ЭКОНОМЕТРИКА 3
.docx
ЗАДАНИЕ N 13
сообщить
об ошибке
Тема:
Фиктивные переменные
Начало формы
Конец формы
Эконометрическое моделирование зависимости по неоднородной совокупности данных может осуществляться на основе …
|
|
|
|
использования фиктивных переменных |
|
|
|
|
разделения неоднородной совокупности данных на однородные |
|
|
|
|
использования стандартизованных переменных |
|
|
|
|
неоднородных статистических гипотез |
Решение:
Одним
из типов эконометрических моделей
является уравнение регрессии, которое
может быть записано в виде математического
выражения
,
где y
– зависимая переменная, xj
– независимая переменная (j = 1,…,
k;
k
– количество независимых переменных),
f
– тип функциональной зависимости
(математическая функция),
–
случайные факторы. Данное уравнение
является наглядным примером количественного
выражения взаимосвязей социально-экономических
показателей.
При построении регрессионной
модели может возникнуть ситуация, когда
необходимо включить в уравнение помимо
количественных переменных переменные,
отражающие некоторые атрибутивные
признаки (пол, образование, регион и
т.п.). Такого рода качественные переменные
называются «фиктивными» (dummy) переменными.
Они отражают неоднородность исследуемой
статистической совокупности и используются
для более качественного моделирования
зависимостей в таких неоднородных
объектах наблюдения. Однако, в некоторых
случаях можно рекомендовать разделить
неоднородную совокупность данных на
однородные и применять методы моделирования
к отдельным однородным совокупностям
данных. Поэтому правильными вариантами
являются ответы: « использования
фиктивных переменных» и « разделения
неоднородной совокупности на однородные».
Вариант «использование стандартизованных
переменных» не является верным, так как
стандартизованные переменные используются
для приведения уравнения в естественном
масштабе к стандартизованному уравнению
регрессии с бета-коэффициентами
(стандартизованными коэффициентами
регрессии). Вариант ответа «неоднородных
статистических гипотез» не несет в себе
смысловой нагрузки, поэтому тоже не
является правильным.
ЗАДАНИЕ
N 14
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 15
сообщить
об ошибке
Тема:
Спецификация эконометрической модели
Начало формы
Конец формы
Эконометрическая модель уравнения регрессии может включать одну или несколько независимых переменных. По данному классификационному признаку различают _______ регрессию.
|
|
|
|
простую и множественную |
|
|
|
|
линейную и нелинейную |
|
|
|
|
множественную и многофакторную |
|
|
|
|
простую и парную |
Решение:
Эконометрическая
модель уравнения регрессии может быть
представлена выражением
,
где y
– зависимая переменная, xj
– независимая переменная (j = 1,…,
k;
k
– количество независимых переменных),
f
– тип функциональной зависимости
(математическая функция),
–
случайные факторы. Спецификация
эконометрической модели уравнения
регрессии определяется видом функции
f,
а также числом независимых переменных
(факторов или регрессоров). Парная и
множественная регрессия характеризуют
количество независимых переменных хj
в уравнении регрессии (парная – одна
независимая переменная; множественная
– не меньше двух независимых переменных).
Поэтому верным вариантом является
«простую и множественную» регрессии.
Вариант ответа «линейную и нелинейную»
– неверный, так как это характеризует
вид зависимости (математической функции)
f.
Варианты «множественную и многофакторную»
и «простую и парную» отражают один из
классификационных признаков и не
описывают всей совокупности эконометрических
моделей регрессии.
ЗАДАНИЕ
N 16
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 17
сообщить
об ошибке
Тема:
Свойства оценок параметров эконометрической
модели, получаемых при помощи МНК
Начало формы
Конец формы
Для регрессионной модели несмещенность оценки параметра означает, что математическое ожидание остатков равно …
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
оцениваемому параметру, рассчитанному по генеральной совокупности |
|
|
|
|
свободному члену уравнения регрессии |
|
|
|
|
1 |
ЗАДАНИЕ N 18
сообщить
об ошибке
Тема:
Обобщенный метод наименьших квадратов
(ОМНК)
Начало формы
Конец формы
Для оценки параметров регрессионной модели с гетероскедастичными остатками используется _______ метод наименьших квадратов.
|
|
|
|
обобщенный |
|
|
|
|
традиционный |
|
|
|
|
двухшаговый |
|
|
|
|
косвенный |
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: случайный
характер остатков, нулевая средняя
величина, отсутствие автокорреляции в
остатках, постоянная дисперсия
(гомоскедастичность) остатков, подчинение
нормальному закону распределения. Если
остатки не удовлетворяют предпосылкам
МНК, то применение обычного (традиционного)
МНК нецелесообразно. Если остатки
автокоррелированны и/или гетероскедастичны,
то проводят преобразование переменных
и расчет оценок параметров осуществляют
с использованием обобщенного метода
наименьших квадратов (ОМНК). Верным
вариантом является «обобщенный».
ЗАДАНИЕ
N 19
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 …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ
N 20
сообщить
об ошибке
Тема:
Предпосылки МНК, методы их проверки
Начало формы
Конец формы
Одной из предпосылок метода наименьших квадратов является то, что в остатках регрессионной модели автокорреляция должна …
|
|
|
|
отсутствовать |
|
|
|
|
быть равна 1 |
|
|
|
|
присутствовать |
|
|
|
|
стремиться
к
|
ЗАДАНИЕ
N 21
сообщить
об ошибке
Тема:
Линеаризация нелинейных моделей
регрессии
Начало формы
Конец формы
При
линеаризации нелинейных регрессионных
моделей как один из видов преобразований
используется способ приведения уравнения
к обратному виду, то есть к переменной
.
Указанным способом может быть линеаризовано
уравнение …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ
N 22
сообщить
об ошибке
Тема:
Оценка качества нелинейных уравнений
регрессии
Начало формы
Конец формы
Для
нелинейного уравнения регрессии
рассчитано значение индекса детерминации
.
Следовательно, доля объясненной дисперсии
в общей дисперсии зависимой переменной
для данного уравнения составляет …
|
|
|
|
0,6 |
|
|
|
|
0,6% |
|
|
|
|
0,4 |
|
|
|
|
0,4% |
ЗАДАНИЕ
N 23
сообщить
об ошибке
Тема:
Нелинейные зависимости в экономике
Начало формы
Конец формы
Нелинейная регрессия представляет собой …
|
|
|
|
вид связи между зависимой переменной и независимой переменной (независимыми переменными) |
|
|
|
|
показатель качества эконометрической модели |
|
|
|
|
характеристика количества независимых переменных, входящих в эконометрическую модель |
|
|
|
|
показатель статистической значимости параметров |
ЗАДАНИЕ
N 24
сообщить
об ошибке
Тема:
Виды нелинейных уравнений регрессии
Начало формы
Конец формы
Переменная х является нелинейной в уравнении …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Образовательное учреждение: Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарева Специальность: 080105.65 - Финансы и кредит Группа: 308 экон Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Куландина Ирина Константиновна Логин: 03fs482670 Начало тестирования: 2012-12-03 16:58:53 Завершение тестирования: 2012-12-03 17:43:25 Продолжительность тестирования: 44 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 16 Процент правильно выполненных заданий: 66 %
ЗАДАНИЕ
N 1
сообщить
об ошибке
Тема:
Виды нелинейных уравнений регрессии
Начало формы
Конец формы
Уравнением нелинейной регрессии, линейной по параметрам является …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ N 2
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% |
Решение:
Уравнение
регрессии строится для моделирования
зависимой переменной. При этом общая
дисперсия зависимой переменной
принимается как целое, то есть за 1. Она
(1 – общая дисперсия) раскладывается на
две части: объясненная уравнением часть
и не объясненная уравнением (остаточная)
часть. Для каждой части рассчитывается
ее доля в общей дисперсии, то есть в 1.
Доля объясненной дисперсии в общей есть
не что иное как индекс детерминации
(для нелинейных уравнений) или коэффициент
детерминации (для линейных уравнений),
обозначается R2.
Доля остаточной дисперсии в общей
рассчитывается как разность (1 – R2).
Доля каждой из частей всегда не больше
1; доля есть часть, поэтому не имеет
единицы измерения. Можно рассчитать
также процент, тогда долю нужно умножить
на 100%, это значение будет показывать,
сколько процентов занимает та или иная
часть дисперсии (объясненная или
остаточная) в общей дисперсии, то есть
в 100%. В нашем случае
;
следовательно, доля объясненной дисперсии
зависимой переменной в ее общей дисперсии
составляет 0,7; доля остаточной дисперсии
зависимой переменной в общей составляет
0,3 (это правильный вариант ответа). В
процентном соотношении получаем: доля
объясненной дисперсии зависимой
переменной в ее общей дисперсии составляет
70%; доля остаточной дисперсии зависимой
переменной в общей составляет 30%.
Поэтому
правильный вариант ответа «0,3».
ЗАДАНИЕ
N 3
сообщить
об ошибке
Тема:
Нелинейные зависимости в экономике
Начало формы
Конец формы
Нелинейная регрессия представляет собой …
|
|
|
|
вид связи между зависимой переменной и независимой переменной (независимыми переменными) |
|
|
|
|
показатель качества эконометрической модели |
|
|
|
|
характеристика количества независимых переменных, входящих в эконометрическую модель |
|
|
|
|
показатель статистической значимости параметров |
