ЭКОНОМЕТРИКА 3

  ЗАДАНИЕ N 20 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества подбора уравнения

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели парной регрессии рассчитано значение коэффициента детерминации . Тогда долю остаточной дисперсии зависимой переменной характеризует величина …

Решение: Значение коэффициента детерминации  характеризует долю дисперсии зависимой переменной, объясненную построенным уравнением регрессии, в общей дисперсии зависимой переменной, то есть . Разность (1 – ) характеризует долю остаточной дисперсии. Докажем это. Величина общей дисперсии есть сумма дисперсии зависимой переменной, которая объяснена уравнением и остаточной дисперсией. Тогда , или . Второе слагаемое, характеризующее долю остаточной дисперсии можно выразить: . Поэтому верный ответ – «».

 ЗАДАНИЕ N 21 сообщить об ошибке Тема: Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели математическое ожидание остатков равно 0, следовательно, оценки параметров обладают свойством …

			несмещенности
			состоятельности
			эффективности
			оптимальности

 ЗАДАНИЕ N 22 сообщить об ошибке Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки

Начало формы

Конец формы

Для построения эконометрической модели линейного уравнения множественной регрессии используется таблица статистических данных. При помощи метода наименьших квадратов (МНК) рассчитываются оценки параметров модели вида . Для выборочного i-го наблюдения модель имеет вид . При применении метода наименьших квадратов минимизируется сумма квадратов величины …

  ЗАДАНИЕ N 23 сообщить об ошибке Тема: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

Начало формы

Конец формы

Исходная регрессионная модель имеет вид . Преобразование переменных вида  используется в том случае, если ________ и оценка параметров проводится с помощью ________ метода наименьших квадратов.

			предпосылки МНК нарушены; обобщенного
			предпосылки МНК не нарушены; обобщенного
			предпосылки МНК нарушены; традиционного
			предпосылки МНК не нарушены; традиционного

Решение: Метод наименьших квадратов (МНК) позволяет рассчитать такие оценки параметров линейной модели регрессии, для которых сумма квадратов отклонений фактических значений зависимой переменной y от ее модельных (теоретических) значений  минимальна. Отклонение , посчитанное для i-го наблюдения, является ошибкой модели. При применении МНК относительно остатков регрессионной модели выдвигаются определенные предпосылки. Если остатки не удовлетворяют предпосылкам МНК, то применение обычного (традиционного) МНК нецелесообразно. Если остатки гетероскедастичны, то проводят преобразование переменных и оценку параметров осуществляют с использованием обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК). При этом для регрессионной модели вида  проводится преобразование исходных переменных  к переменным вида . Поэтому верным вариантом ответа является «предпосылки МНК нарушены; обобщенного» или полный вариант ответа «если предпосылки МНК нарушены и оценка параметров проводится с помощью обобщенного метода наименьших квадратов». Варианты  «предпосылки МНК не нарушены» и «традиционный МНК» в данном случае не удовлетворяют постановке вопроса. Эконометрика: учеб. / И.И. Елисеева [и др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005. – С. 201-203.

 ЗАДАНИЕ N 24 сообщить об ошибке Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Для построения эконометрической модели линейного уравнения регрессии вида  используется таблица статистических данных. При помощи метода наименьших квадратов (МНК) рассчитываются оценки параметров модели …

Образовательное учреждение: Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарева Специальность: 080105.65 - Финансы и кредит Группа: 308 экон Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Черашева Марина Михайловна Логин: 03fs482684 Начало тестирования: 2012-12-03 16:57:53 Завершение тестирования: 2012-12-03 17:43:02 Продолжительность тестирования: 45 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 16 Процент правильно выполненных заданий: 66 %

 ЗАДАНИЕ N 1 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Для нелинейного уравнения регрессии рассчитано значение индекса детерминации, которое составило . Следовательно, доля остаточной дисперсии в общей дисперсии зависимой переменной для данного уравнения составляет …

			0,3
			0,3%
			0,7
			0,7%

  ЗАДАНИЕ N 2 сообщить об ошибке Тема: Виды нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Не является полиномом регрессионная модель …

Решение: Одним из видов нелинейных зависимостей в эконометрике являются полиномиальные зависимости в виде функции вида , где j = 1…k,  k  – степень полинома (k – целое неотрицательное число). Так, полином первой степени имеет вид  (линейная функция – частный вид полинома первой степени), полином второй степени – , третьей степени –  и т.д. до полинома степени k. Из предложенных вариантов ответа полиномом не является модель вида . Это правильный вариант ответа.

 ЗАДАНИЕ N 3 сообщить об ошибке Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии

Начало формы

Конец формы

При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется логарифмирование уравнения. Указанным способом не может быть линеаризовано уравнение …

 ЗАДАНИЕ N 4 сообщить об ошибке Тема: Нелинейные зависимости в экономике

Начало формы

Конец формы

Нелинейная регрессионная модель отражает …

			нелинейную взаимосвязь между социально-экономическими показателями
			совокупность линейных зависимостей между зависимой переменной и независимой переменной (независимыми переменными)
			статистически незначимую нелинейную взаимосвязь между социально-экономическими показателями
			отсутствие связи между зависимой переменной и независимой переменной (независимыми переменными)

 ЗАДАНИЕ N 5 сообщить об ошибке Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки

Начало формы

Конец формы

Для построения эконометрической модели линейного уравнения множественной регрессии используется таблица статистических данных. При помощи метода наименьших квадратов (МНК) рассчитываются оценки параметров модели вида . Для выборочного i-го наблюдения модель имеет вид . При применении метода наименьших квадратов минимизируется сумма квадратов величины …

  ЗАДАНИЕ N 6 сообщить об ошибке Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Для оценки параметров эконометрической модели линейного уравнения регрессии вида используется метод наименьших квадратов (МНК). В системе нормальных уравнений (МНК) неизвестными величинами являются …

Решение: При применении МНК рассчитывают оценки параметров линейной модели , при этом строится система нормальных уравнений. Решая систему, находим значения искомых оценок параметров, которые и являются неизвестными в системе. Так как параметрами в этой модели являются  , то верный ответ – «». Остальные варианты ответов неверные, так как – это ошибка модели;  – зависимая переменная модели;  – независимая переменная модели.

 ЗАДАНИЕ N 7 сообщить об ошибке Тема: Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели состоятельность оценки параметра означает, что при увеличении выборки значение оценки параметра стремиться к …

			истинному значению параметра, вычисленному для генеральной совокупности
			оцениваемому параметру, рассчитанному по другой выборке, объем которой значительно меньше исходной совокупности данных
			свободному члену уравнения регрессии
			коэффициенту парной корреляции между зависимой переменной и соответствующей независимой переменной

  ЗАДАНИЕ N 8 сообщить об ошибке Тема: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

Начало формы

Конец формы

При оценке параметров регрессионной модели с гетероскедастичными остатками при помощи обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК) выдвигается предположение, что дисперсия остатков …

			пропорциональна некоторой величине
			постоянна
			равна 0
			гомоскедастична

Решение: Эконометрическая модель уравнения регрессии (регрессионная модель) может быть представлена выражением , где y – зависимая переменная, x_j – независимая переменная (j = 1,…, k; k – количество независимых переменных), f – тип функциональной зависимости (математическая функция),  – случайные факторы (остаток). При применении метода наименьших квадратов (МНК) к линейным регрессионным моделям относительно остатков регрессионной модели  выдвигаются определенные предпосылки. Если остатки не удовлетворяют предпосылкам МНК, то применение обычного (традиционного) МНК нецелесообразно. Если остатки гетероскедастичны, то проводят преобразование переменных и оценку параметров осуществляют с использованием обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК).  Для оценки параметров регрессионной модели с гетероскедастичными остатками применяют обобщенный МНК (ОМНК). Если остатки гетероскедастичны, следовательно, нарушена предпосылка МНК о постоянстве дисперсии остатков и остатки не являются гомоскедастичными. В этом случае можно сказать, что дисперсия остатков пропорциональна некоторому коэффициенту пропорциональности или некоторой величине. Поэтому верным вариантом ответа является «пропорциональна некоторой величине».

 ЗАДАНИЕ N 9 сообщить об ошибке Тема: Линейное уравнение множественной регрессии

Начало формы