ЭКОНОМЕТРИКА 2

Конец формы

Определите последовательность этапов алгоритма оценки параметров модели системы эконометрических уравнений.

1			определение класса системы эконометрических уравнений
2			оценка возможности идентификации модели
3			выбор метода оценки параметров модели в соответствии с идентифицируемостью модели
4			расчет оценок параметров модели системы эконометрических уравнений

 ЗАДАНИЕ N 9 сообщить об ошибке Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация

Начало формы

Конец формы

Для стационарного временного ряда y₁, у₂, … y_t, …, y_n типа «белый шум» математическое ожидание E(y_t) равно …

			0
			1

  ЗАДАНИЕ N 10 сообщить об ошибке Тема: Структура временного ряда

Начало формы

Конец формы

Вывод о присутствии в данном временном ряде сезонной компоненты можно сделать по значению коэффициента автокорреляции ____ порядка.  

			четвертого
			первого
			второго
			восьмого

Решение: Структура временного ряда определяется по значениям коэффициента автокорреляции, рассчитанным для разных порядков коэффициента автокорреляции. Коэффициент автокорреляции характеризует тесноту связи между уровнями исходного ряда и уровнями этого же ряда, сдвинутыми на значение порядка. Если временной ряд содержит тенденцию, то наиболее высокое (максимальное или чуть меньше, чем максимальное) значение наблюдается у коэффициента автокорреляции первого порядка, так как оказываются тесно связанными два соседних уровня временного ряда. Если наблюдаются высокие значения для коэффициента автокорреляции более высоких порядков, то это свидетельствует о наличии во временном ряде периодических колебаний, период колебаний равен порядку соответствующего коэффициента автокорреляции. Так как в задании спрашивается о сезонных колебаниях, то необходимо по графику определить периодичность этих колебаний, в нашем случае она равна 4 кварталам. Поэтому правильный вариант ответа – «четвертого».

 ЗАДАНИЕ N 11 сообщить об ошибке Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия

Начало формы

Конец формы

Изображенный на рисунке временной ряд содержит следующие компоненты:

			убывающую тенденцию и сезонную компоненту
			тенденцию и убывающую сезонную компоненту
			убывающую тенденцию и убывающую сезонную компоненту
			возрастающую тенденцию и убывающую сезонную компоненту

 ЗАДАНИЕ N 12 сообщить об ошибке Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов

Начало формы

Конец формы

Уровень временного ряда (y_t) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Аддитивную модель временного ряда не формируют следующие значения компонент уровня временного ряда …

			yt = 7; T = 3,5; S = 2; E = 1
			yt = 7; T = 6,5; S = 0; E = 0,5
			yt = 7; T = 7,5; S = 0; E = -0,5
			yt = 7; T = 3,5; S = 2,5; E = 1

 ЗАДАНИЕ N 13 сообщить об ошибке Тема: Оценка тесноты связи

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели вида  знак при значении коэффициента парной корреляции , рассчитанного для этого уравнения, совпадает со знаком при …

			b
			x
			a

 ЗАДАНИЕ N 14 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества подбора уравнения

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели парной регрессии рассчитано значение коэффициента детерминации  (см. рис.). Следовательно, построенным уравнением объяснено ______ дисперсии зависимой переменной.

			6,5%
			0,065%
			(1 – 0,065)%
			65%

 ЗАДАНИЕ N 15 сообщить об ошибке Тема: Проверка статистической значимости эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

При оценке статистической значимости построенной эконометрической модели выдвигают ______ гипотезы.

			статистические
			математические
			информационные
			коллективные

 ЗАДАНИЕ N 16 сообщить об ошибке Тема: Оценка значимости параметров эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Если параметр эконометрической модели не является статистически значимым, то соответствующая независимая переменная …

			не оказывает влияния на моделируемый показатель (зависимую переменную)
			оказывает статистически значимое влияние на моделируемый показатель (зависимую переменную)
			тесно связан с зависимой переменной
			оказывает основное (доминирующее) влияние на зависимую переменную

 ЗАДАНИЕ N 17 сообщить об ошибке Тема: Линейное уравнение множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

В эконометрической модели линейного уравнения множественной регрессии  величина параметра а характеризует среднее по совокупности значение зависимой переменной, при значениях ___, равных 0.

			xj
			y
			a

 ЗАДАНИЕ N 18 сообщить об ошибке Тема: Спецификация эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Ошибкой спецификации эконометрической модели уравнения регрессии является …

			использование парной регрессии вместо множественной
			учет случайных факторов
			оценка параметров при помощи МНК
			расчет показателей качества модели

 ЗАДАНИЕ N 19 сообщить об ошибке Тема: Фиктивные переменные

Начало формы

Конец формы

Примерами фиктивных переменных в эконометрической модели зависимости стоимости 1 м² жилья не являются …

			площадь жилья (м2)
			величина прожиточного минимума в регионе
			принадлежность тому или иному региону
			категория жилья: первичное (новое) жилье / вторичное (неновое) жилье

 ЗАДАНИЕ N 20 сообщить об ошибке Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

Строится эконометрическая модель уравнения множественной регрессии для зависимости y от пяти факторов х⁽¹⁾,  х⁽²⁾, х⁽³⁾, х⁽⁴⁾, х⁽⁵⁾. Получена матрица парных коэффициентов линейной корреляции (y – зависимая переменная): Требование отсутствия коллинеарных независимых переменных выполняется в модели …

 ЗАДАНИЕ N 21 сообщить об ошибке Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Метод наименьших квадратов (МНК) может применяться для оценки параметров исходной регрессионной модели в _________ форме.

			линейной
			нелинейной
			экспоненциальной
			нормальной

 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: Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК

Начало формы

Конец формы

При выполнении предпосылок метода наименьших квадратов (МНК) оценки параметров регрессионной модели, рассчитанные с помощью МНК, обладают свойствами …

			состоятельности, несмещенности и эффективности
			несостоятельности, смещенности и эффективности
			состоятельности, смещенности и эффективности
			состоятельности, смещенности и неэффективности