Ошибки второго рода- это ошибки

Эконометрика-это

1) наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.

Ошибки второго рода- это ошибки

1) Имеющие объективный характер.

11.Метод Кокрана- Оркатта, используемый для оценки коэффициента автокорреляции и коэф-в уравнения регрессии, вкл. следущие этапы:

1) …7 пунктов.

12.Несмещенность оценки характеризуется…

1) - равенством нулю математического ожидания остатков

- отсутствием накопления остатков при большом числе выборочных оцениваний

13.Какаи наборы статистических показателей используется для оценки точности модели:

1) Среднеквадратическое отклонение, средняя относительная ошибка аппроксимации, коэф-т сходимости, коэф-т множественной детерминации.

14. Для чего используется поправка Прайса- Уинстена:

1) Для дисбаланса, связанного с неоправданно большим влиянием первого наблюдения на определяемые оценки параметров уравнения при применении МНК.

15.Среднеквадратические ошибки асимметрии и эксцесса характеризуют:

1)Фактическую величину асимметрии и эксцесса в конечной выборке.

16. Величина коэф-та парной корреляции хар-т предельный допустимый уровень мультиколлинеарности между факториальными признаками уравнения регрессии:

1) 0,8

17.Коэф-т парной корреляции показывает:

1)Силу влияния отдельного факториального признака Х на величину У при условии, что остальные факторы остаются неизменными.

В стационарном временном ряде трендовая компонента

1)отсутствует

19.При выполнении предпосылок МНК оценки параметров регрессии обладают свойствами:

–эффективность.

- несмещенность.

-состоятельность.

В методе Койка уменьшение во времени лаговых воздействий фактора на результат описывается формулой

1) –bj = b0* лямдуt 0<лямда<1

- bj= c0+c1^2+c2^3*j

21. Какое основное отличие корреляционной зависимости Y=f(x) от функциональной:

1)Каждому значению X соответствует ряд распределения Y.

22. Какие системы алгебраических уравнений называются системами одновременных уравнений:

1) Системы уравнений, в которых одни и те же переменные в одних уравнениях как объясняющие, а в других в качестве объясняемых.

23. С помощью традиционного МНК нельзя определить параметры уравнений, входящих в систему_______ уравнений

1)одновремённых

24. Приведённое уравнение регрессии вида у=а+в*х^а +и можно линеаризовать путём:

1)нельзя линеаризовать.

25. По какой формуле определяется доверительный интервал для отдельных коэф-ф уравнения регрессии:

1) (а_j –r_aj*t_кр)<= а_j <= (а_j+ r_aj*t_кр)

26. Автокорреляция случайного члена уравнения регрессии приводит к тому, что оценки уравнения регрессии становятся:

1)неэффективными.

27. Что означает состоятельность МНК- оценки параметров уравнения регрессии:

1)Дисперсия оценок параметров при росте числа наблюдений в выборке стремиться к 0.

28. В тесте Чоу F-статистика определяется по формуле:

1) F= (U_P-U_A-U_B)*(p+1)

(U_A+U_B)/(n-2p-2)

29.Выберите верные утверждения по поводу системы одновременных уравнений:

1) Может быть представлена в структурной форме модели и в приведенной форме.

2) В ней одни и те же зависимые переменные в одних уравнениях входят в левую часть, а в других уравнениях- в правую часть системы.

30. Припроверке соответствия распределения случайной компоненты нормальному закону распределения:

1) Используются показатели асимметрии и эксцесса.

31. Случайная компонента трендовой модели должна обладать свойствами:

1)Мат.ожидание равно 0, отсутствии автокорреляции, случайность колебаний, соответствие нормальному закону распределения.

32. В общем случае временной ряд показателей максимально можно разложить на:

1) Трендовую составляющую, сезонную составляющую, циклическую и случайную составляющую.

33. Поправка Прайса- Уистена равна:

1) к=(1-р²)^0,5

34. При обсуждении существенности параметра регрессии рассматривается нулевая статистическая гипотеза о(об)____ оценки этого параметра:

1)равенстве 0.

35.Чем характеризуется множественная регрессия:

1) Множеством факториальных признаков.

36. Оценка адекватности и точности регрессионного уравнения, связывающего изучаемый экономический показатель с выбранными факторами-аргументами, называется:

1) Верификацией уравнения регрессии.

37. Что характеризует коэф-т множественной корреляции:

1) Долю изменения У, которую можно изменить изменением включенным в модель факторов.

38. Эндогенные переменные…

1) могут коррелировать с ошибками регрессии

Временным рядом является совокупность значений

1) экономического показателя за несколько последовательных моментов (периодов) времени.

Анализ возможности численной оценки неизвестных коэффициентов структурных уравнений по оценкам коэф-в приведенных уравнений составляет

1)проблема идентификации.

Этап корреляционного анализа, на котором определяются формы связи изучаемого экономического показателя с выбранными факторами-аргументами, имеет название

1) Спецификация модели

42. В чем заключается суть метода инструментальных переменных:

1) В частичной замене непригодной объясняющей переменной такой переменной, которая существенным образом отражает воздействие на результирующую переменную исходной объясняющей переменной, но коррелирует со случайной составляющей

43. Определить в какой системе уравнений находиться неидентифицируемое уравнение регрессии:

1) С_t=а+в*У_t+u_t; У_t=С_t+I_t

44. Формула для определения значения уровня временного ряда при использовании экспоненциального сглаживания имеет вид:

1) у_t=а*у_t+(1-а)*у_t-1

Эконометрическая модель-это

1)экономическая модель, представленная в математической форме

69.С использованием какой формулы можно вычислить коэф-т парной корреляции:

1)r_x,y= Cov(x,y)

(Var(x)*Var(y))^0,5

70.Эффективность МНК- оценки параметров уравнения регрессии означает что:

1)Оценки имеют наименьшую дисперсию по сравнению с любыми другими оценками данных параметров.

71.Стохастический стационарный в слабом смысле процесс, включая временной ряд, независимо от рассматриваемого периода времени и длины лага между рассматриваемыми переменными, имеет постоянную величину:

-дисперсии процесса

-среднего значения процесса.

72.Какие переменные считаются предопределенными переменами:

1)Это экзогенные и лаговые переменные.

73.Метод Хилдреда-Лу, используемый для оценки коэф-та автокорреляции случайного члена уравнения регрессии и коэф-в самого уравнения регрессии, заключается в следующем:

1)Задаем интервал изменения р и величину Dр. Для каждого значения р производится оценка параметра a и b из приведенной системы уравнений g^’_t=aC+bXt^’+m_t. Затем из полученных результатов выбирается тот, к-й дает минимальную стандартную ошибку. Эти значения р, a и b принимаются за искомые.

74.Распределение остаточной компоненты e_i=g_i-g_i^’ в генеральной совокупности подчиняется нормальному закону. Это позволяет:

1) Признать гипотезу о неслучайном характере отклонений уровней ряда от теоретических уровней.

75.Проверка по d-критерию Дарбина-Уотсона производится путем сравнения:

1)Расчетное значение критерия d^’ с верхним d₂ и нижним d₁ –критическими значениями статистики Дарбина-Уотсона.

76.Выбор мультипликативной модели временного ряда производится, если сезонные колебания имеют:

1)возрастающую или уменьшающую амплитуду колебаний.

77.При нахождении распределительного лага методом Алмона необходимо иметь предварительную информацию:

-о величине лага

-о степени полинома, описывающего структуру лага.

78.Укажите причину, по которой нельзя составить таблицу с указанием точных критических значений d-критерия статистики Дарбина-Уотсона:

1) d-критерий статистики Дарбина-Уотсона зависит от масштаба переменных в уравнении регрессии.

79.Фиктивные переменные в уравнении множественной регрессии являются:

1)качественные переменные, преобразованные в количественные.

Какие коэф-ты показывают силу влияния на результирующий признак отдельных факторов и их совокупное влияние?

1)Коэф-ты множественной, парной и частной корреляции

Гетероскедастичность-это

1)Явление, когда с изменением факториального признака(Х) дисперсия случайной компоненты будет монотонно увеличиваться или уменьшаться, или изменяться по какому-либо другому закону.

102.Гомоскедастичность подразумевает:

1)одинаковую дисперсию остатков при каждом значении факторов.

103.Случайная компонента трендовой модели должна обладать свойствами:

1)Мат.ожидание равно 0, отсутствие автокорреляции, случайность колебаний, соответствие нормальному закону распределения.

104.ОМНК подразумевает:

1)введение в выражение для дисперсии остатков коэф-та пропорциональности

2)преобразование переменных

105.Зависимость валового национального продукта(У) от денежной массы(Х) характеризуется линейно-логарифмической экономической моделью, имеет вид:

1)У=а₀+а₁*LnX+e

106.Если наличие существенной гетероскедастичности случайного члена уравнения регрессии подтверждено тестами, то для снижения влияния гетескедастичности на эф-ть оценок уравнения регрессии необходимо:

1)Разделить каждый член уравнения регрессии в каждом наблюдении на дисперсию случайной составляющей.

107.Что представляют собой в тесте, основанном на критерии серий, величины: К=[3,3*lg(n+1)] и v=[1/2*(n+1-1,96*Ön-1)].

1)Данные величины представляют собой расчетные допустимые значения максимальной длины серии и общего числа серий соответственно.

108.В ДМНК при применении его к системе одновременных уравнений в качестве второго шага выполняются следующие процедуры:

1)Находят теоретические значения эндогенных переменных, и эти значения подставляют в исходную систему одновременных уравнений вместо фактических значений эндогенных переменных в правой части уравнения и определяют оценки параметров уравнения регрессии.

109.Каковы причины использования замещающих переменных:

1)Показатели, включаемые в уравнение регрессии, имеют расплывчатые определения и их нельзя измерить, либо требует для своего измерения очень много времени и средств

110. В эконометрических моделях с m неизвестными переменными наблюдаемые значения зависимой переменной Уi, отличается от модельных Уi (теор) на величину эпсилат.в данных обозначениях формула для расчета Суммы кВ. откл =

1) Сумма (Уi{теор} –Yi {средн })^2

Другие с прошлого года.

При функциональной зависимости каждому аргументу (X) соответствует строго определённое значение (У), а при корреляционной зависимости- каждому аргументу (X) соответствует не одно строго определённое значение функции (У), а ряд распределения этой величины.

2 ) При корреляционной зависимости каждому аргументу (X) соответствует строго определённое значение (У), а при функциональной зависимости- каждому аргументу (X) соответствует не одно строго определённое значение функции (У), а ряд распределения этой величины.

3 ) Отличия нет

Что такое медиана выборки?

Коэффициент множественной корреляции характеризует тесноту и линейность статистической связи рассматриваемого набора факторов с исследуемым признаком, или, иначе, оценивает тесноту совместного влияния факторов на результат.

3) Коэффициент множественной корреляции характеризует долю изменения результирующего признака, которую можно объяснить изменением включенных в модель факторов.

 

ВОПРОСЫ ДЛЯ ТЕСТОВ

Глава 4, пункт 4.1.

1. Что означает выбор и обоснование типа поверхности регрессии?

1) выбор типа регрессии

В экономической постановке рассматриваемых задач и последующем переводе их описания с естественно-экономического языка на язык формально-экономический путем построения экономико-математических моделей, адекватных основному содержанию экономического процесса

3) в анализе хозяйственной деятельности предприятий с помощью таких показателей, как производительность труда, фондоотдача, себестоимость и рентабельность

1. 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

1. Что понимается под результативным признаком?

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

2) показатель, определяющий связь функционального и факториального показателей

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;

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;

Формы множественной связи

2. линейной связи

3. уравнения регрессии

 

1. 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

 

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

Показатель суммы рангов

2. показатель разности рангов

3. коэффициент частной корреляции

 

1. От чего зависит окончательный выбор той или иной модели?

1. от опыта исследователя

2. от назначения модели

3. все ответы верны

1. 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

 

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

Спецификация

2. выбор формы связи

3 метод многошагового регрессионного анализа

 

Глава 4, пункт 4.5

1. В каких случаях корреляционные расчеты трудоемкие?

Упрощение исходной модели.

1. Что является единственным критерием истинности тех или иных формально-логических умозаключений?

Практика

2) теоретические подтверждения

3) нет необходимости подтверждать истинность

 

1. О неадекватности модели свидетельствует:

1 ) каждое видимое противоречие между действием отдельного фактора на изучаемый результативный показатель, вытекающий из полученного уравнения, и общепринятыми априорными представлениями о характере такого действия.

Не каждое видимое противоречие между действием отдельного фактора на изучаемый результативный показатель, вытекающий из полученного уравнения, и общепринятыми априорными представлениями о характере такого действия

3 ) каждое видимое противоречие между изучаемым результативным показателем и действием на него отдельного фактора

 

1. Экономико-математическая модель является точным отражением действительности.

Нет

2 ) да

3 ) иногда

 

1. В чём заключается анализ данных, полученных при решении регрессионного уравнения?

ВОПРОСЫ ДЛЯ ТЕСТОВ ПО ЭКОНОМЕТРИКЕ

1. Мультиколлениарность – это:

1. коррелированность двух или нескольких объясняющих переменных в уравнении регрессии

2. соответствие модели исследуемому объекту или явлению

3. зависимость одной случайной составляющей от другой

 

Части

2) 2 части

3) 6частей

 

20. При проведении теста Глейзера предполагается:

1) что стандартное отклонение d_i связано с изменением факториального признака соотношением d_i=a’+b’*X_i^g

2) что распределение случайной компоненты соответствует нормальному закону распределения.

3) что случайная составляющая не подвержена автокорреляции.

 

21. Для нахождения регрессионной зависимости, характеризующей изменение гетероскедастичности случайного члена уравнения регрессии в тесте Глейзера, используется регрессионное уравнение вида:

1. ;

2. ;

3. .

 

22. В тесте Глейзера нулевая гипотеза об отсутствии гетероскедастичности случайного члена уравнения регрессии будет отклонена, если в уравнении …

1. величина будет значимо отличаться от 0;

2. величина будет значимо отличаться от 0;

3. величина будет значимо отличаться от 0.

23. Для снижения влияния на оценки уравнения регрессии гетероскедастичности необходимо:

1. умножить коэффициенты уравнения регрессии на параметр, вызывающий гетероскедастичность;

2. вычесть из коэффициентов уравнения регрессии параметр, вызывающий гетероскедастичность;

Вычисляем остатки

3. находим оценку коэффициента автокорреляции

4. используя данную оценку находим уравнение, где автокорреляция устранена

Исходящая структура систем уравнений преобразуются к системе приведенных уравнений и, используя МНК, находим несмещенные оценки коэффициентов приведенной системы уравнений. Используем соотношение между коэффициентами, приведенными в систему уравнений, и структурную систему находим коэффициенты структурной системы уравнений.

2) Исходящая структура систем уравнений преобразуются к системе приведенных уравнений и, используя МНК, находим смещенные оценки коэффициентов приведенной системы уравнений. Используем соотношение между коэффициентами, приведенными в систему уравнений, и структурную систему находим коэффициенты структурной системы уравнений.

3) Базируется на применении различного вида полиномов и нахождения коэффициентов этих полиномов при МНК.

 

51. Идентифицируемая система одновременных уравнений имеет число коэффициентов:

Эконометрика-это

1) наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.

Ошибки второго рода- это ошибки

1) Имеющие объективный характер.

11.Метод Кокрана- Оркатта, используемый для оценки коэффициента автокорреляции и коэф-в уравнения регрессии, вкл. следущие этапы:

1) …7 пунктов.

12.Несмещенность оценки характеризуется…

1) - равенством нулю математического ожидания остатков

- отсутствием накопления остатков при большом числе выборочных оцениваний

13.Какаи наборы статистических показателей используется для оценки точности модели:

1) Среднеквадратическое отклонение, средняя относительная ошибка аппроксимации, коэф-т сходимости, коэф-т множественной детерминации.

14. Для чего используется поправка Прайса- Уинстена:

1) Для дисбаланса, связанного с неоправданно большим влиянием первого наблюдения на определяемые оценки параметров уравнения при применении МНК.

15.Среднеквадратические ошибки асимметрии и эксцесса характеризуют:

1)Фактическую величину асимметрии и эксцесса в конечной выборке.

16. Величина коэф-та парной корреляции хар-т предельный допустимый уровень мультиколлинеарности между факториальными признаками уравнения регрессии:

1) 0,8

17.Коэф-т парной корреляции показывает:

1)Силу влияния отдельного факториального признака Х на величину У при условии, что остальные факторы остаются неизменными.