- •Тема: Спецификация модели
- •Спецификацией
- •Линейное уравнение множественной регрессии
- •Апробацией
- •Идентификации
- •Прикладной дисциплины для обеспечения проведения автоматизированных эконометрических расчётов
- •Информационного обеспечения необходимых исходных данных
- •Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии
- •Переменными
- •Наличие линейной зависимости между более чем двумя факторами
- •Тема: Фиктивные переменные
- •Ранжирование
- •Качественного характера
- •Тема: Линейное уравнение множественной регрессии
- •Стандартизованные переменные
- •Случайной величины ε
- •Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии
- •Тема: Свойства оценок, получаемых при помощи мнк
- •Оценок параметров уравнения регрессии
- •Тема: Предпосылки мнк
- •Зависимость дисперсии остатков от значения фактора
- •Тема: Обобщённый метод наименьших квадратов
- •Взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами
- •Автокорреляции остатков
- •Остатки не изменяются
- •Гетероскедастичности
- •Тема: Оценка качества подбора уравнения
- •Случайных воздействий
- •Коэффициента детерминации r2 равна 0,05
- •Для оценки влияния случайных воздействий
- •Дисперсий
- •Случайных факторов
- •Средним
- •Тема: Оценка тесноты связи моделируемого показателя с факторами
- •Линейный коэффициент корреляции
- •Значение коэффициента корреляции рассчитано с ошибкой
- •Статистическую значимость уравнения
- •Рассматриваются факторы, значимо влияющие на результат
- •? Уравнения предполагаемой взаимосвязи
- •Определить частные коэффициенты корреляции 1-го и 2-го порядков
- •Оси ординат
- •Факторного и результативного признаков для конкретного наблюдения
- •Коэффициент регрессии и коэффициент корреляции имеют разные знаки
- •Тема: Проверка существенности связи и статистической значимости уравнения регрессии
- •Число на пересечении строки «Остаток» и столбца «ms»
- •Вида уравнения и числа степеней свободы
- •Сравнимому виду
- •Значимости уравнения регрессии в целом
- •Проверки статистической гипотезы о равенстве факторной и остаточной дисперсий
- •Тема: Оценка существенности параметров линейных уравнений множественной регрессии
- •0 И соответствующий фактор не включается в модель
- •Стьюдента
- •Тема: Основные виды спецификаций нелинейных уравнений регрессии
- •Тема: Примеры экономических нелинейных зависимостей
- •Если между экономическими показателями существует нелинейная связь, то …
- •Между экономическими показателями обнаруживается нелинейная зависимость
- •Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии
- •Возможность применения мнк для оценки параметров
- •Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии
- •Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия
- •Тенденции, сезонных колебаний и случайных факторов
- •Выявление и придание количественного значения каждой из трёх компонент
- •Тема: Выявление структуры временного ряда
- •Исходными уровнями и уровнями этого же ряда, сдвинутыми на 2 момента времени
- •Графическое отображение автокорреляционной функции
- •Автокорреляции уровней ряда
- •Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов
- •Трендовой компоненты от времени
- •Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация
- •Стационарного стохастического
- •Стохастический процесс, для которого среднее и дисперсия независимо от рассматриваемого периода имеют постоянное значение
- •Типа «белый шум»
- •Набор случайных переменных X(t), где t – вещественные числа
- •Тема: Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике
- •Факторы не взаимодействуют друг с другом
- •Нескольких зависимых и нескольких независимых признаков
- •Тема: Классификация систем эконометрических уравнений
- •Изолированным уравнением регрессии
- •Системы независимых уравнений, системы взаимозависимых уравнений и системы рекурсивных уравнений
- •Одновременных
- •Способу вхождения зависимых и независимых переменных в уравнения регрессии
- •Тема: Условия идентифицируемости системы одновременных уравнений
- •Равно числу параметров приведённой формы модели
- •Зависимые переменные
- •Тема: Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов и двухшаговый метод наименьших квадратов
- •Обычный
- •Структурной формы модели
Остаточная дисперсия служит для оценки влияния …
величины постоянной составляющей в уравнении
Случайных воздействий
учтённых явно в модели факторов
как учтённых факторов, так и случайных воздействий
Отношение остаточной дисперсии к общей дисперсии равно 0,05, следовательно, величина …
разности (1–R2), где R2 – коэффициент детерминации, равна 0,95
Коэффициента детерминации r2 равна 0,05
коэффициента детерминации R2 равна 0,95
разности (1–R2), где R2 – коэффициент детерминации, равна 0,05
Показатель остаточной дисперсии рассчитывается …
на основе отклонений наблюдаемых значений зависимой переменной от её теоретических (модельных) значений
на основе разности наблюдаемого значения зависимой переменной и её среднего уровня
Для оценки влияния случайных воздействий
для оценки влияния включённых в уравнение факторных переменных
Приведённая запись n–1=1+(n–2) означает для парной линейной регрессии Y=β0+β1X+ε …
расчёт числа степеней свободы для критерия Стьюдента
исходное соотношение, используемое в МНК
равенство между числом степеней свободы общей, факторной и остаточной сумм квадратов
формулировку теоремы Гаусса–Маркова
При проверке статистической значимости линейного уравнения регрессии нулевая гипотеза формулируется так: …
объяснённая и остаточная дисперсии существенно отличаются друг от друга, имеет место сильная регрессионная связь результата и фактора(ов)
объяснённая и остаточная дисперсии не отличаются друг от друга, регрессионная связь результата и фактора(ов) отсутствует
автокорреляция остатков отсутствует
выборка наблюдений неоднородна
При расчёте значения коэффициента детерминации используется отношение …
математических ожиданий
параметров уравнения регрессии
Дисперсий
остаточных величин
Прогностическая сила регрессионной модели зависит от …
числа факторов в модели
степени тесноты связи между исследуемыми переменными
методов сбора исходных данных
размерности величин
Пусть y=yтеор+ε, где y – фактическое значение зависимой переменной, yтеор – теоретическое, рассчитанное по уравнению значение зависимой переменной (объяснённое уравнением регрессии), ε – ошибка модели. По значению коэффициента детерминации можно судить о доли объяснённой дисперсии результативного признака в дисперсии …
его фактических значений
Случайных факторов
независимой переменной
его теоретических значений
Равенство нулю коэффициента детерминации означает, что регрессионная модель не улучшает качество оценки (прогноза) результата по сравнению с тривиальной оценкой – ______ значением результата.
модальным
Средним
наибольшим
наименьшим
Расчёт значения коэффициента детерминации не позволяет оценить …
существенность коэффициента регрессии
долю факторной дисперсии результативного признака в общей дисперсии результативного признака
качество подбора уравнения регрессии
долю остаточной дисперсии результативного признака в общей дисперсии результативного признака
Случайными воздействиями обусловлено 12% дисперсии результативного признака, следовательно, значение коэффициента детерминации составило …
0,88
88
0,12
12
Смысл расчёта средней ошибки аппроксимации состоит в определении среднего арифметического значения
отклонений, выраженных в процентах от фактических значений результативного признака
теоретических значений результативного признака, выраженных в процентах от его фактических значений
теоретических значений результативного признака, выраженных в процентах от его фактических значений признака
отклонений, выраженных в процентах от фактических значений независимой переменной
Статистические гипотезы используются для оценки …
значимости уравнения регрессии в целом
тесноты связи между результатом и фактором
автокорреляции в остатках
тесноты связи между результатом и случайными факторами
Число степеней свободы для суммы квадратов отклонений, объяснённых парной линейной регрессией, при n наблюдениях равно …
1
n
n–1
n–2