Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
В хорошо подобранной модели остатки должны↑ Стр 1 из 6Следующая ⇒ Содержание книги Похожие статьи вашей тематики
Поиск на нашем сайте
Веретенникова Временные ряды 1. Факторы, описывающие трендовую компоненту временного ряда, характеризуются... - периодическим воздействием на величину экономического показателя - случайным воздействием на уровень временного ряда - долговременным воздействием на экономический показатель - возможностью расчета значения компоненты с помощью аналитической функции от времени Множественная регрессия 1.Величина коэффициента детерминации … (неск) - характеризует долю дисперсии зависимой переменной y, объясненную уравнением, в ее общей дисперсии - рассчитывается для оценки качества подбора уравнения регрессии - характеризует долю дисперсии остаточной величины в общей дисперсии зависимой переменной у - оценивает значимость каждого из факторов, включенных в уравнение регрессии В хорошо подобранной модели остатки должны - иметь нормальный закон распределения с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией, - не коррелировать друг с другом, - иметь экспоненциальный закон распределения, - хаотично разбросаны.
Регрессионная модель с одной объясняющей переменной 1. Парный линейный коэффициент корреляции характеризует наличие тесной обратной связи. Он может принимать следующие значения: - 1,2; - –0,82; - 0,92; - –0,24. 2. Коэффициент уравнения парной регрессии показывает: - тесноту связи между зависимой и независимой переменными; - на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на единицу; - на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1%; - на сколько единиц изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 ед. Соу 1. Эндогенные переменные... - могут коррелировать с ошибками регрессии - не зависят от экзогенных переменных - влияют на экзогенные переменные - - могут быть объектом регулирования Десяева Временные ряды 2. Область значений автокорреляционной функции представляет собой промежуток...: - [-1,0] - [-1,1] - (-1,1) - [0,1] Множественная регрессия Коэффициент детерминации это - квадрат парного коэффициента корреляции, - квадрат частного коэффициента корреляции, - квадрат среднего квадратического отклонения, - квадрат множественного коэффициента корреляции.
3. Факторная дисперсия вычисляется по формуле: - ;
- ; - ; - .
4. Коэффициент детерминации показывает: - на сколько единиц изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 единицу; - на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1%; - на сколько процентов изменение зависимой переменной зависит от изменения независимой переменной; долю вариации независимой переменной, обусловленную вариацией независимой переменной. Соу 2. Для оценки коэффициентов структурной формы модели не применяют метод наименьших квадратов...
- косвенный - - трехшаговый - обычный - двухшаговый Душутина Временные ряды 3. Построение модели временного ряда может быть осуществлено с использованием...:
- критерия Дарбина–Уотсона - метода последовательных разностей - мультипликативной модели - аддитивной модели Множественная регрессия Квадрат какого коэффициента указывает долю дисперсии одной случайной величины, обусловленную вариацией другой - коэффициент детерминации, - парный коэффициент корреляции, - частный коэффициент корреляции, - множественный коэффициент корреляции. 5.Величина, рассчитанная по формуле является оценкой - коэффициента детерминации, - парного коэффициента корреляции, - частного коэффициента корреляции, - множественного коэффициента корреляции.
5.Дисперсионный анализ уравнения парной регрессии проверяет: - значимость коэффициента корреляции; - значимость уравнения регрессии; - значимость коэффициента регрессии; - значимость свободного члена уравнения регрессии. 6. Что минимизируется согласно методу наименьших квадратов: Соу 3. Идентификация модели – это:
- единственность соответствия между приведенной и структурной формами модели - преобладание эндогенных переменных над экзогенными - преобладание экзогенных переменных над эндогенными Желтова Временные ряды 4. При моделировании временных рядов экономических показателей необходимо учитывать характер уровней исследуемых показателей... - Конструктивный - - независящий от времени - стохастический - аналитический Множественная регрессия Соу 4. Модель идентифицируема, если: - число коэффициентов структурной модели равно числу коэффициентов приведенной формы модели - число приведенных коэффициентов меньше числа структурных коэффициентов - число приведенных коэффициентов больше числа структурных коэффициентов Живаева Временные ряды 5. Если в модели присутствуют лаговые переменные, то это: - линейная модель; - нелинейная модель; - модель со случайными возмущениями; - динамическая модель. Множественная регрессия 7.На практике о наличии мультиколлинеарности обычно судят по матрице парных коэффициентов корреляции. Если один из элементов матрицы R больше…., то считают, что имеет место мультиколлинеарность и в уравнение регрессии следует включить только один из показателей xj или xe. Вставьте недостающее значение. - 0,3; - -0,6; - 0,8; - 0. 8.Оценить значимость парного линейного коэффициента корреляции можно при помощи: - критерия Фишера; - коэффициента автокорреляции; - критерия Стьюдента; - критерия Дарбина-Уотсона.
9.В линейной регрессии Y=b0+b1X+e параметрами уравнения регрессии являются:
- b0; - Y; - X; - b1 . 10.Величина коэффициента эластичности показывает …
- во сколько раз изменится в среднем результат при изменении фактора в два раза; - на сколько процентов изменится в среднем результат при изменении фактора на 1%; - предельно допустимое изменение варьируемого признака;
- предельно возможное значение результата. Соу 5. Модель неидентифицируема, если: - число коэффициентов структурной модели равно числу коэффициентов приведенной формы модели - число приведенных коэффициентов меньше числа структурных коэффициентов - число приведенных коэффициентов больше числа структурных коэффициентов Козичева Временные ряды 6. Установить соответствие:
- 1-Б, 2-Г, 3-В, 4-А - 1-А, 2-В, 3-Б, 4-Г - 1-В, 2-А, 3-Г, 4-Б - 1-Г, 2-Б, 3-А, 4-В Множественная регрессия 10.Частный критерий Фишера вычисляется по формуле:
- ; - ; - ; - . Это прав ответ
11.Уравнение множественной регрессии в стандартизованном виде имеет вид: . Сила влияния какого фактора выше на результативный признак? - Сила влияния фактора х2 на результативный признак выше силы влияния фактора х1; - Сила влияния фактора х1 на результативный признак выше силы влияния фактора х2; - Сила влияния фактора х2 на результативный признак равна силе влияния фактора х1.
Соу 6. Модель сверхидентифицируема, если: - число коэффициентов структурной модели равно числу коэффициентов приведенной формы модели - число приведенных коэффициентов меньше числа структурных коэффициентов - число приведенных коэффициентов больше числа структурных коэффициентов Колесниченко Временные ряды 7. Установить последовательность алгоритма теста Дарбина- Уотсона: Вычисление остатков Оценка регрессии Множественная регрессия 9.Степень влияния неучтенных факторов в рассматриваемой модели можно определить на основе: - парного линейного коэффициента корреляции; - частного коэффициента корреляции; - индекса корреляции; - коэффициента детерминации; - коэффициента регрессии. 12.Наличие гетероскедастичности можно определить используя: - критерий Стьюдента; - критерий Фишера; - критерий Чоу; - критерий Энгеля-Грангера.
Соу Временные ряды 8. Аддитивная модель содержит компоненты в виде … - комбинации слагаемых и сомножителей - сомножителей - отношений - слагаемых + Множественная регрессия 14.Степень усредненного влияния неучтенных факторов в рассматриваемой модели можно определить на основе: - частного коэффициента корреляции; - индекса корреляции; - коэффициента детерминации; - коэффициента регрессии.
Соу 7. Структурные коэффициенты модели можно оценить тогда, когда: - модель идентифицируема - модель неидентифицируема - модель сверхидентифицируема - модель идентифицируема или сверхидентифицируема Королева Временные ряды 9. В стационарном временном ряде трендовая компонента … - имеет линейную зависимость от времени - отсутствует - имеет нелинейную зависимость от времени присутствует Множественная регрессия 16.О модели регрессии можно сказать, что это регрессия
Соу 8. Методы оценивания коэффициентов структурной модели: - косвенный метод наименьших квадратов (МНК) - двухшаговый и трехшаговый МНК - метод максимального правдоподобия - метод максимального правдоподобия, косвенный МНК, двухшаговый и трехшаговый МНК Кузнецова Временные ряды Множественная регрессия
- – Модель адекватна исходным данным - – Модель адекватна исходным данным - – Модель не адекватна исходным данным - – Модель не адекватна исходным данным Соу 9. Предопределенные переменные включают в себя: - экзогенные переменные, определенные внешними для данной модели факторами - экзогенные переменные и лаговые эндогенные переменные - эндогенные переменные - эндогенные переменные и лаговые экзогенные переменные Курылева Временные ряды Множественная регрессия Соу 10. Для точно идентифицированных уравнений двухшаговый метод наименьших квадратов (МНК) дает оценки: - одинаковые с косвенным МНК - лучше, чем косвенный МНК - хуже, чем косвенный МНК Леушина Временные ряды Множественная регрессия Соу 11. Необходимым условием идентифицируемости системы взаимозависимых регрессионных уравнений является: - число априорных ограничений должно быть больше числа уравнений модели - число априорных ограничений должно быть не меньше числа уравнений модели, уменьшенного на единицу - число априорных ограничений должно быть равно числу уравнений модели, уменьшенного на единицу - число априорных ограничений должно быть равно числу неизвестных параметров в модели Лугаськова Временные ряды Множественная регрессия Соу 12. Количество уравнений системы эконометрических уравнений равно: - числу экзогенных переменных; - числу предопределённых переменных; - числу эндогенных переменных; - числу случайных возмущений. Наумкина Временные ряды 14. Если значения цепных абсолютных приростов временного ряда примерно одинаковы, то для вычисления прогнозного значения в следующей точке корректно использовать - средний абсолютный прирост, - средний темп роста, - средний темп прироста, - среднее квадратическое отклонение. Множественная регрессия Соу Временные ряды Множественная регрессия 26.Использование в эконометрическом моделировании парной регрессии вместо множественной является ошибкой...
- выборки - - измерения - - линеаризации - - спецификации + - - 27. Для оценки заработной платы некоторого работника используется следующая модель - Yi = α + β 1 Xi + γ 1 Di + γ 2 Ci + γ 3 Si + γ 4 Wi + εi. - где Yi — заработная плата г-го работника; - Xi — общий стаж его работы на данном предприятии; - Di — количество лет, потраченных работником на профессиональное обучение (в том числе п повышение квалификации); - Ci — переменная, принимающая значение 1, если у работника есть дети и 0. если нет. - Si — переменная, принимающая значение 1. если работник мужчина, и 0, если женщина; - Wi — количество должностей, которые сменил работник на различных предприятиях в течение последнего года. - Сколько факторов необходимо представить в модели фиктивными переменными? - Введите ответ: _2_
Соу Салина Временные ряды Множественная регрессия 28. Метод наименьших квадратов применим к уравнениям регрессии... - которые отражают нелинейную зависимость между двумя экономическими показателями и не могут быть приведены к линейному виду - которые отражают нелинейную зависимость между двумя экономическими показателями, но могут быть приведены к линейному виду
- нелинейного вида - которые отражают линейную зависимость между двумя экономическими показателями
- оценки параметров могут не обладать свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности - коэффициент регрессии является несущественным - коэффициент корреляции является несущественным - - полученное уравнение статистически незначимо
Соу 15.В правой части приведенной формы системы одновременных уравнений, построенной по перекрестным данным (cross-section data) без учета временных факторов, могут стоять _______ переменные. - лаговые - зависимые - эндогенные - экзогенные Скворцова Временные ряды Множественная регрессия 30.Несмещенность оценки характеризуется... - зависимостью от объема выборки значения математического ожидания остатков - максимальной дисперсией остатков - равенством нулю математического ожидания остатков - отсутствием накопления остатков при большом числе выборочных оцениваний
30 Линеаризовать нелинейную модель - , где , , , - , где , , , - , где , , , - , где , , , , 31. Линеаризовать нелинейную модель - , где , , , - , где , , , - , где , , , - , где , , , , 40. Какое значение может принимать коэффициент детерминации: - 0,4 - –0,5 - –1,2 - 1,1
Соу Временные ряды Множественная регрессия 31.Обобщенный МНК применяется в случае... - наличия в остатках гетероскедастичности или автокорреляции - наличия в модели фиктивных переменных - - наличия в модели мультиколлинеарности - наличия в модели незначимых оценок
32.Если коэффициент регрессии является несущественным, то его значение приравнивается к... - к табличному значению и соответствующий фактор не включается в модель - нулю и соответствующий фактор не включается в модель - к единице и не влияет на результат - - к нулю и соответствующий фактор включается в модель
32. Линеаризовать нелинейную модель - , где , , , - , где , , , - , где , , , - , где , , , ,
33.Линеаризовать нелинейную модель
- , где , , , , - , где , , , , - , где , , , - , где , , , , Соу Временные ряды Множественная регрессия 13.Оценить значимость коэффициентов регрессии в множественной линейной модели можно при помощи: - коэффициента корреляции; - коэффициента автокорреляции; - критерия Стьюдента; - критерия Дарбина-Уотсона. 33.Пусть зависимость выпуска (Y) от затрат капитала (K) и труда (L) описывается функцией Кобба-Дугласа Y = AKαLβ. Тогда... - эластичность выпуска по затратам капитала равна α - эластичность выпуска по затратам труда равна β - эластичность выпуска по затратам капитала равна β - эластичность выпуска по затратам труда равна α
34.Линеаризовать нелинейную модель - , где , , , , - , где , , , , - , где , , , - , где , , , ,
35.Линеаризовать нелинейную модель - , где , , , , - , где , , , , - , где , , , - , где , , , , Соу Экзогенные переменные - это - взаимозависимые переменные системы одновременных уравнений, определяемые внутри модели - независимые переменные системы одновременных уравнений, определяемые вне модели переменные системы одновременных уравнений, известные к расчетному моменту времени Четвергова Временные ряды 19.Коррелограмма - это... - временной ряд, в котором ошибки некоррелированы и их математическое ожидание равно 0 - график автокорреляционной функции - общая тенденция изменения корреляционной зависимости сдвиг во временном ряде относительно начального момента 20.Случайная компонента временного ряда отражает... - влияние глобальных долговременных факторов - влияние факторов, не поддающихся учёту и регистрации - влияние факторов, периодически повторяющихся через некоторые промежутки времени общую тенденцию изменения корреляционной зависимости Множественная регрессия
34.Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения: Парабола третьего порядка Многофакторная 4. линейная.
36.Линеаризация экспоненциальной зависимости Y = a 0⋅ Xa 1⋅ ε (кривой Энгеля, отражающей зависимость спроса от уровня семейных доходов) основана на... - интегрировании функции по параметрам - дифференцировании функции по параметрам - разложении функции в ряд - логарифмировании и замене преобразованной переменной 37.Относительные отклонения расчётных значений результирующего признака от его наблюдаемых значений используются при расчёте... - t-критерия Стьюдента - - параметров регрессии - коэффициента эластичности - средней ошибки аппроксимации Соу Веретенникова Временные ряды 1. Факторы, описывающие трендовую компоненту временного ряда, характеризуются... - периодическим воздействием на величину экономического показателя - случайным воздействием на уровень временного ряда - долговременным воздействием на экономический показатель - возможностью расчета значения компоненты с помощью аналитической функции от времени Множественная регрессия 1.Величина коэффициента детерминации … (неск) - характеризует долю дисперсии зависимой переменной y, объясненную уравнением, в ее общей дисперсии - рассчитывается для оценки качества подбора уравнения регрессии - характеризует долю дисперсии остаточной величины в общей дисперсии зависимой переменной у - оценивает значимость каждого из факторов, включенных в уравнение регрессии В хорошо подобранной модели остатки должны - иметь нормальный закон распределения с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией, - не коррелировать друг с другом, - иметь экспоненциальный закон распределения, - хаотично разбросаны.
Регрессионная модель с одной объясняющей переменной 1. Парный линейный коэффициент корреляции характеризует наличие тесной обратной связи. Он может принимать следующие значения: - 1,2; - –0,82; - 0,92; - –0,24. 2. Коэффициент уравнения парной регрессии показывает: - тесноту связи между зависимой и независимой переменными; - на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на единицу; - на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1%; - на сколько единиц изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 ед. Соу 1. Эндогенные переменные... - могут коррелировать с ошибками регрессии - не зависят от экзогенных переменных - влияют на экзогенные переменные - - могут быть объектом регулирования Десяева Временные ряды 2. Область значений автокорреляционной функции представляет собой промежуток...: - [-1,0] - [-1,1] - (-1,1) - [0,1] Множественная регрессия
|
||||||||||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-08-25; просмотров: 1488; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.226.28.192 (0.011 с.) |