Ökonometrie im weitesten Sinne des Wortes bedeutet. Prüfen. Zeitfolgen. In einer stationären Zeitreihe die Trendkomponente

Lange Zeit gab es zwei unterschiedliche Definitionen von Ökonometrie: von „Ökonometrie im weiteren Sinne“ bis hin zu „Ökonometrie im engeren Sinne“. „Ökonometrie im weitesten Sinne des Wortes“ bezieht sich auf eine Reihe verschiedener Arten von Wirtschaftsforschung, die mit mathematischen Methoden durchgeführt werden. Unter „Ökonometrie im engeren Sinne des Wortes“ verstehen wir hauptsächlich die Anwendung mathematischer und statistischer Methoden in der Wirtschaftsforschung: die Konstruktion mathematischer und statistischer Modelle wirtschaftlicher Phänomene, die Schätzung von Parametern in Modellen jeglicher Art usw.

Der Name „Ökonometrie“ wurde 1926 vom Begründer dieser Wirtschaftsrichtung, Ragnar Frisch, eingeführt. Sprachlich ist der Begriff „Ökonometrie“ deutschen Ursprungs (Okonometrie). Dieser Begriff tauchte erstmals 1910 in einem deutschen Buch über Rechnungswesen auf, dessen Autor die Rechnungslegungstheorie darunter verstand. Wörtlich übersetzt bedeutet Ökonometrie „Messungen in der Ökonomie“ (vergleichbar mit Biometrie, Szientometrie, Astrometrie, Soziometrie, Psychometrie, Polymetrie).

Allerdings können wir derzeit mit voller Sicherheit sagen, dass die Definition von S.A. Ayvazyan und V.S. Mkhitaryan sind in ihrem neuesten Lehrbuch das objektivste, modernste und genaueste:

Definition: Ökonometrie ist eine unabhängige wissenschaftliche Disziplin, die eine Reihe theoretischer Ergebnisse, Techniken, Methoden und Modelle kombiniert

- Wirtschaftstheorie,

- Wirtschaftsstatistik,

- mathematische und statistische Werkzeuge

- allgemeinen (quantitativen) Mustern, die durch die Wirtschaftstheorie bestimmt werden, einen spezifischen quantitativen Ausdruck verleihen.

Wie wir sehen, entspricht diese Definition vollständig der von R. Frisch vor siebzig Jahren eingeführten. Er glaubte, dass die Ökonometrie einer dreieinigen Formel folgen sollte, die theoretische Analyse, empirische Daten und mathematische Methoden kombiniert.

Bei der Betrachtung der Wirtschaftstheorie im Rahmen der Ökonometrie sind Forscher nicht nur daran interessiert, objektiv bestehende (auf qualitativer Ebene) Wirtschaftsgesetze und Zusammenhänge zwischen Wirtschaftsindikatoren zu identifizieren, sondern auch an Ansätzen zu deren Formalisierung. Betrachtet man die Wirtschaftsstatistik als integralen Bestandteil der Ökonometrie, interessieren sich Forscher nur für den Aspekt dieser eigenständigen Disziplin, der in direktem Zusammenhang mit der Informationsunterstützung des analysierten ökonometrischen Modells steht. Und schließlich bedeuten die mathematisch-statistischen Werkzeuge der Ökonometrie natürlich nicht die mathematische Statistik im herkömmlichen Sinne, sondern nur ihre einzelnen Abschnitte (klassische und verallgemeinerte lineare Modelle der Regressionsanalyse, Zeitreihenanalyse, Konstruktion und Analyse simultaner Gleichungssysteme). . Diese Abschnitte der mathematischen Statistik sollten durch einige Informationen ergänzt werden (spezielle Arten von Regressionsmodellen, Ansätze zur Lösung von Spezifikationsproblemen, Identifizierbarkeit und Überprüfbarkeit von Modellen usw.).

Bei allen Tätigkeiten eines Ökonomen ist die Verwendung eines Modells unerlässlich. Daher ist es sehr wichtig, die gesamte „Kette“ der Definitionen dieses Konzepts zu verfolgen.

Mathematisches Modell ist eine Abstraktion der realen Welt, in der die Beziehungen zwischen realen Elementen, die für den Forscher von Interesse sind, durch geeignete Beziehungen zwischen mathematischen Kategorien ersetzt werden.

Ökonomisches und mathematisches Modell – ist ein mathematisches Modell, das den Funktionsmechanismus eines bestimmten hypothetischen Wirtschaftssystems oder sozioökonomischen Systems beschreibt. Manchmal kann das gleiche Modell einfach aufgerufen werden wirtschaftlich . (Ein Beispiel für ein solches Modell ist die einfachste Version des sogenannten „Web-Modells“, das den Prozess der Generierung von Nachfrage und Angebot für ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Art von Dienstleistung in einem wettbewerbsorientierten Markt beschreibt.)

Wenn es sich bei der Definition eines wirtschaftsmathematischen Modells nicht um irgendein mathematisches Modell handelt, sondern um ein Modell, das mit dem Apparat der Wahrscheinlichkeitstheorie und der mathematischen Statistik erstellt wurde, können wir uns bereits ein Bild vom ökonometrischen Modell machen. Dafür sollten Sie sich jedoch die folgenden Definitionen merken.

Wahrscheinlichkeitsmodell – Hierbei handelt es sich um ein mathematisches Modell, das den Funktionsmechanismus simuliert hypothetisch(nicht spezifisches) reales Phänomen (oder System) stochastischer Natur.

Wahrscheinlichkeitsstatistisches Modell – Dabei handelt es sich um ein probabilistisches Modell, dessen Werte einzelner Merkmale (Parameter) auf der Grundlage der Ergebnisse von Beobachtungen (anfängliche statistische Daten) geschätzt werden, die die Funktionsweise des Modells charakterisieren Spezifisch(und nicht ein hypothetisches) Phänomen (oder System).

Abschließend können wir über das ökonometrische Modell sprechen:

Ökonometrisches Modell nennt man ein probabilistisch-statistisches Modell, das den Funktionsmechanismus eines wirtschaftlichen oder sozioökonomischen Systems beschreibt.

In jedem ökonometrischen Modell werden alle daran beteiligten Variablen, abhängig von den endgültigen Anwendungszielen, in exogene, endogene und vorgegebene Variablen unterteilt:

exogene Variablen(ekzo-außen, genetischer Ursprung)- Dabei handelt es sich um Variablen, die quasi „von außen“ autonom eingestellt werden und bis zu einem gewissen Grad steuerbar (geplant) sind;

endogene Variablen(endo-innen, genös-Herkunft) sind Variablen, deren Werte dabei gebildet werden und innen das Funktionieren des analysierten sozioökonomischen Systems in erheblichem Maße unter dem Einfluss exogener Variablen und natürlich im Zusammenspiel miteinander; in einem ökonometrischen Modell sind sie Gegenstand der Erklärung;

vordefinierte Variablen- Dies sind Variablen, die im System wirken als Faktoren - Argumente, oder erklären Variablen.

Die Menge der vordefinierten Variablen wird aus allen exogenen Variablen (die mit vergangenen, aktuellen und zukünftigen Zeitpunkten „verknüpft“ werden können) und den sogenannten verzögerte endogene Variablen, diese. solche endogenen Variablen, deren Werte in die Gleichungen des analysierten ökonometrischen Systems eingehen, gemessen in Vergangenheit(relativ zum aktuellen) Zeitpunkt und sind es daher bereits bekannt, gegeben.

Ökonometrie-Tests – Seite Nr. 1/1

Ökonometrie-Tests
Einführung

1. 
   Das ökonometrische Modell hat die Form
   1. 
      y=fx
   2. 
      y=a+b1x+b2x2
   3. 
      y=fx+ε
   4. 
      y=fx

1. 
   Übereinstimmen

1. 
   Regression ist
   1. 
      Abhängigkeit der Werte der resultierenden Variablen von den Werten der erklärenden Variablen (Faktoren)
   2. 
      eine Regel, nach der jeder Wert einer Variablen einem einzelnen Wert einer anderen Variablen zugeordnet ist
   3. 
      die Regel, nach der jeder Wert der unabhängigen Variablen dem Wert der abhängigen Variablen zugeordnet ist
   4. 
      Abhängigkeit des Durchschnittswerts der resultierenden Variablen von den Werten der erklärenden Variablen (Faktoren)

1. 
   Methode der kleinsten Quadrate …
   1. 
      Ermöglicht Ihnen, Schätzungen linearer Regressionsparameter basierend auf der Bedingung i=1nyi-yi2→min zu erhalten
   2. 
      Ermöglicht Ihnen, Schätzungen von Regressionsparametern basierend auf der Bedingung ln⁡(i=1nf(yi,)→max zu erhalten
   3. 
      Ermöglicht die Überprüfung der statistischen Signifikanz von Regressionsparametern
   4. 
      Ermöglicht Ihnen, Schätzungen nichtlinearer Regressionsparameter basierend auf der Bedingung i=1ny-yi2→min zu erhalten

1. 
   Lineare multiple Regressionsgleichung
   1. 
      y=a+bx
   2. 
      y=a+b1x1+b2x2+…+bpxp
   3. 
      y=ax1b1x2b2…xpbp
   4. 
      yt=Tt+St+Et

1. 
   Für eine lineare multiple Regressionsgleichung passen Sie an

1. 
   Das Problem der Spezifikation des Regressionsmodells beinhaltet
   1. 
      Auswahl der in die Regressionsgleichung einbezogenen Faktoren
   2. 
      Schätzung der Parameter der Regressionsgleichung
   3. 
      Beurteilung der Zuverlässigkeit der Ergebnisse der Regressionsanalyse
   4. 
      Auswahl des Typs der Regressionsgleichung

1. Anforderungen an Faktoren, die in einem linearen multiplen Regressionsmodell enthalten sind ...

1. 
   Die Anzahl der Faktoren sollte sechsmal geringer sein als das Bevölkerungsvolumen
2. 
   Faktoren müssen Zeitreihen darstellen
3. 
   Faktoren müssen die gleiche Dimension haben
4. 
   Es sollte keine hohe Korrelation zwischen den Faktoren bestehen

2. Wahre Aussagen zur Multikollinearität von Faktoren

1. 
   Es wird empfohlen, multikollineare Faktoren in ein lineares multiples Regressionsmodell einzubeziehen
2. 
   Multikollinearität von Faktoren führt zu einer Verringerung der Zuverlässigkeit von Schätzungen der Parameter der Regressionsgleichung
3. 
   Multikolinearität von Faktoren manifestiert sich im Vorhandensein gepaarter Interfaktor-Korrelationskoeffizienten mit Werten über 0,7
4. 
   Multikolinearität von Faktoren manifestiert sich im Vorhandensein gepaarter Interfaktor-Korrelationskoeffizienten mit Werten unter 0,3

3. Wahre Aussagen über die Einbeziehung von Faktoren in die Gleichung der linearen multiplen Regression

1. 
   Die Einbeziehung eines Faktors in das Modell führt zu einer spürbaren Erhöhung des Mehrfachbestimmungsmaßes
2. 
   Der Paarkorrelationskoeffizient für den Faktor und die Ergebnisvariable beträgt weniger als 0,3
3. 
   Der Student-t-Testwert für den Regressionskoeffizienten, wenn der Faktor kleiner als der Tabellenwert ist
4. 
   Der Faktor muss das Verhalten des untersuchten Indikators gemäß den anerkannten Bestimmungen der Wirtschaftstheorie erklären

4. Bei der Erstellung eines multiplen Regressionsmodells mit der Methode der schrittweisen Einbeziehung von Variablen wird in der ersten Stufe ein Modell mit... berücksichtigt.

1. 
   Eine erklärende Variable, die den kleinsten Korrelationskoeffizienten mit der abhängigen Variablen aufweist
2. 
   Eine erklärende Variable, die den höchsten Korrelationskoeffizienten mit der abhängigen Variablen aufweist
3. 
   Mehrere erklärende Variablen mit Modulo-Korrelationskoeffizienten, wobei die abhängige Variable größer als 0,5 ist
4. 
   Vollständige Liste erklärender Variablen

1. 
   Parameter für Faktoren in der linearen multiplen Regression
   y=a+b1x1+b2x2+…+bpxp charakterisieren
   1. 
      Der durch Regression erklärte Anteil der Varianz der Ergebnisvariablen an ihrer Gesamtvarianz
   2. 
      Die Stärke der Beziehung zwischen der Ergebnisvariablen und dem entsprechenden Faktor, während der Einfluss anderer im Modell enthaltener Faktoren eliminiert wird
   3. 
      
   4. 
      Um wie viel Prozent ändert sich die resultierende Variable im Durchschnitt bei einer Änderung des entsprechenden Faktors um 1 %?

5. Die Standardisierung der Variablen erfolgt nach der Formel

1. 
   ty=ymaxy
2. 
   ty=y-y
3. 
   ty=yσy
4. 
   ty=y-yσy

1. 
   Die multiple Regressionsgleichung auf einer standardisierten Skala lautet ty=20+0,9tx1+0,5tx2+ε. Das Wirkzeichen wird stark beeinflusst durch:

1. 
   x1 und x2
2. 
   es kann keine Schlussfolgerung gezogen werden

1. 
   Die multiple Regressionsgleichung in ihrer natürlichen Form lautet
   y=20+0,7x1+0,5x2+ε. Das Wirkzeichen wird stark beeinflusst durch:

1. 
   x1 und x2
2. 
   es kann keine Schlussfolgerung gezogen werden

6.Zu den Eigenschaften einer Regressionsgleichung in standardisierter Form gehören...

1. 
   Die Regressionskoeffizienten für erklärende Variablen sind einander gleich
2. 
   Es gibt keinen konstanten Parameter (freien Term der Gleichung) der Regression
3. 
   Standardisierte Regressionskoeffizienten sind nicht miteinander vergleichbar
4. 
   Die in der Gleichung enthaltenen Variablen sind dimensionslos

7. Die Nähe des gemeinsamen Einflusses von Faktoren auf das Ergebnis in der linearen multiplen Regressionsgleichung wird beurteilt

1. 
   Paarkorrelationskoeffizient
2. 
   Teilkorrelationskoeffizient
3. 
   
4. 
   

8. Spiel

9. Der multiple Korrelationskoeffizient für eine lineare Beziehung kann mit der Formel berechnet werden

10. Wahre Aussagen zum multiplen Korrelationskoeffizienten

1. 
   Je näher der Wert bei einem Ryx1...xp liegt, desto enger ist der Zusammenhang zwischen der effektiven Kennlinie und allen Faktoren
2. 
   Je näher der Wert Ryx1...xp an Null liegt, desto enger ist der Zusammenhang zwischen der effektiven Kennlinie und allen Faktoren
3. 
   Ryx1…xp nimmt Werte aus dem Intervall
4. 
   Ryx1…xp nimmt Werte aus dem Intervall [– 1, 1]

11. Das Koeffizient der Mehrfachbestimmung charakterisiert

1. 
   Die Nähe des gemeinsamen Einflusses von Faktoren auf das Ergebnis in der linearen multiplen Regressionsgleichung
2. 
   Die Nähe der Beziehung zwischen dem Ergebnis und dem entsprechenden Faktor, während der Einfluss anderer im Modell enthaltener Faktoren eliminiert wird
3. 
   Der Anteil der durch Regression erklärten Varianz des resultierenden Attributs an seiner Gesamtvarianz
4. 
   Die durchschnittliche Änderung der Ergebnisvariablen bei einer Änderung des entsprechenden Faktors um eins, wobei der gleiche Wert anderer Faktoren auf dem Durchschnittsniveau festgelegt wird

12. Für die Gesamtsumme (TSS), die Regression (RSS) und die Restsumme (ESS) der quadratischen Abweichungen und das Bestimmtheitsmaß R2 ist die Gleichheit erfüllt...

1. 
   R2=RSSTSS
2. 
   R2=1-ESSTSS
3. 
   R2=ESSTSS
4. 
   R2=1-RSSTSS
5. 
   R2=RSSTSS+ESSTSS

13. Das Verhältnis der Restvarianz zur Gesamtvarianz beträgt 0,05. Das heisst …

1. 
   Bestimmungskoeffizient R2=0,95
2. 
   Bestimmungskoeffizient R2=0,05
3. 
   Differenz (1-R2)=0,95, wobei R2 das Bestimmtheitsmaß ist
4. 
   Differenz (1-R2)=0,05, wobei R2 das Bestimmtheitsmaß ist

14. Um den systematischen Fehler der Restvarianz zu eliminieren, wird zur Beurteilung der Qualität ein lineares multiples Regressionsmodell verwendet

1. 
   Koeffizient der Mehrfachbestimmung
2. 
   Mehrfacher Korrelationskoeffizient
3. 
   Angepasster Mehrfachbestimmungskoeffizient
4. 
   Angepasster partieller Korrelationskoeffizient

15. Die Bewertung der statistischen Signifikanz der linearen multiplen Regressionsgleichung als Ganzes erfolgt mit

1. 
   Schüler-T-Test
2. 
   Fisher-Kriterium
3. 
   Durbin-Watson-Test
4. 
   Foster-Stewart-Test

16. Die Bewertung der statistischen Signifikanz linearer multipler Regressionskoeffizienten erfolgt mit

1. 
   Schüler-T-Test
2. 
   Fisher-Kriterium
3. 
   Durbin-Watson-Test
4. 
   Foster-Stewart-Test

17.Wenn der Regressionskoeffizient signifikant ist, dann sind die Bedingungen dafür erfüllt

1. 
   Der tatsächliche Wert des Student-t-Tests liegt unter dem kritischen Wert
2. 
   Der tatsächliche Wert des Student-t-Tests ist größer als der kritische Wert
3. 
   Das Konfidenzintervall geht durch Null
4. 
   Der Standardfehler überschreitet nicht die Hälfte des Parameterwerts

18.Wenn die Regressionsgleichung signifikant ist, dann ist der tatsächliche Wert des F-Tests ...

1. 
   kritischer
2. 
   weniger als kritisch
3. 
   nah an der Einheit
4. 
   nahe Null

19. Die Voraussetzungen für multinationale Unternehmen sind...

1. 
   Die Varianz zufälliger Abweichungen ist für alle Beobachtungen konstant
2. 
   Die Varianz zufälliger Abweichungen ist nicht für alle Beobachtungen konstant
3. 
   Zufällige Abweichungen korrelieren miteinander
4. 
   Zufällige Abweichungen sind unabhängig voneinander

20.Geben Sie die Schlussfolgerungen an, die dem Diagramm der Residuen entsprechen

1. 
   Die Prämisse von OLS bezüglich der Unabhängigkeit der Reste voneinander wird verletzt
2. 
   Es gibt eine Autokorrelation der Residuen
3. 
   Es gibt kein Muster im Verhalten von Rückständen
4. 
   Es gibt keine Autokorrelation der Residuen

21.Wenn die Annahmen der Methode der kleinsten Quadrate (OLS) erfüllt sind, werden die Residuen der Regressionsgleichung normalerweise charakterisiert durch...

1. 
   Null Durchschnitt
2. 
   Heteroskedheit
3. 
   Zufälliger Natur
4. 
   Hoher Grad an Autokorrelation

22. Zu den Methoden zur Erkennung der Heteroskedastizität von Residuen gehören:

1. 
   Durbin-Watson-Test
2. 
   Goldfeld-Quandt-Test
3. 
   Grafische Analyse von Salden
4. 
   Methode der kleinsten Quadrate

23. Die Dummy-Variablen in der multiplen Regressionsgleichung sind...

1. 
   Qualitative Variablen in quantitative umgewandelt
2. 
   Variablen, die die einfachsten Funktionen von Variablen darstellen, die bereits im Modell enthalten sind
3. 
   Zusätzliche quantitative Variablen zur Verbesserung der Lösung
4. 
   In der Regressionsgleichung enthaltene Kombinationen von Faktoren, die die Angemessenheit des Modells erhöhen

24.Um den Einfluss einer qualitativen Begleitvariablen widerzuspiegeln, die hat M Zustände sind normalerweise im Modell enthalten ... eine Dummy-Variable

1. 
   m+12
2. 
   m-12

25. Regressionen, die in erklärenden Variablen nichtlinear, in den geschätzten Parametern jedoch linear sind

1. 
   y=a+b1x+b2x2+ε
2. 
   y=a∙xb∙ε
3. 
   y=a+bx+ε
4. 
   y=a+bx+ε
5. 
   y=a∙bx∙ε
6. 
   y=ea+bx∙ε

26.Regressionen, nichtlinear in den geschätzten Parametern

1. 
   y=a+b1x+b2x2+ε
2. 
   y=a∙xb∙ε
3. 
   y=a+bx+ε
4. 
   y=a+bx+ε
5. 
   y=a∙bx∙ε
6. 
   y=ea+bx∙ε

27.Machen Sie die richtigen Aussagen zum Modell

y=fx,z∙ε=a∙bx∙cz∙ε

1. 
   Bezieht sich auf die Art von Modellen, deren erklärende Variablen nichtlinear, die geschätzten Parameter jedoch linear sind
2. 
   Bezieht sich auf die Art von Modellen, deren geschätzte Parameter nichtlinear sind
3. 
   Bezieht sich auf die Art der linearen Modelle
4. 
   Kann nicht auf eine lineare Form reduziert werden
5. 
   Kann auf eine lineare Form reduziert werden

28.Machen Sie die richtigen Aussagen zum Modell

1. 
   Linearisierung eines linearen multiplen Regressionsmodells
2. 
   Linearisierung eines linearen paarweisen Regressionsmodells
3. 
   Gehört zur Klasse der nichtlinearen Modelle in Bezug auf erklärende Variablen, jedoch linear in Bezug auf die geschätzten Parameter
4. 
   Gehört zur Klasse der linearen Modelle

29. Das Modell y=a∙bx∙ε gehört zur Klasse der... ökonometrischen nichtlinearen Regressionsmodelle

1. 
   sedieren
2. 
   umkehren
3. 
   indikativ
4. 
   linear

30.Modell y=a∙xb∙ε gehört zur Klasse der... ökonometrischen nichtlinearen Regressionsmodelle

1. 
   sedieren
2. 
   umkehren
3. 
   indikativ
4. 
   linear

31. Das Modell y=a+bx+cx2+ε gehört zur Klasse der... ökonometrischen nichtlinearen Regressionsmodelle

1. 
   sedieren
2. 
   Polynom
3. 
   indikativ
4. 
   linear

32. Es wurde festgestellt, dass mit einer Erhöhung der ausgebrachten Düngemittelmenge auch der Ertrag steigt, jedoch beginnt der modellierte Indikator ab einem bestimmten Wert des Faktors zu sinken. Um diesen Zusammenhang zu untersuchen, können Sie die Spezifikation der Regressionsgleichung verwenden...

1. 
   y=a+bx+cx2+ε
2. 
   y=a+b1x1+b2x2+ε
3. 
   y=a+bx+ε
4. 
   y=a+xb+ε

33. Um Schätzungen der Parameter des Power-Regressionsmodells y=a∙xb zu erhalten ...

1. 
   Die Methode der kleinsten Quadrate ist nicht anwendbar
2. 
   Es ist notwendig, die entsprechende Substitution auszuwählen
3. 
   Logarithmische Umrechnung erforderlich
4. 
   Trigonometrische Konvertierung erforderlich

34. Mit der Methode der kleinsten Quadrate ist es unmöglich, die Werte der Parameter der Regressionsgleichung abzuschätzen...

1. 
   y=a+bx+ε
2. 
   y=a+bxc+ε
3. 
   y=a+bx+cx2+ε
4. 
   y=a+b1x1+b2x2+ε

35. Unter einer Veränderung, die die allgemeine Entwicklungsrichtung, den Haupttrend einer Zeitreihe, bestimmt, versteht man...

1. 
   Trend
2. 
   Saisonale Komponente
3. 
   Zyklische Komponente
4. 
   Zufällige Komponente

36. Regelmäßige Komponenten einer Zeitreihe sind

1. 
   Trend
2. 
   Saisonale Komponente
3. 
   Zyklische Komponente
4. 
   Zufällige Komponente

37. Wenn der Zeitraum zyklischer Schwankungen der Niveaus einer Zeitreihe ein Jahr nicht überschreitet, werden sie als ... bezeichnet.

1. 
   Jährlich
2. 
   Opportunistisch
3. 
   Saisonal
4. 
   Mehrjährig

38. Sei Yt eine Zeitreihe, Tt eine Trendkomponente, St eine saisonale Komponente und Et eine Zufallskomponente. Das additive Zeitreihenmodell hat die Form...

1. 
   Yt=Tt+St+Et
2. 
   Yt=Tt∙St+Et
3. 
   Yt=Tt+St∙Et
4. 
   Yt=Tt∙St∙Et

39. Sei Yt eine Zeitreihe, Tt eine Trendkomponente, St eine saisonale Komponente und Et eine Zufallskomponente. Das multiplikative Zeitreihenmodell hat die Form...

1. 
   Yt=Tt+St+Et
2. 
   Yt=Tt∙St+Et
3. 
   Yt=Tt+St∙Et
4. 
   Yt=Tt∙St∙Et

40. Es wurde ein additives Zeitreihenmodell erstellt, wobei Yt die Zeitreihe, Tt die Trendkomponente, St die saisonale Komponente und Et die Zufallskomponente ist. Wenn Yt=15, dann werden die Werte der Reihenkomponenten korrekt gefunden...

1. 
   Tt=8, St=5, Et=0
2. 
   Tt=8, St=5, Et=2
3. 
   Tt=15, St=5, Et=0
4. 
   Tt=15, St=-5, Et=2

41. Sie können das Vorhandensein eines Trends in einer Zeitreihe bestimmen ...

1. 
   Gemäß Zeitreihendiagramm
2. 
   Nach Volumen der Zeitreihen
3. 
   Durch das Fehlen einer Zufallskomponente
4. 
   Verwendung statistischer Tests der Hypothese über das Vorhandensein eines Trends

42. Sie können das Vorhandensein zyklischer (saisonaler) Schwankungen in einer Zeitreihe feststellen ...

1. 
   Als Ergebnis der Analyse der Autokorrelationsfunktion
2. 
   Gemäß Zeitreihendiagramm
3. 
   Nach Volumen der Zeitreihen
4. 
   Verwendung des Foster-Stewart-Tests

43. Sei Yt eine Zeitreihe mit vierteljährlichen Beobachtungen, St eine additive saisonale Komponente. Die Schätzungen der saisonalen Komponente für das erste, zweite und vierte Quartal lauten S1=5, S2=-1, S4=2. Die Schätzung der saisonalen Komponente für das dritte Quartal beträgt ...

44. Als Ergebnis der Glättung der Zeitreihen 6, 2, 7, 5, 12, einfacher gleitender Durchschnitt mit drei Termen, ist der erste geglättete Wert ...

45. Als Ergebnis der Glättung der Zeitreihen 6, 2, 7, 5, 12 mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt über vier Terme ist der erste geglättete Wert ...

46. ​​​​Um den Trend einer Zeitreihe zu beschreiben, wird eine Wachstumskurve mit Sättigung verwendet...

1. 
   y=a+b1t+b2t2
2. 
   y=a+b1t+b2t2+b3t3
3. 
   y=a∙bt, b>1
4. 
   y=k+a∙bt, a

47. Autokorrelationskoeffizient erster Ordnung

1. 
   Teilkorrelationskoeffizient zwischen benachbarten Ebenen einer Zeitreihe
2. 
   Linearer Koeffizient der Paarkorrelation zwischen beliebigen Ebenen einer Zeitreihe
3. 
   Linearer Koeffizient der Paarkorrelation zwischen benachbarten Ebenen einer Zeitreihe
4. 
   Linearer Koeffizient der Paarkorrelation zwischen der Ebene einer Zeitreihe und ihrer Anzahl

48. Autokorrelationsfunktion...

1. 
   Abhängigkeit des Autokorrelationskoeffizienten von den ersten Unterschieden in den Niveaus der Zeitreihe
2. 
   Abhängigkeit des Niveaus einer Zeitreihe vom Korrelationskoeffizienten mit ihrer Zahl
3. 
   Folge von Autokorrelationskoeffizienten in aufsteigender Reihenfolge
4. 
   Folge von Autokorrelationskoeffizienten, angeordnet in aufsteigender Reihenfolge ihrer Werte

49. Wenn sich herausstellt, dass der Autokorrelationskoeffizient 4. Ordnung der höchste ist, dann hat die Zeitreihe dies

1. 
   linearer Trend
2. 
   Zufallskomponente
3. 
   Trend in Form eines Polynoms 4. Ordnung
4. 
   zyklische Schwingungen mit einer Periode von 4

50. Die bekannten Werte der Autokorrelationskoeffizienten sind r1=0,8, r2=0,2, r3=0,3, r4=0,9. Bitte geben Sie die richtigen Aussagen an...

1. 
   
2. 
   Die Zeitreihe enthält einen Trend in Form eines Polynoms 4. Ordnung
3. 
   
4. 
   

51.Die bekannten Werte der Autokorrelationskoeffizienten sind r1=0,1, r2=0,8, r3=0,3, r4=0,9. Wir können daraus schließen...

1. 
   Die Zeitreihe enthält einen linearen Trend
2. 
   Die Zeitreihe ist zufällig
3. 
   Die Zeitreihe enthält zyklische Schwankungen mit einer Periode von 2
4. 
   Die Zeitreihe enthält zyklische Schwankungen mit einer Periode von 4

52. Ein Zeitreihenmodell gilt als ausreichend, wenn die Werte der Residuen...

1. 
   haben null mathematische Erwartungen
2. 
   Der tatsächliche Wert des F-Tests ist kleiner als der Tabellenwert
3. 
   gehorchen dem Normalverteilungsgesetz
4. 
   einem einheitlichen Verteilungsgesetz gehorchen
5. 
   sind positiv
6. 
   sind zufällig und unabhängig

53.Die Unabhängigkeit der Residuen eines Zeitreihenmodells kann mit überprüft werden

1. 
   Durbin-Watson-Test
2. 
   Pearson-Test
3. 
   Fisher-Kriterium
4. 
   

54. Die Zufälligkeit der Residuen eines Zeitreihenmodells kann mit getestet werden

1. 
   Analyse der Autokorrelationsfunktion von Residuen
2. 
   Pearson-Test
3. 
   Testen der Hypothese über das Vorhandensein eines Trends
4. 
   Berechnung von Schiefe und Kurtosis

55. Zur exponentiellen Glättung wird die Formel verwendet

1. 
   St=αyt+1-αyt-1
2. 
   St=αyt+1-αSt-1
3. 
   yt=k+a∙bt, a
4. 
   Yt=Tt+St+Et

56. Die Glättungskonstante α im exponentiellen Glättungsmodell nimmt die Werte St=αyt+1-αSt-1 an

1. 
   0,2 oder 0,3
2. 
   von 0,7 bis 0,9
3. 
   
4. 
   willkürlich

57. Die Auswahl des optimalen Wertes der Glättungskonstante α im exponentiellen Glättungsmodell St=αyt+1-αSt-1 wird durchgeführt

1. 
   Es wird immer der Wert α=0,3 verwendet
2. 
   Es wird immer der Wert α=0,7 verwendet
3. 
   Als optimaler Wert von α gilt derjenige, bei dem die kleinste Fehlervarianz erhalten wird
4. 
   Als optimaler Wert von α gilt derjenige, bei dem die größte Fehlervarianz erhalten wird

58.Anpassungsparameter α=0,3, y5=8, y6=7, S4=6. Der als Ergebnis der exponentiellen Glättung der Zeitreihe unter Verwendung der Formel St=αyt+1-αSt-1 erhaltene S6-Wert beträgt...

Antwort: 6,72

59. Die Zeitreihe enthält einen Trend und zur Glättung wird das Holt-Modell verwendet: St=αyt+1-α(St-1-mt-1), mt=γSt-St-1+1-γmt-1. Wenn α=γ=0,3, y5=8, S4=5, m4=2. Der Wert von m5 ist...

Antwort: 1,25
Systeme simultaner Gleichungen

1. 
   Der landwirtschaftliche Betrieb beschäftigt sich mit dem Anbau von Weizen, Mais, Gerste und Buchweizen. Es wurde ein ökonometrisches Modell erstellt, das den Ertrag jeder Kultur in Abhängigkeit von der ausgebrachten Düngemitteldosierung und der Feuchtigkeitsmenge beschreibt. Dieses Modell gehört zur Klasse der Systeme... Gleichungen
   1. 
      gleichzeitig
   2. 
      unabhängig
   3. 
      rekursiv
   4. 
      normal

1. 
   Der Zustand einer geschlossenen Volkswirtschaft wird durch folgende Merkmale beschrieben: Y – Bruttoinlandsprodukt (BIP), C – Konsumniveau, I – Höhe der Investitionen, G – Staatsausgaben, T – Höhe der Steuern, R – Realzins . Die Spezifikation des Modells basiert auf den folgenden Bestimmungen der Wirtschaftstheorie: 1) Der Konsum wird durch die Höhe des verfügbaren Einkommens (Y-T) erklärt; 2) die Höhe der Investitionen wird durch die Größe des BIP und den Zinssatz bestimmt; 3) Konsum, Investitionen und Staatsausgaben summieren sich zum BIP. Das entsprechende System miteinander verbundener Gleichungen sieht folgendermaßen aus:
   1. 
      C=a0+a1∙Y+ε1,I=b0+b1∙Y+b2∙R+ε2,Y=C+I+G
   2. 
      C=a0+a1∙Y-T+ε1,I=b0+b1∙Y+ε2,Y=C+I+G
   3. 
      C=a0+a1∙Y-T+ε1,I=b0+b1∙Y+b2∙R+ε2,Y=c0+c1∙C+c2∙I+c3∙G+ε3
   4. 
      C=a0+a1∙Y-T+ε1,I=b0+b1∙Y+b2∙R+ε2,Y=C+I+G

1. 
   In der Strukturform des Modells, das nach dem angegebenen Beziehungsschema zwischen Variablen erstellt wurde, ist die Anzahl der exogenen Variablen gleich ...

Antwort: 2

In der Strukturform des Modells, das nach dem angegebenen Beziehungsschema zwischen Variablen erstellt wurde, ist die Anzahl der endogenen Variablen gleich ...

Antwort: 3

In einem System simultaner Gleichungen sind die endogenen Variablen

1. 
   In einem System simultaner Gleichungen sind die exogenen Variablen

1. 
   Die Anzahl der Gleichungen des Systems für das angegebene Beziehungsschema zwischen Variablen beträgt ...

Antwort: 2

61. Die Anzahl der Gleichungen des Systems für das angegebene Diagramm der Beziehungen zwischen Variablen beträgt ...

1. 
   Gleichungen, die für das angegebene Diagramm der Beziehungen zwischen Variablen in das System aufgenommen werden müssen

1. 
   Y1=b12Y2+a11X1+a12X2+ε1
2. 
   Y2=b21Y1+a21X1+a22X2+ε2
3. 
   Y1=a11X1+a12X2+ε1
4. 
   Y2=a21X1+a22X2+ε2
5. 
   Y1=b12Y2+a11X1+ε1
6. 
   Y2=b21Y1+a21X1+ε2

1. 
   Reduzierte Form des Modells entsprechend der Strukturform des Systems simultaner Gleichungen

enthält Gleichungen

1. 
   y1=a11x1+ε1
2. 
   y2=a22x2+ε2
3. 
   y1=δ11x1+u1
4. 
   y2=δ22x2+u2
5. 
   y1=δ11x1+δ12x2+u1
6. 
   y2=δ21x1+δ22x2+u2

1. 
   Die reduzierte Form des Modells ist das Ergebnis der Transformation...
   1. 
      Nichtlineare Regressionsgleichungen
   2. 
      Strukturform des Modells
   3. 
      Systeme unabhängiger Gleichungen
   4. 
      Systeme rekursiver Gleichungen

62. Reduzierte Form für das Modell der Preis- und Lohndynamik

y2 – Preisänderungsrate,

x1 – Prozentsatz der Arbeitslosen,

x3 – Änderungsrate der Preise für importierte Rohstoffe,

sieht aus wie...

1. 
   y1=δ11x1+ε1,y2=δ22x2+δ23x3+ε2
2. 
   y1=δ12y2+δ11x1+ε1,y2=δ21y1+δ22x2+δ23x3+ε2
3. 
   y1=δ12y2+ε1,y2=δ21y1+ε2
4. 
   y1=δ11x1+δ12x2+δ13x3+ε1,y2=δ21x1+δ22x2+δ23x3+ε2

63. Die Einzigartigkeit der Entsprechung zwischen den reduzierten und strukturellen Formen des Modells eines Systems simultaner Gleichungen stellt ein Problem dar...

1. 
   Multikollinearität von Faktoren
2. 
   Identifikation
3. 
   Heteroskedastizität von Residuen
4. 
   Datenheterogenität

64. Stellen Sie eine Entsprechung zwischen der Art des Strukturmodells und der Entsprechung zwischen den strukturellen und reduzierten Koeffizienten her ...

65. Geben Sie anhand der notwendigen Identifikationsbedingung für das Modell der Preis- und Lohndynamik die richtigen Aussagen an...

y1=b12y2+a11x1+ε1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+ε2,

wobei y1 die Änderungsrate des Monatsgehalts ist,

y2 – Preisänderungsrate,

x1 – Prozentsatz der Arbeitslosen,

x2 – Änderungsrate des konstanten Kapitals,

x3 – Änderungsrate der Preise für importierte Rohstoffe

1. 
   beide Gleichungen sind exakt identifizierbar
2. 
   beide Gleichungen sind nicht identifizierbar
3. 
   beide Gleichungen sind überidentifizierbar
4. 
   Die erste Gleichung ist überidentifizierbar
5. 
   die zweite Gleichung ist genau identifizierbar

66. Sei D die Anzahl der exogenen Variablen, die im System enthalten sind, aber nicht in dieser Gleichung enthalten sind. Für die erste Gleichung des Modells der Preis- und Lohndynamik ist der Wert von D ...

y1=b12y2+a11x1+ε1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+ε2,

Antwort: 2

y1=b12y2+a11x1+ε1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+ε2,

68. Sei H die Anzahl der endogenen Variablen im System, D die Anzahl der exogenen Variablen, die im System enthalten sind, aber nicht in dieser Gleichung enthalten sind. Für die erste Gleichung des Modells der Preis- und Lohndynamik ist der Wert (H – D) gleich ...

y1=b12y2+a11x1+ε1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+ε2,

Antwort: 0

70. Stellen Sie eine Entsprechung für die Zählregel mit der notwendigen Identifikationsbedingung her. Wenn H die Anzahl der endogenen Variablen im System ist, ist D die Anzahl der exogenen Variablen, die im System enthalten sind, aber nicht in dieser Gleichung enthalten sind

71. Konventionelles OLS wird erfolgreich zur Schätzung von Strukturkoeffizienten eingesetzt ...

1. 
   Systeme nicht identifizierbarer Gleichungen
2. 
   Systeme rekursiver Gleichungen (Dreiecksmodelle)
3. 
   Systeme miteinander verbundener oder gleichzeitiger Gleichungen
4. 
   Gleichungssysteme-Identitäten
5. 
   Systeme unabhängiger Gleichungen

72. Für eine identifizierbare Strukturform eines Systems simultaner Gleichungen beim Schätzen von Parametern ...

73. Für eine überidentifizierte Strukturform eines Systems simultaner Gleichungen beim Schätzen von Parametern ...

1. 
   Gewöhnliche Methode der kleinsten Quadrate
2. 
   Indirekte Methode der kleinsten Quadrate
3. 
   Zweistufige Methode der kleinsten Quadrate
4. 
   Dreistufige Methode der kleinsten Quadrate

Q=……….. Mindestentspricht Methode der kleinsten Quadrate

Autokorrelation ist die Korrelationsabhängigkeit der Stufen der Reihe von vorherigen Werten.

Autokorrelation liegt vor, wenn jeder nachfolgende Wert der Reste

Das additive Zeitreihenmodell hat die Form: Y=T+S+E

Eine Attributvariable kann verwendet werden, wenn: die unabhängige Variable ist qualitativ;

In welchen Grenzen ändert sich der Determinantenkoeffizient?: von 0 bis 1.

In welchem ​​Fall gilt das Modell als angemessen? Fcalc>Ftable

Als Ergebnis der Autokorrelation haben wir ineffiziente Parameterschätzungen

In einem gut angepassten Modell sollten die Residuen ein normales Gesetz haben

In der ökonometrischen AnalyseXjwerden in Betracht gezogen als Zufallsvariablen

Der Wert des Konfidenzintervalls ermöglicht uns die Annahme, dass: Das Intervall enthält eine Schätzung des Parameters der Unbekannten.

Der von der Formel berechnete WertR=...ist eine Schätzung Paarquoten Korrelationen

Intrinsische nichtlineare Regression ist eine wirklich nichtlineare Regression, die nicht durch Transformation von Variablen und Einführung neuer Variablen auf eine lineare Regression reduziert werden kann.

Zeitfolgen ist eine Folge von Werten eines Merkmals (resultierende Variable), die über aufeinanderfolgende Zeitpunkte oder Zeiträume hinweg erfasst werden.

Wählen Sie ein Modell mit VerzögerungenУt= a+b0x1…….(längste Formel)

Selektiver Wert Rxy nicht > 1, |R|< 1

ProbenkorrelationskoeffizientRin absoluten Zahlenüberschreitet nicht die Einheit

Heteroskedastizität- Verletzung der Varianzkonstanz für alle Beobachtungen.

Heteroskedastizität liegt vor, wenn: Die Varianz zufälliger Residuen ist nicht konstant

Heteroskydasticity ist wenn die Varianz der Residuen unterschiedlich ist

Die Hypothese über das Fehlen einer Autokorrelation von Residuen wurde bewiesen, wenn Dtable2...

Homoskedastizität- Konstanz der Streuung für alle Beobachtungen oder die gleiche Streuung jeder Abweichung (Rest) für alle Werte der Faktorvariablen.

Homoskidastizität– Dies ist der Fall, wenn die Varianz der Residuen konstant und für alle ... Beobachtungen gleich ist.

Streuung- Variationsindikator.

Um die Parameter eines nicht identifizierten Modells zu bestimmen, wird Folgendes verwendet: nicht eine der Entitäten. Methoden können nicht angewendet werden

Um Parameter zu bestimmen, die über das identifizierte Modell hinausgehen, verwenden Sie: gilt. 2-Stufen-OLS

Zur Bestimmung der Parameter muss die Strukturform des Modells umgerechnet werden reduzierte Form des Modells

Um die Parameter eines genau identifizierbaren Modells zu bestimmen: indirektes OLS wird verwendet;

Zur Bewertung... ÄnderungenjausXtrat ein: Elastizitätskoeffizient:

Für paarweise Regression ơ²Bgleicht….(xi-x¯)²)

Um die Signifikanz einzelner Regressionsparameter zu testen, verwenden wir: t-Test.

Zur Regressionj= A+ bxausNBeobachtungskonfidenzintervall (1-a) % für den Koeffizienten.Bwird sein b±t…….·ơb

Zur Regression vonNBeobachtungen undMZwischen unabhängigen Variablen besteht eine solche BeziehungR² undF..=[(n-m-1)/m](R²/(1-R²)]

Konfidenzwahrscheinlichkeit ist die Wahrscheinlichkeit, dass der wahre Wert des Leistungsindikators in das berechnete Prognoseintervall fällt.

Nehmen wir an, dass zwei Modelle zur Beschreibung eines Wirtschaftsprozesses geeignet sind. Beides ist ausreichendFFisher-Kriterium. Welchen Vorteil soll man der Katze geben: größer als der F-Kriteriumswert

Nehmen wir an, dass die Abhängigkeit der Ausgaben vom Einkommen durch die Funktion beschrieben wirdj= A+ bxder Durchschnittswert y=2...gleich 9

WennRxyist also positiv wenn x zunimmt, nimmt y zu.

Wenn die Regressionsgleichung eine unbedeutende Variable enthält, zeigt sie sich durch einen niedrigen Wert T-Statistik

Wenn ein qualitativer Faktor 3 Abstufungen hat, dann die erforderliche Anzahl von Dummy-Variablen 2

Wenn der Korrelationskoeffizient positiv ist, dann im linearen Modell wenn x zunimmt, nimmt y zu

Wenn wir daran interessiert sind, Attributvariablen zu verwenden, um die Wirkung verschiedener Monate darzustellen, sollten wir 11 Attributmethoden verwenden

Wenn das Regressionsmodell eine exponentielle Beziehung hat, dann Nach der Reduktion auf die lineare Form ist die Methode der kleinsten Quadrate anwendbar.

Die Beziehung zwischen dem Mehrfachbestimmungskoeffizienten (D) und Korrelationen (R) wird durch die folgende Methode beschrieben R=√D

Bedeutung der Regressionsgleichung- das tatsächliche Vorhandensein der untersuchten Abhängigkeit und nicht nur ein zufälliges Zusammentreffen von Faktoren, die eine tatsächlich nicht vorhandene Abhängigkeit vortäuschen.

Die Bedeutung der Regressionsgleichung als Ganzes wird beurteilt: -Fisher's F-Test

Die Bedeutung privater und gepaarter Quoten. Zusammenhänge werden überprüft. mit Hilfe:-Studenten-T-Test

Interkorrelation und damit verbundene Multikollinearität- Hierbei handelt es sich um eine enge Beziehung zwischen Faktoren, die einer vollständig linearen Beziehung nahekommt.

Welches statistische Merkmal wird durch die Formel ausgedrückt?R²=… Bestimmtheitsmaß

Welches statistische Merkmal wird durch die Formel ausgedrückt?: R xy = Ca(X; j) dividiere durch die WurzelVar(X)* Var(j): Koeffizient. Zusammenhänge

Welche Funktion wird bei der Modellierung von Modellen mit konstantem Wachstum verwendet? Leistung

Welche Punkte werden durch das Glättungsverfahren aus der Zeitreihe ausgeschlossen? sowohl am Anfang als auch am Ende.

Welche Regressionsgleichung ist eine Potenzgleichung? j= A˳ Aͯ¹ A

Die klassische Methode zur Schätzung von Regressionsparametern basiert auf:- Methode der kleinsten Quadrate (LSM)

Anzahl der Freiheitsgrade fürTStatistiken beim Testen der Signifikanz von Regressionsparametern aus 35 Beobachtungen und 3 unabhängigen Variablen 31;

Anzahl der Freiheitsgrade des NennersF-Statistik in Regression von 50 Beobachtungen und 4 unabhängigen Variablen: 45

VektorkomponentenEiUnd ein normales Gesetz haben

Korrelation- stochastische Abhängigkeit, die eine Verallgemeinerung einer streng deterministischen funktionalen Abhängigkeit unter Einbeziehung einer probabilistischen (zufälligen) Komponente darstellt.

Autokorrelationskoeffizient: charakterisiert die Nähe der linearen Beziehung zwischen dem aktuellen und dem kommenden Level der Serie

Bestimmungskoeffizient- Indikator für die Nähe des stochastischen Zusammenhangs im allgemeinen Fall der nichtlinearen Regression

Bestimmungskoeffizient ist eine Größe, die die Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen charakterisiert.

Das Bestimmtheitsmaß ist quadrierter multipler Korrelationskoeffizient

Das Bestimmtheitsmaß beträgt: ein Wert, der die Beziehung zwischen den unabhängigen und abhängigen (abhängigen) Variablen charakterisiert;

BestimmungskoeffizientRzeigt an der Anteil der Variation in der abhängigen Variablen y, der durch den Einfluss der im Modell enthaltenen Faktoren erklärt wird.

Das Bestimmtheitsmaß variiert innerhalb: - von 0 bis 1

Vertrauensfaktor- Dies ist ein Koeffizient, der den Grenz- und den Durchschnittsfehler mit einer linearen Abhängigkeit verbindet, die Bedeutung des Grenzfehlers verdeutlicht, der die Genauigkeit der Schätzung charakterisiert, und ein Argument für die Verteilung ist (meistens das Wahrscheinlichkeitsintegral). Diese Wahrscheinlichkeit bestimmt den Grad der Zuverlässigkeit der Bewertung.

Konfidenzfaktor (normalisierte Abweichung)- Das Ergebnis der Division der Abweichung vom Durchschnitt durch die Standardabweichung charakterisiert aussagekräftig den Grad der Zuverlässigkeit (Konfidenz) der resultierenden Bewertung.

KorrelationskoeffizientRxygebraucht um die Vollständigkeit der Verbindung zwischen X und Y zu bestimmen.

Der Korrelationskoeffizient variiert im Bereich: von -1 bis 1

Ein Korrelationskoeffizient von 0 bedeutet: - keine lineare Verbindung .

Ein Korrelationskoeffizient von 1 bedeutet dass: -es eine funktionale Abhängigkeit besteht.

Der Korrelationskoeffizient wird verwendet für: Bestimmen der Nähe der Verbindung zwischen den Zufallsvariablen X und Y;

Der Korrelationskoeffizient wird berechnet für Messung des Grades der linearen Beziehung zwischen zwei Zufallsvariablen.

Linearer Korrelationskoeffizient- ein Indikator für die Nähe der stochastischen Beziehung zwischen Faktor und Ergebnis bei linearer Regression.

Regressionskoeffizienten- Koeffizient der Faktorvariablen im linearen Regressionsmodell.

RegressionskoeffizientenBzeigt an: Um wie viele Einheiten erhöht sich y, wenn x um 1 erhöht wird.

Der Regressionskoeffizient variiert innerhalb: es gilt jeder Wert; von 0 bis 1; von -1 bis 1;

Der Elastizitätskoeffizient wird in gemessen: unermessliche Größe.

Das Darwin-Chatson-Kriterium wird verwendet: - Auswahl von Faktoren in das Modell; oder - Definitionen der Autokorrelation in Residuen

Schüler-T-Test- Überprüfung der Signifikanz einzelner Regressionskoeffizienten und der Signifikanz des Korrelationskoeffizienten.

Fishers Kriterium zeigt die statistische Signifikanz des Modells als Ganzes basierend auf der kombinierten Signifikanz aller seiner Koeffizienten;

Verzögerte Variablen: - Dies sind Variablen, die sich auf frühere Zeitpunkte beziehen; oder – das sind die Werte abhängig. ändern. für den vorherigen Zeitraum.

Verzögerte Variablen sind Wert der abhängigen Variablen für den vorherigen Zeitraum

Das Modell als Ganzes ist statistisch signifikant, wenn Fcalc > Ftab.

Das Modell wird identifiziert, wenn:- Die Anzahl der Parameter des Strukturmodells ist gleich der Anzahl der angegebenen Parameter. Modellformen.

Das Modell ist nicht identifiziert, wenn:- Die Nummer ist angegeben. Koeffizient . mehr Anzahl der Strukturkoeffizienten

Ein Modell ist überidentifiziert, wenn: Nummer angegeben. Koeffizient kleiner als die Anzahl der Strukturkoeffizienten

Multisicherheit liegt vor, wenn: fehlerhafte Einbeziehung von 2 oder mehr linear abhängigen Variablen in die Gleichung; 2. zwei oder mehr erklärende Variablen, die normalerweise schwach korrelieren, unter bestimmten Stichprobenbedingungen stark korrelieren; . In das Modell wird eine Variable einbezogen, die stark mit der abhängigen Variablen korreliert.

Das multiplikative Zeitreihenmodell hat die Form:- Y=T*S*E

Ein multiplikatives Zeitreihenmodell wird erstellt, wenn: die Amplitude saisonaler Schwankungen nimmt zu oder ab

Basierend auf vierteljährlichen Daten...Werte 7-1 Viertel, 9-2 Viertel und 11-3 Viertel...-5

Die falsche Wahl der Funktionsform oder der erklärenden Variablen wird aufgerufen Spezifikationsfehler

Die Unvoreingenommenheit der mit OLS erhaltenen Regressionsparameterschätzung bedeutet:- dass es sich durch die geringste Streuung auszeichnet.

Ein Problem, das bei der multivariaten Regression auftreten kann und bei der paarweisen Regression nie auftritt, ist die Korrelation zwischen unabhängigen Variablen.

Was bestimmt die Anzahl der Punkte, die durch die Glättung aus der Zeitreihe ausgeschlossen werden: abhängig von der verwendeten Glättungsmethode.

Beachten Sie die wichtigsten Arten von Spezifikationsfehlern: Verwerfen einer signifikanten Variablen; Hinzufügen einer unbedeutenden Variablen;

Schätzungen paarweiser Regressionskoeffizienten sind erwartungstreu, wenn: mathematische Erwartungen der Reste =0.

Parameterschätzungen für die gepaarte lineare Regression werden mithilfe der Formel ermittelt b= Cov(x;y)/Var(x);a=y¯ bx¯

Schätzungen der Regressionsparameter sind unvoreingenommen, wenn Der mathematische Erwartungswert des Restes ist 0

Schätzungen der Regressionsparameter sind konsistent, wenn: - Die Genauigkeit der Schätzung steigt mit n, d. h. mit zunehmendem n tendiert die Wahrscheinlichkeit der Schätzung aus dem wahren Wert des Parameters gegen 0.

Schätzungen der paarweisen Regression von Phänomenen. wirksam, wenn: Bewertung weisen im Vergleich zu anderen Bewertungen die geringste Streuung auf

Bei Vorliegen einer Heteroskedastizität sollte Folgendes verwendet werden:- verallgemeinerte kleinste Quadrate

Bei der gleichzeitigen Überprüfung der Bedeutung aller Parameter wird Folgendes verwendet:-F-Test.

Bei der gleichzeitigen Überprüfung der Signifikanz aller Regressionsparameter wird Folgendes verwendet: F-Test.

Ist die Methode der kleinsten Quadrate zur Berechnung der Parameter der exponentiellen Abhängigkeit anwendbar? anwendbar nach seiner Reduzierung

Ist die Methode der kleinsten Quadrate (LSM) zur Berechnung der Parameter nichtlinearer Modelle anwendbar? anwendbar nach seiner speziellen Reduktion auf die lineare Form

Nach welchem ​​Kriterium wird die Signifikanz des Regressionskoeffizienten beurteilt? Student's T

Mit zunehmender Anzahl erklärender Variablen beträgt das korrelierte Bestimmtheitsmaß:- erhöht sich.

Die Beziehung zwischen dem Index der MehrfachbestimmungR ² und angepasster Index der MehrfachbestimmungȒ² Es gibt

Angepasst Koeffizient Bestimmung:- mehr als üblicher Koeffizient. Bestimmung

Der standardisierte Koeffizient der Regressionsgleichung Ƀk zeigt um wie viel % wird sich der resultierende Indikator y ändern, wenn sich xi um 1 % ändert und das durchschnittliche Niveau der anderen Faktoren unverändert bleibt?

Standardkoeffizient der Regressionsgleichung: zeigt, um wie viel sich 1 y ändert, wenn sich der Faktor xk um 1 ändert, während der andere beibehalten wird.

Das Wesen des Koeffizienten BestimmungR 2 xy ist wie folgt:- charakterisiert den Varianzanteil des resultierenden Merkmals y erklärbar. Regression., in der Gesamtvarianz des resultierenden Merkmals.

Der Tabellenwert des Schülertests hängt davon ab aus Ebene Konfidenzwahrscheinlichkeit und von der Anzahl der einbezogenen Faktoren und von der Länge der ursprünglichen Reihe (vom akzeptierten Signifikanzniveau und von der Anzahl der Freiheitsgrade (n - m -1)).

Fisher-Tabellenwerte (F) abhängen von der Konfidenzwahrscheinlichkeit und von der Anzahl der einbezogenen Faktoren sowie von der Länge der Originalreihe (von der Konfidenzwahrscheinlichkeit). P und die Anzahl der Freiheitsgrade der Dispersionen f1 Und f2)..

Die Gleichung, in derHDAnzahl fehlender exogener Variablen, identifiziert, wenn D+1=H

Die Gleichung, in derHAnzahl endogener Variablen,DAnzahl fehlender exogener Variablen, NICHT identifizierbar, wenn D+1

Die Gleichung, in derHAnzahl endogener Variablen,DAnzahl fehlender exogener Variablen, überidentifiziert, wenn D+1>H

Die Gleichung ist identifiziert, wenn:- D+1=H

Die Gleichung ist nicht identifiziert, wenn:- D+1

Eine Gleichung ist überidentifiziert, wenn:- D+1>H

Dummy-Variablen sind: attributive Merkmale (z. B. Beruf, Geschlecht, Bildung), die mit digitalen Etiketten versehen wurden;

FormelT= rxy....verwendet für pÜberprüfung der Signifikanz des Korrelationskoeffizienten

PrivatF-Kriterium:- bewertet die Bedeutung der Regressionsgleichung als Ganzes

Die Anzahl der Freiheitsgrade für den Faktor Quadratsumme in einem linearen multiplen Regressionsmodell beträgt: M;

Was zeigt der Steigungskoeffizient - Um wie viele Einheiten ändert sich y, wenn sich x um eins ändert?

Was zeigt der Koeffizient? absolutes Wachstum um wie viele Einheiten ändert sich y, wenn sich x um eins ändert

Exogene Variable ist die unabhängige Variable oder der X-Faktor.

Exogene Variablen- Dies sind Variablen, die außerhalb des Systems bestimmt werden und unabhängig sind

Exogene Variablen- Das Vorgegebene Variablen, die abhängige Variablen (endogene Variablen) beeinflussen, aber nicht von ihnen abhängen, werden mit x bezeichnet

Die Elastizität wird gemessen Maßeinheit des Faktors...Indikator

Elastizität zeigt um wie viel % ändert sich der reduktive Indikator y, wenn sich der Faktor um 1 % ändert xk.

Endogene Variablen sind: abhängige Variablen, deren Anzahl gleich der Anzahl der Gleichungen im System ist und die mit y bezeichnet werden

Definitionen

T-Verhältnis (t-Test)- das Verhältnis der mit OLS erhaltenen Koeffizientenschätzung zum Standardfehler des Schätzwerts.

Additives Zeitreihenmodell ist ein Modell, bei dem die Zeitreihe als Summe der aufgelisteten Komponenten dargestellt wird.

Fisher-Kriterium- eine Methode zur statistischen Prüfung der Signifikanz einer Regressionsgleichung, bei der der berechnete (tatsächliche) Wert des F-Verhältnisses mit seinem kritischen (theoretischen) Wert verglichen wird.

Lineare Regression ist eine Beziehung (Regression), die durch eine Geradengleichung dargestellt wird und die einfachste lineare Abhängigkeit ausdrückt.

Methode der instrumentellen Variablen- Dies ist eine Art MNC. Wird zur Schätzung der Parameter von Modellen verwendet, die durch mehrere Gleichungen beschrieben werden. Die Haupteigenschaft besteht darin, eine ungeeignete erklärende Variable teilweise durch eine Variable zu ersetzen, die nicht mit dem Zufallsterm korreliert. Diese Proxy-Variable wird als Instrumentenvariable bezeichnet und führt zu konsistenten Parameterschätzungen.

Methode der kleinsten Quadrate (LSM)- eine Methode zum ungefähren Finden (Schätzen) unbekannter Regressionskoeffizienten (Parameter). Diese Methode basiert auf der Anforderung, die Summe der quadratischen Abweichungen der aus der Regressionsgleichung berechneten Ergebniswerte und der wahren (beobachteten) Ergebniswerte zu minimieren.

Multiple lineare Regression ist eine multiple Regression, die eine lineare Beziehung für jeden Faktor darstellt.

Multiple Regression- Regression mit zwei oder mehr Faktorvariablen.

Modell identifiziert- ein Modell, bei dem alle Strukturkoeffizienten eindeutig durch die Koeffizienten der reduzierten Form des Modells bestimmt werden.

Rekursives Gleichungsmodell– ein Modell, das abhängige Variablen (resultativ) einiger Gleichungen als Faktor enthält und auf der rechten Seite anderer Gleichungen erscheint.

Multiplikatives Modell– ein Modell, in dem die Zeitreihe als Produkt der aufgeführten Komponenten dargestellt wird.

Unvoreingenommene Schätzung- eine Bewertung, deren Durchschnitt dem zu bewertenden Wert entspricht.

Nullhypothese- die Annahme, dass das Ergebnis nicht vom Faktor abhängt (der Regressionskoeffizient ist Null).

Verallgemeinerte kleinste Quadrate (GLS)- eine Methode, die keine konstante Streuung (Homoskedastizität) der Residuen erfordert, sondern Proportionalität der Residuen zu einem gemeinsamen Faktor (Varianz) annimmt. Es handelt sich also um ein gewichtetes OLS.

Varianz erklärt- ein Indikator für die Variation des Ergebnisses aufgrund der Regression.

Erklärte (Ergebnis-)Variable- eine Variable, die statistisch von einer Faktorvariablen abhängt, oder erklärend (Regressor).

Restvarianz- unerklärte Varianz, die die Variation des Ergebnisses unter dem Einfluss aller anderen Faktoren zeigt, die bei der Regression nicht berücksichtigt werden.

Vordefinierte Variablen sind exogene Variablen des Systems und verzögerte endogene Variablen des Systems.

Reduzierte Form des Systems- eine Form, die im Gegensatz zur strukturellen Form bereits nur endogene Variablen enthält, die linear von exogenen Variablen abhängig sind. Äußerlich unterscheidet es sich nicht von einem System unabhängiger Gleichungen.

Berechneter F-Verhältniswert– der Wert, der sich aus der Division der erklärten Varianz pro 1 Freiheitsgrad durch die Restvarianz pro 1 Freiheitsgrad ergibt.

Regression (Abhängigkeit)- das ist der Durchschnitt (geglättet), d.h. frei von zufälligen kleinräumigen Schwankungen (Schwankungen), quasi-deterministische Beziehung zwischen der/den zu erklärenden Variablen und der/den erklärenden Variablen. Dieser Zusammenhang wird durch Formeln ausgedrückt, die funktionale Abhängigkeiten charakterisieren und keine explizit stochastischen (Zufalls-)Variablen enthalten, die nun als resultierender Effekt ihren Einfluss in Form einer rein funktionalen Abhängigkeit entfalten.

Regressor (erklärende Variable, Faktorvariable) ist eine unabhängige Variable, die statistisch mit der Ergebnisvariablen zusammenhängt. Die Art dieses Zusammenhangs und die Auswirkungen von Änderungen (Variationen) des Regressors auf das Ergebnis werden in der Ökonometrie untersucht.

System miteinander verbundener Gleichungen ist ein System gleichzeitiger oder voneinander abhängiger Gleichungen. Darin erscheinen dieselben Variablen in einigen Gleichungen gleichzeitig als abhängig und in anderen gleichzeitig als unabhängig. Dies ist die Strukturform eines Gleichungssystems. LSM ist darauf nicht anwendbar.

System scheinbar unabhängiger Gleichungen- ein System, das nur durch das Vorhandensein von Korrelationen zwischen Residuen (Fehlern) in verschiedenen Gleichungen des Systems gekennzeichnet ist.

Zufälliger Rest (Abweichung)- es handelt sich um einen rein zufälligen Prozess in Form von kleinräumigen Schwingungen, der nicht bereits eine deterministische Komponente enthält, die in der Regression vorhanden ist.

Konsistente Bewertungen- Schätzungen, die die effektive Nutzung von Konfidenzintervallen ermöglichen, wenn die Wahrscheinlichkeit, eine Schätzung in einem bestimmten Abstand vom wahren Wert des Parameters zu erhalten, nahe bei 1 liegt und die Genauigkeit der Schätzungen selbst mit zunehmender Stichprobengröße zunimmt.

Modellspezifikation- Identifizierung signifikanter Faktoren und Identifizierung von Multikollinearität.

Standart Fehler- quadratische Mittelwertabweichung (Standardabweichung). Es hängt mit dem durchschnittlichen Fehler und dem Konfidenzfaktor zusammen.

Freiheitsgrade- Dies sind Größen, die die Anzahl unabhängiger Parameter charakterisieren und erforderlich sind, um die Verteilungstabellen ihrer kritischen Werte zu finden.

Trend- der Hauptentwicklungstrend, ein gleichmäßiges, stabiles Muster von Änderungen in den Niveaus der Reihe.

Signifikanzniveau- ein Wert, der die Wahrscheinlichkeit einer fehlerhaften Schlussfolgerung beim Testen einer statistischen Hypothese anhand eines statistischen Kriteriums angibt.

Dummy-Variablen– Hierbei handelt es sich um Variablen, die die saisonalen Komponenten der Reihe für einen bestimmten Zeitraum widerspiegeln.

Ökonometrisches Modell- Hierbei handelt es sich um eine Gleichung oder ein Gleichungssystem, das in besonderer Weise die Abhängigkeit(en) zwischen dem Ergebnis und den Faktoren darstellt. Die Grundlage des ökonometrischen Modells ist die Zerlegung der komplexen und wenig verstandenen Beziehung zwischen dem Ergebnis und den Faktoren in die Summe der folgenden beiden Komponenten: Regression (Regressionskomponente) und Zufallsresiduum (Fluktuation). Eine andere Klasse ökonometrischer Modelle erzeugt Zeitreihen.

Wirksamkeit der Bewertung- Dies ist die Eigenschaft einer Bewertung, die geringstmögliche Varianz zu haben.

o – Wählen Sie eine Antwort.

□ – Wählen Sie mehrere Antwortmöglichkeiten.

– Schreiben Sie die Lösung und Antwort auf.

– Wählen Sie Optionen gemäß der angegebenen Reihenfolge aus

1. Schreiben Sie eine Formel zur Berechnung des mathematischen Erwartungswerts einer Zufallsvariablen:

2. Der mathematische Erwartungswert einer Zufallsvariablen ist gleich. Was ist der mathematische Erwartungswert einer Zufallsvariablen:

3. Der mathematische Erwartungswert der Zufallsvariablen und die Varianz sind bekannt. Finden Sie den mathematischen Erwartungswert und die Varianz der Zufallsvariablen.

4. Wenn die Werte jeder Zufallsvariablen um das Zehnfache erhöht werden, beträgt der Durchschnittswert:

o Wird um das Zehnfache verringert;

o Wird um das Zehnfache erhöht;

o Erhöhung um 10 %;

o Wird sich nicht ändern.

5. Die Summe der Abweichungen der Werte einer Zufallsvariablen vom Durchschnittswert beträgt immer:

o Positiv;

o Negativ;

o Gleich Null;

o In jedem Fall ist es anders.

6. Es seien Zufallsvariablen mit Varianzen und Kovarianz. Was ist es gleich?

7. Der lineare Korrelationskoeffizient wird im Intervall gemessen:

8. Der Wert des Bestimmtheitsmaßes...

o Bewertet die Bedeutung jedes in der Regressionsgleichung enthaltenen Faktors;

o Charakterisiert den Anteil der durch die Gleichung erklärten Varianz des resultierenden Merkmals an der Gesamtvarianz;

o Charakterisiert den Anteil der Varianz des Restwerts an der Gesamtvarianz des resultierenden Merkmals;

o Bewertet die Signifikanz des Korrelationskoeffizienten.

9. Stellen Sie eine Entsprechung zwischen den Namen der Elemente der Regressions- und Korrelationsgleichung und ihren Buchstabenbezeichnungen her:

1) Regressionsparameter __________;

2) Erklärende Variable ______;

3) Korrelationskoeffizient ______;

4) Erklärte Variable _______;

5) Zufallsvariable ___________;

6) Bestimmtheitskoeffizient ____.

10. Der Wert des Korrelationskoeffizienten beträgt 0,81. Wir können daraus schließen, dass die lineare Beziehung zwischen der resultierenden Charakteristik und dem Faktor ist:

o Ziemlich eng;

o Funktionell;

o Mittlere Stärke.

11. Der Wert des Korrelationskoeffizienten beträgt – 0,9. Wir können daraus schließen, dass die lineare Beziehung zwischen der resultierenden Charakteristik und dem Faktor ist:

o Ziemlich eng;

o Funktionell;

o Mittlere Stärke.

12. Der Elastizitätskoeffizient zeigt:

o Wie oft ändert sich das Ergebnis im Durchschnitt, wenn sich der Faktor um das Zweifache ändert;

o Der maximal mögliche Wert des Ergebnisses;

o Um wie viel Prozent ändert sich das durchschnittliche Ergebnis, wenn der Faktor um 1 % erhöht wird;

o Um wie viel Prozent ändert sich der durchschnittliche Faktor, wenn das Ergebnis um 1 % steigt?

13. Der Elastizitätskoeffizient für die Potenzregressionsgleichung ist gleich:

14. Das Wesentliche der Methode der kleinsten Quadrate ist:

o Bei der Maximierung der Summe der quadratischen Abweichungen des tatsächlichen Werts der abhängigen Variablen von ihrem theoretischen Wert;

o Bei der Minimierung der Summe der quadratischen Abweichungen des tatsächlichen Werts der abhängigen Variablen von ihrem theoretischen Wert;

o Bei der Minimierung der Summe der Abweichungen zwischen tatsächlichen und theoretischen Werten;

o Bei der Maximierung der absoluten Werte der Abweichungen von tatsächlichen und theoretischen Werten.

15. Wenn der Korrelationskoeffizient 1,2 beträgt. Es bedeutet, dass…

o Die Beziehung zwischen den Merkmalen ist stark;

o Die Beziehung zwischen den Merkmalen ist schwach;

o Bei einer Erhöhung des Faktors um 1 % erhöht sich das effektive Attribut um 1,2 %;

o Das kann nicht sein.

16. Bei der Untersuchung der Abhängigkeit eines Wirtschaftsindikators von bestimmten Faktoren wurden folgende Werte der Elastizitätskoeffizienten ermittelt: ; ; Und . Ordnen Sie die Faktoren in absteigender Reihenfolge ihres Einflusses auf den untersuchten Wirtschaftsindikator.

17. Die Parameter der linearen Regressionsgleichung werden bestimmt:

o Spearmans Methode;

o Fisher-Kriterium;

o Durbin-Watson-Test.

18. Die statistische Bewertung der Signifikanz der Parameter der gepaarten linearen Regressionsgleichung wird überprüft mit:

o Fisher-Kriterium;

o Schüler-T-Test;

o Methode der kleinsten Quadrate;

o Spearman-Test.

19. Für eine statistische Stichprobe bestehend aus 22 Beobachtungen der tatsächliche Wert F Fishers Kriterium ist 52. Regressionsgleichung. Der lineare Korrelationskoeffizient ist in diesem Fall gleich...

20. Für 27 Unternehmen, die die gleichen Produkte herstellen, wurde ein linearer Zusammenhang zwischen Verkaufsmengen und Werbekosten konstruiert. Die Standardabweichung beträgt 4,7. Die Standardabweichung beträgt 3,4. Das lineare Bestimmtheitsmaß ist in diesem Fall gleich...

21. Der lineare Regressionskoeffizient ist, wenn bekannt, gleich ...

22. Der Trend einer Zeitreihe charakterisiert eine Kombination von Faktoren...

o Induzieren saisonaler Schwankungen in der Serie;

o Eine einmalige Auswirkung haben;

o Keine Auswirkung auf die Zeilenebene;