasalukuyan at paparating na mga antas ng serye

Koepisyent ng determinasyon- tagapagpahiwatig ng pagiging malapit ng stochastic na koneksyon sa pangkalahatang kaso ng non-linear regression

Koepisyent ng determinasyon ay isang halaga na nagpapakilala sa ugnayan sa pagitan ng umaasa at independiyenteng mga variable.

Ang koepisyent ng pagpapasiya ay squared multiple correlation coefficient

Ang koepisyent ng pagpapasiya ay: isang halaga na nagpapakilala sa ugnayan sa pagitan ng mga independiyente at umaasa (umaasa) na mga variable;

Koepisyent ng determinasyonRmga palabas ang proporsyon ng mga variation sa dependent variable y, na ipinaliwanag sa pamamagitan ng impluwensya ng mga salik na kasama sa modelo.

Ang koepisyent ng pagpapasiya ay nag-iiba sa loob: - 0 hanggang 1

ratio ng kumpiyansa- ito ay isang koepisyent na nag-uugnay sa paglilimita at average na mga error sa pamamagitan ng isang linear na pag-asa, nalaman ang kahulugan ng paglimita ng error na nagpapakilala sa katumpakan ng pagtatantya, at isang argumento ng pamamahagi (kadalasan, ang probability integral). Ang posibilidad na ito ang antas ng pagiging maaasahan ng pagtatantya.

Coefficient ng kumpiyansa (normalized deviation)- ang resulta ng paghahati ng paglihis mula sa mean sa karaniwang paglihis, makabuluhang nailalarawan ang antas ng pagiging maaasahan (tiwala) ng nakuha na pagtatantya.

Koepisyent ng ugnayanRxyginamit upang matukoy ang pagkakumpleto ng koneksyon X at Y.

Ang koepisyent ng ugnayan ay nag-iiba sa loob ng: mula -1 hanggang 1

Ang correlation coefficient na 0 ay nangangahulugan na: - walang linear na koneksyon .

Isang correlation coefficient ng 1 ibig sabihin na: -may functional dependency.

Ang correlation coefficient ay ginagamit para sa: pagtukoy sa higpit ng ugnayan sa pagitan ng mga random na variable X at Y;

Ang koepisyent ng ugnayan ay kinakalkula para sa pagsukat ng antas ng linear na relasyon sa pagitan ng dalawang random na variable.

Linear correlation coefficient- isang tagapagpahiwatig ng higpit ng stochastic na relasyon sa pagitan ng kadahilanan at ang resulta sa kaso ng linear regression.

Coefficient ng regression- coefficient sa factor variable sa linear regression model.

Coefficient ng regressionbnagpapakita ng: sa pamamagitan ng kung gaano karaming mga yunit ang y tumaas kung ang x ay tumaas ng 1.

Ang regression coefficient ay nag-iiba sa loob: anumang halaga ay nalalapat; mula 0 hanggang 1; mula -1 hanggang 1;

Ang koepisyent ng pagkalastiko ay sinusukat sa: hindi masusukat na dami.

Ang Darwin-Chotson criterion ay inilapat sa: - pagpili ng mga salik sa modelo; o - mga kahulugan ng autocorrelation sa mga residual

Pamantayan ng mag-aaral- pagsuri sa kahalagahan ng mga indibidwal na coefficient ng regression at ang kahalagahan ng coefficient ng ugnayan.

Ipinapakita ng pamantayan ni Fisher ang istatistikal na kahalagahan ng modelo sa kabuuan batay sa pinagsama-samang pagiging maaasahan ng lahat ng mga coefficient nito;

Mga variable ng lag: ay mga variable na nauugnay sa mga nakaraang punto sa oras; o -ang mga halagang ito ay nakasalalay. pagbabago. para sa nakaraang yugto ng panahon.

Ang mga variable ng lag ay halaga ng mga dependent variable para sa nakaraang yugto ng panahon

Ang modelo sa kabuuan ay makabuluhan sa istatistika kung Fcalc > Ftabl.

Nakikilala ang isang modelo kung:- ang bilang ng mga parameter ng structural model ay katumbas ng bilang ng mga parameter na ibinigay. mga hugis ng modelo.

Ang modelo ay hindi nakikilala kung:- binigay ang numero. koepisyent . higit pa bilang ng mga structural coefficient.

Ang modelo ay over-identified kung: binigay na numero. koepisyent mas mababa sa bilang ng mga structural coefficient

Ang multicoleniality ay nangyayari kapag: maling pagsasama ng 2 o higit pang mga linearly dependent variable sa equation; 2. dalawa o higit pang mga variable na nagpapaliwanag, na karaniwang mahina ang pagkakaugnay, nagiging malakas na magkakaugnay sa ilalim ng mga partikular na kondisyon ng sampling; . kasama sa modelo ang isang variable na lubos na nauugnay sa dependent variable.

Ang multiplicative model ng time series ay may anyo:- Y=T*S*E

Ang isang multiplicative na modelo ng serye ng oras ay binuo kung: tumataas o bumababa ang amplitude ng seasonal fluctuation

Batay sa quarterly data...values ​​​​7-1 quarter, 9-2 quarter at 11-3 quarter...-5

Ang maling pagpili ng functional form o explanatory variable ay tinatawag na o mga error sa pagtutukoy

Ang pagiging walang kinikilingan ng pagtatantya ng parameter ng regression na nakuha ng pinakamaliit na mga parisukat ay nangangahulugang:- na ito ay nailalarawan sa pamamagitan ng pinakamaliit na pagpapakalat.

Ang isang problema na maaaring lumitaw sa multivariate regression, at hindi kailanman nangyayari sa pairwise regression, ay ang ugnayan sa pagitan ng mga independyenteng variable.

Ano ang tumutukoy sa bilang ng mga puntos na hindi kasama sa serye ng oras bilang resulta ng pagpapakinis: sa inilapat na paraan ng pagpapakinis.

Tandaan ang mga pangunahing uri ng mga error sa pagtutukoy: pagtatapon ng makabuluhang variable; pagdaragdag ng hindi gaanong halaga;

Ang pagtatantya ng pairwise regression coefficient ay walang kinikilingan kung: inaasahan ng mga nalalabi =0.

Ang mga pagtatantya ng mga parameter ng ipinares na linear regression ay matatagpuan sa pamamagitan ng formula b= Cov(x;y)/Var(x);a=y¯bx¯

Ang mga pagtatantya ng parameter ng regression ay walang kinikilingan kung Ang mathematical na inaasahan ng mga nalalabi ay 0

Ang mga pagtatantya ng parameter ng regression ay pare-pareho kung: - ang katumpakan ng pagtatantya ay tumataas nang may n, ibig sabihin, sa pagtaas ng n, ang posibilidad ng pagtatantya mula sa tunay na halaga ng parameter ay may posibilidad na 0.

Mga pagtatantya ng nakapares na regression yavl. epektibo kung: ang estimator ay may pinakamaliit na variance kumpara sa ibang mga estimator

Sa pagkakaroon ng heteroscedasticity, dapat mag-aplay ang isa:- pangkalahatang hindi bababa sa mga parisukat

Kapag sinusuri ang kahalagahan ng lahat ng mga parameter nang sabay-sabay, ginagamit ang sumusunod:-F-pagsusulit.

Kapag sinusuri ang kahalagahan ng lahat ng mga parameter ng regression nang sabay-sabay, ginagamit ang sumusunod: F-test.

Ang pamamaraan ng hindi bababa sa mga parisukat ay naaangkop para sa pagkalkula ng mga parameter ng exponential dependence naaangkop pagkatapos ng pagbabawas nito

Naaangkop ba ang paraan ng least squares (LSM) para sa pagkalkula ng mga parameter ng mga nonlinear na modelo? ay naaangkop pagkatapos ng espesyal na pagbawas nito sa isang linear na anyo

Anong pamantayan ang ginagamit upang suriin ang kahalagahan ng koepisyent ng regression Ang T

Sa pagtaas ng bilang ng mga paliwanag na variable, ang naayos na koepisyent ng pagpapasiya:- nadadagdagan.

Relasyon sa pagitan ng multiple determination indexR ² at inayos ang index ng maramihang pagpapasiyaȒ² meron

Itinama koepisyent mga pagpapasiya:- higit sa karaniwang mga logro. mga pagpapasiya

Ipinapakita ang standardized regression equation coefficient Ƀk sa kung gaano kalaki ang % magbabago ang resultang indicator y kapag ang xi ay nagbago ng 1% na ang average na antas ng iba pang mga salik ay hindi nagbabago

Standard regression equation coefficient: nagpapakita kung gaano kalaki ang babaguhin ng 1 sa y kapag ang salik na xk ay nagbago ng 1 habang pinapanatili ang isa.

Ang kakanyahan ng koepisyent mga pagpapasiyar 2 xy ay ang mga sumusunod:- nailalarawan ang proporsyon ng pagkakaiba ng resultang tampok y ipaliwanag. regress., sa kabuuang pagkakaiba ng resultang katangian.

Ang halaga ng tabular ng pamantayan ng Estudyante ay nakasalalay mula sa antas antas ng kumpiyansa at ang bilang ng mga kasamang salik at ang haba ng orihinal na serye. (mula sa tinatanggap na antas ng kahalagahan at bilang ng mga antas ng kalayaan (n - m -1))

Mga halaga ng talahanayan ng Fisher (F) depende sa antas ng kumpiyansa at sa bilang ng mga kasamang salik at sa haba ng paunang serye (sa antas ng kumpiyansa p at ang bilang ng mga antas ng kalayaan ng pagpapakalat f1 At f2)..

Ang equation kung saanHDbilang ng mga nawawalang exogenous variable, makikilala kung D+1=H

Ang equation kung saanHbilang ng mga endogenous variable,Dbilang ng mga nawawalang exogenous variable, HINDI makikilala kung D+1

Ang equation kung saanHbilang ng mga endogenous variable,Dbilang ng mga nawawalang exogenous variable, overidentifiable kung D+1>H

Nakikilala ang isang equation kung:- D+1=H

Ang isang equation ay hindi makikilala kung:-D+1

Ang isang equation ay labis na natukoy kung:-D+1>H

Ang mga dummy variable ay: mga tampok na katangian (hal., propesyon, kasarian, edukasyon) na may digital na label;

Formulat= rxy....ginamit para sa p Sinusuri ang kahalagahan ng koepisyent ng ugnayan

PribadoF-pamantayan:- sinusuri ang kahalagahan ng regression equation sa kabuuan

Ang bilang ng mga antas ng kalayaan para sa factorial sum ng mga parisukat sa isang linear na multiple regression na modelo ay: m;

Ano ang ipinapakita ng slope coefficient - sa kung gaano karaming mga yunit ang mababago y kung ang x ay nagbabago ng isa,

Ano ang ipinapakita ng ratio. ganap na paglago sa pamamagitan ng kung gaano karaming mga yunit ang magbabago y kung ang x ay magbabago ng isa

exogenous variable ay ang independent variable o X factor.

exogenous na mga variable ay mga variable na tinukoy sa labas ng system at independyente

exogenous na mga variable- Ito paunang-natukoy na mga variable na nakakaapekto sa mga dependent variable (Endogenous variable), ngunit hindi umaasa sa kanila, ay tinutukoy ng x

Nasusukat ang pagkalastiko yunit ng pagsukat ng isang kadahilanan ... indicator

Ipinapakita ang pagkalastiko gaano karaming % ang mababago ng reductive indicator y kapag nagbago ang factor ng 1% xk.

Ang mga endogenous na variable ay: dependent variables, ang bilang nito ay katumbas ng bilang ng mga equation sa system at na tinutukoy ng y

Mga Kahulugan

T-ratio (t-test)- ang ratio ng coefficient estimate na nakuha gamit ang LSM sa halaga ng karaniwang error ng tinantyang halaga.

Additive Time Series na Modelo ay isang modelo kung saan ipinakita ang serye ng oras bilang kabuuan ng mga nakalistang bahagi.

Ang pamantayan ni Fisher- isang paraan ng statistical verification ng kahalagahan ng regression equation, kung saan ang kinakalkula (aktwal) na halaga ng F-ratio ay inihambing sa kritikal (teoretikal) na halaga nito.

Linear Regression- ito ay isang relasyon (regression), na kinakatawan ng isang straight line equation at nagpapahayag ng pinakasimpleng linear na relasyon.

Paraan ng Instrumental Variable ay isang uri ng MNC. Ginagamit upang tantyahin ang mga parameter ng mga modelo na inilarawan ng ilang mga equation. Ang pangunahing pag-aari ay ang bahagyang pagpapalit ng isang hindi magagamit na paliwanag na variable ng isa na hindi nauugnay sa isang random na miyembro. Ang proxy variable na ito ay tinatawag na instrumental variable at nagreresulta sa pare-parehong mga pagtatantya ng parameter.

Paraan ng least squares (LSM)- isang paraan ng tinatayang paghahanap (pagtantiya) ng mga hindi kilalang coefficient (parameter) ng regression. Ang pamamaraang ito ay batay sa kinakailangan upang mabawasan ang kabuuan ng mga parisukat na paglihis ng mga halaga ng resulta na kinakalkula ng equation ng regression at ang tunay na (naobserbahan) na mga halaga ng resulta.

Maramihang Linear Regression ay isang multiple regression na kumakatawan sa isang linear na relasyon para sa bawat salik.

Maramihang pagbabalik- regression na may dalawa o higit pang factor variable.

Makikilalang modelo- isang modelo kung saan ang lahat ng mga structural coefficient ay natatanging tinutukoy ng mga coefficient ng pinababang anyo ng modelo.

Recursive equation model- isang modelo na naglalaman ng mga dependent variable (resulta) ng ilang equation bilang isang factor, na nagtatapos sa kanang bahagi ng iba pang equation.

Multiplicative na modelo– isang modelo kung saan ipinakita ang serye ng oras bilang isang produkto ng mga nakalistang bahagi.

Walang pinapanigan na estimator- pagtatasa, ang average nito ay katumbas ng tinantyang halaga mismo.

Null hypothesis- ang pagpapalagay na ang resulta ay hindi nakasalalay sa kadahilanan (ang koepisyent ng regression ay zero).

Generalized Least Squares (GLS)- isang paraan na hindi nangangailangan ng katatagan ng pagkakaiba (homoscedasticity) ng mga nalalabi, ngunit ipinapalagay na ang mga nalalabi ay proporsyonal sa karaniwang kadahilanan (variance). Kaya, ito ay isang weighted least squares.

Ipinaliwanag ang pagkakaiba-iba- tagapagpahiwatig ng pagkakaiba-iba ng resulta dahil sa regression.

Ipinaliwanag (kinalabasan) variable- isang variable na ayon sa istatistika ay nakadepende sa factor variable, o nagpapaliwanag (regressor).

Natirang pagpapakalat- hindi maipaliwanag na pagkakaiba-iba, na nagpapakita ng pagkakaiba-iba ng resulta sa ilalim ng impluwensya ng lahat ng iba pang mga kadahilanan na hindi isinasaalang-alang ng regression.

Mga Paunang Natukoy na Variable ay mga exogenous system variable at lagged endogenous system variables.

Pinababang anyo ng sistema- isang anyo, na, sa kaibahan sa istruktura, ay naglalaman na lamang ng mga endogenous na variable na linear na umaasa sa mga exogenous na variable. Sa panlabas, ito ay hindi naiiba sa isang sistema ng mga independiyenteng equation.

Tinantyang halaga ng F-ratio ay ang halagang nakuha sa pamamagitan ng paghahati ng ipinaliwanag na pagkakaiba sa 1 antas ng kalayaan sa natitirang pagkakaiba sa 1 antas ng kalayaan.

Pagbabalik (dependency) ay ang average (pinakinis), i.e. libre mula sa random na maliliit na pagbabagu-bago (pagbabago), quasi-deterministic na relasyon sa pagitan ng ipinaliwanag na baryabol (mga variable) at ang nagpapaliwanag na variable (mga variable). Ang kaugnayang ito ay ipinahayag ng mga formula na nagpapakilala sa functional dependence at hindi naglalaman ng mga tahasang stochastic (random) na mga variable, na ngayon ay nagpapatupad ng kanilang impluwensya bilang resultang epekto na nasa anyo ng isang purong functional na dependence.

Regressor (nagpapaliwanag na variable, factorial variable) ay ang independiyenteng variable na istatistikal na nauugnay sa resulta ng variable. Ang katangian ng koneksyon na ito at ang epekto ng pagbabago (variation) ng regressor sa resulta ay pinag-aaralan sa econometrics.

Sistema ng magkakaugnay na equation ay isang sistema ng sabay-sabay o magkakaugnay na mga equation. Sa loob nito, ang parehong mga variable ay kumikilos nang sabay-sabay bilang umaasa sa ilang mga equation at sa parehong oras na independyente sa iba. Ito ang istrukturang anyo ng isang sistema ng mga equation. Ang LSM ay hindi naaangkop dito.

Sistema ng mga panlabas na hindi nauugnay na equation- isang sistema na nailalarawan sa pagkakaroon ng mga ugnayan lamang sa pagitan ng mga natitirang (error) sa iba't ibang equation ng system.

Random na tira (paglihis)- ito ay malinis random na proseso sa anyo ng mga maliliit na pagbabagu-bago, na hindi naglalaman ng isang natukoy na bahagi, na naroroon sa regression.

Mga mayayamang score- mga pagtatantya na nagbibigay-daan sa iyong epektibong maglapat ng mga agwat ng kumpiyansa, kapag ang posibilidad na makakuha ng isang pagtatantya sa isang naibigay na distansya mula sa tunay na halaga ng parameter ay naging malapit sa 1, at ang katumpakan ng mga pagtatantya mismo ay tumataas sa pagtaas ng laki ng sample.

Pagtutukoy ng modelo- pagtukoy ng mga makabuluhang salik at pagkakakilanlan ng multicollinearity.

karaniwang error- root mean square (standard) deviation. Ito ay nauugnay sa average na error at ang confidence factor.

Mga antas ng kalayaan- ito ay mga dami na nagpapakilala sa bilang ng mga independiyenteng mga parameter at kinakailangan upang mahanap ang kanilang mga kritikal na halaga mula sa mga talahanayan ng mga pamamahagi.

uso- ang pangunahing trend ng pag-unlad, isang maayos na matatag na pattern ng mga pagbabago sa mga antas ng serye.

Lebel ng kahalagahan- isang halaga na nagpapakita kung ano ang posibilidad ng isang maling konklusyon kapag sinusubukan ang isang istatistikal na hypothesis ayon sa isang istatistikal na pamantayan.

Mga dummy variable ay mga variable na sumasalamin sa mga seasonal na bahagi ng serye para sa anumang isang panahon.

Modelong pang-ekonomiya- ito ay isang equation o isang sistema ng mga equation na sa isang espesyal na paraan ay kumakatawan sa dependency (dependencies) sa pagitan ng resulta at mga salik. Ang econometric na modelo ay batay sa pagkasira ng isang masalimuot at hindi malinaw na ugnayan sa pagitan ng resulta at mga salik sa kabuuan ng sumusunod na dalawang bahagi: regression (regression component) at random (fluctuation) residual. Ang isa pang klase ng mga econometric na modelo ay bumubuo ng time series.

Ang pagiging epektibo ng pagsusuri ay ang pag-aari ng isang pagtatantya upang magkaroon ng pinakamaliit na posibleng pagkakaiba.

1. Aling kahulugan ang tumutugma sa konsepto ng "econometrics":

a) ito ay isang agham, ang paksa kung saan ay ang dami ng bahagi ng mass socio-economic phenomena at mga proseso sa mga tiyak na kondisyon ng lugar at oras;

b) ito ay isang agham, ang paksa kung saan ay ang dami ng pagpapahayag ng mga pagkakaugnay ng mga proseso at phenomena ng ekonomiya;

c) ito ay isang agham, ang paksa kung saan ay ang pangkalahatang mga pattern ng mga random na phenomena at mga pamamaraan para sa pagsukat ng impluwensya ng mga random na kadahilanan.

2. Ano ang layunin ng econometrics?

a) ipakita ang pang-ekonomiyang data sa isang visual na anyo;

b) bumuo ng mga pamamaraan para sa pagmomodelo at quantitative analysis ng mga tunay na bagay na pang-ekonomiya;

c) tukuyin kung paano mangolekta at magpangkat ng istatistikal na datos;

d) pag-aralan ang mga husay na aspeto ng pang-ekonomiyang phenomena.

3. Ang detalye ng modelo ay:

a) pagtukoy sa layunin ng pag-aaral at pagpili ng mga variable na pang-ekonomiya ng modelo;

b) pagsasagawa ng istatistikal na pagsusuri ng modelo, pagtatasa ng kalidad ng mga parameter nito;

c) koleksyon ng mga kinakailangang istatistikal na impormasyon;

d) pagbuo ng mga modelong ekonomiko para sa layunin ng pagsusuring empirikal.

4. Anong gawain ng econometrics ang problema ng parameterization ng modelo:

b) pagtatantya ng mga parameter ng pagbuo ng modelo;

c) pagsuri sa kalidad ng mga parameter ng modelo at ang modelo mismo sa kabuuan;

d) pagbuo ng mga modelong pang-ekonomiya para sa pagsusuring empirikal.

5. Ang pag-verify ng modelo ay:

a) kahulugan ng species modelo ng ekonomiya, isang expression sa mathematical form ng ugnayan sa pagitan ng mga variable nito;

b) pagpapasiya ng mga paunang pagpapalagay at limitasyon ng modelo;

c) pagsuri sa kalidad ng parehong modelo sa kabuuan at mga parameter nito;

d) pagsusuri ng pinag-aralan na pang-ekonomiyang phenomenon.

6. Ang isang hanay ng impormasyon tungkol sa iba't ibang bagay na kinuha sa loob ng isang yugto ng panahon ay tinatawag na:

a) data ng oras;

b) spatial na datos.

7. Pumili ng analogue ng konsepto ng "independent variable":

a) endogenous variable;

b) kadahilanan;

c) resulta;

d) exogenous variable.

8. Isaalang-alang ang isang modelo ng kabuuang paggasta sa pagkain kumpara sa disposable na personal na kita x at mga presyo ng pagkain p: . Tukuyin ang klase ng modelo at ang uri ng mga variable ng modelo:

a) modelo ng regression na may isang equation; endogenous variable - gastos sa pagkain, exogenous variable - disposable personal income, predetermined variable - presyo ng pagkain;

b) modelo ng regression na may isang equation; endogenous variable - gastos sa pagkain, exogenous variable - disposable personal na kita at ang presyo ng pagkain;

c) modelo ng serye ng oras; ang endogenous variable ay food expenditure, ang lagged variables ay disposable personal income at ang presyo ng pagkain.

9. Ang komunikasyon ay tinatawag na ugnayan:

a) kung ang bawat value ng factor attribute ay tumutugma sa isang well-defined non-random value ng resultant attribute;

b) kung ang bawat halaga ng katangian ng kadahilanan ay tumutugma sa isang hanay ng mga halaga ng resultang katangian, i.e. tiyak na distribusyon ng istatistika;

c) kung ang bawat halaga ng katangian ng kadahilanan ay tumutugma sa isang buong pamamahagi ng mga halaga ng resultang katangian;

d) kung ang bawat value ng factor attribute ay tumutugma sa isang mahigpit na tinukoy na value ng resultang attribute.

10. Ayon sa analytical expression, ang mga koneksyon ay nakikilala:

a) baligtad;

b) linear;

c) curvilinear ;

d) mag-asawa.

11. Ang pagsusuri ng regression ay binubuo sa pagtukoy:

a) isang analytical na paraan ng komunikasyon, kung saan ang pagbabago sa nagreresultang katangian ay dahil sa impluwensya ng isa o higit pang mga factor sign, at ang hanay ng lahat ng iba pang mga kadahilanan na nakakaapekto rin sa resultang katangian ay kinuha bilang pare-pareho at average na mga halaga ;

b) ang higpit ng koneksyon sa pagitan ng dalawang mga palatandaan (na may isang pares na koneksyon) at sa pagitan ng epektibo at ang hanay ng mga palatandaan ng kadahilanan (na may isang multifactorial na koneksyon);

c) isang istatistikal na sukatan ng pakikipag-ugnayan ng dalawang random na variable;

d) ang antas ng istatistikal na relasyon sa pagitan ng mga ordinal na variable.

12. Anong halaga ang hindi maaaring kunin ang ipinares na koepisyent ng ugnayan:

13. Sa anong halaga ng linear correlation coefficient maituturing na malapit ang relasyon sa pagitan ng mga palatandaan:

13. Anong pamantayan ang ginagamit upang masuri ang kahalagahan ng koepisyent ng ugnayan:

A) F- Pamantayan ni Fisher;

b) t-Pamantayan ng mag-aaral ;

c) pamantayan ni Pearson;

d) Pagsusulit sa Durbin-Watson.

14. Kung ang ipinares na koepisyent ng ugnayan sa pagitan ng mga tampok ay -1, nangangahulugan ito na:

a) kakulangan ng komunikasyon;

b) ang pagkakaroon ng kabaligtaran na ugnayan;

c) ang pagkakaroon ng isang direktang ugnayan;

d) ang pagkakaroon ng feedback functional na koneksyon.

15. Kung ang coefficient ng correlation ng pares sa pagitan ng mga palatandaan ay tumatagal ng halaga na 0.675, kung gayon ang coefficient ng determinasyon ay katumbas ng:

d) 0.456 .

16. Ayon sa pamamaraan ng least squares, ang sumusunod na expression ay pinaliit:

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

16. Ang mga pagtatantya ng mga parameter ng regression (mga katangian ng mga pagtatantya ng OLS) ay hindi dapat:

a) walang kinikilingan;

b) heterokedastic;

c) epektibo;

d) mayaman.

17. Sa ipinares na linear regression equation, ang parameter b ibig sabihin:

a) ang average na epekto sa resultang senyales ng hindi napag-alaman para sa (hindi pinili para sa pag-aaral) na mga salik;

b) ang average na pagbabago sa resultang sign kapag ang factor sign ay nagbago ng 1%;

c) sa kung anong halaga ang magreresultang palatandaan ay magbabago sa karaniwan y kung ang variable x pagtaas ng isang yunit ng sukat;

d) kung anong proporsyon ng pagkakaiba-iba ng nagresultang tampok ang isinasaalang-alang sa modelo at dahil sa impluwensya ng variable dito x?

18. Ang regression equation ay may anyo . Gaano karaming mga yunit ng pagsukat nito ang magbabago sa average na may pagtaas x bawat yunit ng pagsukat:

a) tataas ng 2.02;

b) pagtaas ng 0.78;

c) pagtaas ng 2.8;

d) hindi magbabago?

19. Anong pamantayan ang ginagamit upang suriin ang kahalagahan ng equation ng regression:

A) F- Pamantayan ni Fisher;

b) t-Pamantayan ng mag-aaral;

c) pamantayan ni Pearson;

d) Pagsusulit sa Durbin-Watson.

20. Anong coefficient ang tumutukoy sa average na pagbabago sa epektibong katangian kapag ang factor attribute ay nagbago ng 1%:

a) koepisyent ng pagbabalik;

b) koepisyent ng pagpapasiya;

c) koepisyent ng ugnayan;

d) koepisyent ng pagkalastiko.

21. Ang power function equation ay may anyo:

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

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

23. Ang average na error sa approximation ay tinutukoy ng formula:

24. Sa loob ng anong mga limitasyon nagbabago ang koepisyent ng maramihang ugnayan:

25. Ang multiple linear correlation coefficient ay 0.75. Ano ang porsyento ng variation ng dependent variable y isinasaalang-alang sa modelo at dahil sa impluwensya ng mga salik at ?

26. Mayroong isang matrix ng mga ipinares na coefficient ng ugnayan:

Sa pagitan ng kung anong mga palatandaan ang naobserbahang collinearity:

A) y At ;

b) at;

27. Anong halaga ang maaaring kunin ng multiple correlation coefficient:

28. Ang multiple regression equation ay may anyo: . Ang isang parameter na katumbas ng 1.37 ay nangangahulugan ng sumusunod:

a) kapag tumataas ng isang yunit ng pagsukat nito, ang variable y

b) kapag tumataas ng isang yunit ng pagsukat nito na may nakapirming halaga ng kadahilanan, ang variable y tataas ng 1.37 units ng pagsukat nito;

c) na may pagtaas ng 1.37 mga yunit ng pagsukat nito na may isang nakapirming halaga ng kadahilanan, ang variable y ay tataas ng isang yunit ng pagsukat nito.

29. Ang mga variable na exogenous na modelo ay nailalarawan sa pamamagitan ng katotohanan na sila ay:

30. Pumili ng isang analogue ng konsepto ng "endogenous variable":

a) resulta;

b) kadahilanan;

c) dependent variable na tinutukoy sa loob ng system;

d) isang paunang natukoy na variable.

31. Kapag pinag-aaralan ang dependence ng gastos ng produksyon y ang regression equation ay nakuha mula sa dami ng output at labor productivity ayon sa data ng 20 negosyo. Sa pamamagitan ng kung gaano karaming mga yunit at sa anong direksyon ang magreresultang katangian ay magbabago kapag ang kadahilanan ay nadagdagan ng isang yunit ng pagsukat?

a) tataas ng 2.88

b) bumaba ng 0.72

c) bumaba ng 2.88

d) tataas ng 0.72.

32. Ang multiple regression equation ay may anyo . Tukuyin ang pagkalastiko ng ugnayan ng mga salik y At .

33. Ang mga exogenous na variable ay nailalarawan sa kanila

a) petsa pabalik sa nakaraang mga punto sa panahon;

b) independyente at tinutukoy sa labas ng sistema;

c) ay umaasa at tinutukoy sa loob ng sistema.

33. Anong koepisyent ng pagkalkula ng regression ang nagpapakita ng bahagi ng pagkakaiba-iba ng epektibong katangian na isinasaalang-alang sa modelo y at dahil sa impluwensya ng mga variable na salik?

a) koepisyent ng pagbabalik;

b) koepisyent ng pagpapasiya;

c) koepisyent ng ugnayan;

d) koepisyent ng pagkalastiko.

34. Tukuyin ang mga katangiang hindi ginagamit bilang sukatan ng katumpakan ng modelo ng regression

a) nangangahulugan ng ganap na pagkakamali;

b) natitirang pagpapakalat;

c) koepisyent ng ugnayan;

d) average na relatibong error sa approximation.

35. Paghahambing ng factorial at natitirang mga pagkakaiba-iba sa pagsusuri ng regression, nakukuha namin ang halaga ng mga istatistika:

isang mag-aaral;

b) Darbin;

c) Pearson;

d) Mangingisda.

36. Ang isang regression equation ay karaniwang itinuturing na makabuluhang istatistika kung

a) ang kinakalkula na halaga ng Fisher criterion ay mas malaki kaysa sa katumbas na halaga ng tabular;

b) ang kinakalkula na halaga ng pamantayan ng Fisher ay mas mababa sa katumbas na halaga ng tabular;

c) ang kinakalkula na halaga ng Fisher criterion ay higit sa apat;

d) ang kinakalkula na halaga ng Fisher criterion ay mas malaki sa zero.

37. Ang itinayong regression equation ay itinuturing na kasiya-siya kung ang halaga ng average na error sa approximation ay hindi lalampas

38. Tulad ng alam mo, ang index ng determinasyon ay ginagamit upang subukan ang istatistikal na kahalagahan ng buong equation ng non-linear regression sa pamamagitan ng F- Pamantayan ni Fisher

41. Sa mga function ng produksyon laganap ang power form ng multiple regression. Ipahiwatig ang pang-ekonomiyang kahulugan ng mga coefficient:

a) Inilalarawan nila ang average na pagbabago sa resulta na may pagbabago sa kaukulang kadahilanan ng isa, na may halaga ng iba pang mga kadahilanan na hindi nagbabago, na naayos sa average na antas.

b) Ipinakikita nila kung gaano karaming porsyento ang pagbabago sa resulta sa average na may pagbabago sa katumbas na kadahilanan ng 1%, habang ang pagkilos ng iba pang mga kadahilanan ay nananatiling hindi nagbabago.

c) Ginagawa nilang posible na magbigay ng isang hindi malabo na sagot sa tanong ng dami ng ugnayan sa pagitan ng mga katangian na isinasaalang-alang at ang kapakinabangan ng pagsasama ng kadahilanan sa modelo.

42. Ang mga kinakailangan kung saan ang isang modelo ay itinuturing na sapat ay ang mga sumusunod:

Tukuyin ang isang item na opsyonal para sa isang sapat na modelo ng regression.

43. Ang pagkakaroon ng heterokedasticity sa mga residual ng regression ay maaaring suriin gamit ang pagsubok

a) Pearson

b) Golfeld-Quandt;

c) Durbin-Watson;

d) Sibat.

44. Ang dependence ng sequence ng regression residuals sa isa't isa sa econometrics ay tinatawag na

a) homocedasticity ng residues;

b) multicollinearity ng residues;

c) autocorrelation ng mga nalalabi;

d) heterokedasticity ng mga nalalabi.

45. Ang pagsuri sa kalayaan ng pagkakasunud-sunod ng mga nalalabi (kakulangan ng autocorrelation) ay isinasagawa gamit ang d-Durbin-Watson pagsubok. Ang kinakalkula na halaga ng criterion ay tinutukoy ng formula:

Petsa ng publikasyon: 2015-02-20 ; Basahin: 1887 | Paglabag sa copyright ng pahina | Mag-order ng gawaing pagsulat

Huwag paganahin ang adBlock!
lubhang kailangan

1. Ang pagpili ng uri ng modelong pang-ekonomiya batay sa kaugnay na teorya ng ugnayan sa pagitan ng mga baryabol ay tinatawag na mga modelong ________________.

pagtatayo

pag-uuri

· pagtutukoy

sistematisasyon

2. Ang collinearity ng mga salik ng econometric model ay sinusuri sa batayan ng matrix ng mga paired coefficients ng linear __________________

mga pagpapasiya

regression

pagkalastiko

· mga ugnayan

3. Sa mga iminungkahing econometric na modelo, ang multiple linear regression na modelo ay ...

4. Ang pagsuri sa pagkakaroon ng mga collinear factor sa econometric na modelo ay batay sa pagsasaalang-alang sa koepisyent ng ugnayan sa pagitan ng ...

· y At x 1

· y At ( x 1 ;x 2 }

· x 1 atx 2

· y At x 2

5. Interpretasyon ng parameter na may dummy variable d sa modelo ng regression

saan y- ang presyo ng apartment, dolyar, x– lugar ng apartment, sq.m.,

Susunod ... (dapat tandaan na ang lahat ng mga coefficient sa modelo ay makabuluhan).

isang apartment sa unang palapag, lahat ng iba pang bagay ay pantay, nagkakahalaga ng $1,000 pa

· isa metro kwadrado ang pabahay sa ground floor ay nagkakahalaga ng $450.

· ang isang apartment sa unang palapag, ang iba pang mga bagay ay katumbas, ay nagkakahalaga ng $1,000 na mas mababa

ang sahig kung saan matatagpuan ang apartment ay hindi nakakaapekto sa presyo ng apartment

6. Sa modelo, ang halaga ng parameter a nagpapakilala...

impluwensya ng mga random na kadahilanan sa dependent variable ng modelo y

ang ibig sabihin ng halaga ng independiyenteng variable sa mga zero na halaga ng mga umaasa na variable

ang ibig sabihin ng pagbabago sa dependent variable ng modelo y kapag ang mga independyenteng variable ay nagbabago ng isa

· ibig sabihin sa mga zero na halaga ng mga independiyenteng (nagpapaliwanag) na mga variable

7. System of equation, na nagsisilbing kalkulahin ang mga parameter ng regression equation ay tinatawag na sistema ng _______________ equation.

sabay-sabay

malaya

· normal

recursive

8. Ang kakanyahan ng least squares method (LSM) ay ang mga coefficient ng regression equation ay matatagpuan mula sa kondisyon ...

pagkakapantay-pantay sa zero ng kabuuan ng mga module ng paglihis

· pinakamababang kabuuan ng mga squared deviations

pagkakapantay-pantay sa zero ng kabuuan ng mga squared deviations

pinakamababang kabuuan ng mga module ng paglihis

9. Ang mga pagtatantya ng parameter na natagpuan sa pamamaraang ____________________ ng hindi bababa sa mga parisukat ay may mga katangian ng walang kinikilingan, kahusayan, at pagkakapare-pareho.

paglabag sa mga paunang kondisyon

gamit ang isang pangkalahatan

· pagsunod sa mga kinakailangan

paggamit ng weighted

10. Sa kaso ng isang modelo ng regression na may mga autocorrelated at/o heteroscedastic na residual, isaalang-alang ang __________________ regression model.

klasiko (regular)

normal

standardized

· pangkalahatan

11. Nabatid na ang lapit ng relasyon sa pagitan x At y x dependent variable value y bumababa. Kung gayon ang halaga ng koepisyent ng ugnayan para sa naturang ipinares na linear regression na modelo ay nasa pagitan ...

· [-0,8; -0,6]

12. Upang masuri ang kalidad ng pagpili ng econometric model ng linear regression equation, kinakalkula ang halaga ng coefficient of determination. Sa kasong ito, ang mga sumusunod na variance ng dependent variable ay kilala: σ 2 karaniwan ay ang kabuuang pagkakaiba; σ2 ipinaliwanag ay ang pagpapakalat na ipinaliwanag ng equation; σ2 ost ay ang natitirang pagkakaiba. Piliin ang tamang expression.

_________________

13. Pumili ng plot na nagpapakita ng kaso kung saan walang autocorrelation sa mga residual ng modelo.

14. Ang kawalan ng collinear na mga kadahilanan sa modelo ay maaaring mapatunayan sa pamamagitan ng halaga ng linear correlation coefficient ...

15. Mga halaga na minarkahan sa axis ng numero dl At d u dl) at (4- d u); d(kinakalkula ang halaga ng kriterya ng Durbin-Watson)

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

Ang pagsasaayos na ito ng halaga d kamag-anak sa mga ipinahiwatig na puntos ay karaniwang para sa ...

positibong autocorrelation sa mga residual

· kakulangan ng autocorrelation sa mga nalalabi

Negatibong autocorrelation sa mga residual

isang hindi tiyak na sitwasyon tungkol sa autocorrelation ng mga nalalabi

16. Nabatid na ang lapit ng relasyon sa pagitan x At y average, na may pagtaas ng independent variable x dependent variable value y nadadagdagan. Kung gayon ang halaga ng koepisyent ng ugnayan para sa naturang ipinares na linear regression na modelo ay nasa pagitan ...

·

17. Interpretasyon ng parameter na may dummy variable d sa modelo ng regression

saan y- ang presyo ng apartment, dolyar, x– lugar ng apartment, sq.m.,

Susunod na ... (tandaan na t-mga istatistika para sa mga koepisyent para sa kaukulang mga variable at ang kritikal na halaga para sa isang naibigay na antas ng kahalagahan at isang naibigay na bilang ng mga antas ng kalayaan ay pantay tx = 2,98; t d = 1,08; t crit = 2,16).

Ang isang metro kuwadrado ng isang apartment na may balkonahe ay nagkakahalaga ng $450.

Ang isang metro kuwadrado ng pabahay ay nagkakahalaga ng $450.

· Ang pagkakaroon ng balkonahe ay hindi nakakaapekto sa presyo ng apartment

Ang isang apartment na may balkonahe ay nagkakahalaga ng $1.05 na higit pa kaysa sa isang katulad na apartment na walang balkonahe

18. Ang isang modelo ng regression ay ginalugad. Ang regression coefficient sa equation na ito ay ...

· b 2

19. Mga halaga na minarkahan sa axis ng numero dl At d u(mga halaga ng talahanayan ng pagsubok ng Durbin-Watson); (4- dl) at (4- d u); d(kinakalkula ang halaga ng Durbin-Watson criterion). Tukuyin ang graph kung saan ang halaga d ay nasa zone ng positibong autocorrelation sa mga residual.

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. Ang pagpapahayag ng anyo ay tinatawag

· ang kabuuan ng mga squared deviations na ipinaliwanag ng regression

· ang kabuuang halaga squared deviations

Ang natitirang kabuuan ng mga squared deviations

kabuuan ng mga squared deviations na hindi ipinaliwanag ng regression

21. Para sa econometric model, ang parameter para sa regressor x(2) naging hindi gaanong mahalaga, samakatuwid, ang hypothesis tungkol sa zero na halaga ng pagtatantya ...

Hindi nakumpirma ang iba pang mga parameter

Ang parameter na ito ay hindi nakumpirma

nakumpirma ang iba pang mga parameter

· nakumpirma ang parameter na ito

22. Ang mga parameter ng isang regression na ipinahayag bilang isang panloob na linear function, non-linear na may paggalang sa mga parameter, pagkatapos ng linearization ay maaaring matantya gamit ang _________________ least squares method.

· karaniwan

tatlong hakbang

hindi direkta

dalawang hakbang

23. Non-linear form ng variable dependence y mula sa (mga) kadahilanan ay hindi ang equation…

24. Ang pinakasimpleng paraan ng linearization ay hindi linear function, linear na may paggalang sa mga parameter, ay …

· pagbabago ng mga variable

mga pagbabagong elementarya

aplikasyon ng mga pagbabagong elementarya gamit ang pagbabago ng mga variable

25. Para sa econometric na modelo ng non-linear regression, binuo ang isang field ng ugnayan:

Tukuyin kung alin sa mga equation ang pinakatumpak na naglalarawan sa pagtitiwala sa ilalim ng pag-aaral.

______________________________________

26. Ang isang bahagi na nagpapakilala sa pana-panahong paulit-ulit na pagbabagu-bago, ang amplitude nito ay maaaring maging pare-pareho, o tumataas o bumababa, ay tinatawag na bahaging _____________.

uso

pana-panahon

· pana-panahon

random

27. Ang autocorrelation function ay isang pagpapakita ng ugnayan sa pagitan ng mga halaga ng kaukulang autocorrelation coefficient at ...

· kanyang utos

mga yugto (puntos) ng oras

mga antas ng hilera

correlogram

28. Tingnan ang modelo ng serye ng oras Y=T+S+E, Saan Y- antas ng hilera T ay ang trend component, S ay ang pana-panahong bahagi, E- isang random na sangkap, na ginagamit sa pagkakaroon ng isang binibigkas na pana-panahong sangkap na may patuloy na amplitude ng pagbabagu-bago, ay tinatawag na ...

modelo na may distributed lag

· pandagdag na modelo

isang modelo na kinabibilangan ng time factor

isang multiplicative na modelo

29. Para sa nakatigil na serye ng oras hindi natupad kundisyon …

pagkakalat ng independiyenteng oras

time-independent average na halaga ng serye

· ang pagkakaroon ng trend at/o seasonal na bahagi sa istruktura nito

homoscedasticity ng residues

30. Isang sistema ng econometric equation na naglalarawan sa isang partikular na sitwasyong pang-ekonomiya, ay hindi isang sistema ng ________________ equation.

· normal

sabay-sabay

malaya

recursive

31. Sistema ng econometric equation ng form

nabibilang sa klase ng ____________ econometric equation.

sabay-sabay

maramihan

recursive

· malaya

32. Kapag nilulutas ang mga sistema ng sabay-sabay na mga equation, ang mga umaasang variable, ang bilang nito ay katumbas ng bilang ng mga equation ng system, ay tinatawag na mga variable na ____________________.

binigay

istruktural

· endogenous

exogenous

33. Mga pagtatantya para sa mga parameter ng isang sistema ng econometric equation ng form

normal

hindi direkta

· karaniwan

natimbang

34. Ang mga pagtatantya ng parameter ng regression ay sinasabing ___________ kung natutugunan nila ang kundisyon na kanilang inaasahang halaga ay katumbas ng mga pagtatantya mismo, o, sa madaling salita, ang mean ng mga nalalabi ay zero.

mayaman

displaced

· walang pinapanigan

mabisa

35. Upang matantya ang mga parameter ng isang linear regression na modelo na may mga nalalabi na ______________, isang pangkalahatang paraan ng least squares ang ginagamit.

walang kaugnayan

hindi heteroscedastic

homoscedastic

· autocorrelated

36. Ang bahagi ng pagkakaiba na ipinaliwanag sa tulong ng regression sa kabuuang pagkakaiba ng umaasang baryabol ay nagpapakilala ...

koepisyent ng regression

· koepisyent ng determinasyon

· F- mga istatistika

· Koepisyent ng ugnayan

37. Ang isang equation na hindi linear sa mga parameter ay isang regression model ng form ...

38. Ang paraan ng linearization ng isang panloob na linear function, non-linear na may paggalang sa mga parameter, ay ...

pagpapalit ng mga variable

mga pagbabagong elementarya

pagpapalawak ng isang function sa isang serye ng Taylor

· paglalapat ng mga pagbabagong elementarya gamit ang pagbabago ng mga variable

39. Para sa pag-asa sa ilalim ng pag-aaral, isang larangan ng ugnayan ay binuo:

Sa mga iminungkahing modelo para sa paglalarawan ng pagtitiwala hindi pwede ginamit na modelo...

·

40. Ang autocorrelation ng mga antas ng isang serye ay isang katangian ng pagiging malapit ng relasyon sa pagitan ng ...

antas ng hilera at oras

ang antas ng isang serye at ang mga bahagi ng antas na ito

random na bahagi at oras

· sunud-sunod na antas ng isang serye

41. Ang kabuuan ng mga seasonally adjusted na bahagi para sa multiplicative na modelo katumbas ng...

yunit

kalahating lag

· log

42. Ang serye ng oras ay hindi nakapirmi y t maaaring magpakita...

ang katatagan ng pagpapakalat ng mga antas nito

homoscedasticity ng mga nalalabi nito

ang invariance ng regression function sa paglipas ng panahon

· ang pagkakaroon ng isang trend sa istraktura nito

43. Sistema ng econometric equation ng form

Nabibilang sa klase ng ___________ econometric equation.

sabay-sabay

malaya

· recursive

nagtutulungan

44. Kapag nilulutas ang mga sistema ng sabay-sabay na equation, ang mga independiyenteng variable na nasa kanang bahagi lamang ng equation ay tinatawag na ____________________ variable.

binigay

istruktural

endogenous

· exogenous

45. Para sa isang regression model +ε, ang bilang ng mga dependent variable ay ...

· 1

46. ​​​​Ipakita sa figure ang paglihis ng aktwal na halaga mula sa kinakalkula.

linear

· hindi linear

kapangyarihan

demonstrative

50. Ang isang equation na linear sa mga parameter, ngunit hindi linear sa mga variable, ay isang regression model ng form ...

·

51. Ang isang bumababa o tumataas na bahagi ng isang serye ng panahon na nagpapakilala sa pinagsama-samang pangmatagalang epekto ng maraming salik ay tinatawag na bahaging _____________.

· uso

paikot

pana-panahon

random

52. Mga pagtatantya para sa mga parameter ng isang sobrang nakikilalang sistema ng mga equation ng ekonometric ng form

· dalawang hakbang

hindi direkta

karaniwan

natimbang

Econometrics: textbook / I.I. Eliseeva [et al.], na-edit ni I.I. Eliseeva. - 2nd ed., binago. at idagdag.-M.: Pananalapi at mga istatistika, 2005.-p.43-47.

Eliseeva, 2005.-p.113-114.

Econometrics: aklat-aralin / ed. Doktor ng Economics, Prof. V.S. Mkhitaryan.-M.: Prospect, 2008.-p.84

Magnus J.R. Econometrics. Paunang kurso: aklat-aralin / J.R. Magnus, P.K. Katyshev, A.A. Peresetsky. - 3rd ed., binago. at idagdag.-M.: Delo, 200.-p.100-105.

Eliseeva, 2009.-p.44.

Eliseeva, 2005.

Eliseeva, 2005.-p.30-35.

Eliseeva, 2005.-p.182-190.

Mkhitaryan, 2008.-p.93-95.

Eliseeva, 2005.-p.51-55.

Eliseeva, 2005.-p.60-61.

Mkhitaryan, 2008.-p.93-95.

Mkhitaryan, 2008.-p.84.

Eliseeva, 2005.-p.436-442.

Eliseeva, 2005.-p.51-55.

Magnus, 2000.-p.100-105.

Eliseeva, 2005.-p.120.

Eliseeva, 2005.-p.436-442.

Eliseeva, 2005.-p.60-61.

Ayvazyan S.A. Inilapat na istatistika. Mga Batayan ng econometrics: aklat-aralin. para sa mga unibersidad: Sa 2 volume. Fundamentals of Econometrics / S.A. Ayvazyan, V.S. Mkhitaryan. - 2nd ed., Rev. - M .: UNITI-DANA, 2001. - p.

Eliseeva, 2005.-p.77-96.

Eliseeva, 2005.-p.77-96.

Eliseeva, 2005.-p.51-55.

Eliseeva, 2005.-p.43-47.

Eliseeva, 2005.-p.295.

Eliseeva, 2005.-p.296-305.

Byvshev V.A. Econometrics: textbook / V.A.Byvshev.-M.: Pananalapi at istatistika, 2008.-p.209-212.

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

Eliseeva, 2005.-p.240-260.

Eliseeva, 2005.-p.246-283.

Eliseeva, 2005.-p.182-185.

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

Eliseeva, 2005.-p.58-61.

Eliseeva, 2005.-p.30-35.

Eliseeva, 2005.-p.77-96.

Eliseeva, 2005.-p.51-55.

Byvshev, 2008.-p.209-212.

Eliseeva, 2005.-p.311-324.

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

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

Eliseeva, 2005.-p.240-260.

Eliseeva, 2005.-p.120.

Magnus, 2000.-p.45-50.

Eliseeva, 2005.-p.60-61.

Ayvazyan, 2001.-p.72.

Eliseeva, 2005.-p.77-96.

Eliseeva, 2005.-p.30-35.

Eliseeva, 2005.-p.43-47.

Eliseeva, 2005.-p.246-283.

o - Pumili ng isang sagot.

□ - Pumili ng maraming sagot.

- Isulat ang solusyon at ang sagot.

- pumili ng mga pagpipilian ayon sa tinukoy na pagkakasunud-sunod

1. Sumulat ng isang formula para sa pagkalkula ng mathematical na inaasahan ng isang random na variable:

2. Ang mathematical na inaasahan ng isang random na variable ay . Ano ang inaasahan sa matematika ng isang random na variable:

3. Ang mathematical expectation ng isang random variable at ang variance ay kilala. Hanapin ang mathematical expectation at variance ng isang random variable.

4. Kung ang mga halaga ng bawat random na variable ay nadagdagan ng 10 beses, kung gayon ang average na halaga:

o Bawasan ng 10 beses;

o Taasan ng 10 beses;

o Pagtaas ng 10%;

o Hindi magbabago.

5. Ang kabuuan ng mga paglihis ng mga halaga ng isang random na variable mula sa mean na halaga ay palaging:

o Positibo;

o Negatibo;

o Katumbas ng zero;

o Sa bawat kaso ay iba.

6. Hayaan ang , maging mga random na variable na may mga pagkakaiba , at covariance. Ano ang katumbas ng?

7. Ang linear correlation coefficient ay sinusukat sa pagitan:

8. Ang halaga ng koepisyent ng pagpapasiya ...

o Nasusuri ang kahalagahan ng bawat isa sa mga salik na kasama sa equation ng regression;

o Nailalarawan ang proporsyon ng pagkakaiba ng nagresultang katangian, na ipinaliwanag ng equation, sa kabuuang pagkakaiba;

o Nailalarawan ang bahagi ng pagkakaiba ng natitirang halaga sa kabuuang pagkakaiba ng resultang katangian;

o Nasusuri ang kahalagahan ng koepisyent ng ugnayan.

9. Itakda ang pagsusulatan sa pagitan ng mga pangalan ng mga elemento ng regression at correlation equation at kanilang mga titik:

1) Mga parameter ng regression __________;

2) Paliwanag na variable ______;

3) Koepisyent ng ugnayan ______;

4) Ipinaliwanag na baryabol _______;

5) Random na variable ___________;

6) Koepisyent ng determinasyon ____.

10. Ang halaga ng koepisyent ng ugnayan ay 0.81. Mahihinuha na ang linear na ugnayan sa pagitan ng epektibong katangian at salik ay:

o Sapat na malapit;

o Functional;

o Katamtamang lakas.

11. Ang halaga ng koepisyent ng ugnayan ay - 0.9. Mahihinuha na ang linear na ugnayan sa pagitan ng epektibong katangian at salik ay:

o Sapat na malapit;

o Functional;

o Katamtamang lakas.

12. Ang halaga ng coefficient of elasticity ay nagpapakita ng:

o Gaano karaming beses magbabago ang resulta sa karaniwan kung dalawang beses magbago ang salik;

o Ang pinakamataas na posibleng halaga ng resulta;

o Gaano karaming porsyento ang magbabago ang resulta sa average na may pagtaas sa factor ng 1%;

o Sa anong porsyento magbabago ang salik sa average na may pagtaas sa resulta ng 1%.

13. Ang elasticity coefficient para sa power regression equation ay katumbas ng:

14. Ang kakanyahan ng paraan ng least squares ay:

o Sa pag-maximize ng kabuuan ng mga squared deviations ng aktwal na halaga ng dependent variable mula sa theoretical value nito;

o Sa pagliit ng kabuuan ng mga squared deviations ng aktwal na halaga ng dependent variable mula sa theoretical value nito;

o Sa pagliit ng kabuuan ng mga paglihis ng aktwal at teoretikal na mga halaga;

o Sa pag-maximize ng ganap na mga halaga ng mga paglihis ng aktwal at teoretikal na mga halaga.

15. Kung ang coefficient ng ugnayan ay 1.2. Ibig sabihin nito ay…

o Matibay ang ugnayan sa pagitan ng mga katangian;

o Mahina ang relasyon sa pagitan ng mga katangian;

o Sa pagtaas ng factor ng 1%, ang epektibong sign ay tumataas ng 1.2%;

o Hindi ito maaaring mangyari.

16. Kapag pinag-aaralan ang pag-asa ng isang pang-ekonomiyang tagapagpahiwatig sa ilang mga kadahilanan, ang mga sumusunod na halaga ng mga koepisyent ng pagkalastiko ay nakuha: ; ; At . I-rank ang mga salik sa pababang pagkakasunud-sunod ng antas ng impluwensya sa pinag-aralan na indicator ng ekonomiya.

17. Ang mga parameter ng linear regression equation ay tinutukoy ng:

o Paraan ng Spearman;

o Pamantayan ng mangingisda;

o Pagsusulit sa Durbin-Watson.

18. Ang pagtatasa ng istatistika ng kahalagahan ng mga parameter ng equation ng ipinares na linear regression ay sinusuri gamit ang:

o Pamantayan ni Fisher;

o Pagsusulit ng mag-aaral;

o Paraan ng least squares;

o Spearman test.

19. Para sa isang istatistikal na sample ng 22 obserbasyon, ang aktwal na halaga F- Ang criterion ni Fisher ay 52. ​​Regression equation. Ang linear correlation coefficient sa kasong ito ay katumbas ng...

20. Para sa 27 mga negosyo na gumagawa ng parehong mga produkto, isang linear na pag-asa ng mga dami ng benta sa mga gastos sa advertising ay binuo. Ang standard deviation ay 4.7. Ang standard deviation ay 3.4. Ang linear coefficient ng determinasyon sa kasong ito ay katumbas ng ...

21. Ang koepisyent ng linear regression, kung alam, ay katumbas ng ...

22. Ang takbo ng serye ng oras ay nagpapakilala sa kabuuan ng mga salik, ...

o Pagpapakita ng mga pana-panahong pagbabago sa serye;

o Pagkakaroon ng isang beses na epekto;

o Hindi nakakaapekto sa antas ng serye;

1. alin sa mga equation ng regression ang isang batas ng kapangyarihan

Y= A? A?? A

2. Ang mga pagtatantya ng parameter ng regression ay walang kinikilingan kung

Ang mathematical na inaasahan ng mga nalalabi ay 0

3. Ang mga pagtatantya ng mga parameter ng regression ay epektibo kung

Ang mga pagtatantya ay may pinakamaliit na dispersion………….mga pagtatantya

4. Ang mga pagtatantya ng mga parameter ng regression ay pare-pareho kung

Mag-zoom katumpakan….

5. dummy variables ay

Mga Katangian….

6. kung ang qualitative factor ay may 3 gradations, kung gayon ang kinakailangang bilang ng dummy variables

7.correlation coefficient na katumbas ng zero ay nangangahulugan na sa pagitan ng mga variable

Hindi tinukoy ang sitwasyon

8.correlation coefficient na katumbas ng -1 ay nangangahulugan na sa pagitan ng mga variable

Functional na dependency

9.sa pagsusuring ekonomiko Xj ay isinasaalang-alang

Tulad ng mga random na variable

10.nag-iiba-iba ang regression coefficient sa loob

Tumatanggap ng anumang halaga

11.Q=...........min ay tumutugma

Hindi bababa sa mga parisukat

12. sa loob ng kung ano ang limitasyon ng koepisyent ng pagpapasiya ay nagbabago

13. sa isang mahusay na angkop na modelo, ang mga nalalabi ay dapat

Para magkaroon ng normal na batas....

14. Ang maling pagpili ng functional form o explanatory variable ay tinatawag

Mga error sa pagtutukoy

15. ang determination coefficient ay

Dobleng parisukat…

16.value na kinakalkula ng formula r=………………ay isang pagtatantya

Pairwise Correlation Coefficient

17. Sample na koepisyent ng ugnayan r sa ganap na halaga

Hindi hihigit sa isa

18.mga bahagi ng vector Ei

magkaroon ng normal na batas

19.ay ang paraan ng hindi bababa sa mga parisukat na naaangkop para sa pagkalkula ng mga parameter ng mga non-linear na modelo

Mag-apply tayo pagkatapos nito.....

20. ay ang paraan ng hindi bababa sa mga parisukat na naaangkop para sa pagkalkula ng mga parameter ng exponential dependence

Naaangkop pagkatapos ng pagbabawas nito

21.ano ang ipinapakita ng absolute growth rate

Sa pamamagitan ng kung gaano karaming mga yunit ang magbabago y kung ang x ay magbabago ng isa

22.kung ang koepisyent ng ugnayan ay positibo, pagkatapos ay sa linear na modelo

Habang tumataas ang x, tumataas ang y.

23. anong function ang ginagamit kapag nagmomodelo ng mga modelo na may patuloy na paglaki

Kung ang relatibong halaga ……………………… walang limitasyon

25.elastisidad ay nagpapakita

Magkano % ang magbabago……………………………..ng 1%

26.nakadepende ang halaga ng talahanayan ng mag-aaral

At sa antas ng kumpiyansa, at sa bilang ng mga kadahilanan na kasama sa modelo at sa haba ng orihinal na serye

27. depende sa halaga ng tabular ng Fisher criterion

Sa antas lamang ng kumpiyansa at sa bilang ng mga salik na kasama sa modelo

28. anong istatistikal na katangian ang ipinahayag ng pormula

Rxy=…………

Koepisyent ng ugnayan

29.formula t= rxy………….ay ginagamit para sa

Mga Pagsusuri ng Materiality Coefficient ng Correlation

30.anong istatistikal na katangian ang ipinahayag ng formula R?=……………………

Koepisyent ng determinasyon

31.correlation coefficient ay ginagamit para sa

Mga kahulugan ng higpit ng koneksyon ………………….

32.nasusukat ang pagkalastiko

Yunit ng pagsukat ng salik…………………indikator

33. Ang mga pagtatantya ng mga parameter ng isang ipinares na linear regression ay matatagpuan sa pamamagitan ng formula

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

34. para sa regression y=a+bx mula sa n obserbasyon, ang confidence interval (1-а)% para sa coefficient b ay magiging

35. Ipagpalagay natin na ang pagdepende ng mga gastos sa kita ay inilalarawan ng function na y=a+bx

Ang average na halaga ng y \u003d 2……………………. ay katumbas

36. para sa pairwise regression, ang o?b ay katumbas ng

…….(xi-x?)?)

37. Ang ugnayan sa pagitan ng koepisyent ng maramihang pagpapasiya (D) at ugnayan (R) ay inilalarawan ng sumusunod na pamamaraan

38. Confidence Probability

Probability na………………..pagtataya ng pagitan

39. upang suriin ang kahalagahan ng isang indibidwal na parameter, gamitin

40.bilang ng mga antas ng kalayaan para sa mga istatistika ng t kapag sinusubok ang kahalagahan ng mga parameter ng regression mula sa 35 obserbasyon at 3 independyenteng mga variable

41.bilang ng mga antas ng kalayaan ng mga denominador f ng mga istatistika ng regression mula sa 50 obserbasyon at 4 na independyenteng variable

42. isa sa mga problema ay isang pusa. Maaaring mangyari sa multivariate regression at hindi kailanman nangyayari sa pairwise regression, ay

Kaugnayan sa pagitan ng mga independiyenteng variable

43. nagaganap ang multicollinearity kapag

Dalawa o higit pang independyente…………

44. ang heteroscedaticity ay naroroon kapag

Pagkakaiba ng random….

45. Ang standardized coefficient ng Regression Equation?k ay nagpapakita

Kung magkano ang % magbabago ang resultang indicator y kapag ang xi ay nagbago ng 1% na ang average na antas ng iba pang mga salik ay hindi nagbabago

46. ​​Relasyon sa pagitan ng multiple determination index R? at ang adjusted index ng multiple determination RC? (sa formula na may R sa itaas)

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

47. Sabihin natin na ang 2 modelo ay angkop para sa paglalarawan ng isang prosesong pang-ekonomiya. Parehong sapat ayon sa kriterya ni Fisher. alin ang magbibigay ng kalamangan, para sa isa na mayroong:

Mas malaking F value ng criterion

48. Para sa isang regression ng n obserbasyon at m independiyenteng mga variable, mayroon bang ganoong relasyon sa pagitan ng R? at F

…………..=[(n-m-1)/m](R?/(1- R?)]

49. Ang kahalagahan ng pribado at pares na coefficient ng ugnayan ay sinusuri gamit ang

T test ng mag-aaral

50.kung mayroong isang hindi gaanong mahalagang variable sa equation ng regression, kung gayon ito ay nagpapakita ng sarili sa pamamagitan ng isang mababang halaga

T istatistika

51. kung saan ang modelo ay itinuturing na sapat

Fcalc>Ftable

52. Anong pamantayan ang ginagamit upang suriin ang kahalagahan ng koepisyent ng Regression

Ang T

53. Ang halaga ng agwat ng kumpiyansa ay nagbibigay-daan sa iyo upang maitaguyod kung gaano ka maaasahan ang palagay na iyon

Ang pagitan ay naglalaman ng mga parameter ng populasyon

54. ang hypothesis ng kawalan ng autocorrelation ng mga residual ay napatunayan kung

Уt=a+b0x1+?yt-1+?t

56. pumili ng isang modelo na may mga lags

Уt= a+b0x1…….(ang pinakamahabang formula)

57. anong mga punto ang hindi kasama sa serye ng oras sa pamamagitan ng smoothing procedure

Nakatayo sa simula at sa dulo ng serye ng oras

58. kung ano ang tumutukoy sa bilang ng mga puntos na hindi kasama bilang resulta ng pagpapakinis

Mula sa bilang ng mga puntos……………………

59.umiiral ang autocorrelation kapag

Ang bawat kasunod na halaga ng mga nalalabi

60. Bilang resulta ng autocorrelation, mayroon tayo

Hindi mahusay na mga pagtatantya ng parameter

61.kung kami ay interesado sa paggamit ng mga variable ng katangian upang ipakita ang epekto ng iba't ibang buwan na dapat naming gamitin

11 mga pamamaraan ng katangian

62. Ang additive time series na modelo ay may anyo

63. MAY ANYO ANG MULTIPLICATIVE MODEL

64.autocorrelation coefficient

Nailalarawan ang higpit ng linear na relasyon sa pagitan ng kasalukuyan at nakaraang mga antas ng serye

65.Nabuo ang additive na modelo ng serye ng oras

Ang amplitude ng seasonal fluctuation ay tumataas at bumababa

66.batay sa quarterly data………..values ​​​​7-1 quarter, 9-2 quarter at 11-3 quarter…………….

67. endogenous variable ay

Dependent variable, ang bilang nito ay katumbas ng bilang ng mga equation……..

68.exogenous variables

Paunang-natukoy na mga variable na nakakaapekto sa…………..

69. lag variable ay

Ang halaga ng mga dependent variable para sa nakaraang yugto ng panahon

70. upang matukoy ang mga parameter, ang structural form ng modelo ay dapat na convert sa

pinababang modelo ng anyo

71. isang equation kung saan ang H ay ang bilang ng mga endogenous variable, D ay ang bilang ng nawawalang exogenous variable, ay makikilala kung

72. equation kung saan ang H ay ang bilang ng mga endogenous variable, D ay ang bilang ng nawawalang exogenous variable, Hindi makikilala kung

73. Ang isang equation kung saan ang H ay ang bilang ng mga endogenous variable at ang D ay ang bilang ng nawawalang exogenous variable ay overidentified kung

74.upang matukoy ang mga parameter ng isang tiyak na makikilalang modelo

Inilapat ang hindi direktang mga parisukat

75. upang matukoy ang mga parameter ng SUPERidentified na modelo

GINAMIT ANG TWO-STEP LSM

76.upang matukoy ang mga parameter ng isang hindi kilalang modelo

WALANG ISA SA MGA KANILANG PAMAMARAAN ANG MAAARING ILAPAT

Paghahanap sa site

Mga bagay

Piliin ang heading Advocacy Administrative law Pagsusuri ng mga financial statement Pamamahala ng krisis Audit Banking Batas sa Pagbabangko Pagpaplano ng Negosyo Stock Exchange Business Stock Exchange Accounting Financial Statements Accounting Pamamahala ng Accounting Accounting Accounting sa mga bangko Accounting financial accounting Accounting business Accounting sa mga organisasyon sa badyet Accounting sa mga pondo sa pamumuhunan Accounting sa mga organisasyon ng insurance Accounting at audit Sistema ng badyet ng Russian Federation Regulasyon ng pera at kontrol ng pera Exhibition at auction negosyo Mas mataas na matematika Foreign Economic Affairs Serbisyo ng estado Pagpaparehistro ng estado mga transaksyon sa real estate Regulasyon ng estado aktibidad ng dayuhang pang-ekonomiya Proseso ng sibil at arbitrasyon Deklarasyon Pera, kredito, mga bangko Pangmatagalang patakaran sa pananalapi Batas sa pabahay Batas sa lupa Investments Mga diskarte sa pamumuhunan Makabagong pamamahala Mga teknolohiya ng impormasyon at kaugalian Mga sistema ng impormasyon sa ekonomiya Mga teknolohiya ng impormasyon Mga teknolohiya ng impormasyon ng pamamahala Mga paglilitis sa pag-claim Pananaliksik ng mga sistema ng pamamahala Kasaysayan ng estado at batas ng mga dayuhang bansa Kasaysayan ng lokal na estado at batas Kasaysayan ng mga doktrinang pampulitika at legal Pagpepresyo ng komersyal Komprehensibong pagsusuri sa ekonomiya aktibidad sa ekonomiya Batas sa konstitusyon ng mga dayuhang bansa Batas sa konstitusyon ng Russian Federation Mga kontrata sa internasyonal na kalakalan Pagkontrol sa Pagkontrol at pag-audit Conjuncture ng mga pamilihan ng kalakal Panandaliang patakaran sa pananalapi Criminalistics Criminology Logistics Marketing Internasyonal na batas ugnayan sa pera at pautang Mga internasyonal na kombensiyon at kasunduan sa kalakalan Mga International Standards Pag-audit ng mga International Standards pag-uulat sa pananalapi Internasyonal ugnayang pang-ekonomiya Pamamahala Mga paraan ng pagtatasa ng panganib sa pananalapi ekonomiya ng mundo Pandaigdigang ekonomiya at kalakalang dayuhan Batas ng munisipyo Mga buwis at pagbubuwis Batas sa buwis Batas sa pamana Non-taripa na regulasyon ng aktibidad ng dayuhang pang-ekonomiya Notariat Pagpapatibay at kontrol ng mga presyo ng kontrata Pangkalahatan at pamamahala ng customs Pang-organisasyon na pag-uugali Organisasyon ng kontrol ng pera Organisasyon ng mga aktibidad ng mga komersyal na bangko Organisasyon ng mga aktibidad ng Securities Organization at teknolohiya banyagang kalakalan Organisasyon ng kontrol sa customs Mga pangunahing kaalaman sa negosyo Mga tampok ng accounting sa kalakalan Mga tampok ng industriya ng pagkalkula ng gastos Mga pondo ng mutual investment Mga karapatan ng tao at mamamayan Karapatan ng intelektwal na ari-arian Batas seguridad panlipunan Jurisprudence Legal na suporta ekonomiya Legal na regulasyon Legal ang pagsasapribado Sistema ng Impormasyon Batayang legal rf Mga panganib sa entrepreneurial Economics at pamamahala ng rehiyonal na Advertising Market mahahalagang papel Mga pangunahing sistema ng pagpoproseso ng mga dayuhang bansa Sosyolohiya Sosyolohiya ng pamamahala Mga istatistika Mga istatistika ng pananalapi at kredito Estratehikong pamamahala Batas sa seguro sa Seguro Batas sa Customs Teorya ng batas sa Customs accounting Teorya ng estado at batas Teorya ng organisasyon Teorya ng pamamahala Teorya ng pagsusuri sa ekonomiya Commodity science Commodity science at kadalubhasaan sa Adwana Mga relasyon sa kalakalan at pang-ekonomiya ng Russian Federation batas sa paggawa Upd Quality Management Human Resource Management Project Management Risk Management Foreign Trade Finance Management Mga desisyon sa pamamahala Cost Accounting sa Trade Accounting for Small Businesses Philosophy and Aesthetics Kapaligiran sa pananalapi at mga panganib sa negosyo Batas sa pananalapi Mga sistema ng pananalapi ng mga dayuhang bansa Pamamahala sa pananalapi Pananalapi Pananalapi ng mga negosyo Pananalapi, sirkulasyon ng pera at kredito Batas pang-ekonomiya Pagpepresyo sa internasyonal na kalakalan Mga Kompyuter Batas sa kapaligiran Econometrics Economics Economics at organisasyon ng negosyo Mga pamamaraang pang-ekonomiya at pang-ekonomiyang heograpiya at mga pag-aaral sa rehiyon Teorya ng ekonomiya Pagsusuri sa ekonomiya legal na etika