ЭКОНОМЕТРИКА 1
.docx
ЗАДАНИЕ
N 12
сообщить
об ошибке
Тема:
Идентификация систем эконометрических
уравнений
Начало формы
Конец формы
Даны
структурная и приведенная формы модели
системы одновременных уравнений:
и
Установите
соответствие между наименованием
обозначения и его видом:
(1) приведенный
коэффициент
(2) структурный коэффициент
(3)
переменная модели
|
1 |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ
N 13
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 14
сообщить
об ошибке
Тема:
Отбор факторов, включаемых в модель
множественной регрессии
Начало формы
Конец формы
Для
эконометрической модели линейного
уравнения множественной регрессии вида
построена
матрица парных коэффициентов линейной
корреляции (y
– зависимая переменная; х(1),
х(2),
х(3)–
независимые переменные):
Коллинеарными
(тесносвязанными) независимыми
(объясняющими) переменными являются …
|
|
|
|
x(1) и x(2) |
|
|
|
|
y и x(3) |
|
|
|
|
x(1) и x(3) |
|
|
|
|
x(2) и x(3) |
ЗАДАНИЕ
N 15
сообщить
об ошибке
Тема:
Линейное уравнение множественной
регрессии
Начало формы
Конец формы
В
эконометрической модели линейного
уравнения регрессии
параметром(-ами)
является(-ются) …
|
|
|
|
a, bj |
|
|
|
|
y |
|
|
|
|
xj |
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ
N 16
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 17
сообщить
об ошибке
Тема:
Аддитивная и мультипликативная модели
временных рядов
Начало формы
Конец формы
Уровень временного ряда (yt) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Аддитивную модель временного ряда формируют следующие значения компонент уровня временного ряда …
|
|
|
|
yt = 7; T = 7,5; S = 0; E = -0,5 |
|
|
|
|
yt = 7; T = 6,5; S = 0; E = -0,5 |
|
|
|
|
yt = 7; T = 3,5; S = 2; E = 1 |
|
|
|
|
yt = 7; T = 3,5; S = -2; E = -1 |
ЗАДАНИЕ
N 18
сообщить
об ошибке
Тема:
Структура временного ряда
Начало формы
Конец формы
Данная
таблица значений автокорреляционной
функции соответствует структуре
временного ряда …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ
N 19
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 20
сообщить
об ошибке
Тема:
Модели стационарных и нестационарных
временных рядов и их идентификация
Начало формы
Конец формы
Процесс «белый шум» является _______ временным рядом.
|
|
|
|
стационарным |
|
|
|
|
нестационарным |
|
|
|
|
детерминированным |
|
|
|
|
неслучайным |
ЗАДАНИЕ
N 21
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 …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ
N 22
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 23
сообщить
об ошибке
Тема:
Обобщенный метод наименьших квадратов
(ОМНК)
Начало формы
Конец формы
Проводится
оценка параметров линейной модели
парной регрессии
.
Было выявлено, что остатки модели
являются
гетероскедастичными и дисперсия остатков
пропорциональна
величине
(
,
где
–
постоянная дисперсия). Оценку параметров
предложено провести с помощью обобщенного
метода наименьших квадратов, тогда
преобразование исходных переменных
модели
будет
иметь вид …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ N 24
сообщить
об ошибке
Тема:
Предпосылки МНК, методы их проверки
Начало формы
Конец формы
Одной
из предпосылок метода наименьших
квадратов является то, что величина
,
равная среднему
значению отклонений фактических
значений зависимой переменной y
от ее модельных (теоретических) значений
,
должна быть равна …
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
a |
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
является
ошибкой модели. Так, если модель регрессии
записана в виде выражения
,
где
,
то разность
(
– ошибка модели).
При применении МНК
величина
должна
удовлетворять определенным условиям
(предпосылкам). Предпосылкой метода
наименьших квадратов МНК является
,
т.е. «величина
,
равная среднему
значению отклонений фактических
значений зависимой переменной y
от ее модельных (теоретических) значений
,
должна быть равна 0». Верным ответом
является «0». Остальные варианты ответов
– неверные.
Образовательное учреждение: Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарева Специальность: 080105.65 - Финансы и кредит Группа: 308 экон Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Джедиханов Ринат Касимович Логин: 03fs482663 Начало тестирования: 2012-12-03 16:57:49 Завершение тестирования: 2012-12-03 17:41:58 Продолжительность тестирования: 44 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 21 Процент правильно выполненных заданий: 87 %
ЗАДАНИЕ
N 1
сообщить
об ошибке
Тема:
Методы оценки параметров систем
одновременных уравнений: косвенный
метод наименьших квадратов (КМНК) и
двухшаговый метод наименьших квадратов
(ДМНК)
Начало формы
Конец формы
С
помощью косвенного метода наименьших
квадратов выполняют оценку параметров
структурной формы модели идентифицируемой
системы эконометрических уравнений
вида
.
Определите последовательность этапов
реализации алгоритма КМНК для этой
системы.
|
1 |
|
|
получение
приведенной формы модели
|
|
2 |
|
|
оценка
параметров каждого уравнения приведенной
формы модели с помощью обычного МНК,
получение системы
|
|
3 |
|
|
трансформация коэффициентов приведенной формы модели в параметры структурной формы модели |
|
4 |
|
|
запись
структурной формы модели системы
эконометрических уравнений с
рассчитанными значениями структурных
коэффициентов, получение системы вида
|
ЗАДАНИЕ
N 2
сообщить
об ошибке
Тема:
Идентификация систем эконометрических
уравнений
Начало формы
Конец формы
Дана
приведенная форма модели системы
одновременных уравнений:
Установите
соответствие между обозначением и его
наименованием:
(1)
(2)
(3)
|
1 |
|
|
приведенный коэффициент |
|
2 |
|
|
эндогенная переменная системы |
|
3 |
|
|
экзогенная переменная системы |
|
|
|
|
структурный коэффициент |
ЗАДАНИЕ
N 3
сообщить
об ошибке
Тема:
Общие понятия о системах уравнений,
используемых в эконометрике
Начало формы
Конец формы
Система эконометрических уравнений может состоять из _____ уравнения (-ий) регрессии.
|
|
|
|
двух |
|
|
|
|
трех |
|
|
|
|
одного |
|
|
|
|
бесконечно большого количества |
ЗАДАНИЕ
N 4
сообщить
об ошибке
Тема:
Классификация систем уравнений
Начало формы
Конец формы
Установите
соответствие между видом и классом
системы эконометрических уравнений:
(1)
(2)
