Ekonometria në kuptimin më të gjerë të fjalës do të thotë. Test. Seritë kohore. Në një seri kohore të palëvizshme, komponenti i tendencës

Për një kohë të gjatë, kishte dy përkufizime të ndryshme të ekonometrisë: nga "ekonometria në kuptimin e gjerë të fjalës" në "ekonometria në kuptimin e ngushtë". "Ekonometria në kuptimin e gjerë të fjalës" i referohet një grupi llojesh të ndryshme kërkimesh ekonomike të kryera duke përdorur metoda matematikore. Me “ekonometri në kuptimin e ngushtë të fjalës” nënkuptojmë kryesisht aplikimin e metodave matematikore dhe statistikore në kërkimin ekonomik: ndërtimi i modeleve matematikore dhe statistikore të dukurive ekonomike, vlerësimi i parametrave në modele të çdo lloji etj.

Emri "ekonometria" u prezantua nga themeluesi i këtij drejtimi në ekonomi në vitin 1926, Ragnar Frisch. Nga ana gjuhësore, termi "ekonometri" është me origjinë gjermane (Okonometrie). Ky term u shfaq për herë të parë në vitin 1910 në një libër gjerman mbi kontabilitetin, autori i të cilit e kuptoi teorinë e kontabilitetit me të. E përkthyer fjalë për fjalë, ekonometria do të thotë "matjet në ekonomi" (mund të krahasohet me biometrikën, shkencëometrinë, astrometrinë, sociometrinë, psikometrinë, polimetrinë).

Megjithatë, aktualisht mund të themi me besim të plotë se përkufizimi i dhënë nga S.A. Ayvazyan dhe V.S. Mkhitaryan në librin e tyre të fundit është më objektivi, modern dhe i saktë:

Përkufizimi: Ekonometria është një disiplinë e pavarur shkencore që kombinon një grup rezultatesh teorike, teknikash, metodash dhe modelesh të krijuara për të

- teoria ekonomike,

- statistikat ekonomike,

- mjetet matematikore dhe statistikore

- jepni një shprehje sasiore specifike modeleve të përgjithshme (sasiore) të përcaktuara nga teoria ekonomike.

Siç mund ta shohim, ky përkufizim përputhet plotësisht me atë të paraqitur nga R. Frisch shtatëdhjetë vjet më parë. Ai besonte se ekonometria duhet të ndjekë një formulë treshe, duke kombinuar analizën teorike, të dhënat empirike dhe metodat matematikore.

Duke folur për teorinë ekonomike në kuadrin e ekonometrisë, studiuesit janë të interesuar jo vetëm në identifikimin e ligjeve ekonomike ekzistuese objektive (në nivel cilësor) dhe lidhjeve midis treguesve ekonomikë, por edhe për qasjet ndaj formalizimit të tyre. Kur konsiderohen statistikat ekonomike si pjesë përbërëse e ekonometrisë, studiuesit janë të interesuar vetëm për atë aspekt të kësaj disipline të pavarur që lidhet drejtpërdrejt me mbështetjen e informacionit të modelit ekonometrik të analizuar. Dhe së fundi, mjetet matematikore dhe statistikore të ekonometrisë nënkuptojnë, natyrisht, jo statistikat matematikore në kuptimin e saj tradicional, por vetëm seksionet e saj individuale (modelet lineare klasike dhe të përgjithësuara të analizës së regresionit, analiza e serive kohore, ndërtimi dhe analiza e sistemeve të ekuacioneve të njëkohshme) . Këto seksione të statistikave matematikore duhet të plotësohen me disa informacione (llojet e veçanta të modeleve të regresionit, qasjet për zgjidhjen e problemeve të specifikimit, identifikimin dhe verifikueshmërinë e modeleve, etj.).

Në të gjitha aktivitetet e një ekonometristi, përdorimi i një modeli është thelbësor. Prandaj, është shumë e rëndësishme të gjurmohet i gjithë "zinxhiri" i përkufizimeve në lidhje me këtë koncept.

Modeli matematik është një abstraksion i botës reale në të cilën marrëdhëniet ndërmjet elementeve reale me interes për studiuesin zëvendësohen me marrëdhënie të përshtatshme ndërmjet kategorive matematikore.

Modeli ekonomik dhe matematikor - është çdo model matematik që përshkruan mekanizmin e funksionimit të një sistemi të caktuar ekonomik hipotetik ose të sistemit socio-ekonomik. Ndonjëherë i njëjti model mund të quhet thjesht ekonomike . (Një shembull i një modeli të tillë është versioni më i thjeshtë i të ashtuquajturit "model në internet", i cili përshkruan procesin e gjenerimit të kërkesës dhe ofertës për një produkt ose lloj shërbimi të caktuar në një treg konkurrues).

Nëse në përkufizimin e një modeli ekonomiko-matematikor nuk po flasim për ndonjë model matematikor, por për një model të ndërtuar duke përdorur aparatin e teorisë së probabilitetit dhe statistikat matematikore, atëherë tashmë mund të kemi një ide të modelit ekonometrik. Por për këtë ju duhet të mbani mend përkufizimet e mëposhtme.

Modeli probabilist - ky është një model matematikor që simulon mekanizmin e funksionimit hipotetike dukuri (ose sistem) real (jo specifik) me natyrë stokastike.

Modeli probabilistiko-statistikor – ky është një model probabilist, vlerat e karakteristikave individuale (parametrat) e të cilit vlerësohen bazuar në rezultatet e vëzhgimeve (të dhënat fillestare statistikore) që karakterizojnë funksionimin e modelit. specifike(në vend se një fenomen (ose sistem) hipotetik.

Së fundi, mund të flasim për modelin ekonometrik:

Modeli ekonometrik quhet model probabilistiko-statistikor që përshkruan mekanizmin e funksionimit të një sistemi ekonomik ose socio-ekonomik.

Në çdo model ekonometrik, të gjitha variablat e përfshirë në të, në varësi të qëllimeve përfundimtare të aplikimit, ndahen në ekzogjene, endogjene dhe të paracaktuara:

variablat ekzogjenë(ekzo-jashtë, me origjinë gjinore)- këto janë variabla që vendosen sikur "nga jashtë", në mënyrë autonome dhe në një masë të caktuar janë të kontrollueshme (të planifikuara);

variablat endogjene(endo-brenda, gjenetike-origjinën) janë variabla vlerat e të cilave formohen në proces dhe brenda funksionimin e sistemit socio-ekonomik të analizuar në një masë të konsiderueshme nën ndikimin e variablave ekzogjenë dhe, natyrisht, në ndërveprim me njëri-tjetrin; në një model ekonometrik ato janë objekt shpjegimi;

variablat e paracaktuara- këto janë variabla që veprojnë në sistem si faktorë - argumente, ose duke shpjeguar variablave.

Grupi i variablave të paracaktuar formohet nga të gjitha variablat ekzogjenë (të cilët mund të "lidhen" me pikat e kaluara, aktuale dhe të ardhshme në kohë) dhe të ashtuquajturat. variablat endogjenë të vonuar, ato. variabla të tillë endogjenë, vlerat e të cilave përfshihen në ekuacionet e sistemit ekonometrik të analizuar të matur në e kaluara(në lidhje me momentet aktuale) në kohë, dhe për këtë arsye janë tashmë i njohur, i dhënë.

Testet ekonometrike - faqe nr 1/1

Testet ekonometrike
Prezantimi

1. 
   Modeli ekonometrik ka formën
   1. 
      y=fx
   2. 
      y=a+b1x+b2x2
   3. 
      y=fx+ε
   4. 
      y=fx

1. 
   Ndeshje

1. 
   Regresioni është
   1. 
      varësia e vlerave të ndryshores që rezulton nga vlerat e variablave shpjegues (faktorët)
   2. 
      një rregull sipas të cilit çdo vlerë e një ndryshoreje shoqërohet me një vlerë të vetme të një ndryshoreje tjetër
   3. 
      rregulli sipas të cilit çdo vlerë e ndryshores së pavarur shoqërohet me vlerën e ndryshores së varur
   4. 
      varësia e vlerës mesatare të ndryshores rezultante nga vlerat e variablave shpjegues (faktorët)

1. 
   Metoda me katrorin më të vogël…
   1. 
      Ju lejon të merrni vlerësime të parametrave të regresionit linear bazuar në kushtin i=1nyi-yi2→min
   2. 
      Ju lejon të merrni vlerësime të parametrave të regresionit bazuar në kushtin ln⁡(i=1nf(yi,)→max
   3. 
      Ju lejon të kontrolloni rëndësinë statistikore të parametrave të regresionit
   4. 
      Ju lejon të merrni vlerësime të parametrave të regresionit jolinear bazuar në kushtin i=1ny-yi2→min

1. 
   Ekuacioni linear i regresionit të shumëfishtë
   1. 
      y=a+bx
   2. 
      y=a+b1x1+b2x2+…+bpxp
   3. 
      y=ax1b1x2b2…xpbp
   4. 
      yt=Tt+St+Et

1. 
   Për një ekuacion linear të regresionit të shumëfishtë, përputhen

1. 
   Problemi i specifikimit të modelit të regresionit përfshin
   1. 
      Përzgjedhja e faktorëve të përfshirë në ekuacionin e regresionit
   2. 
      Vlerësimi i parametrave të ekuacionit të regresionit
   3. 
      Vlerësimi i besueshmërisë së rezultateve të analizës së regresionit
   4. 
      Zgjedhja e llojit të ekuacionit të regresionit

1. Kërkesat për faktorët e përfshirë në një model të regresionit të shumëfishtë linear...

1. 
   Numri i faktorëve duhet të jetë 6 herë më i vogël se vëllimi i popullsisë
2. 
   Faktorët duhet të përfaqësojnë seritë kohore
3. 
   Faktorët duhet të kenë të njëjtin dimension
4. 
   Nuk duhet të ketë një korrelacion të lartë midis faktorëve

2. Deklarata të vërteta në lidhje me shumëkolinearitetin e faktorëve

1. 
   Rekomandohet përfshirja e faktorëve shumëkolinearë në një model të regresionit të shumëfishtë linear
2. 
   Shumëkolineariteti i faktorëve çon në një ulje të besueshmërisë së vlerësimeve të parametrave të ekuacionit të regresionit
3. 
   Shumëkolineariteti i faktorëve manifestohet në praninë e koeficientëve të çiftëzuar të korrelacionit të ndërfaktorëve me vlera më të mëdha se 0.7
4. 
   Shumëkolineariteti i faktorëve manifestohet në praninë e koeficientëve të korrelacionit të ndërfaktorëve të çiftuar me vlera më të vogla se 0.3

3. Deklarata të vërteta për përfshirjen e faktorëve në ekuacionin e regresionit të shumëfishtë linear

1. 
   Përfshirja e një faktori në model çon në një rritje të dukshme të koeficientit të përcaktimit të shumëfishtë
2. 
   Koeficienti i korrelacionit të çiftit për faktorin dhe variablin e rezultatit është më i vogël se 0.3
3. 
   Vlera e testit t Studentit për koeficientin e regresionit kur faktori është më i vogël se vlera e tabelës
4. 
   Faktori duhet të shpjegojë sjelljen e treguesit që studiohet në përputhje me dispozitat e pranuara të teorisë ekonomike

4. Kur ndërtohet një model regresioni të shumëfishtë duke përdorur metodën e përfshirjes hap pas hapi të variablave, faza e parë merr në konsideratë një model me ...

1. 
   Një variabël shpjegues që ka koeficientin më të vogël të korrelacionit me variablin e varur
2. 
   Një variabël shpjegues që ka koeficientin më të lartë të korrelacionit me variablin e varur
3. 
   Disa variabla shpjegues që kanë koeficientë korrelacioni modul me variablin e varur më të madh se 0.5
4. 
   Lista e plotë e variablave shpjegues

1. 
   Parametrat për faktorët në regresionin e shumëfishtë linear
   y=a+b1x1+b2x2+…+bpxp karakterizojnë
   1. 
      Përqindja e variancës në variablin e rezultatit shpjegohet me regresion në variancën e saj totale
   2. 
      Forca e marrëdhënies midis variablit të rezultatit dhe faktorit përkatës, duke eliminuar ndikimin e faktorëve të tjerë të përfshirë në model
   3. 
      
   4. 
      Me sa përqindje ndryshon mesatarisht ndryshorja që rezulton me një ndryshim në faktorin përkatës me 1%

5. Standardizimi i variablave kryhet sipas formulës

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

1. 
   Ekuacioni i regresionit të shumëfishtë në një shkallë të standardizuar është ty=20+0.9tx1+0.5tx2+ε. Shenja efektive ndikohet shumë nga:

1. 
   x1 dhe x2
2. 
   nuk mund të nxirret asnjë përfundim

1. 
   Ekuacioni i regresionit të shumëfishtë në formën e tij natyrore është
   y=20+0.7x1+0.5x2+ε. Shenja efektive ndikohet shumë nga:

1. 
   x1 dhe x2
2. 
   nuk mund të nxirret asnjë përfundim

6. Vetitë e ekuacionit të regresionit në formë të standardizuar përfshijnë...

1. 
   Koeficientët e regresionit për variablat shpjegues janë të barabartë me njëri-tjetrin
2. 
   Nuk ka asnjë parametër konstant (termi i lirë i ekuacionit) të regresionit
3. 
   Koeficientët e standardizuar të regresionit nuk janë të krahasueshëm me njëri-tjetrin
4. 
   Variablat e përfshirë në ekuacion janë pa dimension

7. Vlerësohet afërsia e ndikimit të përbashkët të faktorëve në rezultat në ekuacionin linear të regresionit të shumëfishtë

1. 
   Koeficienti i korrelacionit të çiftit
2. 
   Koeficienti i korrelacionit të pjesshëm
3. 
   
4. 
   

8. Ndeshje

9. Koeficienti i korrelacionit të shumëfishtë për një marrëdhënie lineare mund të llogaritet duke përdorur formulën

10. Deklarata të vërteta në lidhje me koeficientin e korrelacionit të shumëfishtë

1. 
   Sa më afër të jetë vlera me një Ryx1...xp, aq më e ngushtë është lidhja midis karakteristikës efektive dhe të gjithë faktorëve
2. 
   Sa më afër të jetë vlera me zero Ryx1...xp, aq më e ngushtë është lidhja midis karakteristikës efektive dhe të gjithë faktorëve
3. 
   Ryx1…xp merr vlera nga intervali
4. 
   Ryx1…xp merr vlera nga intervali [– 1, 1]

11.Koeficienti i përcaktimit të shumëfishtë karakterizon

1. 
   Afërsia e ndikimit të përbashkët të faktorëve në rezultatin në ekuacionin linear të regresionit të shumëfishtë
2. 
   Afërsia e marrëdhënies midis rezultatit dhe faktorit përkatës, duke eliminuar ndikimin e faktorëve të tjerë të përfshirë në model
3. 
   Pjesa e variancës së atributit që rezulton shpjegohet me regresion në variancën e tij totale
4. 
   Ndryshimi mesatar në variablin e rezultatit me një ndryshim në faktorin përkatës me një, me të njëjtën vlerë të faktorëve të tjerë të fiksuar në nivelin mesatar

12. Për shumën totale (TSS), regresioni (RSS) dhe të mbetur (ESS) të devijimeve në katror dhe koeficientin e përcaktimit R2, barazia plotësohet...

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

13. Raporti i variancës së mbetur ndaj variancës totale është 0.05. Do te thote …

1. 
   Koeficienti i përcaktimit R2=0.95
2. 
   Koeficienti i përcaktimit R2=0.05
3. 
   Diferenca (1-R2)=0.95, ku R2 është koeficienti i përcaktimit
4. 
   Diferenca (1-R2)=0.05, ku R2 është koeficienti i përcaktimit

14. Për të eliminuar gabimin sistematik të variancës së mbetur, një model linear regresioni të shumëfishtë përdoret për të vlerësuar cilësinë

1. 
   Koeficienti i përcaktimit të shumëfishtë
2. 
   Koeficienti i korrelacionit të shumëfishtë
3. 
   Koeficienti i rregulluar i përcaktimit të shumëfishtë
4. 
   Koeficienti i korrelacionit të pjesshëm të rregulluar

15. Vlerësimi i rëndësisë statistikore të ekuacionit linear të regresionit të shumëfishtë në tërësi kryhet duke përdorur

1. 
   Testi i studentit
2. 
   Kriteri Fisher
3. 
   Testi Durbin-Watson
4. 
   Testi Foster-Stewart

16. Vlerësimi i rëndësisë statistikore të koeficientëve linear të regresionit të shumëfishtë kryhet duke përdorur

1. 
   Testi i studentit
2. 
   Kriteri Fisher
3. 
   Testi Durbin-Watson
4. 
   Testi Foster-Stewart

17.Nëse koeficienti i regresionit është i rëndësishëm, atëherë për të plotësohen kushtet

1. 
   Vlera aktuale e testit t Studentit është më e vogël se vlera kritike
2. 
   Vlera aktuale e testit t Studentit është më e madhe se vlera kritike
3. 
   Intervali i besimit kalon në zero
4. 
   Gabimi standard nuk kalon gjysmën e vlerës së parametrit

18.Nëse ekuacioni i regresionit është i rëndësishëm, atëherë vlera aktuale e testit F ...

1. 
   më kritike
2. 
   më pak se kritike
3. 
   afër unitetit
4. 
   afër zeros

19. Parakushtet e MNC-ve janë...

1. 
   Varianca e devijimeve të rastësishme është konstante për të gjitha vëzhgimet
2. 
   Varianca e devijimeve të rastësishme nuk është konstante për të gjitha vëzhgimet
3. 
   Devijimet e rastësishme lidhen me njëra-tjetrën
4. 
   Devijimet e rastësishme janë të pavarura nga njëra-tjetra

20.Tregoni përfundimet që korrespondojnë me grafikun e mbetjeve

1. 
   Cenohet premisa e OLS për pavarësinë e mbetjeve nga njëra-tjetra
2. 
   Ekziston një autokorrelacion i mbetjeve
3. 
   Nuk ka asnjë model në sjelljen e mbetjeve
4. 
   Nuk ka autokorrelacion të mbetjeve

21.Kur plotësohen premisat e metodës së katrorëve më të vegjël (OLS), mbetjet e ekuacionit të regresionit zakonisht karakterizohen nga...

1. 
   Mesatarja zero
2. 
   Heteroskedness
3. 
   Të rastësishme në natyrë
4. 
   Shkalla e lartë e autokorrelacionit

22.Metodat për zbulimin e heteroskedasticitetit të mbetjeve përfshijnë

1. 
   Testi Durbin-Watson
2. 
   Testi Goldfeld-Quandt
3. 
   Analiza grafike e bilanceve
4. 
   Metoda me katrorin më të vogël

23. Variablat dummy në ekuacionin e regresionit të shumëfishtë janë...

1. 
   Variablat cilësorë të konvertuar në sasiorë
2. 
   Variablat që përfaqësojnë funksionet më të thjeshta të variablave të përfshirë tashmë në model
3. 
   Variabla sasiorë shtesë për të përmirësuar zgjidhjen
4. 
   Kombinimet e faktorëve të përfshirë në ekuacionin e regresionit që rrisin përshtatshmërinë e modelit

24. Të pasqyrojë ndikimin e një variabli shoqërues cilësor që ka m gjendjet zakonisht përfshihen në model... një variabël bedel

1. 
   m+12
2. 
   m-12

25. Regresionet që janë jolineare në variablat shpjeguese, por lineare në parametrat e vlerësuar

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.Regresionet, jolineare në parametrat e vlerësuar

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.Tregoni pohimet e sakta rreth modelit

y=fx,z∙ε=a∙bx∙cz∙ε

1. 
   I referohet llojit të modeleve që janë jolineare në variablat shpjeguese, por lineare në parametrat e vlerësuar
2. 
   I referohet llojit të modeleve që janë jolineare në parametrat e vlerësuar
3. 
   I referohet llojit të modeleve lineare
4. 
   Nuk mund të reduktohet në formë lineare
5. 
   Mund të reduktohet në formë lineare

28.Tregoni pohimet e sakta rreth modelit

1. 
   Linearizimi i një modeli të regresionit të shumëfishtë linear
2. 
   Linearizimi i një modeli regresioni linear në çift
3. 
   I përket klasës së modeleve jolineare në variablat shpjegues, por lineare në parametrat e vlerësuar
4. 
   I përket klasës së modeleve lineare

29.Modeli y=a∙bx∙ε i përket klasës së... modeleve të regresionit jolinear ekonometrik

1. 
   qetësues
2. 
   e kundërta
3. 
   tregues
4. 
   lineare

30.Modeli y=a∙xb∙ε i përket klasës së... modeleve të regresionit jolinear ekonometrik

1. 
   qetësues
2. 
   e kundërta
3. 
   tregues
4. 
   lineare

31.Modeli y=a+bx+cx2+ε i përket klasës së... modeleve të regresionit jolinear ekonometrik

1. 
   qetësues
2. 
   polinom
3. 
   tregues
4. 
   lineare

32. U vu re se me rritjen e sasisë së plehut të aplikuar rritet edhe rendimenti, por me arritjen e një vlere të caktuar të faktorit, treguesi i modeluar fillon të ulet. Për të studiuar këtë marrëdhënie, mund të përdorni specifikimin e ekuacionit të regresionit ...

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

33. Për të marrë vlerësime të parametrave të modelit të regresionit të fuqisë y=a∙xb ...

1. 
   Metoda e katrorëve më të vegjël nuk është e zbatueshme
2. 
   Është e nevojshme të zgjidhni zëvendësimin e duhur
3. 
   Kërkohet konvertim logaritmik
4. 
   Nevojitet një konvertim trigonometrik

34. Duke përdorur metodën e katrorëve më të vegjël, është e pamundur të vlerësohen vlerat e parametrave të ekuacionit të regresionit...

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

35. Një ndryshim që përcakton drejtimin e përgjithshëm të zhvillimit, prirjen kryesore të një serie kohore, kuptohet si...

1. 
   Trendi
2. 
   Komponent sezonal
3. 
   Komponenti ciklik
4. 
   Komponent i rastësishëm

36. Komponentët e rregullt të një serie kohore janë

1. 
   Trendi
2. 
   Komponent sezonal
3. 
   Komponenti ciklik
4. 
   Komponent i rastësishëm

37.Nëse periudha e luhatjeve ciklike në nivelet e një serie kohore nuk kalon një vit, atëherë ato quhen ...

1. 
   vjetore
2. 
   oportuniste
3. 
   Sezonale
4. 
   Shumëvjeçare

38. Le të jetë Yt një seri kohore, Tt një komponent trendi, St të jetë një komponent sezonal, Et një komponent i rastësishëm. Modeli i serisë kohore aditiv ka formën...

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

39. Le të jetë Yt një seri kohore, Tt një komponent trendi, St të jetë një komponent sezonal, Et një komponent i rastësishëm. Modeli shumëzues i serive kohore ka formën...

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

40. Është ndërtuar një model i serive kohore aditiv, ku Yt është seria kohore, Tt është komponenti i trendit, St është komponenti sezonal, Et është komponenti i rastësishëm. Nëse Yt=15, atëherë vlerat e komponentëve të serisë gjenden saktë...

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. Ju mund të përcaktoni praninë e një tendence në një seri kohore...

1. 
   Sipas grafikut të serive kohore
2. 
   Sipas vëllimit të serive kohore
3. 
   Nga mungesa e një komponenti të rastësishëm
4. 
   Përdorimi i testimit statistikor të hipotezës për ekzistencën e një tendence

42. Ju mund të përcaktoni praninë e luhatjeve ciklike (sezonale) në një seri kohore...

1. 
   Si rezultat i analizës së funksionit të autokorrelacionit
2. 
   Sipas grafikut të serive kohore
3. 
   Sipas vëllimit të serive kohore
4. 
   Duke përdorur testin Foster-Stewart

43. Le të jetë Yt një seri kohore me vëzhgime tremujore, St të jetë një komponent sezonal shtesë. Vlerësimet e komponentit sezonal për tremujorin e parë, të dytë dhe të katërt, përkatësisht, janë S1=5, S2=-1, S4=2. Vlerësimi i komponentit sezonal për tremujorin e tretë është...

44. Si rezultat i zbutjes së serive kohore 6, 2, 7, 5, 12 me një mesatare lëvizëse të thjeshtë me tre terma, vlera e parë e zbutur është ...

45. Si rezultat i zbutjes së serive kohore 6, 2, 7, 5, 12 me një mesatare lëvizëse të thjeshtë me katër terma, vlera e parë e zbutur është ...

46. ​​Për të përshkruar trendin e një serie kohore, përdoret një kurbë rritjeje me ngopje ...

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

47.Koeficienti i autokorrelacionit të rendit të parë

1. 
   Koeficienti i korrelacionit të pjesshëm ndërmjet niveleve ngjitur të një serie kohore
2. 
   Koeficienti i korrelacionit të çiftit linear ndërmjet niveleve arbitrare të një serie kohore
3. 
   Koeficienti linear i korrelacionit të çiftit ndërmjet niveleve ngjitur të një serie kohore
4. 
   Koeficienti linear i korrelacionit të çiftit midis nivelit të një serie kohore dhe numrit të saj

48. Funksioni i autokorrelacionit...

1. 
   Varësia e koeficientit të autokorrelacionit nga diferencat e para në nivelet e serive kohore
2. 
   Varësia e nivelit të një serie kohore nga koeficienti i korrelacionit me numrin e saj
3. 
   Sekuenca e koeficientëve të autokorrelacionit të renditur sipas rendit në rritje
4. 
   Sekuenca e koeficientëve të autokorrelacionit të renditur në rend rritës të vlerave të tyre

49. Nëse koeficienti i autokorrelacionit të rendit të 4-të rezulton të jetë më i larti, atëherë seria kohore ka

1. 
   trend linear
2. 
   komponent i rastësishëm
3. 
   prirje në formën e një polinomi të rendit të katërt
4. 
   lëkundjet ciklike me periodë 4

50. Vlerat e njohura të koeficientëve të autokorrelacionit janë r1=0.8, r2=0.2, r3=0.3, r4=0.9. Ju lutemi tregoni deklaratat e sakta...

1. 
   
2. 
   Seria kohore përmban një prirje në formën e një polinomi të rendit të katërt
3. 
   
4. 
   

51. Vlerat e njohura të koeficientëve të autokorrelacionit janë r1=0.1, r2=0.8, r3=0.3, r4=0.9. Mund të konkludojmë...

1. 
   Seritë kohore përmbajnë një prirje lineare
2. 
   Seritë kohore janë të rastësishme
3. 
   Seritë kohore përmbajnë luhatje ciklike me një periudhë prej 2
4. 
   Seritë kohore përmbajnë luhatje ciklike me një periudhë prej 4

52. Modeli i serive kohore konsiderohet i përshtatshëm nëse vlerat e mbetjeve...

1. 
   kanë zero pritshmëri matematikore
2. 
   vlera aktuale e testit F është më e vogël se vlera e tabelës
3. 
   respektoni ligjin e shpërndarjes normale
4. 
   respektoni një ligj uniform të shpërndarjes
5. 
   janë pozitive
6. 
   janë të rastësishme dhe të pavarura

53.Pavarësia e mbetjeve të një modeli të serisë kohore mund të kontrollohet duke përdorur

1. 
   Testi Durbin-Watson
2. 
   Testi Pearson
3. 
   Kriteri Fisher
4. 
   

54.Randomësia e mbetjeve të një modeli të serive kohore mund të testohet duke përdorur

1. 
   Analiza e funksionit të autokorrelacionit të mbetjeve
2. 
   Testi Pearson
3. 
   Testimi i hipotezës për praninë e një tendence
4. 
   Llogaritja e anshmërisë dhe kurtozës

55.Për zbutjen eksponenciale përdoret formula

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

56. Konstanta zbutëse α në modelin e zbutjes eksponenciale St=αyt+1-αSt-1 merr vlerat

1. 
   0.2 ose 0.3
2. 
   nga 0.7 në 0.9
3. 
   
4. 
   arbitrare

57. Zgjedhja e vlerës optimale të konstantës zbutëse α në modelin e zbutjes eksponenciale St=αyt+1-αSt-1 kryhet.

1. 
   Përdoret gjithmonë vlera α=0.3
2. 
   Përdoret gjithmonë vlera α=0.7
3. 
   Vlera optimale e α konsiderohet të jetë ajo në të cilën fitohet varianca më e vogël e gabimit
4. 
   Vlera optimale e α konsiderohet të jetë ajo në të cilën merret varianca më e madhe e gabimit

58.Parametri i përshtatjes α=0.3, y5=8, y6=7, S4=6. Vlera S6 e përftuar si rezultat i zbutjes eksponenciale të serive kohore duke përdorur formulën St=αyt+1-αSt-1 është...

Përgjigje: 6.72

59. Seria kohore përmban një trend dhe për ta zbutur atë përdoret modeli Holt: St=αyt+1-α(St-1-mt-1), mt=γSt-St-1+1-γmt-1. Nëse α=γ=0,3, y5=8, S4=5, m4=2. Vlera e m5 është...

Përgjigje: 1.25
Sistemet e ekuacioneve të njëkohshme

1. 
   Ndërmarrja bujqësore merret me kultivimin e grurit, misrit, elbit, hikërrorit. Është ndërtuar një model ekonometrik që përshkruan rendimentin e çdo kulture në varësi të dozave të aplikuara të plehrave dhe sasisë së lagështisë. Ky model i përket klasës së sistemeve... ekuacioneve
   1. 
      të njëkohshme
   2. 
      të pavarur
   3. 
      rekursive
   4. 
      normale

1. 
   Gjendja e një ekonomie të mbyllur përshkruhet nga karakteristikat e mëposhtme: Y - produkti i brendshëm bruto (GDP), C - niveli i konsumit, I - shuma e investimit, G - shpenzimet qeveritare, T - shuma e taksave, R - norma reale e interesit. . Specifikimi i modelit bazohet në dispozitat e mëposhtme të teorisë ekonomike: 1) konsumi shpjegohet me sasinë e të ardhurave të disponueshme (Y-T); 2) niveli i investimit përcaktohet nga madhësia e PBB-së dhe norma e interesit; 3) konsumi, investimet dhe shpenzimet qeveritare shtohen në PBB. Sistemi përkatës i ekuacioneve të ndërlidhura do të duket kështu:
   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. 
   Në formën strukturore të modelit, të ndërtuar sipas skemës së specifikuar të marrëdhënieve midis variablave, numri i variablave ekzogjenë është i barabartë me ...

Përgjigje: 2

Në formën strukturore të modelit, të ndërtuar sipas skemës së specifikuar të marrëdhënieve midis variablave, numri i ndryshoreve endogjene është i barabartë me ...

Përgjigje: 3

Në një sistem ekuacionesh të njëkohshme, variablat endogjenë janë

1. 
   Në një sistem ekuacionesh të njëkohshme, variablat ekzogjenë janë

1. 
   Numri i ekuacioneve të sistemit për skemën e specifikuar të marrëdhënieve midis variablave është ...

Përgjigje: 2

61. Numri i ekuacioneve të sistemit për diagramin e specifikuar të marrëdhënieve ndërmjet variablave është ...

1. 
   Ekuacionet që duhet të përfshihen në sistem për diagramin e specifikuar të marrëdhënieve ndërmjet variablave

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. 
   Forma e reduktuar e modelit që korrespondon me formën strukturore të sistemit të ekuacioneve të njëkohshme

përfshin ekuacionet

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. 
   Forma e reduktuar e modelit është rezultat i transformimit...
   1. 
      Ekuacionet jolineare të regresionit
   2. 
      Forma strukturore e modelit
   3. 
      Sistemet e ekuacioneve të pavarura
   4. 
      Sistemet e ekuacioneve rekursive

62. Forma e reduktuar për modelin e dinamikës së çmimeve dhe pagave

y2 – norma e ndryshimit të çmimit,

x1 – përqindja e të papunëve,

x3 – norma e ndryshimit të çmimeve për lëndët e para të importuara,

duket si...

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. Veçantia e korrespondencës ndërmjet formave të reduktuara dhe strukturore të modelit të një sistemi ekuacionesh të njëkohshme përbën një problem...

1. 
   shumëkolineariteti i faktorëve
2. 
   identifikimi
3. 
   heteroskedasticiteti i mbetjeve
4. 
   heterogjeniteti i të dhënave

64. Vendos një korrespondencë midis llojit të modelit strukturor dhe korrespondencës midis koeficientëve strukturorë dhe të reduktuar...

65.Duke përdorur kushtin e nevojshëm identifikues për modelin e dinamikës së çmimeve dhe pagave, tregoni deklaratat e sakta...

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

ku y1 është shkalla e ndryshimit të pagës mujore,

y2 – norma e ndryshimit të çmimit,

x1 – përqindja e të papunëve,

x2 – norma e ndryshimit të kapitalit konstant,

x3 – norma e ndryshimit të çmimeve për lëndët e para të importuara

1. 
   të dy ekuacionet janë saktësisht të identifikueshme
2. 
   të dy ekuacionet nuk janë të identifikueshme
3. 
   të dy ekuacionet janë të mbi-identifikueshme
4. 
   ekuacioni i parë është mbi identifikueshëm
5. 
   ekuacioni i dytë është saktësisht i identifikueshëm

66. Le të jetë D numri i variablave ekzogjenë që gjenden në sistem, por që nuk përfshihen në këtë ekuacion. Për ekuacionin e parë të modelit të dinamikës së çmimeve dhe pagave, vlera e D është e barabartë me ...

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

Përgjigje: 2

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

68. Le të jetë H numri i ndryshoreve endogjene në sistem, D është numri i variablave ekzogjenë që gjenden në sistem, por që nuk përfshihen në këtë ekuacion. Për ekuacionin e parë të modelit të dinamikës së çmimeve dhe pagave, vlera (H – D) është e barabartë me ...

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

Përgjigje: 0

70. Vendosni një korrespondencë për rregullin e numërimit me kushtin e nevojshëm identifikimi, nëse H është numri i ndryshoreve endogjene në sistem, D është numri i variablave ekzogjenë që përmbahen në sistem, por që nuk përfshihen në këtë ekuacion.

71. OLS konvencionale përdoret me sukses për të vlerësuar koeficientët strukturorë...

1. 
   Sistemet e ekuacioneve të paidentifikueshme
2. 
   Sistemet e ekuacioneve rekursive (modele trekëndore)
3. 
   Sisteme ekuacionesh të ndërlidhura ose të njëkohshme
4. 
   Sistemet e ekuacioneve-identitete
5. 
   Sistemet e ekuacioneve të pavarura

72. Për një formë strukturore të identifikueshme të një sistemi ekuacionesh të njëkohshme, kur vlerësohen parametrat, ...

73. Për një formë strukturore të mbiidentifikuar të një sistemi ekuacionesh të njëkohshme, kur vlerësohen parametrat, ...

1. 
   Metoda e zakonshme e katrorëve më të vegjël
2. 
   Metoda indirekte e katrorëve më të vegjël
3. 
   Sheshet më të vogla me dy hapa
4. 
   Metoda e katrorëve më të vegjël me tre hapa

P=……….. minkorrespondon Metoda e katrorëve më të vegjël

Autokorrelacioniështë varësia korrelacionale e niveleve të serisë nga vlerat e mëparshme.

Autokorrelacioni ekziston kurçdo vlerë pasuese të mbetjeve

Modeli i serisë kohore aditiv ka formën: Y=T+S+E

Një variabël atribut mund të përdoret kur: variabli i pavarur është cilësor;

Brenda çfarë kufijsh ndryshon koeficienti përcaktues?: nga 0 në 1.

Në cilin rast modeli konsiderohet i përshtatshëm? Fcalc>Ftable

Si rezultat i autokorrelacionit kemi vlerësime joefikase të parametrave

Në një model të pajisur mirë, mbetjet duhet kanë një ligj normal

Në analizën ekonometrikeXjjanë duke u konsideruar si variabla të rastësishëm

Vlera e intervalit të besimit na lejon të krijojmë supozimin se: intervali përmban një vlerësim të parametrit të së panjohurës.

Vlera e llogaritur me formulër=...është një vlerësim shanset e çiftit Korrelacionet

Regresioni i brendshëm jolinearështë një regresion vërtet jolinear që nuk mund të reduktohet në regresion linear duke transformuar variabla dhe duke futur variabla të reja.

Seritë kohoreështë një sekuencë vlerash të një karakteristike (ndryshore që rezulton) e marrë në momente ose periudha të njëpasnjëshme kohore.

Zgjidhni një model me vonesaУt= a+b0x1…….(formula më e gjatë)

Vlera selektive Rxy jo > 1, |R|< 1

Koeficienti i korrelacionit të mostrësrnë terma absolute nuk e kalon unitetin

Heteroskedasticiteti- shkelje e qëndrueshmërisë së variancës për të gjitha vëzhgimet.

Heteroskedasticiteti është i pranishëm kur: varianca e mbetjeve të rastësishme nuk është konstante

Heteroskidasticiteti është kur varianca e mbetjeve është e ndryshme

Është vërtetuar hipoteza për mungesën e autokorrelacionit të mbetjeve, nëse Tabela 2...

Homoskedasticiteti- qëndrueshmëria e shpërndarjes për të gjitha vëzhgimet, ose shpërndarja e njëjtë e çdo devijimi (mbetja) për të gjitha vlerat e variablave të faktorëve.

Homoskidasticiteti– kjo është kur varianca e mbetjeve është konstante dhe e njëjtë për të gjitha ... vëzhgimet.

Dispersion- tregues i variacionit.

Për të përcaktuar parametrat e një modeli të paidentifikuar, përdoret si më poshtë: jo një nga subjektet. metodat nuk mund të zbatohen

Për të përcaktuar parametrat përtej modelit të identifikuar, përdorni: zbatohet. OLS me 2 hapa

Për të përcaktuar parametrat, forma strukturore e modelit duhet të shndërrohet në forma e reduktuar e modelit

Për të përcaktuar parametrat e një modeli saktësisht të identifikueshëm: përdoret OLS indirekte;

Për të vlerësuar... ndryshimetyngaxhyri: Koeficienti i elasticitetit:

Për regresionin në çift ơ²bbarazohet….(xi-x¯)²)

Për të testuar rëndësinë e parametrave individualë të regresionit, ne përdorim: T-test.

Për regresiony= a+ bxnganintervali i besueshmërisë së vëzhgimeve (1-a)% për koeficientin.bdo të jetë b±t…….·ơb

Për regres nganvëzhgimet dhemvariablave të pavarur ekziston një lidhje e tillë ndërmjetR² dheF..=[(n-m-1)/m](R²/(1- R²)]

Probabiliteti i besimitështë probabiliteti që vlera e vërtetë e treguesit të performancës të bjerë brenda intervalit të llogaritur të parashikimit.

Le të supozojmë se 2 modele janë të përshtatshme për të përshkruar një proces ekonomik. Të dyja janë adekuatefKriteri i Fisherit. çfarë avantazhi të japësh për atë mace: më e madhe se vlera e kriterit F

Le të supozojmë se varësia e shpenzimeve nga të ardhurat përshkruhet nga funksioniy= a+ bxvlera mesatare y=2...e barabartë 9

NëseRxyështë pozitive, atëherë ndërsa x rritet, y rritet.

Nëse ka një variabël të parëndësishëm në ekuacionin e regresionit, atëherë ai shfaqet me një vlerë të ulët T statistikat

Nëse një faktor cilësor ka 3 shkallëzime, atëherë numri i kërkuar i variablave bedel 2

Nëse koeficienti i korrelacionit është pozitiv, atëherë në modelin linear ndërsa x rritet, y rritet

Nëse jemi të interesuar të përdorim variablat e atributeve për të treguar efektin e muajve të ndryshëm, duhet të përdorim 11 metoda atribute

Nëse modeli i regresionit ka një marrëdhënie eksponenciale, atëherë Metoda e katrorëve më të vegjël është e zbatueshme pas reduktimit në formë lineare.

Marrëdhënia ndërmjet koeficientit të përcaktimit të shumëfishtë (D) dhe korrelacionet (R) përshkruhet me metodën e mëposhtme R=√D

Rëndësia e ekuacionit të regresionit- prania aktuale e varësisë në studim, dhe jo thjesht një rastësi e rastësishme e faktorëve që simulojnë një varësi që në fakt nuk ekziston.

Vlerësohet rëndësia e ekuacionit të regresionit në tërësi: -Testi F Fisher

Rëndësia e shanseve private dhe të çiftëzuara. verifikohen korrelacionet. duke përdorur:-Testi i studentit

Ndërkorrelacioni dhe multikolineariteti i lidhur- kjo është një marrëdhënie e ngushtë midis faktorëve që i afrohen një marrëdhënieje të plotë lineare.

Cila karakteristikë statistikore shprehet me formulëR²=… koeficienti i përcaktimit

Cila karakteristikë statistikore shprehet me formulë: r xy = Ca(x; y) ndani me rrënjëVar(x)* Var(y): Koeficient. korrelacionet

Cili funksion përdoret gjatë modelimit të modeleve me rritje konstante pushtet

Cilat pika përjashtohen nga seritë kohore me procedurën e zbutjes? si në fillim ashtu edhe në fund.

Cili ekuacion i regresionit është një ekuacion i fuqisë? y= a˳ aͯ¹ a

Metoda klasike për vlerësimin e parametrave të regresionit bazohet në:- Metoda e katrorëve më të vegjël (LSM)

Numri i shkallëve të lirisë përtstatistikat gjatë testimit të rëndësisë së parametrave të regresionit nga 35 vëzhgime dhe 3 variabla të pavarur 31;

Numri i shkallëve të lirisë së emëruesitF-statistikat në regresion prej 50 vëzhgimesh dhe 4 variablash të pavarur: 45

Komponentët e vektoritEiDhe kanë një ligj normal

Korrelacioni- varësia stokastike, e cila është një përgjithësim i një varësie funksionale rreptësisht përcaktuese duke përfshirë një komponent probabilistik (të rastësishëm).

Koeficienti i autokorrelacionit: karakterizon afërsinë e marrëdhënies lineare midis niveleve aktuale dhe të ardhshme të serisë

Koeficienti i përcaktimit- tregues i afërsisë së lidhjes stokastike në rastin e përgjithshëm të regresionit jolinear

Koeficienti i përcaktimitështë një sasi që karakterizon marrëdhënien midis variablave të varur dhe të pavarur.

Koeficienti i përcaktimit është koeficienti i korrelacionit të shumëfishtë në katror

Koeficienti i përcaktimit është: një vlerë që karakterizon marrëdhënien midis variablave të pavarur dhe të varur (të varur);

Koeficienti i përcaktimitRtregon proporcioni i variacionit në variablin e varur y që shpjegohet nga ndikimi i faktorëve të përfshirë në model.

Koeficienti i përcaktimit ndryshon brenda: - nga 0 në 1

Faktori i besimit- ky është një koeficient që lidh gabimet kufizuese dhe mesatare me një varësi lineare, sqaron kuptimin e gabimit kufizues që karakterizon saktësinë e vlerësimit dhe është një argument për shpërndarjen (më shpesh, integrali i probabilitetit). Është ky probabilitet që është shkalla e besueshmërisë së vlerësimit.

Faktori i besimit (devijimi i normalizuar)- rezultati i pjesëtimit të devijimit nga mesatarja me devijimin standard, karakterizon kuptimisht shkallën e besueshmërisë (besueshmërisë) të vlerësimit që rezulton.

Koeficienti i korrelacionitRxytë përdorura për të përcaktuar plotësinë e lidhjes midis X dhe Y.

Koeficienti i korrelacionit ndryshon brenda intervalit: nga -1 në 1

Një koeficient korrelacioni prej 0 do të thotë që: - nuk ka lidhje lineare .

Një koeficient korrelacioni prej 1 do të thotë që: -ka varësi funksionale.

Koeficienti i korrelacionit përdoret për: përcaktimi i afërsisë së marrëdhënies ndërmjet variablave të rastësishëm X dhe Y;

Koeficienti i korrelacionit është llogaritur për matjen e shkallës së marrëdhënies lineare ndërmjet dy ndryshoreve të rastit.

Koeficienti linear i korrelacionit- një tregues i afërsisë së marrëdhënies stokastike midis faktorit dhe rezultatit në rastin e regresionit linear.

Koeficienti i regresionit- koeficienti i variablit faktor në modelin e regresionit linear.

Koeficienti i regresionitbtregon: Për sa njësi rritet y nëse x rritet me 1.

Koeficienti i regresionit ndryshon brenda: vlen çdo vlerë; nga 0 në 1; nga -1 në 1;

Koeficienti i elasticitetit matet në: sasi e pamatshme.

Për të përdoret kriteri Darvin-Chatson: - përzgjedhja e faktorëve në model; ose - përkufizimet e autokorrelacionit në mbetjet

Testi i studentit- kontrollimi i rëndësisë së koeficientëve individualë të regresionit dhe rëndësisë së koeficientit të korrelacionit.

Kriteri i Fisherit tregon rëndësia statistikore e modelit në tërësi bazuar në rëndësinë e kombinuar të të gjithë koeficientëve të tij;

Variablat me vonesë: - këto janë variabla që lidhen me pikat e mëparshme kohore; ose - këto janë vlerat që varen. ndryshim. për periudhën e mëparshme kohore.

Variablat me vonesë janë vlera e variablave të varur për periudhën e mëparshme kohore

Modeli në tërësi është statistikisht i rëndësishëm nëse Fcalc > Ftab.

Modeli identifikohet nëse:- numri i parametrave të modelit strukturor është i barabartë me numrin e parametrave të dhënë. forma modeli.

Modeli është i paidentifikuar nëse:- jepet numri. Koeficient . më shumë numri i koeficientëve strukturorë

Një model mbiidentifikohet nëse: numri i dhënë. Koeficient më pak se numri i koeficientëve strukturorë

Multikolateraliteti ndodh kur: përfshirja e gabuar e 2 ose më shumë variablave të varur linearisht në ekuacion; 2. dy ose më shumë variabla shpjegues, normalisht të lidhura dobët, bëhen shumë të ndërlidhura në kushte specifike të mostrës; . Një variabël që është shumë i lidhur me variablin e varur është përfshirë në model.

Modeli shumëzues i serive kohore ka formën:- Y=T*S*E

Një model shumëzues i serive kohore ndërtohet nëse: amplituda e luhatjeve sezonale rritet ose ulet

Bazuar në të dhënat tremujore...vlerat 7-1 tremujor, 9-2 tremujor dhe 11-3 tremujor...-5

Zgjedhja e gabuar e formës funksionale ose e variablave shpjegues quhet gabimet e specifikimeve

Paanshmëria e vlerësimit të parametrave të regresionit të marrë duke përdorur OLS do të thotë:- që karakterizohet nga dispersioni më i vogël.

Një problem që mund të lindë në regresionin shumëvariak dhe që nuk ndodh kurrë në regresionin çift është korrelacioni midis variablave të pavarur.

Çfarë përcakton numrin e pikave të përjashtuara nga seritë kohore si rezultat i zbutjes: në varësi të metodës së lëmimit të përdorur.

Vini re llojet kryesore të gabimeve të specifikimeve: heqja e një ndryshoreje të rëndësishme; duke shtuar një ndryshore të parëndësishme;

Vlerësimet e koeficientëve të regresionit në çift janë të paanshme nëse: pritjet matematikore të mbetjeve =0.

Vlerësimet e parametrave për regresionin linear të çiftuar gjenden duke përdorur formulën b= Cov(x;y)/Var(x);a=y¯ bx¯

Vlerësimet e parametrave të regresionit janë të paanshme nëse Pritja matematikore e mbetjes është 0

Vlerësimet e parametrave të regresionit janë konsistente nëse: - saktësia e vlerësimit rritet me n, d.m.th., ndërsa n rritet, probabiliteti i vlerësimit nga vlera e vërtetë e parametrit tenton në 0.

Vlerësimet e regresionit në çift të dukurive. efektive nëse: vlerësimi kanë shpërndarjen më të vogël në krahasim me vlerësimet e tjera

Në prani të heteroskedasticitetit, duhet të përdoren sa vijon:- katrorët më të vegjël të përgjithësuar

Kur kontrolloni rëndësinë e të gjithë parametrave njëkohësisht, përdoret sa vijon:-F-test.

Kur kontrolloni rëndësinë e të gjithë parametrave të regresionit njëkohësisht, përdoret sa vijon: F-test.

A është metoda e katrorëve më të vegjël të zbatueshme për llogaritjen e parametrave të varësisë eksponenciale? i zbatueshëm pas zvogëlimit të tij

A është metoda e katrorëve më të vegjël (LSM) e zbatueshme për llogaritjen e parametrave të modeleve jolineare? i zbatueshëm pas reduktimit të tij të veçantë në formë lineare

Cili kriter përdoret për të vlerësuar rëndësinë e një koeficienti regresioni? T i studentit

Me një rritje të numrit të variablave shpjegues, koeficienti i korreluar i përcaktimit është:- rritet.

Marrëdhënia midis indeksit të përcaktimit të shumëfishtëR ² dhe indeksin e rregulluar të përcaktimit të shumëfishtëȒ² ka

E rregulluar Koeficient përcaktimi:- koeficient më shumë se zakonisht. vendosmëri

Tregon koeficienti i standardizuar i ekuacionit të regresionit Ƀk me sa % do të ndryshojë treguesi që rezulton y kur xi ndryshon me 1% me nivelin mesatar të faktorëve të tjerë të pandryshuar

Koeficienti standard i ekuacionit të regresionit: tregon se sa do të ndryshojë 1 y kur faktori xk ndryshon me 1 duke ruajtur tjetrin.

Thelbi i koeficientit vendosmërir 2 xy është si më poshtë: - karakterizon proporcionin e variancës së karakteristikës rezultuese y të shpjegueshme. regresioni., në variancën totale të tiparit që rezulton.

Vlera e tabelës së testit të Studentit varet nga niveli probabiliteti i besimit dhe mbi numrin e faktorëve të përfshirë dhe në gjatësinë e serisë origjinale (në nivelin e pranuar të rëndësisë dhe në numrin e shkallëve të lirisë (n - m -1))

Vlerat e tabelës së Fisher (F) varet mbi probabilitetin e besimit dhe mbi numrin e faktorëve të përfshirë dhe në gjatësinë e serisë origjinale (mbi probabilitetin e besimit fq dhe numri i shkallëve të lirisë së dispersioneve f1 Dhe f2)..

Ekuacioni në të cilinHDnumri i variablave ekzogjenë që mungojnë, të identifikuar nëse D+1=H

Ekuacioni në të cilinHnumri i variablave endogjene,Dnumri i variablave ekzogjenë që mungojnë, NUK janë të identifikueshëm nëse D+1

Ekuacioni në të cilinHnumri i variablave endogjene,Dnumri i variablave ekzogjenë që mungojnë, të mbiidentifikuar nëse D+1>H

Ekuacioni identifikohet nëse:- D+1=H

Ekuacioni është i paidentifikuar nëse:- D+1

Një ekuacion mbiidentifikohet nëse:- D+1>H

Variablat dummy janë: karakteristikat atributive (për shembull, profesioni, gjinia, arsimi), të cilave iu dhanë etiketa dixhitale;

Formulat= rxy....përdoret për f duke kontrolluar rëndësinë e koeficientit të korrelacionit

PrivatF- kriteri:- vlerëson rëndësinë e ekuacionit të regresionit në tërësi

Numri i shkallëve të lirisë për shumën faktoriale të katrorëve në një model të regresionit të shumëfishtë linear është: m;

Çfarë tregon koeficienti i pjerrësisë - Sa njësi do të ndryshojë y nëse x ndryshon me një?

Çfarë tregon koeficienti? rritje absolute me sa njësi do të ndryshojë y nëse x ndryshon me një

Ndryshore ekzogjeneështë ndryshorja e pavarur ose faktori X.

Variablat ekzogjenë- këto janë variabla që përcaktohen jashtë sistemit dhe janë të pavarura

Variablat ekzogjenë- Kjo variablat e paracaktuara që ndikojnë në variablat e varur (variablat endogjenë), por nuk varen prej tyre, shënohen me x

Elasticiteti matet njësi matëse e faktorit...tregues

Elasticiteti tregon me sa % do të ndryshojë treguesi reduktues y kur faktori ndryshon me 1% xk.

Variablat endogjenë janë: variablat e varur, numri i të cilave është i barabartë me numrin e ekuacioneve në sistem dhe që shënohen me y

Përkufizimet

T-raporti (t-test)- raporti i vlerësimit të koeficientit të marrë duke përdorur OLS me gabimin standard të vlerës së vlerësuar.

Modeli i serive kohore aditivështë një model në të cilin seritë kohore paraqiten si shuma e komponentëve të listuar.

Kriteri Fisher- një metodë e testimit statistikor të rëndësisë së një ekuacioni regresioni, në të cilin vlera e llogaritur (aktuale) e raportit F krahasohet me vlerën e tij kritike (teorike).

Regresionit linearështë një marrëdhënie (regresion), e cila përfaqësohet me një ekuacion të drejtë dhe shpreh varësinë më të thjeshtë lineare.

Metoda e variablave instrumentale- Ky është një lloj MNC. Përdoret për të vlerësuar parametrat e modeleve të përshkruara nga disa ekuacione. Vetia kryesore është zëvendësimi i pjesshëm i një ndryshoreje shpjeguese të papërshtatshme me një variabël që nuk lidhet me termin e rastësishëm. Kjo variabël proxy quhet një ndryshore instrumentale dhe rezulton në vlerësime të qëndrueshme të parametrave.

Metoda e katrorëve më të vegjël (LSM)- një metodë për gjetjen (vlerësimin) e përafërt të koeficientëve (parametrave) të regresionit të panjohur. Kjo metodë bazohet në kërkesën për të minimizuar shumën e devijimeve në katror të vlerave të rezultateve të llogaritura nga ekuacioni i regresionit dhe vlerat e vërteta (vëzhguara) të rezultatit.

Regresioni linear i shumëfishtëështë një regresion i shumëfishtë që përfaqëson një marrëdhënie lineare për secilin faktor.

Regresion i shumëfishtë- regresion me dy ose më shumë variabla faktorësh.

Modeli i identifikuar- një model në të cilin të gjithë koeficientët strukturorë përcaktohen në mënyrë unike nga koeficientët e formës së reduktuar të modelit.

Modeli i ekuacioneve rekursive- një model që përmban si faktor ndryshoret e varura (rezultative) të disa ekuacioneve, që shfaqen në anën e djathtë të ekuacioneve të tjera.

Modeli shumëzues– një model në të cilin seritë kohore paraqiten si produkt i komponentëve të listuar.

Vlerësim i paanshëm- një vlerësim mesatarja e të cilit është e barabartë me vlerën që vlerësohet.

Asnje hipoteze- supozimi se rezultati nuk varet nga faktori (koeficienti i regresionit është zero).

Sheshet më të vogla të përgjithësuara (GLS)- një metodë që nuk kërkon shpërndarje të vazhdueshme (homoscedasticitet) të mbetjeve, por supozon se mbetjet janë proporcionale me faktorin e përbashkët (variancë). Kështu, është një OLS me peshë.

Varianca e shpjeguar- tregues i variacionit të rezultatit për shkak të regresionit.

Variabli i shpjeguar (rezultati).- një variabël që statistikisht varet nga një variabël faktor, ose shpjegues (regresor).

Varianca e mbetur- variancë e pashpjegueshme, e cila tregon ndryshimin e rezultatit nën ndikimin e të gjithë faktorëve të tjerë që nuk merren parasysh nga regresioni.

Variablat e paracaktuar janë variabla ekzogjenë të sistemit dhe variabla endogjenë të vonuar të sistemit.

Forma e reduktuar e sistemit- një formë që, ndryshe nga ajo strukturore, tashmë përmban vetëm variabla endogjenë të varur linearisht nga variablat ekzogjenë. Nga pamja e jashtme, nuk ndryshon nga një sistem ekuacionesh të pavarura.

Vlera e llogaritur e raportit F- vlera e përftuar duke pjesëtuar variancën e shpjeguar për 1 shkallë lirie me variancën e mbetur për 1 shkallë lirie.

Regresioni (varësia)- kjo është mesatarja (e lëmuar), d.m.th. i lirë nga luhatjet e rastësishme të shkallës së vogël (luhatjet), marrëdhënia kuazi-përcaktuese ndërmjet ndryshores së shpjeguar (variablave) dhe variablit shpjegues (variablave). Kjo lidhje shprehet me formula që karakterizojnë varësinë funksionale dhe që nuk përmbajnë ndryshore eksplicite stokastike (të rastësishme), të cilat tani ushtrojnë ndikimin e tyre si efekt rezultant, duke marrë formën e një varësie thjesht funksionale.

Regresori (ndryshore shpjeguese, ndryshore faktori)është një variabël i pavarur që lidhet statistikisht me variablin e rezultatit. Natyra e kësaj lidhjeje dhe ndikimi i ndryshimeve (variacioneve) në regresor në rezultat studiohen në ekonometri.

Sistemi i ekuacioneve të ndërlidhuraështë një sistem ekuacionesh të njëkohshme ose të ndërvarura. Në të, të njëjtat variabla shfaqen njëkohësisht si të varur në disa ekuacione dhe në të njëjtën kohë të pavarura në të tjera. Kjo është forma strukturore e një sistemi ekuacionesh. LSM nuk është i zbatueshëm për të.

Sistemi i ekuacioneve në dukje të palidhura- një sistem që karakterizohet nga prania e vetëm korrelacioneve ndërmjet mbetjeve (gabimeve) në ekuacione të ndryshme të sistemit.

Mbetje e rastësishme (devijim)- ky është një proces thjesht i rastësishëm në formën e lëkundjeve në shkallë të vogël, i cili nuk përmban tashmë një komponent përcaktues, i cili është i pranishëm në regresion.

Vlerësime të qëndrueshme- vlerësime që lejojnë përdorimin efektiv të intervaleve të besimit, kur probabiliteti për të marrë një vlerësim në një distancë të caktuar nga vlera e vërtetë e parametrit bëhet afër 1, dhe saktësia e vetë vlerësimeve rritet me rritjen e madhësisë së kampionit.

Specifikimi i modelit- identifikimi i faktorëve të rëndësishëm dhe identifikimi i shumëkolinearitetit.

Gabim standard- devijimi mesatar i rrënjës katror (standard). Ajo lidhet me gabimin mesatar dhe faktorin e besimit.

Shkallët e lirisë- këto janë sasi që karakterizojnë numrin e parametrave të pavarur dhe janë të nevojshme për të gjetur tabelat e shpërndarjes së vlerave të tyre kritike.

Trendi- tendenca kryesore e zhvillimit, një model i qetë, i qëndrueshëm i ndryshimeve në nivelet e serisë.

Niveli i rëndësisë- një vlerë që tregon probabilitetin e një përfundimi të gabuar gjatë testimit të një hipoteze statistikore duke përdorur një kriter statistikor.

Variablat dummy- këto janë variabla që pasqyrojnë komponentët sezonalë të serisë për çdo periudhë.

Modeli ekonometrik- është një ekuacion ose sistem ekuacionesh që në mënyrë të veçantë paraqet varësinë (varësinë) ndërmjet rezultatit dhe faktorëve. Baza e modelit ekonometrik është zbërthimi i marrëdhënies komplekse dhe të kuptuar keq midis rezultatit dhe faktorëve në shumën e dy komponentëve të mëposhtëm: regresioni (komponenti i regresionit) dhe mbetjet e rastësishme (luhatjet). Një klasë tjetër e modeleve ekonometrike prodhon seri kohore.

Efikasiteti i vlerësimit- kjo është veti e një vlerësimi që të ketë variancën më të vogël nga të gjitha të mundshmet.

o – Zgjidhni një përgjigje.

□ – Zgjidhni disa opsione përgjigjeje.

– Shkruani zgjidhjen dhe përgjigjuni.

– zgjidhni opsionet sipas sekuencës së specifikuar

1. Shkruani një formulë për llogaritjen e pritshmërisë matematikore të një ndryshoreje të rastësishme:

2. Pritshmëria matematikore e një ndryshoreje të rastësishme është e barabartë me . Cila është pritshmëria matematikore e një ndryshoreje të rastësishme:

3. Pritshmëria matematikore e ndryshores së rastit dhe varianca janë të njohura. Gjeni pritshmërinë matematikore dhe variancën e ndryshores së rastit.

4. Nëse vlerat e çdo ndryshoreje të rastësishme rriten me 10 herë, atëherë vlera mesatare:

o Do të ulet me 10 herë;

o Do të rritet 10 herë;

o Rritja me 10%;

o Nuk do të ndryshojë.

5. Shuma e devijimeve të vlerave të një ndryshoreje të rastësishme nga vlera mesatare është gjithmonë:

o Pozitive;

o Negative;

o E barabartë me zero;

o Në secilin rast është i ndryshëm.

6. Le të , janë ndryshore të rastësishme me varianca , dhe kovariancë. Me çfarë është e barabartë?

7. Koeficienti linear i korrelacionit matet në intervalin:

8. Vlera e koeficientit të përcaktimit...

o Vlerëson rëndësinë e secilit faktor të përfshirë në ekuacionin e regresionit;

o Karakterizon pjesën e variancës së karakteristikës rezultuese të shpjeguar nga ekuacioni në variancën totale;

o Karakterizon pjesën e variancës së vlerës së mbetur në variancën totale të karakteristikës që rezulton;

o Vlerëson rëndësinë e koeficientit të korrelacionit.

9. Vendosni një korrespondencë midis emrave të elementeve të ekuacionit të regresionit dhe korrelacionit dhe emërtimeve të tyre të shkronjave:

1) Parametrat e regresionit __________;

2) Variabli shpjegues ______;

3) Koeficienti i korrelacionit ______;

4) Variabli i shpjeguar _______;

5) Ndryshore e rastësishme ___________;

6) Koeficienti i përcaktimit ____.

10. Vlera e koeficientit të korrelacionit është 0.81. Mund të konkludojmë se marrëdhënia lineare midis karakteristikës që rezulton dhe faktorit është:

o Mjaft i ngushtë;

o Funksionale;

o Fortësi mesatare.

11. Vlera e koeficientit të korrelacionit është – 0.9. Mund të konkludojmë se marrëdhënia lineare midis karakteristikës që rezulton dhe faktorit është:

o Mjaft i ngushtë;

o Funksionale;

o Fortësi mesatare.

12. Koeficienti i elasticitetit tregon:

o Sa herë do të ndryshojë mesatarisht rezultati nëse faktori ndryshon dy herë;

o Vlera maksimale e mundshme e rezultatit;

o Me sa përqind do të ndryshojë rezultati mesatar kur faktori rritet me 1%;

o Me sa përqind do të ndryshojë faktori mesatar kur rezultati rritet me 1%.

13. Koeficienti i elasticitetit për ekuacionin e regresionit të fuqisë është i barabartë me:

14. Thelbi i metodës së katrorëve më të vegjël është:

o Në maksimizimin e shumës së devijimeve në katror të vlerës aktuale të ndryshores së varur nga vlera e saj teorike;

o Në minimizimin e shumës së devijimeve në katror të vlerës aktuale të ndryshores së varur nga vlera e saj teorike;

o Në minimizimin e shumës së devijimeve të vlerave faktike dhe teorike;

o Në maksimizimin e vlerave absolute të devijimeve të vlerave aktuale dhe teorike.

15. Nëse koeficienti i korrelacionit është 1.2. Do të thotë që…

o Marrëdhënia ndërmjet karakteristikave është e fortë;

o Marrëdhënia ndërmjet karakteristikave është e dobët;

o Me një rritje të faktorit me 1%, atributi efektiv rritet me 1.2%;

o Kjo nuk mund të ndodhë.

16. Gjatë studimit të varësisë së një treguesi ekonomik nga faktorë të caktuar, u morën vlerat e mëposhtme të koeficientëve të elasticitetit: ; ; Dhe . Renditni faktorët në rend zbritës të ndikimit në treguesin ekonomik në studim.

17. Përcaktohen parametrat e ekuacionit të regresionit linear:

o Metoda e Spearman;

o kriteri i Fisherit;

o Testi Durbin-Watson.

18. Vlerësimi statistikor i rëndësisë së parametrave të ekuacionit të regresionit linear të çiftuar kontrollohet duke përdorur:

o kriteri i Fisherit;

o Testi i studentit;

o Metoda e katrorëve më të vegjël;

o Testi Spearman.

19. Për një kampion statistikor të përbërë nga 22 vëzhgime, vlera aktuale F Kriteri i Fisherit është 52. Ekuacioni i regresionit. Koeficienti linear i korrelacionit në këtë rast është i barabartë me...

20. Për 27 ndërmarrje që prodhojnë të njëjtat produkte, u ndërtua një marrëdhënie lineare midis vëllimeve të shitjeve dhe kostove të reklamave. Devijimi standard është 4.7. Devijimi standard është 3.4. Koeficienti linear i përcaktimit në këtë rast është i barabartë me...

21. Koeficienti i regresionit linear, nëse dihet, është i barabartë me...

22. Trendi i një serie kohore karakterizon një kombinim faktorësh...

o Nxitja e luhatjeve sezonale në seri;

o Duke pasur një ndikim një herë;

o Nuk ndikon në nivelin e rreshtit;