Ekonometrija plačiąja šio žodžio prasme reiškia. Testas. Laiko eilutės. Stacionarioje laiko eilutėje tendencijų komponentas

Ilgą laiką buvo du skirtingi ekonometrijos apibrėžimai: nuo „ekonometrija plačiąja šio žodžio prasme“ iki „ekonometrija siaurąja prasme“. „Ekonometrija plačiąja šio žodžio prasme“ reiškia įvairių rūšių ekonominių tyrimų, atliekamų naudojant matematinius metodus, rinkinį. Sakydami „ekonometriją siaurąja to žodžio prasme“ turime omenyje daugiausia matematinių ir statistinių metodų taikymą ekonominiuose tyrimuose: ekonominių reiškinių matematinių ir statistinių modelių konstravimą, parametrų įvertinimą bet kokio tipo modeliuose ir kt.

Pavadinimą „ekonometrija“ įvedė šios ekonomikos krypties įkūrėjas Ragnaras Frischas 1926 m. Lingvistiniu požiūriu terminas „ekonometrija“ yra vokiečių kilmės (Okonometrie). Pirmą kartą šis terminas pasirodė 1910 metais vokiškoje buhalterinės apskaitos knygoje, kurios autorius juo suprato apskaitos teoriją. Išvertus pažodžiui, ekonometrija reiškia „ekonomikos matavimus“ (galima lyginti su biometrija, scientometrija, astrometrija, sociometrija, psichometrija, polimetrija).

Tačiau šiuo metu galime visiškai užtikrintai teigti, kad S.A. Ayvazyan ir V.S. Mkhitaryan naujausiame vadovėlyje yra objektyviausias, moderniausias ir tiksliausias:

Apibrėžimas: Ekonometrija yra nepriklausoma mokslo disciplina, jungianti teorinių rezultatų, metodų, metodų ir modelių rinkinį, skirtą

- ekonomikos teorija,

- ekonominė statistika,

- matematiniai ir statistiniai įrankiai

- ekonominės teorijos nulemtiems bendriesiems (kiekybiniams) modeliams suteikti specifinę kiekybinę išraišką.

Kaip matome, šis apibrėžimas visiškai atitinka tą, kurį R. Frischas įvedė prieš septyniasdešimt metų. Jis manė, kad ekonometrija turėtų būti vykdoma pagal trivienę formulę, derinant teorinę analizę, empirinius duomenis ir matematinius metodus.

Kalbant apie ekonomikos teoriją ekonometrijos rėmuose, mokslininkams rūpi ne tik objektyviai (kokybiniu lygmeniu) egzistuojančių ekonomikos dėsnių ir ekonominių rodiklių sąsajų identifikavimas, bet ir požiūriai į jų formalizavimą. Laikydami ekonomikos statistiką neatsiejama ekonometrijos dalimi, tyrėjus domina tik tas šios nepriklausomos disciplinos aspektas, kuris tiesiogiai susijęs su analizuojamo ekonometrinio modelio informaciniu palaikymu. Ir galiausiai, matematinės ir statistinės ekonometrijos priemonės, žinoma, reiškia ne matematinę statistiką tradicine prasme, o tik atskirus jos skyrius (klasikinius ir apibendrintus tiesinius regresinės analizės modelius, laiko eilučių analizę, vienalaikių lygčių sistemų konstravimą ir analizę). . Šie matematinės statistikos skyriai turėtų būti papildyti tam tikra informacija (specialūs regresijos modelių tipai, modelių specifikacijos, identifikavimo ir patikrinamumo problemų sprendimo būdai ir kt.).

Visoje ekonometriko veikloje būtina naudoti modelį. Todėl labai svarbu atsekti visą su šia sąvoka susijusių apibrėžimų „grandinę“.

Matematinis modelis yra realaus pasaulio abstrakcija, kurioje santykiai tarp tyrėją dominančių realių elementų pakeičiami tinkamais santykiais tarp matematinių kategorijų.

Ekonominis ir matematinis modelis – yra bet koks matematinis modelis, apibūdinantis tam tikros hipotetinės ekonominės sistemos ar socialinės-ekonominės sistemos veikimo mechanizmą. Kartais tą patį modelį galima tiesiog pavadinti ekonominis . (Tokio modelio pavyzdys yra paprasčiausia vadinamojo „web model“ versija, kuri apibūdina tam tikro produkto ar paslaugos rūšies paklausos ir pasiūlos generavimo procesą konkurencinėje rinkoje).

Jei apibrėžiant ekonominį-matematinį modelį mes kalbame ne apie kokį nors matematinį modelį, o apie modelį, sukonstruotą naudojant tikimybių teorijos ir matematinės statistikos aparatą, tai jau galime susidaryti idėją apie ekonometrinį modelį. Tačiau dėl to turėtumėte atsiminti šiuos apibrėžimus.

Tikimybinis modelis - tai matematinis modelis, imituojantis veikimo mechanizmą hipotetinis(ne konkretus) realus stochastinio pobūdžio reiškinys (arba sistema).

Tikimybinis-statistinis modelis – tai tikimybinis modelis, kurio individualių charakteristikų (parametrų) reikšmės įvertinamos remiantis stebėjimų rezultatais (pradiniais statistiniais duomenimis), apibūdinančiais modeliuojamo veikimą. specifinis(o ne hipotetinis) reiškinys (arba sistema).

Galiausiai galime kalbėti apie ekonometrinį modelį:

Ekonometrinis modelis vadinamas tikimybiniu-statistiniu modeliu, apibūdinančiu ekonominės ar socialinės-ekonominės sistemos funkcionavimo mechanizmą.

Bet kuriame ekonometriniame modelyje visi su juo susiję kintamieji, atsižvelgiant į galutinius taikymo tikslus, skirstomi į egzogeninius, endogeninius ir iš anksto nustatytus:

egzogeniniai kintamieji(ekzo-išorinė, genų kilmės)- tai yra kintamieji, kurie nustatomi tarsi „iš išorės“, autonomiškai ir tam tikru mastu yra valdomi (planuojami);

endogeniniai kintamieji(endo-vidus, genous-kilmės) yra kintamieji, kurių reikšmės susidaro proceso metu ir viduje analizuojamos socialinės ir ekonominės sistemos funkcionavimas reikšmingai veikiant egzogeniniams kintamiesiems ir, žinoma, sąveikaujant tarpusavyje; ekonometriniame modelyje jie yra paaiškinimo objektas;

iš anksto nustatyti kintamieji– tai kintamieji, kurie sistemoje veikia kaip veiksniai – argumentai, arba aiškinantis kintamieji.

Iš anksto nustatytų kintamųjų aibė susidaro iš visų egzogeninių kintamųjų (kurie gali būti „pririšti“ prie praeities, esamos ir ateities laiko momentų) ir vadinamųjų. vėluojantys endogeniniai kintamieji, tie. tokie endogeniniai kintamieji, kurių reikšmės įtrauktos į analizuojamos ekonometrinės sistemos lygtis, išmatuotas praeitis(palyginti su dabartimi) laiko momentus, todėl yra jau žinomas, duotas.

Ekonometriniai testai - puslapis Nr.1/1

Ekonometriniai testai
Įvadas

1. 
   Ekonometrinis modelis turi formą
   1. 
      y=fx
   2. 
      y=a+b1x+b2x2
   3. 
      y=fx+ε
   4. 
      y=fx

1. 
   Rungtynės

1. 
   Regresija yra
   1. 
      gauto kintamojo verčių priklausomybė nuo aiškinamųjų kintamųjų (veiksnių) reikšmių
   2. 
      taisyklė, pagal kurią kiekviena vieno kintamojo reikšmė yra susieta su viena kito kintamojo reikšme
   3. 
      taisyklė, pagal kurią kiekviena nepriklausomo kintamojo reikšmė yra susieta su priklausomo kintamojo reikšme
   4. 
      gauto kintamojo vidutinės vertės priklausomybė nuo aiškinamųjų kintamųjų (veiksnių) reikšmių

1. 
   Mažiausio kvadrato metodas…
   1. 
      Leidžia gauti tiesinės regresijos parametrų įverčius pagal sąlygą i=1nyi-yi2→min
   2. 
      Leidžia gauti regresijos parametrų įvertinimus pagal sąlygą ln⁡(i=1nf(yi,)→max
   3. 
      Leidžia patikrinti regresijos parametrų statistinį reikšmingumą
   4. 
      Leidžia gauti netiesinės regresijos parametrų įverčius pagal sąlygą i=1ny-yi2→min

1. 
   Tiesinės daugkartinės regresijos lygtis
   1. 
      y=a+bx
   2. 
      y=a+b1x1+b2x2+…+bpxp
   3. 
      y=ax1b1x2b2…xpbp
   4. 
      yt=Tt+St+Et

1. 
   Jei norite gauti tiesinės daugkartinės regresijos lygtį, suderinkite

1. 
   Regresijos modelio specifikacijos problema apima
   1. 
      Veiksnių, įtrauktų į regresijos lygtį, pasirinkimas
   2. 
      Regresijos lygties parametrų įvertinimas
   3. 
      Regresinės analizės rezultatų patikimumo vertinimas
   4. 
      Regresijos lygties tipo pasirinkimas

1. Reikalavimai veiksniams, įtrauktiems į tiesinės dauginės regresijos modelį...

1. 
   Veiksnių skaičius turėtų būti 6 kartus mažesnis už gyventojų skaičių
2. 
   Veiksniai turi atspindėti laiko eilutes
3. 
   Veiksniai turi būti vienodi
4. 
   Tarp veiksnių neturėtų būti didelės koreliacijos

2. Tikri teiginiai apie veiksnių daugiakolineariškumą

1. 
   Į tiesinės dauginės regresijos modelį rekomenduojama įtraukti daugiakolinearinius veiksnius
2. 
   Daugiakolinis faktorius lemia regresijos lygties parametrų įverčių patikimumo sumažėjimą
3. 
   Veiksnių daugialinijiškumas pasireiškia suporuotiems tarpfaktorių koreliacijos koeficientams, kurių reikšmės yra didesnės nei 0,7
4. 
   Veiksnių daugialinijiškumas pasireiškia suporuotiems tarpfaktorių koreliacijos koeficientams, kurių reikšmės mažesnės nei 0,3

3.Tikri teiginiai apie faktorių įtraukimą į tiesinės dauginės regresijos lygtį

1. 
   Veiksnio įtraukimas į modelį pastebimai padidina daugkartinio nustatymo koeficientą
2. 
   Veiksnio ir baigties kintamojo poros koreliacijos koeficientas yra mažesnis nei 0,3
3. 
   Regresijos koeficiento Stjudento t-testo vertė, kai koeficientas yra mažesnis už lentelės reikšmę
4. 
   Veiksnys turi paaiškinti tiriamo rodiklio elgesį pagal priimtas ekonomikos teorijos nuostatas

4.Kuriant daugialypės regresijos modelį taikant laipsniško kintamųjų įtraukimo metodą, pirmame etape nagrinėjamas modelis su...

1. 
   Vienas aiškinamasis kintamasis, turintis mažiausią koreliacijos koeficientą su priklausomu kintamuoju
2. 
   Vienas aiškinamasis kintamasis, turintis didžiausią koreliacijos koeficientą su priklausomu kintamuoju
3. 
   Keli aiškinamieji kintamieji, kurių modulio koreliacijos koeficientai su priklausomu kintamuoju yra didesni nei 0,5
4. 
   Visas aiškinamųjų kintamųjų sąrašas

1. 
   Tiesinės dauginės regresijos veiksnių parametrai
   y=a+b1x1+b2x2+…+bpxp apibūdinti
   1. 
      Rezultato kintamojo dispersijos dalis, paaiškinama jo bendros dispersijos regresija
   2. 
      Ryšio tarp rezultato kintamojo ir atitinkamo veiksnio stiprumas, pašalinant kitų į modelį įtrauktų veiksnių įtaką
   3. 
      
   4. 
      Kiek procentų vidutiniškai pasikeičia gautas kintamasis, pasikeitus atitinkamam koeficientui 1 proc.

5.Kintamųjų standartizavimas atliekamas pagal formulę

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

1. 
   Daugialypės regresijos lygtis standartizuotoje skalėje yra ty=20+0,9tx1+0,5tx2+ε. Veiksmingam ženklui didelę įtaką turi:

1. 
   x1 ir x2
2. 
   negalima daryti jokios išvados

1. 
   Daugialypės regresijos lygtis natūralia forma yra
   y=20+0,7x1+0,5x2+ε. Veiksmingam ženklui didelę įtaką daro:

1. 
   x1 ir x2
2. 
   negalima daryti jokios išvados

6. Standartizuotos formos regresijos lygties savybės apima...

1. 
   Aiškinamųjų kintamųjų regresijos koeficientai yra lygūs vienas kitam
2. 
   Regresijos pastovaus parametro (laisvojo lygties nario) nėra
3. 
   Standartizuoti regresijos koeficientai nėra palyginami vienas su kitu
4. 
   Į lygtį įtraukti kintamieji yra be matmenų

7. Įvertintas faktorių bendros įtakos rezultatui artumas tiesinės dauginės regresijos lygtyje.

1. 
   Poros koreliacijos koeficientas
2. 
   Dalinės koreliacijos koeficientas
3. 
   
4. 
   

8. Rungtynės

9. Daugkartinės koreliacijos koeficientą tiesiniam ryšiui galima apskaičiuoti naudojant formulę

10. Teisingi teiginiai dėl daugkartinės koreliacijos koeficiento

1. 
   Kuo reikšmė arčiau vienos Ryx1...xp, tuo glaudesnis ryšys tarp efektyvios charakteristikos ir visų veiksnių
2. 
   Kuo vertė arčiau nulio Ryx1...xp, tuo glaudesnis ryšys tarp efektyvios charakteristikos ir visų veiksnių
3. 
   Ryx1…xp paima reikšmes iš intervalo
4. 
   Ryx1…xp paima reikšmes iš intervalo [– 1, 1]

11. Daugialypės determinacijos koeficientas apibūdina

1. 
   Bendros veiksnių įtakos rezultatui artumas tiesinės dauginės regresijos lygtyje
2. 
   Ryšio tarp rezultato ir atitinkamo veiksnio glaudumas, pašalinant kitų į modelį įtrauktų veiksnių įtaką
3. 
   Gauto požymio dispersijos dalis, paaiškinama regresija jo bendrojoje dispersijoje
4. 
   Vidutinis rezultato kintamojo pokytis, kai atitinkamas koeficientas pasikeičia vienu, o kitų veiksnių ta pati reikšmė fiksuojama vidutiniame lygyje

12. Suminės (TSS), regresijos (RSS) ir liekamosios (ESS) kvadratinių nuokrypių sumos ir determinacijos koeficiento R2 lygybė tenkinama...

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

13. Likutinės dispersijos ir visos dispersijos santykis yra 0,05. Tai reiškia …

1. 
   Determinacijos koeficientas R2=0,95
2. 
   Determinacijos koeficientas R2=0,05
3. 
   Skirtumas (1-R2)=0,95, kur R2 yra determinacijos koeficientas
4. 
   Skirtumas (1-R2)=0,05, kur R2 yra determinacijos koeficientas

14. Siekiant pašalinti sisteminę likutinės dispersijos paklaidą, kokybei įvertinti naudojamas tiesinės daugkartinės regresijos modelis.

1. 
   Daugkartinio nustatymo koeficientas
2. 
   Daugialypis koreliacijos koeficientas
3. 
   Koreguotas daugkartinio nustatymo koeficientas
4. 
   Koreguotas dalinės koreliacijos koeficientas

15. Tiesinės daugkartinės regresijos lygties statistinio reikšmingumo įvertinimas atliekamas naudojant

1. 
   Mokinio t testas
2. 
   Fisherio kriterijus
3. 
   Durbino-Watsono testas
4. 
   Foster-Stewart testas

16.Tiesinės dauginės regresijos koeficientų statistinio reikšmingumo vertinimas atliekamas naudojant

1. 
   Mokinio t testas
2. 
   Fisherio kriterijus
3. 
   Durbino-Watsono testas
4. 
   Foster-Stewart testas

17.Jei regresijos koeficientas yra reikšmingas, tai sąlygos jam yra įvykdytos

1. 
   Tikroji Stjudento t-testo reikšmė yra mažesnė už kritinę vertę
2. 
   Tikroji Stjudento t-testo reikšmė yra didesnė už kritinę vertę
3. 
   Pasitikėjimo intervalas eina per nulį
4. 
   Standartinė paklaida neviršija pusės parametro vertės

18.Jei regresijos lygtis yra reikšminga, tada tikroji F testo vertė ...

1. 
   kritiškesnis
2. 
   mažiau nei kritinis
3. 
   artima vienybei
4. 
   arti nulio

19. Tarptautinių įmonių būtinos sąlygos yra...

1. 
   Atsitiktinių nuokrypių dispersija yra pastovi visiems stebėjimams
2. 
   Atsitiktinių nuokrypių dispersija nėra pastovi visiems stebėjimams
3. 
   Atsitiktiniai nukrypimai koreliuoja vienas su kitu
4. 
   Atsitiktiniai nuokrypiai nepriklauso vienas nuo kito

20.Nurodykite išvadas, kurios atitinka likučių grafiką

1. 
   Pažeidžiama OLS prielaida dėl likučių nepriklausomumo vienas nuo kito
2. 
   Yra likučių autokoreliacija
3. 
   Likučių elgesyje nėra jokio modelio
4. 
   Likučių autokoreliacijos nėra

21. Kai įvykdomos mažiausių kvadratų metodo (OLS) prielaidos, regresijos lygties likučiai paprastai apibūdinami...

1. 
   Nulis vidurkio
2. 
   Heteroskiškumas
3. 
   Atsitiktinis gamtoje
4. 
   Aukštas autokoreliacijos laipsnis

22. Likučių heteroskedastiškumo nustatymo metodai apima

1. 
   Durbino-Watsono testas
2. 
   Goldfeld-Quandt testas
3. 
   Grafinė likučių analizė
4. 
   Mažiausio kvadrato metodas

23. Daugialypės regresijos lygties netikri kintamieji yra...

1. 
   Kokybiniai kintamieji konvertuoti į kiekybinius
2. 
   Kintamieji, atstovaujantys paprasčiausias kintamųjų, jau įtrauktų į modelį, funkcijas
3. 
   Papildomi kiekybiniai kintamieji sprendimui patobulinti
4. 
   Į regresijos lygtį įtrauktų veiksnių deriniai, didinantys modelio adekvatumą

24.Atspindėti kokybinio lydimojo kintamojo, kuris turi, įtaką m būsenos dažniausiai įtraukiamos į modelį... fiktyvus kintamasis

1. 
   m+12
2. 
   m-12

25. Regresijos, kurios yra netiesinės aiškinamuosiuose kintamuosiuose, bet tiesinės įvertinamuose parametruose

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. Regresijos, netiesinės įvertinamuose parametruose

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. Nurodykite teisingus teiginius apie modelį

y=fx,z∙ε=a∙bx∙cz∙ε

1. 
   Nurodo modelių, kurių aiškinamieji kintamieji yra netiesiniai, bet apskaičiuoti parametrai linijiniai, tipą
2. 
   Nurodo modelių, kurių apskaičiuoti parametrai yra netiesiniai, tipą
3. 
   Nurodo linijinių modelių tipą
4. 
   Negalima redukuoti iki linijinės formos
5. 
   Galima sumažinti iki linijinės formos

28. Nurodykite teisingus teiginius apie modelį

1. 
   Tiesinės daugkartinės regresijos modelio linearizacija
2. 
   Tiesinės porinės regresijos modelio linearizacija
3. 
   Priklauso netiesinių modelių klasei aiškinamaisiais kintamaisiais, bet tiesiniais pagal įvertintus parametrus
4. 
   Priklauso linijinių modelių klasei

29. Modelis y=a∙bx∙ε priklauso... ekonometrinių netiesinės regresijos modelių klasei

1. 
   raminantis
2. 
   atvirkščiai
3. 
   orientacinis
4. 
   linijinis

30.Modelis y=a∙xb∙ε priklauso... ekonometrinių netiesinės regresijos modelių klasei

1. 
   raminantis
2. 
   atvirkščiai
3. 
   orientacinis
4. 
   linijinis

31. Modelis y=a+bx+cx2+ε priklauso... ekonometrinių netiesinės regresijos modelių klasei

1. 
   raminantis
2. 
   daugianario
3. 
   orientacinis
4. 
   linijinis

32. Pastebėta, kad didėjant tręštų trąšų kiekiui didėja ir derlius, tačiau pasiekus tam tikrą faktoriaus reikšmę modeliuojamas rodiklis pradeda mažėti. Norėdami ištirti šį ryšį, galite naudoti regresijos lygties specifikaciją...

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

33. Gauti galios regresijos modelio parametrų įverčius y=a∙xb ...

1. 
   Mažiausių kvadratų metodas netaikomas
2. 
   Būtina pasirinkti tinkamą pakaitalą
3. 
   Reikalingas logaritminis konvertavimas
4. 
   Reikalingas trigonometrinis konvertavimas

34. Taikant mažiausiųjų kvadratų metodą, neįmanoma įvertinti regresijos lygties parametrų reikšmių...

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

35. Pokytis, lemiantis bendrą raidos kryptį, pagrindinę laiko eilutės tendenciją, suprantamas kaip...

1. 
   Tendencija
2. 
   Sezoninis komponentas
3. 
   Ciklinis komponentas
4. 
   Atsitiktinis komponentas

36. Reguliarūs laiko eilutės komponentai yra

1. 
   Tendencija
2. 
   Sezoninis komponentas
3. 
   Ciklinis komponentas
4. 
   Atsitiktinis komponentas

37.Jei laiko eilutės lygių ciklinių svyravimų laikotarpis neviršija vienerių metų, tada jie vadinami ...

1. 
   Metinis
2. 
   Oportunistinis
3. 
   Sezoninis
4. 
   Daugiametis

38. Tegul Yt yra laiko eilutė, Tt yra tendencijos komponentas, St yra sezoninis komponentas, Et yra atsitiktinis komponentas. Sudėtinės laiko eilutės modelis turi formą...

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

39. Tegul Yt yra laiko eilutė, Tt yra tendencijos komponentas, St yra sezoninis komponentas, Et yra atsitiktinis komponentas. Dauginamasis laiko eilučių modelis turi formą...

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

40. Sukurtas adityvinis laiko eilutės modelis, kur Yt yra laiko eilutė, Tt yra tendencijos komponentas, St yra sezoninis komponentas, Et yra atsitiktinis komponentas. Jei Yt = 15, tada serijos komponentų reikšmės randamos teisingai...

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. Galite nustatyti tendencijos buvimą laiko eilutėje...

1. 
   Pagal laiko eilučių grafiką
2. 
   Pagal laiko eilučių tūrį
3. 
   Dėl atsitiktinio komponento nebuvimo
4. 
   Naudojant statistinį hipotezės apie tendencijos egzistavimą patikrinimą

42. Galite nustatyti ciklinių (sezoninių) svyravimų buvimą laiko eilutėje...

1. 
   Autokoreliacijos funkcijos analizės rezultatas
2. 
   Pagal laiko eilučių grafiką
3. 
   Pagal laiko eilučių tūrį
4. 
   Naudojant Foster-Stewart testą

43. Tegu Yt yra laiko eilutė su ketvirčio stebėjimais, St – adityvinė sezoninė dedamoji. Pirmojo, antrojo ir ketvirtojo ketvirčių sezoninės dedamosios įverčiai atitinkamai yra S1=5, S2=-1, S4=2. Trečiojo ketvirčio sezoninio komponento įvertis yra...

44. Išlyginus 6, 2, 7, 5, 12 laiko eilutes paprastu trijų terminų slankiuoju vidurkiu, pirmoji išlyginta reikšmė yra ...

45. Išlyginus 6, 2, 7, 5, 12 laiko eilutes paprastu keturių terminų slankiuoju vidurkiu, pirmoji išlyginta reikšmė yra ...

46. ​​Laiko eilutės tendencijai apibūdinti naudojama augimo kreivė su prisotinimu...

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

47.Pirmojo laipsnio autokoreliacijos koeficientas

1. 
   Dalinės koreliacijos koeficientas tarp gretimų laiko eilutės lygių
2. 
   Tiesinis poros koreliacijos koeficientas tarp savavališkų laiko eilutės lygių
3. 
   Linijinis poros koreliacijos koeficientas tarp gretimų laiko eilutės lygių
4. 
   Tiesinis poros koreliacijos tarp laiko eilutės lygio ir jos skaičiaus koeficientas

48. Autokoreliacijos funkcija...

1. 
   Autokoreliacijos koeficiento priklausomybė nuo pirmųjų laiko eilutės lygių skirtumų
2. 
   Laiko eilutės lygio priklausomybė nuo koreliacijos koeficiento su jos skaičiumi
3. 
   Autokoreliacijos koeficientų seka, išdėstyta didėjančia tvarka
4. 
   Autokoreliacijos koeficientų seka, išdėstyta jų reikšmių didėjimo tvarka

49. Jei 4 eilės autokoreliacijos koeficientas yra didžiausias, tai laiko eilutė turi

1. 
   linijinė tendencija
2. 
   atsitiktinis komponentas
3. 
   tendencija 4 eilės daugianario forma
4. 
   cikliniai svyravimai, kurių periodas yra 4

50. Žinomos autokoreliacijos koeficientų reikšmės yra r1=0,8, r2=0,2, r3=0,3, r4=0,9. Nurodykite teisingus teiginius...

1. 
   
2. 
   Laiko eilutėje yra 4-osios eilės daugianario formos tendencija
3. 
   
4. 
   

51. Žinomos autokoreliacijos koeficientų reikšmės yra r1=0,1, r2=0,8, r3=0,3, r4=0,9. Galime daryti išvadą...

1. 
   Laiko eilutėje yra linijinė tendencija
2. 
   Laiko eilutė yra atsitiktinė
3. 
   Laiko eilutėje yra cikliniai svyravimai, kurių periodas yra 2
4. 
   Laiko eilutėje yra cikliniai svyravimai, kurių periodas yra 4

52. Laiko eilutės modelis laikomas tinkamu, jei likučių reikšmės...

1. 
   neturi nulinių matematinių lūkesčių
2. 
   tikroji F testo vertė yra mažesnė už lentelės reikšmę
3. 
   laikytis normalaus paskirstymo įstatymo
4. 
   laikytis vienodo paskirstymo įstatymo
5. 
   yra teigiami
6. 
   yra atsitiktiniai ir nepriklausomi

53. Laiko eilutės modelio likučių nepriklausomumą galima patikrinti naudojant

1. 
   Durbino-Watsono testas
2. 
   Pearsono testas
3. 
   Fisherio kriterijus
4. 
   

54. Laiko eilutės modelio likučių atsitiktinumas gali būti patikrintas naudojant

1. 
   Likučių autokoreliacijos funkcijos analizė
2. 
   Pearsono testas
3. 
   Hipotezės apie tendencijos buvimą tikrinimas
4. 
   Pasvirimo ir kurtozės skaičiavimas

55. Eksponentiniam išlyginimui naudojama formulė

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

56. Išlyginimo konstanta α eksponentinio išlyginimo modelyje St=αyt+1-αSt-1 įgauna reikšmes

1. 
   0,2 arba 0,3
2. 
   nuo 0,7 iki 0,9
3. 
   
4. 
   savavališkas

57. Atliekamas optimalios glodinimo konstantos α reikšmės parinkimas eksponentiniame glodinimo modelyje St=αyt+1-αSt-1.

1. 
   Visada naudojama reikšmė α=0,3
2. 
   Visada naudojama reikšmė α=0,7
3. 
   Optimalia α reikšme laikoma ta, kuriai esant gaunama mažiausia paklaidos dispersija
4. 
   Optimalia α reikšme laikoma ta, kuriai esant gaunama didžiausia paklaidos dispersija

58.Adaptacijos parametras α=0,3, y5=8, y6=7, S4=6. S6 reikšmė, gauta eksponentiškai išlyginus laiko eilutes pagal formulę St=αyt+1-αSt-1, yra...

Atsakymas: 6.72

59. Laiko eilutėje yra tendencija ir jai išlyginti naudojamas Holto modelis: St=αyt+1-α(St-1-mt-1), mt=γSt-St-1+1-γmt-1. Jei α=γ=0,3, y5=8, S4=5, m4=2. m5 vertė yra...

Atsakymas: 1.25
Vienalaikių lygčių sistemos

1. 
   Žemės ūkio įmonė užsiima kviečių, kukurūzų, miežių, grikių auginimu. Sukurtas ekonometrinis modelis, apibūdinantis kiekvieno pasėlio derlių, priklausomai nuo panaudotų trąšų dozių ir drėgmės kiekio. Šis modelis priklauso sistemų... lygčių klasei
   1. 
      vienu metu
   2. 
      nepriklausomas
   3. 
      rekursyvus
   4. 
      normalus

1. 
   Uždarosios ekonomikos būklę apibūdina šios charakteristikos: Y - bendrasis vidaus produktas (BVP), C - vartojimo lygis, I - investicijų kiekis, G - vyriausybės išlaidos, T - mokesčių dydis, R - reali palūkanų norma. . Modelio patikslinimas grindžiamas šiomis ekonomikos teorijos nuostatomis: 1) vartojimas paaiškinamas disponuojamų pajamų dydžiu (Y-T); 2) investicijų lygį lemia BVP dydis ir palūkanų norma; 3) vartojimas, investicijos ir vyriausybės išlaidos kartu sudaro BVP. Atitinkama tarpusavyje susijusių lygčių sistema atrodys taip:
   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. 
   Struktūrinėje modelio formoje, sukurtoje pagal nurodytą kintamųjų santykių schemą, egzogeninių kintamųjų skaičius yra lygus ...

Atsakymas: 2

Struktūrinėje modelio formoje, sukurtoje pagal nurodytą kintamųjų santykių schemą, endogeninių kintamųjų skaičius yra lygus ...

Atsakymas: 3

Vienalaikių lygčių sistemoje endogeniniai kintamieji yra

1. 
   Vienalaikių lygčių sistemoje egzogeniniai kintamieji yra

1. 
   Sistemos lygčių skaičius nurodytai kintamųjų santykių schemai yra ...

Atsakymas: 2

61. Sistemos lygčių skaičius nurodytai kintamųjų ryšių diagramai yra ...

1. 
   Lygtys, kurias reikia įtraukti į sistemą nurodytai kintamųjų ryšių diagramai

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. 
   Sumažinta modelio forma, atitinkanti vienalaikių lygčių sistemos struktūrinę formą

apima lygtis

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. 
   Sumažinta modelio forma yra transformacijos rezultatas...
   1. 
      Netiesinės regresijos lygtys
   2. 
      Struktūrinė modelio forma
   3. 
      Nepriklausomų lygčių sistemos
   4. 
      Rekursinių lygčių sistemos

62. Kainų ir darbo užmokesčio dinamikos modelio sumažinta forma

y2 – kainos kitimo greitis,

x1 – bedarbių procentas,

x3 – importuojamų žaliavų kainų kitimo tempas,

atrodo kaip...

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. Vienalaikių lygčių sistemos modelio redukuotų ir struktūrinių formų atitikimo unikalumas yra problema...

1. 
   veiksnių daugiakolineariškumas
2. 
   identifikavimas
3. 
   likučių heteroskedastiškumas
4. 
   duomenų nevienalytiškumas

64. Nustatyti struktūrinio modelio tipo ir struktūrinio bei sumažinto koeficientų atitikimą...

65.Naudodami būtiną kainų ir darbo užmokesčio dinamikos modelio identifikavimo sąlygą, nurodykite teisingus teiginius...

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

kur y1 yra mėnesinio atlyginimo pokyčio norma,

y2 – kainos kitimo greitis,

x1 – bedarbių procentas,

x2 – pastovaus kapitalo kitimo greitis,

x3 – importuojamų žaliavų kainų kitimo tempas

1. 
   abi lygtys yra tiksliai identifikuojamos
2. 
   abi lygtys nėra identifikuojamos
3. 
   abi lygtys yra per daug identifikuojamos
4. 
   pirmoji lygtis yra per daug identifikuojama
5. 
   antroji lygtis yra tiksliai identifikuojama

66. Tegul D yra egzogeninių kintamųjų, kurie yra sistemoje, bet nėra šioje lygtyje, skaičius. Pirmajai kainų ir darbo užmokesčio dinamikos modelio lygčiai D reikšmė yra ...

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

Atsakymas: 2

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

68. Tegul H yra endogeninių kintamųjų skaičius sistemoje, D yra egzogeninių kintamųjų, kurie yra sistemoje, bet nėra šioje lygtyje, skaičius. Pirmajai kainų ir darbo užmokesčio dinamikos modelio lygčiai reikšmė (H – D) lygi ...

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

Atsakymas: 0

70. Nustatykite skaičiavimo taisyklės atitiktį būtinai identifikavimo sąlygai, jei H yra endogeninių kintamųjų skaičius sistemoje, D yra egzogeninių kintamųjų, kurie yra sistemoje, bet nėra šioje lygtyje, skaičius.

71. Struktūriniams koeficientams įvertinti sėkmingai naudojamas įprastinis OLS...

1. 
   Neidentifikuojamų lygčių sistemos
2. 
   Rekursinių lygčių sistemos (trikampiai modeliai)
3. 
   Tarpusavyje susijusių arba vienalaikių lygčių sistemos
4. 
   Lygčių-tapatybių sistemos
5. 
   Nepriklausomų lygčių sistemos

72. Identifikuojamai vienalaikių lygčių sistemos struktūrinei formai, vertinant parametrus, ...

73. Per daug identifikuotai vienalaikių lygčių sistemos struktūrinei formai, vertinant parametrus, ...

1. 
   Įprastas mažiausių kvadratų metodas
2. 
   Netiesioginis mažiausių kvadratų metodas
3. 
   Mažiausi dviejų žingsnių kvadratai
4. 
   Trijų žingsnių mažiausių kvadratų metodas

K=……….. minatitinka mažiausių kvadratų metodas

Autokoreliacija yra eilutės lygių priklausomybė nuo ankstesnių verčių.

Autokoreliacija egzistuoja, kai kiekviena paskesnė likučių vertė

Sudėtinės laiko eilutės modelis turi tokią formą: Y=T+S+E

Atributo kintamasis gali būti naudojamas, kai: nepriklausomas kintamasis yra kokybinis;

Kokiose ribose kinta determinantinis koeficientas?: nuo 0 iki 1.

Kokiu atveju modelis laikomas tinkamu? Fcalc>Ftable

Dėl autokoreliacijos turime neefektyvūs parametrų įverčiai

Tinkamai pritaikytame modelyje likučiai turėtų būti turėti normalų įstatymą

Ekonometrinėje analizėjeXjyra svarstomi kaip atsitiktiniai dydžiai

Pasitikėjimo intervalo reikšmė leidžia daryti prielaidą, kad: intervale yra nežinomojo parametro įvertis.

Vertė, apskaičiuota pagal formulęr=...yra sąmata poros koeficientai Koreliacijos

Vidinė netiesinė regresija yra tikrai netiesinė regresija, kurios negalima redukuoti iki tiesinės regresijos transformuojant kintamuosius ir įvedant naujus kintamuosius.

Laiko eilutės yra charakteristikos (gautinio kintamojo) reikšmių seka, perimta nuosekliais laiko momentais ar periodais.

Pasirinkite modelį su vėlavimaisУt= a+b0x1…….(ilgiausia formulė)

Atrankinė vertė Rxy ne > 1, |R|< 1

Imties koreliacijos koeficientasrabsoliučiais dydžiais neviršija vienybės

Heteroskedastiškumas- visų stebėjimų dispersijos pastovumo pažeidimas.

Heteroskedastiškumas pasireiškia, kai: atsitiktinių likučių dispersija nėra pastovi

Heteroskidastiškumas yra kai liekanų dispersija yra skirtinga

Hipotezė apie likučių autokoreliacijos nebuvimą buvo įrodyta, jei Dtable2...

Homoscedastiškumas- visų stebėjimų dispersijos pastovumas arba ta pati kiekvieno nuokrypio (likučio) dispersija visoms faktorių kintamųjų reikšmėms.

Homoskidastiškumas– tai kai liekanų dispersija yra pastovi ir vienoda visiems ... stebėjimams.

Sklaida- variacijos indikatorius.

Norint nustatyti nenustatyto modelio parametrus, naudojami šie: ne vienas iš subjektų. metodai negali būti taikomi

Norėdami nustatyti parametrus, kurie skiriasi nuo nustatyto modelio, naudokite: taikoma. 2 žingsnių OLS

Norint nustatyti parametrus, reikia konvertuoti modelio struktūrinę formą į sumažinta modelio forma

Norėdami nustatyti tiksliai identifikuojamo modelio parametrus: naudojamas netiesioginis OLS;

Įvertinti... pokyčiusyišxįvedė: elastingumo koeficientas:

Porinei regresijai ơ²blygus….(xi-x¯)²)

Norėdami patikrinti atskirų regresijos parametrų reikšmę, naudojame: t testas.

Dėl regresijosy= a+ bxišnstebėjimų pasikliautinasis intervalas (1-a)% koeficientui.bbus b±t…….·ơb

Regresijai nuonpastebėjimai irmnepriklausomų kintamųjų yra toks ryšys tarpR² irF..=[(n-m-1)/m](R²/(1-R²)]

Pasitikėjimo tikimybė yra tikimybė, kad tikroji veiklos rodiklio reikšmė pateks į apskaičiuotą prognozės intervalą.

Tarkime, kad vienam ekonominiam procesui apibūdinti tinka 2 modeliai. Abu yra pakankamifFisherio kriterijus. kokį pranašumą duoti šiai katei: didesnė už F kriterijaus reikšmę

Tarkime, kad išlaidų priklausomybę nuo pajamų apibūdina funkcijay= a+ bxvidutinė reikšmė y=2...lygi 9

JeiguRxytada yra teigiamas x didėjant, y didėja.

Jei regresijos lygtyje yra nereikšmingas kintamasis, tada jis atsiskleidžia maža reikšme T statistika

Jei kokybinis veiksnys turi 3 gradacijas, tada reikiamas netikrų kintamųjų skaičius 2

Jei koreliacijos koeficientas teigiamas, tai tiesiniame modelyje x didėjant, y didėja

Jei norime naudoti atributų kintamuosius, norėdami parodyti skirtingų mėnesių poveikį, turėtume naudoti 11 atributų metodų

Jei regresijos modelis turi eksponentinį ryšį, tada Mažiausių kvadratų metodas taikomas redukavus į tiesinę formą.

Ryšys tarp daugkartinio nustatymo koeficiento (D) ir koreliacijos (R) aprašomas tokiu būdu R=√D

Regresijos lygties reikšmė- faktinis tiriamos priklausomybės buvimas, o ne tik atsitiktinis veiksnių, imituojančių iš tikrųjų neegzistuojančią priklausomybę, sutapimas.

Įvertinama regresijos lygties kaip visumos reikšmė: -Fišerio F testas

Privačių ir porinių šansų reikšmė. koreliacijos tikrinamos. naudojant:-Studento t testas

Tarpusavio ryšys ir susijęs daugiakolineariškumas- tai glaudus ryšys tarp veiksnių, artėjančių prie visiško tiesinio ryšio.

Kokia statistinė charakteristika išreiškiama formuleR²=… determinacijos koeficientas

Kokia statistinė charakteristika išreiškiama formule: r xy = Ca(x; y) padalinti iš šakniesVar(x)* Var(y): koeficientas. koreliacijos

Kuri funkcija naudojama modeliuojant pastovaus augimo modelius galia

Kurie taškai iš laiko eilutės neįtraukiami taikant išlyginimo procedūrą? tiek pradžioje, tiek pabaigoje.

Kuri regresijos lygtis yra galios lygtis? y= a˳ aͯ¹ a

Klasikinis regresijos parametrų įvertinimo metodas yra pagrįstas:- mažiausių kvadratų metodas (LSM)

Laisvės laipsnių skaičiuststatistiką, kai tikrinamas regresijos parametrų reikšmingumas iš 35 stebėjimų ir 3 nepriklausomų kintamųjų 31;

Vardiklio laisvės laipsnių skaičiusF- 50 stebėjimų ir 4 nepriklausomų kintamųjų regresijos statistika: 45

Vektoriniai komponentaiEiIr turėti normalų įstatymą

Koreliacija- stochastinė priklausomybė, kuri yra griežtai deterministinės funkcinės priklausomybės apibendrinimas, įtraukiant tikimybinį (atsitiktinį) komponentą.

Autokoreliacijos koeficientas: apibūdina linijinio ryšio tarp dabartinio ir būsimų serijos lygių artumą

Determinacijos koeficientas- stochastinio ryšio glaudumo rodiklis bendruoju netiesinės regresijos atveju

Determinacijos koeficientas yra dydis, apibūdinantis priklausomų ir nepriklausomų kintamųjų ryšį.

Determinacijos koeficientas yra kvadratinės kartotinės koreliacijos koeficientas

Determinacijos koeficientas yra: reikšmė, apibūdinanti nepriklausomo ir priklausomo (priklausomo) kintamųjų ryšį;

Determinacijos koeficientasRrodo priklausomo kintamojo y kitimo proporcija, paaiškinama į modelį įtrauktų veiksnių įtaka.

Determinacijos koeficientas skiriasi viduje: - nuo 0 iki 1

Pasitikėjimo faktorius- tai koeficientas, jungiantis ribines ir vidutines paklaidas su tiesine priklausomybe, paaiškinantis įverčio tikslumą apibūdinančios ribinės paklaidos reikšmę ir pasiskirstymo argumentas (dažniausiai tikimybių integralas). Būtent ši tikimybė yra įvertinimo patikimumo laipsnis.

Pasitikėjimo koeficientas (normalizuotas nuokrypis)- rezultatas, padalijus nuokrypį nuo vidurkio iš standartinio nuokrypio, prasmingai apibūdina gauto įvertinimo patikimumo (pasitikėjimo) laipsnį.

Koreliacijos koeficientasRxynaudojamas nustatyti X ir Y ryšio užbaigtumą.

Koreliacijos koeficientas svyruoja diapazone: nuo -1 iki 1

Koreliacijos koeficientas 0 reiškia, kad: nėra linijinio ryšio .

Koreliacijos koeficientas 1 reiškia kad: -yra funkcinė priklausomybė.

Koreliacijos koeficientas naudojamas: atsitiktinių dydžių X ir Y ryšio artimumo nustatymas;

Skaičiuojamas koreliacijos koeficientas matuojant tiesinio ryšio tarp dviejų atsitiktinių dydžių laipsnį.

Tiesinės koreliacijos koeficientas- stochastinio ryšio tarp faktoriaus ir rezultato artumo rodiklis tiesinės regresijos atveju.

Regresijos koeficientas- koeficiento kintamojo koeficientas tiesinės regresijos modelyje.

Regresijos koeficientasbrodo: Kiek vienetų padidėja y, jei x padidėja 1.

Regresijos koeficientas kinta viduje: taikoma bet kokia vertė; nuo 0 iki 1; nuo -1 iki 1;

Tamprumo koeficientas matuojamas: nepamatuojamas kiekis.

Darwin-Chatson kriterijus naudojamas: - veiksnių parinkimas į modelį; arba - autokoreliacijos likučiuose apibrėžimai

Mokinio t testas- atskirų regresijos koeficientų reikšmingumo ir koreliacijos koeficiento reikšmingumo tikrinimas.

Fišerio kriterijus rodo viso modelio statistinis reikšmingumas, pagrįstas visų jo koeficientų jungtiniu reikšmingumu;

Atsilikę kintamieji: - tai kintamieji, susiję su ankstesniais laiko momentais; arba - tai priklauso nuo vertės. pakeisti. už ankstesnį laikotarpį.

Atsilikę kintamieji yra priklausomų kintamųjų vertė už ankstesnį laikotarpį

Modelis kaip visuma yra statistiškai reikšmingas, jei Fcalc > Ftab.

Modelis identifikuojamas, jei:- konstrukcinio modelio parametrų skaičius lygus pateiktų parametrų skaičiui. modelio formos.

Modelis neidentifikuotas, jei:- duotas numeris. koeficientas . daugiau struktūrinių koeficientų skaičius

Modelis yra per daug identifikuotas, jei: nurodytas numeris. koeficientas mažesnis nei struktūrinių koeficientų skaičius

Daugiašališkumas atsiranda tada, kai: klaidingas 2 ar daugiau tiesiškai priklausomų kintamųjų įtraukimas į lygtį; 2. du ar daugiau aiškinamųjų kintamųjų, paprastai silpnai koreliuojančių, tam tikromis imties sąlygomis tampa labai koreliuojami; . Į modelį įtrauktas kintamasis, kuris labai koreliuoja su priklausomu kintamuoju.

Dauginamasis laiko eilučių modelis turi tokią formą:- Y=T*S*E

Dauginamasis laiko eilučių modelis sudaromas, jei: sezoninių svyravimų amplitudė didėja arba mažėja

Remiantis ketvirčio duomenimis...vertės 7-1 ketvirtis, 9-2 ketvirtis ir 11-3 ketvirtis...-5

Neteisingai parinkta funkcinė forma arba aiškinamieji kintamieji specifikacijos klaidų

Regresijos parametro įverčio, ​​gauto naudojant OLS, nešališkumas reiškia:- kad jam būdinga mažiausia sklaida.

Viena problema, kuri gali kilti daugiamatėje regresijoje ir niekada neįvyksta porinėje regresijoje, yra nepriklausomų kintamųjų koreliacija.

Kas lemia taškų skaičių, neįtraukiamą į laiko eilutę dėl išlyginimo: priklausomai nuo naudojamo lyginimo būdo.

Atkreipkite dėmesį į pagrindinius specifikacijų klaidų tipus: reikšmingo kintamojo atmetimas; pridedant nereikšmingą kintamąjį;

Porinių regresijos koeficientų įverčiai yra nešališki, jei: matematiniai liekanų lūkesčiai =0.

Porinės tiesinės regresijos parametrų įverčiai randami naudojant formulę b= Cov(x;y)/Var(x);a=y¯ bx¯

Regresijos parametrų įverčiai yra nešališki, jei Matematinė liekanos lūkestis yra 0

Regresijos parametrų įverčiai yra nuoseklūs, jei: - įverčio tikslumas didėja n, t.y., didėjant n, įverčio tikimybė nuo tikrosios parametro reikšmės linkusi į 0.

Reiškinių porinės regresijos įverčiai. veiksminga, jei: vertinimai turi mažiausią sklaidą, palyginti su kitais vertinimais

Esant heteroskedastiškumui, reikia naudoti:- apibendrinti mažiausi kvadratai

Tikrinant visų parametrų reikšmę vienu metu, naudojama:-F testas.

Tikrinant visų regresijos parametrų reikšmingumą vienu metu, naudojama: F testas.

Ar eksponentinės priklausomybės parametrams apskaičiuoti taikytinas mažiausių kvadratų metodas? taikomas jį sumažinus

Ar netiesinių modelių parametrams apskaičiuoti taikytinas mažiausių kvadratų metodas (LSM)? taikomas po specialaus redukavimo į linijinę formą

Kokiu kriterijumi remiamasi regresijos koeficiento reikšmingumui įvertinti? Studentė T

Didėjant aiškinamųjų kintamųjų skaičiui, koreliacinis determinacijos koeficientas yra:- dideja.

Ryšys tarp daugkartinio nustatymo indeksoR ² ir pakoreguotas daugkartinio nustatymo indeksasȒ² Yra

Pakoreguota koeficientas ryžtas:- didesnis nei įprastas koeficientas. ryžtas

Regresijos lygties Ƀk standartizuotas koeficientas rodo kiek % pasikeis gautas rodiklis y, kai xi pasikeis 1 %, kai kitų veiksnių vidutinis lygis nesikeičia

Standartinis regresijos lygties koeficientas: rodo, kiek pasikeis 1 y, kai veiksnys xk pasikeis 1, išlaikant kitą.

Koeficiento esmė ryžtasr 2 xy yra taip: - apibūdina gautos charakteristikos y paaiškinamos dispersijos proporciją. regresija., gauto požymio suminėje dispersijoje.

Studento testo lentelės reikšmė priklauso iš lygiu pasikliovimo tikimybe ir įtrauktų faktorių skaičiumi bei pradinės serijos ilgiu (dėl priimto reikšmingumo lygio ir laisvės laipsnių skaičiaus (n - m -1)).

Fisher lentelės vertės (F) priklauso apie pasikliovimo tikimybę ir įtrauktų veiksnių skaičių bei pradinės serijos ilgį (apie pasitikėjimo tikimybę p ir dispersijų laisvės laipsnių skaičius f1 Ir f2)..

Lygtis, kuriojeHDtrūkstamų egzogeninių kintamųjų skaičius, nustatytas, jei D+1=H

Lygtis, kuriojeHendogeninių kintamųjų skaičius,Dtrūkstamų egzogeninių kintamųjų skaičius, NĖRA identifikuojamas, jei D+1

Lygtis, kuriojeHendogeninių kintamųjų skaičius,Dtrūkstamų egzogeninių kintamųjų skaičius, per daug identifikuotas, jei D+1>H

Lygtis nustatoma, jei:- D+1=H

Lygtis neidentifikuota, jei:– D+1

Lygtis per daug identifikuota, jei:- D+1>H

Dummy kintamieji yra: atributinės charakteristikos (pavyzdžiui, profesija, lytis, išsilavinimas), kurioms buvo priskirtos skaitmeninės etiketės;

Formulėt= rxy....naudota p tikrinant koreliacijos koeficiento reikšmingumą

PrivatusF- kriterijus:- įvertina regresijos lygties reikšmę kaip visumą

Kvadratų sumos laisvės laipsnių skaičius tiesinės daugkartinės regresijos modelyje yra toks: m;

Ką rodo nuolydžio koeficientas - Kiek vienetų y pasikeis, jei x pasikeis vienu?

Ką rodo koeficientas? absoliutus augimas kiek vienetų pasikeis y, jei x pasikeis vienu

Egzogeninis kintamasis yra nepriklausomas kintamasis arba X faktorius.

Egzogeniniai kintamieji- tai kintamieji, kurie nustatomi už sistemos ribų ir yra nepriklausomi

Egzogeniniai kintamieji- Tai iš anksto nustatyti kintamieji, kurie daro įtaką priklausomiems kintamiesiems (endogeniniai kintamieji), bet nuo jų nepriklauso, yra žymimi x

Matuojamas elastingumas koeficiento matavimo vienetas...rodiklis

Elastingumas parodo kiek % pasikeis redukcinis rodiklis y, kai veiksnys pasikeis 1 % xk.

Endogeniniai kintamieji yra: priklausomi kintamieji, kurių skaičius lygus lygčių skaičiui sistemoje ir kurie žymimi y

Apibrėžimai

T santykis (t testas)- koeficiento įverčio, ​​gauto naudojant OLS, santykį su įvertintos vertės standartine paklaida.

Priedo laiko eilučių modelis yra modelis, kuriame laiko eilutės pateikiamos kaip išvardytų komponentų suma.

Fisherio kriterijus- Regresijos lygties reikšmingumo statistinio tikrinimo metodas, kai apskaičiuota (faktinė) F santykio reikšmė lyginama su jo kritine (teorine) reikšme.

Tiesinė regresija yra ryšys (regresija), kuris pavaizduotas tiesine lygtimi ir išreiškia paprasčiausią tiesinį ryšį.

Instrumentinių kintamųjų metodas– Tai yra MNC tipas. Naudojamas keliomis lygtimis aprašytų modelių parametrams įvertinti. Pagrindinė savybė yra netinkamo aiškinamojo kintamojo dalinis pakeitimas kintamuoju, kuris nėra koreliuojamas su atsitiktiniu terminu. Šis tarpinis kintamasis vadinamas instrumentiniu kintamuoju ir lemia nuoseklius parametrų įvertinimus.

Mažiausių kvadratų metodas (LSM)- metodas, skirtas apytiksliai rasti (įvertinti) nežinomus regresijos koeficientus (parametrus). Šis metodas pagrįstas reikalavimu sumažinti rezultatų verčių, apskaičiuotų pagal regresijos lygtį, ir tikrųjų (stebėtų) rezultatų verčių kvadratinių nuokrypių sumą.

Daugkartinė tiesinė regresija yra daugkartinė regresija, vaizduojanti tiesinį kiekvieno veiksnio ryšį.

Daugkartinė regresija- regresija su dviem ar daugiau faktorių kintamųjų.

Modelis nustatytas- modelis, kuriame visi struktūriniai koeficientai vienareikšmiškai nustatomi sumažintos modelio formos koeficientais.

Rekursinių lygčių modelis- modelis, kuriame kaip veiksnys yra priklausomi kai kurių lygčių kintamieji (rezultatiniai), esantys kitų lygčių dešinėje.

Dauginamasis modelis– modelis, kuriame laiko eilutė pateikiama kaip išvardytų komponentų sandauga.

Nešališkas įvertinimas- įvertinimas, kurio vidurkis yra lygus vertinamai vertei.

Nulinė hipotezė- prielaida, kad rezultatas nepriklauso nuo faktoriaus (regresijos koeficientas lygus nuliui).

Apibendrinti mažiausi kvadratai (GLS)- metodas, kuris nereikalauja nuolatinės liekanų sklaidos (homoscedastiškumo), bet daro prielaidą, kad liekanos yra proporcingos bendrajam veiksniui (dispersijai). Taigi, tai yra svertinis OLS.

Variantas paaiškino- rezultato kitimo dėl regresijos rodiklis.

Paaiškinamas (rezultato) kintamasis- kintamasis, kuris statistiškai priklauso nuo faktoriaus kintamojo, arba aiškinamasis (regresorius).

Likutinė dispersija- nepaaiškinama dispersija, kuri parodo rezultato kitimą veikiant visiems kitiems veiksniams, į kuriuos neatsižvelgiama regresijoje.

Iš anksto nustatyti kintamieji yra sistemos egzogeniniai kintamieji ir vėluojantys endogeniniai sistemos kintamieji.

Sumažinta sistemos forma- forma, kurioje, skirtingai nei struktūrinėje, jau yra tik endogeniniai kintamieji, tiesiškai priklausomi nuo egzogeninių kintamųjų. Išoriškai ji niekuo nesiskiria nuo nepriklausomų lygčių sistemos.

Apskaičiuota F santykio reikšmė- vertė, gauta padalijus paaiškintą dispersiją 1 laisvės laipsniui iš likutinės dispersijos 1 laisvės laipsniui.

Regresija (priklausomybė)- tai yra vidurkis (išlygintas), t.y. be atsitiktinių nedidelio masto svyravimų (svyravimų), kvazideterministinio ryšio tarp aiškinamojo kintamojo (kintamųjų) ir aiškinamojo kintamojo (kintamųjų). Šis ryšys išreiškiamas formulėmis, apibūdinančiomis funkcinę priklausomybę ir neturinčiomis aiškiai stochastinių (atsitiktinių) kintamųjų, kurie dabar daro įtaką kaip išvestinis efektas, įgaunantis grynai funkcinės priklausomybės formą.

Regresorius (aiškinamasis kintamasis, faktoriaus kintamasis) yra nepriklausomas kintamasis, statistiškai susijęs su rezultato kintamuoju. Šio ryšio pobūdis ir regresoriaus pokyčių (variacijų) įtaka rezultatui tiriama ekonometrijoje.

Tarpusavyje susietų lygčių sistema yra vienalaikių arba tarpusavyje susijusių lygčių sistema. Joje tie patys kintamieji vienu metu pasirodo kaip priklausomi vienose lygtyse ir kartu nepriklausomi kitose. Tai struktūrinė lygčių sistemos forma. LSM jai netaikomas.

Matyt nesusijusių lygčių sistema- sistema, kuriai būdinga tik koreliacija tarp likučių (klaidų) skirtingose ​​sistemos lygtyse.

Atsitiktinis likutis (nuokrypis)- tai grynai atsitiktinis procesas nedidelio masto svyravimų pavidalu, kuriame dar nėra deterministinio komponento, kuris yra regresijoje.

Nuosekli vertinimai- įverčiai, leidžiantys efektyviai panaudoti pasikliautinuosius intervalus, kai tikimybė gauti įvertį tam tikru atstumu nuo tikrosios parametro reikšmės tampa artima 1, o pačių įverčių tikslumas didėja didėjant imties dydžiui.

Modelio specifikacija- reikšmingų veiksnių nustatymas ir daugiakolineariškumo nustatymas.

Standartinė klaida- vidutinis kvadratinis (standartinis) nuokrypis. Jis susijęs su vidutine paklaida ir pasitikėjimo koeficientu.

Laisvės laipsniai- tai dydžiai, apibūdinantys nepriklausomų parametrų skaičių ir reikalingi norint rasti jų kritinių reikšmių pasiskirstymo lenteles.

Tendencija- pagrindinė vystymosi tendencija, sklandus, stabilus serijos lygių pokyčių modelis.

Reikšmingumo lygis- reikšmė, rodanti klaidingos išvados tikimybę tikrinant statistinę hipotezę taikant statistinį kriterijų.

Dummy kintamieji– tai kintamieji, atspindintys sezoninius serijos komponentus tam tikru laikotarpiu.

Ekonometrinis modelis- yra lygtis arba lygčių sistema, kuri ypatingu būdu parodo rezultato ir veiksnių priklausomybę (-es). Ekonometrinio modelio pagrindas yra sudėtingo ir menkai suprantamo ryšio tarp rezultato ir veiksnių suskaidymas į šių dviejų komponentų sumą: regresijos (regresijos komponentas) ir atsitiktinės (svyravimo) liekanos. Kita ekonometrinių modelių klasė sukuria laiko eilutes.

Vertinimo efektyvumas- tai yra vertinimo savybė turėti mažiausią visų galimų dispersiją.

o – Pasirinkite vieną atsakymą.

□ – Pasirinkite keletą atsakymų variantų.

– Užsirašykite sprendimą ir atsakykite.

– pasirinkti parinktis pagal nurodytą seką

1. Parašykite atsitiktinio dydžio matematinio lūkesčio skaičiavimo formulę:

2. Atsitiktinio dydžio matematinis lūkestis yra lygus . Kokie yra atsitiktinio dydžio matematinės lūkesčiai:

3. Žinomi atsitiktinio dydžio matematinė lūkestis ir dispersija. Raskite atsitiktinio dydžio matematinę lūkesčius ir dispersiją.

4. Jei kiekvieno atsitiktinio dydžio reikšmės padidinamos 10 kartų, tada vidutinė vertė:

o Sumažės 10 kartų;

o Padidės 10 kartų;

o Padidinti 10 %;

o Nepakeis.

5. Atsitiktinio dydžio reikšmių nuokrypių nuo vidutinės vertės suma visada yra:

o Teigiamas;

o Neigiamas;

o Lygus nuliui;

o Kiekvienu atveju jis yra skirtingas.

6. Leisti , yra atsitiktiniai dydžiai su dispersijomis ir kovariacija. Kam jis lygus?

7. Tiesinės koreliacijos koeficientas matuojamas intervale:

8. Determinacijos koeficiento reikšmė...

o Įvertina kiekvieno veiksnio, įtraukto į regresijos lygtį, reikšmingumą;

o Apibūdina gautos charakteristikos, paaiškintos lygtimi, dispersijos dalį bendroje dispersijoje;

o Apibūdina likutinės vertės dispersijos dalį bendroje gautos charakteristikos dispersijoje;

o Įvertina koreliacijos koeficiento reikšmę.

9. Nustatykite regresijos ir koreliacijos lygties elementų pavadinimų ir jų raidžių pavadinimų atitiktį:

1) Regresijos parametrai __________;

2) Aiškinamasis kintamasis ______;

3) Koreliacijos koeficientas ______;

4) Aiškinamasis kintamasis _______;

5) Atsitiktinis ___________;

6) Determinacijos koeficientas ____.

10. Koreliacijos koeficiento reikšmė yra 0,81. Galime daryti išvadą, kad tiesinis ryšys tarp gautos charakteristikos ir faktoriaus yra:

o Gana sandarus;

o Funkcinis;

o Vidutinio stiprumo.

11. Koreliacijos koeficiento reikšmė – 0,9. Galime daryti išvadą, kad tiesinis ryšys tarp gautos charakteristikos ir faktoriaus yra:

o Gana sandarus;

o Funkcinis;

o Vidutinio stiprumo.

12. Elastingumo koeficientas rodo:

o Kiek kartų vidutiniškai pasikeis rezultatas, jei veiksnys pasikeis du kartus;

o Didžiausia galima rezultato reikšmė;

o Kiek procentų pasikeis vidutinis rezultatas koeficientui padidėjus 1%;

o Kiek procentų pasikeis vidutinis veiksnys, kai rezultatas padidės 1%.

13. Galios regresijos lygties elastingumo koeficientas yra lygus:

14. Mažiausių kvadratų metodo esmė:

o maksimaliai padidinant priklausomo kintamojo tikrosios vertės nuokrypių kvadratų sumą nuo jo teorinės vertės;

o Sumažinant priklausomo kintamojo tikrosios vertės kvadratinių nuokrypių sumą nuo jo teorinės vertės;

o iki minimumo sumažinant faktinių ir teorinių verčių nuokrypių sumą;

o Maksimaliai didinant faktinių ir teorinių verčių nuokrypių absoliučias reikšmes.

15. Jei koreliacijos koeficientas yra 1,2. Tai reiškia kad…

o Ryšys tarp savybių yra stiprus;

o Ryšys tarp charakteristikų silpnas;

o koeficientui padidėjus 1%, efektyvusis požymis padidėja 1,2%;

o Tai negali atsitikti.

16. Tiriant ekonominio rodiklio priklausomybę nuo tam tikrų veiksnių, gautos tokios elastingumo koeficientų reikšmės: ; ; Ir . Sudėk veiksnius įtakos tiriamam ekonominiam rodikliui mažėjimo tvarka.

17. Nustatomi tiesinės regresijos lygties parametrai:

o Spearmano metodas;

o Fišerio kriterijus;

o Durbin-Watson testas.

18. Suporuotos tiesinės regresijos lygties parametrų reikšmingumo statistinis įvertinimas tikrinamas naudojant:

o Fišerio kriterijus;

o Studento t testas;

o Mažiausių kvadratų metodas;

o Spearman testas.

19. Statistinei imčiai, kurią sudaro 22 stebėjimai, faktinė vertė F Fišerio kriterijus yra 52. Regresijos lygtis. Linijinės koreliacijos koeficientas šiuo atveju yra lygus...

20. 27 įmonėms, gaminančioms tuos pačius produktus, buvo sudarytas tiesinis ryšys tarp pardavimo apimčių ir reklamos išlaidų. Standartinis nuokrypis yra 4,7. Standartinis nuokrypis yra 3,4. Tiesinis determinacijos koeficientas šiuo atveju yra lygus...

21. Tiesinės regresijos koeficientas, jei žinomas, lygus...

22. Laiko eilutės tendencija apibūdina veiksnių derinį...

o sezoninių serijų svyravimų skatinimas;

o turintis vienkartinį poveikį;

o Neturi įtakos eilės lygiui;