Какие основные этапы включает в себя методика построения и анализа корреляционных (регрессионных) моделей.

Выбор результативного признака; отбор факториальных показателей; выбор и обоснование типа поверхности регрессии; сбор и первичная обработка данных; решение полученной модели на ЭВМ; экономико-математический анализ результатов решений

2) Выбор результативного признака; отбор факториальных показателей; расчёт коэффициентов парной корреляции; нахождение уравнения регрессии; выдвижение и проверка нулевых гипотез; оформление и сдача отчёта

3) Выбор результативного признака; отбор факториальных показателей; выбор и обоснование типа поверхности регрессии; решение полученной модели на ЭВМ; анализ результатов решений; оформление и сдача отчёта

Что понимается под результативным признаком?

1) показатель, находящийся в корреляционной связи с выбранным функциональным показателем

2) показатель, определяющий связь функционального и факториального показателей

Показатель эффективности хозяйственной деятельности, принимаемый за функциональный

9. Факториальный показатель - это…..?

Показатель, находящийся предположительно в корреляционной связи с выбранным функциональным показателем

2) показатель эффективности хозяйственной деятельности

3) показатель, с помощью которого можно объективно оценить достижения и неудачи каждого предприятия отдельно и его потенциальные возможности

 

Что такое производительность труда?

1) это отношение среднегодовой стоимости основных производственных фондов к среднесписочной численности работников за год

Это выработка продукции на одного работника в натуральном, условно-натуральном или стоимостном выражении

3) это выработка продукции на один рубль основных производственных фондов

Глава 4, пункт 4.2

1. В чем заключается основная задача, стоящая при выборе факторов, включаемых в корреляционную модель:

1. чтобы ввести в анализ все основные факторы, не влияющие на уровень изучаемого явления, а колеблемость этих факторов объясняла подавляющую часть колеблемости результативного признака;
2. чтобы ввести в анализ все основные факторы, влияющие на уровень изучаемого явления, а колеблемость этих факторов объясняла подавляющую часть колеблемости результативного признака;
3. чтобы ввести в анализ все основные факторы, влияющие на уровень изучаемого явления, а колеблемость этих факторов объясняла подавляющую часть колеблемости факториальных признаков.

 

2. На основе чего должен осуществляться непосредственный отбор факторов-аргументов для включения их в корреляционную модель:

1. на основе количественного теоретико-экономического анализа, исходя из целей и задач исследования;

2. на основе качественного теоретико-экологического анализа, исходя из целей и задач исследования;

На основе качественного теоретико-экономического анализа, исходя из целей и задач исследования.

3. Какие факторы включаются в модель в соответствии с двухстадийным отбором:

1. один любой фактор;

2. часть предварительно отобранных факторов на выбор исследователя;

3. все предварительно отобранные факторы.

4. На основе чего происходит отсев несущественных факторов в многошаговом регрессионном анализе:

1. на основе показателей значимости факторов, в частности, на основе величины d –критерия Дарбина-Уотсона;

2. на основе показателей значимости факторов, в частности, на основе величины t_aj – расчетном значении критерия Стьюдента;

3. на основе показателей значимости факторов, в частности, на основе величины F –критерия Фишера.

5. Какие специфические требования предъявляются при предварительном отборе факторов, включаемых в анализ:

1. качественные показатели;

2. количественные показатели;

Оба ответа верны.

6. Какое название носит наличие следующих связей: функциональная зависимость факторов, включаемых в модель, между собой или близкая связь к модели:

1. мультиколлинеарность;

2. гетероскедастичность;

3. автокорреляция.

7. Почему нецелесообразно одновременное включение в модель факторов, характеризующих одну и ту же сторону изучаемого явления (о чем свидетельствует мультиколлинеарность):

1. они не имеют связи с моделью;

2. они в определенной степени дублируют друг друга;

3. они вызывают появление гетероскедастичности.

8. Какой фактор следует включать в модель, если нет особых предположений, говорящих в пользу одного из факторов, имеющих мультиколлинеарную связь:

1. который характеризуется меньшим коэффициентом парной корреляции или вносит в уравнение регрессии наименьший вклад, то есть дает большую статочную дисперсию;

2. который характеризуется большим коэффициентом парной корреляции или вносит в уравнение регрессии наименьший вклад, то есть дает меньшую статочную дисперсию;

Который характеризуется большим коэффициентом парной корреляции или вносит в уравнение регрессии наибольший вклад, то есть дает меньшую статочную дисперсию.

1. Чем оправдано использование для отбора включаемых в модель факторов коэффициентов парной корреляции:

1. они служат фактически концентрированным выражением влияния на изучаемый показатель отдельных связанных факторов;

2. они служат фактически концентрированным выражением влияния на изучаемый показатель всей функциональной связанной группы факторов;

3. они служат фактически концентрированным выражением влияния на изучаемый показатель не связанных факторов между собой.

10.Чем предопределяется выбор факторов, включаемых в модель:

1. возможностью получения исходной статистической информации;
2. невозможностью получения исходной статистической информации;
3. возможностью выявления ошибок при анализе модели.

Глава 4, пункт 4.3 «Выбор формы связи»

1. От правильности выбора формы связи зависит, насколько построенная модель будет:

Адекватна изучаемому явлению

2. точна

3. прогнозируема

 

При определении чего важное значение имеет графический анализ зависимости между функцией и каждым её аргументов?

Формы множественной связи

2. линейной связи

3. уравнения регрессии

 

При выборе формы связи при прочих равных условиях, какой модели отдаётся предпочтение?

1 .зависящей от меньшего числа параметров

2.отвечающей наиболее важным свойствам изучаемого объекта или явления

3. зависящей от большего числа параметров

 

О чём свидетельствуют высокий коэффициент множественной корреляции и соответствующий ему коэффициент детерминации?

В окончательно отобранную модель включены все основные факторы и о справедливости гипотезы о линейной форме связи

2.окончательно отобранная модель является адекватной и нулевая гипотеза об отсутствие гетероскедастичности принимается

3.модель неадекватна

 

В каком случае с точки зрения F-критерия Фишера или других критериев целесообразно переходить к параболической кривой, добавляя в уравнение значения неизвестных в квадрате и парные их произведения?

Если в результате решения полученная модель является неадекватной

2. если в результате решения полученная модель является неточной

3. невозможно установить форму связи

 

6. Недостаток многошагового регрессионного анализа:

Чисто формальный характер процедуры, из-за чего из модели могут быть исключены наиболее существенные факторы

2. увеличивает возможность появление ошибок второго рода

3.нечёткое проявление тенденции развития исследуемого процесса

 

Какой показатель используется для устранения недостатка метода многошагового регрессионного анализа?

Показатель суммы рангов

2. показатель разности рангов

3. коэффициент частной корреляции

 

От чего зависит окончательный выбор той или иной модели?

1. от опыта исследователя

2. от назначения модели

3. все ответы верны

Каким образом вычисляется показатель суммы рангов?

1.по результатам анкетного опроса широкого круга специалистов

2. по формуле: D`i = Rxi + R|ei|

3.при помощи МНК

 

Как называется определение формы связи изучаемого экономического показателя с выбранными факторами-аргументами?

Спецификация

2. выбор формы связи

3 метод многошагового регрессионного анализа