- •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
Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация
Временной ряд называется слабо стационарным (стационарным в слабом смысле, стационарным в широком смысле), если независимо от рассматриваемого периода времени …
его среднее значение и дисперсия имеют постоянное значение, а автоковариация зависит только от длины лага
дисперсия зависит только от длины лага, а среднее значение и автоковариация постоянны
среднее значение зависит только от длины лага, а дисперсия и автоковариация постоянны
среднее значение, дисперсия, автоковариация постоянны
Временной ряд называется стационарным, если он является реализацией _______ процесса
Стационарного стохастического
нестационарного стохастического
функционального
неслучайного
В эконометрической практике стационарность временного ряда означает …
наличие тренда
отсутствие систематических изменений дисперсии
наличие строго периодических колебаний
систематические изменения дисперсии
Для временного ряда рассматривается авторегрессионный процесс 1-го порядка Yt=α0+α1Yt-1+εt. Известно, что . Временной ряд является ...
рядом, имеющим постоянный тренд
стационарным
описанием взрывного процесса
нестационарным
Единовременное шоковое воздействие на временные ряды имеет большую инерцию. Показатели долгое время остаются на новом уровне, не возвращаясь к своему прежнему положению. Речь идёт о …
нестационарных рядах
рядах типа «белый шум»
рядах с постоянным долгосрочным средним значением
стационарных рядах
Если случайные величины, образующие «белый шум» распределены нормально, тогда ...
временной ряд имеет тренд
для временного ряда ярко выражены сезонные колебания
этот временной ряд называется гауссовским белым шумом
временной ряд является нестационарным
Модель временного ряда, имеющая следующую спецификацию Yi=Ti·Si+Ci+Ei (где Yi – уровень временного ряда, Ti – тренд, Si – сезонная компонента, Ci – конъюнктурная компонента, Ei – случайная компонента), называется …
аддитивной
нелинейной
мультипликативной
смешанной
Под стационарным процессом можно понимать …
функциональный процесс
процесс с возрастающей тенденцией
процесс с убывающей тенденцией
Стохастический процесс, для которого среднее и дисперсия независимо от рассматриваемого периода имеют постоянное значение
При моделировании временных рядов экономических показателей необходимо учитывать характер уровней исследуемых показателей …
конструктивный
не зависящий от времени
стохастический
аналитический
Стационарность временного ряда означает отсутствие …
тренда
наблюдений по уровням временного ряда
значений уровней ряда
временной характеристики