Нелинейные зависимости в экономике 


Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Нелинейные зависимости в экономике



Временные ряды

Уровень временного ряда (yt) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Аддитивную модель временного ряда формируют следующие значения компонент уровня временного ряда …

      yt = 7; T = 6,5; S = 0; E = -0,5
      yt = 7; T = 3,5; S = -2; E = -1
      yt = 7; T = 7,5; S = 0; E = -0,5
      yt = 7; T = 3,5; S = 2; E = 1

 

Изображенный на рисунке временной ряд содержит следующие компоненты:

      убывающую тенденцию и случайную компоненту
      возрастающую тенденцию и случайную компоненту
      убывающую сезонную компоненту и случайную компоненту
      сезонную компоненту и убывающую случайную компоненту

Ряд, уровни которого образуются как сумма среднего уровня ряда и некоторой случайной компоненты, изображен на графике …

  1
  2
  3
  4

Для аддитивной модели временного ряда Y = T + S + E лаг модели равен 4 и известны значения трех скорректированных сезонных компонент: , , , равна …

     
     
     
     

Известно, что дисперсия временного ряда Y увеличивается с течением времени. Значит, ряд Y

      нестационарным
      стационарным
      автокорреляционным
      сбалансированным

Автокорреляцией уровней ряда называется корреляционная зависимость между …

  последовательными уровнями ряда
  уровнями двух рядов
  компонентами, образующими уровни ряда
  факторами, формирующими уровень ряда

Значение критерия Дарбина – Уотсона можно приблизительно рассчитать по формуле , где – значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Минимальная величина значения будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.

  положительной
  отрицательной
  нулевой
  бесконечно малой

Известно, что временной ряд Y порожден случайным процессом, который по своим характеристикам является «белым шумом». Значит, ряд Y

  стационарный
  нестационарный
  автокорреляционный
  сбалансированный

Для мультипликативной модели временного ряда Y = T · S · E сумма скорректированных сезонных компонент равна …

  лагу
   
   
  половине лага

Уровень временного ряда (yt) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Для аддитивной модели временного ряда для уровня y3 получено уравнение тренда T = 3,14 + 2,07t. Известны значения компонент: S3 = 1,6; E3 = –0,3. Тогда значение уровня временного ряда y3 будет равно …

 

    10,65
    9,35
    1,3
    6,51

 

Нелинейные зависимости в экономике

При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется замена переменных. Указанным способом может быть линеаризовано уравнение …

   
   
   
   

 

Переменная х является нелинейной в уравнении …

   
   
   
   

 

Уравнением нелинейной регрессии, отражающей полиномиальную зависимость y от x, является …

   
   
   
   

 

При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется замена переменных. Указанным способом не может быть линеаризовано уравнение …

   
   
   
   

 

Регрессионная модель вида является нелинейной относительно…

      переменной
      параметра
      переменной
      переменной

 

Нелинейным уравнением множественной регрессии является …

     
     
     
     

 

Степенной моделью не является регрессионная модель …

 
 
 
 

 

Для регрессионной модели , где – нелинейная функция, – рассчитанное по модели значение переменной , получены значения дисперсий: . Не объяснена моделью часть дисперсии переменной , равная …

  0,096
  0,904
  0,106
  10,4

 

Если зависимость объема спроса от цены характеризуется постоянной эластичностью, то моделирование целесообразно проводить на основе …

    степенной функции
    экспоненциальной функции
    параболы второй степени
    равносторонней гиперболы

 


 

Спецификация. Гетероскедастичность, мультиколлинеарность. Фиктивные переменные.

 

Дана матрица парных коэффициентов корреляции.

Коллинеарными являются факторы …

  и
  и
  и
  и y

 

Ошибки спецификации эконометрической модели имеют место вследствие …

  неправильного выбора математической функции или недоучета в уравнении регрессии какого-то существенного фактора
  недостоверности или недостаточности исходной информации
  неоднородности данных в исходной статистической совокупности
  недостаточного количества данных

 


 

Временные ряды

Уровень временного ряда (yt) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Аддитивную модель временного ряда формируют следующие значения компонент уровня временного ряда …

      yt = 7; T = 6,5; S = 0; E = -0,5
      yt = 7; T = 3,5; S = -2; E = -1
      yt = 7; T = 7,5; S = 0; E = -0,5
      yt = 7; T = 3,5; S = 2; E = 1

 

Изображенный на рисунке временной ряд содержит следующие компоненты:

      убывающую тенденцию и случайную компоненту
      возрастающую тенденцию и случайную компоненту
      убывающую сезонную компоненту и случайную компоненту
      сезонную компоненту и убывающую случайную компоненту

Ряд, уровни которого образуются как сумма среднего уровня ряда и некоторой случайной компоненты, изображен на графике …

  1
  2
  3
  4

Для аддитивной модели временного ряда Y = T + S + E лаг модели равен 4 и известны значения трех скорректированных сезонных компонент: , , , равна …

     
     
     
     

Известно, что дисперсия временного ряда Y увеличивается с течением времени. Значит, ряд Y

      нестационарным
      стационарным
      автокорреляционным
      сбалансированным

Автокорреляцией уровней ряда называется корреляционная зависимость между …

  последовательными уровнями ряда
  уровнями двух рядов
  компонентами, образующими уровни ряда
  факторами, формирующими уровень ряда

Значение критерия Дарбина – Уотсона можно приблизительно рассчитать по формуле , где – значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Минимальная величина значения будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.

  положительной
  отрицательной
  нулевой
  бесконечно малой

Известно, что временной ряд Y порожден случайным процессом, который по своим характеристикам является «белым шумом». Значит, ряд Y

  стационарный
  нестационарный
  автокорреляционный
  сбалансированный

Для мультипликативной модели временного ряда Y = T · S · E сумма скорректированных сезонных компонент равна …

  лагу
   
   
  половине лага

Уровень временного ряда (yt) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Для аддитивной модели временного ряда для уровня y3 получено уравнение тренда T = 3,14 + 2,07t. Известны значения компонент: S3 = 1,6; E3 = –0,3. Тогда значение уровня временного ряда y3 будет равно …

 

    10,65
    9,35
    1,3
    6,51

 

Нелинейные зависимости в экономике

При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется замена переменных. Указанным способом может быть линеаризовано уравнение …

   
   
   
   

 

Переменная х является нелинейной в уравнении …

   
   
   
   

 

Уравнением нелинейной регрессии, отражающей полиномиальную зависимость y от x, является …

   
   
   
   

 

При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется замена переменных. Указанным способом не может быть линеаризовано уравнение …

   
   
   
   

 

Регрессионная модель вида является нелинейной относительно…

      переменной
      параметра
      переменной
      переменной

 

Нелинейным уравнением множественной регрессии является …

     
     
     
     

 

Степенной моделью не является регрессионная модель …

 
 
 
 

 

Для регрессионной модели , где – нелинейная функция, – рассчитанное по модели значение переменной , получены значения дисперсий: . Не объяснена моделью часть дисперсии переменной , равная …

  0,096
  0,904
  0,106
  10,4

 

Если зависимость объема спроса от цены характеризуется постоянной эластичностью, то моделирование целесообразно проводить на основе …

    степенной функции
    экспоненциальной функции
    параболы второй степени
    равносторонней гиперболы

 


 



Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2016-08-26; просмотров: 1173; 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 - 18.219.63.90 (0.053 с.)