- •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
Значение F-критерия Фишера зависит только от …
Вида уравнения и числа степеней свободы
вида уравнения регрессии
числа переменных
числа наблюдений
Значение коэффициента детерминации рассчитывается как отношение дисперсии результативного признака, объясненной регрессией, к ___________ дисперсии результативного признака
общей
средней
факторной
остаточной
Значение коэффициента корреляции равно 0,9. Следовательно, значение коэффициента детерминации составит …
0,81
0,3
0,95
0,1
Значение линейного коэффициента корреляции характеризует тесноту ________ связи
линейной
нелинейной
случайной
множественной линейной
Коэффициент эластичности равен –1,5. Это означает, что с ______________ в среднем на 1,5%.
увеличением фактора на 1% значение результат уменьшается
уменьшением результат на 1% значение фактора уменьшается
увеличением результат на 1% значение фактора увеличивается
увеличением фактора на 1% значение результат увеличивается
Критерий Фишера используется для оценки значимости …
построенного уравнения
параметров
коэффициента регрессии
коэффициента детерминации
Критические значения критерия Фишера определяются по
уровню значимости и степеням свободы факторной и остаточной дисперсий
уровню значимости и степени свободы общей дисперсии
уровню значимости
степени свободы факторной и остаточной дисперсий
Определение дисперсии на одну степень свободы приводит общую, объяснённую и остаточную дисперсии к …
Сравнимому виду
одной размерности
безразмерному виду
табличному виду
Оценка значимости уравнения в целом осуществляется по критерию
Фишера
Дарбина–Уотсона
Пирсона
Стьюдента
Приведённая запись n–1=1+(n–2) означает для парной линейной регрессии Y=β0+β1X+ε …
равенство между числом степеней свободы общей, факторной и остаточной сумм квадратов
расчёт степеней свободы для критерия Стьюдента
формулировку теоремы Гаусса–Маркова
исходное соотношение, используемое в методе наименьших квадратов
При проверке статистической значимости уравнения линейного уравнения регрессии нулевая гипотеза формулируется следующим образом …
«объяснённая и остаточная дисперсии не отличаются друг от друга, регрессионная связь результата и фактора(ов) отсутствует»
«объяснённая и остаточная дисперсии существенно отличаются друг от друга, имеет место сильная регрессионная связь результата и фактора(ов)»
«выборка наблюдений неоднородна»
«автокорреляция остатков отсутствует»
При расчёте значения коэффициента детерминации используется отношение
дисперсий
математических ожиданий
остаточных величин
параметров уравнения регрессии
При расчёте остаточной суммы квадратов отклонений используются отклонения …
индивидуальных значений результирующего признака от его среднего значения
индивидуальных значений результирующего признака от расчётных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии
расчётных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии, от среднего значения результирующего признака
расчётных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии, от 0
При хорошем качестве модели допустимым значением средней ошибки аппроксимации является ___%
5-7
50
90-95
20-25
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
Расчётное значение критерия Фишера определяется как отношение
дисперсий
результата к фактору
математических ожиданий
случайных величин