- Автокорреляция имеется когда:
Каждое следующее значение остатков
- Аддитивная модель временного ряда имеет вид:
Y=T+S+E
- Аддитивная модель временного ряда строится:
Амплитуда сезонных колебаний возрастает и уменьшается
- В уравнении системы экономич.уравнений Д=1,число эндогенных переменных,Д-число отсутст.переменных.Это уравнение:
индентифицируемое
- В эконометрическом анализе Xj рассматриваются:
Как случайные величины
- В каких пределах изменяется коэф. детерминации:
От 0 до 1
- В хорошо подобранной модели остатки должны:
Иметь нормальный закон…..
- Величина рассчитанная по формуле r =………………является оценкой:
Парного коэф. корреляции
- Выборочный коэф. корреляции r по абсолютной величине:
Не превосходит единицы
- В каком случае рекомендуется применять для моделирования показателей с увелич. ростом параболу:
Если относительная величина……………………неограниченно
- В каком случае модель считается адекватной:
Fрасч>Fтабл
- Величина доверительного интервала позволяет установить, на сколько надежно предположение о том что:
Интервал содержит параметры генеральной совокупности
- В результате автокорреляции имеем:
Неэффективные оценки параметров
- Выберете авторегрессионную модель:
Уt=a+b0x1+Ɣyt-1+ƹt
- Выберете модель с лагами:
Уt= a+b0x1…….(самая длинная формула)
- Гетероскедатичность присутствует когда:
Дисперсия случайных….
- Гипотеза об отсутствии автокорреляции остатков доказана, если:
Dтабл2……..
- Для регрессии y=a+bx из n наблюдений интервал доверия (1-а)% для коэф. b составит
b±t…….·ob если коэф. «а» вместо «в» «а»
- Допустим, что зависимость расходов от дохода описывается функцией y=a+bx
среднее значение у=2……………….равняется: (если у=6, тогда ответ 2)
9
- Допустим, что зависим. расходов от дохода описывается а+в/х. Сред.знач.у=3,ср.знач.х=2,коэф.эластич.расходов от дохода равен:
-0,5
- Для парной регрессии ơ²b равно:
…….(xi-x¯)²)
- Доверительная вероятность:
Вероятность того, что………………..прогнозный интервал
- Для проверки значимости отдельного параметра используют:
t тест
- Допустим, что для описания одного экономического процесса пригодны 2 модели. Обе адекватны по f критерию Фишера. Какой предоставить преимущество, у которой:
Большее значения F критерия
- Для регрессии из n наблюдений и m независимых переменных существует такая связь между R² и F
…………..=[(n-m-1)/m]( R²/(1- R²)]
- Для определения параметров структурную форму модели необходимо преобразовать в:
Приведенную форму модели
- Для определения параметров точно идентифицируемой модели:
Применяется косвенный МНК
- Для определения параметров СВЕРХидентифицируемой модели:
Применяется двухшаговый МНК
- Для определения параметров НЕидентифицируемой модели:
Ни один из существ. методов применить нельзя
- Если мы заинтересованы в использовании атрибутивных переменных для отображения эффекта разных месяцев мы должны использовать:
11 атрибутивных методов
- Если коэф. корреляции положителен, то в линейной модели:
С ростом Х увеличивается У
- . Если качественный фактор имеет 3 градации, то необходимо число фиктивных переменных:
2
- Если в уравнении регрессии имеется несущественная переменная, то она обнаруживает себя по низкому значению:
T статистки
- Зависимость между коэф. множественной детерминации (D) и корреляции (R) описывается следующим методом:
R=√ D
- Значимость частных и парных коэф. корреляции проверяется с помощью:
T критерия стьюдента
- Китерий Фишера показывает:
Статистическую значимость модели в целом……
- Какое из уравнений регрессии явл. степенным:
y=a˳aͯ¹a
- Коэф. корреляции, равный нулю,означает, что между переменными
Ситуция не определена
- Коэф. корреляции, равный -1,означает ,что между переменными
Функциональная зависимость
- Коэф. регрессии изменяется в пределах:
Принимает любое значение
- Коэф. детерминации-это:
Квадрат парного…
- Компоненты вектора Ei :
Имеют нормальный закон
- Какая функция используется при моделировании моделей с постоянным ростом:
Степенная
- Какая статистическая характеристика выражена формулой rxy =…………
коэф. корреляции
- Какая статистическая характеристика выражается формулой R²=……………
Коэф. детерминации
- Коэф. корреляции используется для
Определения тесноты связи……………..
- Какие точки исключаются из временного ряда процедурой сглаживания:
Стоящие в начале и в конце временного ряда
- Количество степеней свободы для t статистики при проверки значимости параметров регрессии из 35 наблюдений и 3 независимых перемнных
31;
- Количество степеней свободы знаменателей f статистики регрессии из 50 наблюдений и 4 независимых переменных:
4
- Коэф. автокорреляции:
Характеризует тесноту линейной связи текущего и предыдущего уровней ряда
- Лаговые переменные это:
Значение зависимых переменных за предшествующий период времени
- Мультиколлинеарность возникает тогда когда:
Две и больше независимых…………
- Мультипликативная модель имеет вид
Y=TxSxE
- Неправильный выбор функциональной формы или объясняющих переменных называется:
Ошибками спецификации
- На основе поквартальных данных………..значения 7-1 квартал, 9-2квартал и 11-3квартал……:
-5
- Оценки параметров регрессии являются несмещенными, если
Математическое ожидание остатков равно 0
- Оценки параметров регрессии явл. эффективными, если:
Оценки обладают наименьшей дисперсией………….оценками
- Оценки параметров регрессии явл. состоятельными, если
Увелич. точность….
- Одной из проблем которой может возникнуть в многофакторной регрессии и никогда не бывает в парной регрессии, является:
Корреляция между независимыми переменными
- Оценки параметров парной линейной регрессии находятся по формуле
b= Cov(x;y)/Var(x);a=y¯ bx¯
- От чего зависит количество точек, исключаемых в результате сглаживания
От количества точек………………(или от применяемого метода сглаживания)
- Применим ли метод наименьших квадратов для расчетов параметров не линейных моделей
Применим после ее…..
- Применим ли метод наименьших квадратов для расчетов параметров показательной зависимости\
Применим после ее приведения
- При изучении временных рядов совокупное долговременно факторов на динамику изуч.показателя:
тенденцией
- При проверке значимости одновременно всех параметров регрессии используются:
F-тест
- Стандартизованный коэф. уравнения регрессии Ƀk показывает:
На сколько % изменится результирующий показатель у при изменении хi на 1%при неизмененном среднем уровне других факторов
- Связь между индексом множественной детерминации R² и скорректированным индексом множественной детерминации RC²(в формуле с сверху R)
RC²= R² (n-1)/(n-m-1)
- С помощью какого критерия оценивается значимость коэф. регрессии
T стьюдента
- Случайные процессы, которые обнаруживаю периодич.своих уровней относительно некоторого сред.уровня:
периодическим
- Табличное значение Стьюдента зависит:
И от уровня доверительной вероятности,и от числа факторов, вкл-х в модель и от длины исходного ряда
- Табличное значение критерия Фишера зависит от:
Только от уровня доверительной вероятности и от числа факторов, вкл-х в модель
- Тренд-это:
Длительные, постоянно действующие факторы
- Теорема Гаусса-Маркова описывает св-ва оценок парамет.регрессии,получ.:
По методу наименьших квадратов
- Уравнение, в котором H число эндогенных переменных, D число отсутствующих экзогенных переменных, идентифицируемо если:
D+1=H
- Уравнение, в котором H число эндогенных переменных, D число отсутствующих экзогенных переменных, НЕидентифицируемо если:
D+1<H
- Уравнение, в котором H число эндогенных переменных, D число отсутствующих экзогенных переменных, сверхидентифицируемое если
D+1>H
- Фиктивные переменные-это
Атрибутивные признаки….
- Формула t= rxy………….используется для:
Проверки существенности коэф. корреляции
- Что показывает коэф. абсолютного роста:
На сколько единиц изменится У, если Х изменился на единицу
- Эластичность показывает:
На сколько % изменится……………………………на 1%
- Эластичность измеряется:
Единица измерения фактора…………………показателя
- Эндогенные переменные это:
Зависимые переменные, число которых равно числу уравнений……..
- Экзогенные переменные:
Предопределенные переменные, влияющие…………..
- Q=………..min соответствует
Методу наименьших квадратов
: