- •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
Экзогенными переменными не являются …
независимые переменные
зависимые переменные
переменные х в уравнениях системы вида у=f(x)
переменные, значение которых определяется вне системы
Эндогенными переменными в системе одновременных уравнений являются ...
зависимые переменные, определяемые данной системой
фиктивные переменные
лаговые экзогенные переменные
переменные, определяемые внешними факторами
Эндогенными переменными не являются …
переменные y в уравнениях системы вида у=f(x)
Зависимые переменные
переменные, значение которые определяется внутри системы
независимые переменные
Тема: Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов и двухшаговый метод наименьших квадратов
Двухшаговый МНК определения оценок структурных параметров используется в случае …
неидентифицируемости хотя бы одного уравнения в системе
отсутствия в системе тождеств
использования в системе фиктивных переменных
точной идентифицируемости системы одновременных уравнений или сверхидентифицируемости этой системы
Двухшаговый МНК предполагает ______ использование обычного МНК.
двукратное
однократное
трёхкратное
не использовать обычный МНК
Двухшаговый МНК применим для решения системы одновременных уравнений …
только идентифицируемой
только неидентифицируемой
в качестве наиболее общего метода решения
только сверхидентифицируемой
Для оценки коэффициентов структурной формы модели не применяют _____ метод наименьших квадратов
косвенный
трёхшаговый
двухшаговый
Обычный
Для сверхидентифицируемой структурной формы системы одновременных уравнений при оценке параметров применяется ______ метод наименьших квадратов.
двухшаговый
традиционный
косвенный
трёхшаговый
Для точно идентифицируемой структурной формы системы одновременных уравнений при оценке параметров применяется ______ метод наименьших квадратов.
трёхшаговый
традиционный
косвенный
двухшаговый
Косвенный метод наименьших квадратов требует …
преобразования структурной формы модели в приведённую
линеаризации уравнений структурной формы модели
линеаризации уравнений приведённой формы
нормализации уравнений структурной формы
Метод инструментальных переменных в двухшаговом МНК используется в случае …
неидентифицируемой системы уравнений
недостаточного числа экзогенных переменных
сверхидентифицируемой системы уравнений
точно идентифицируемой системы уравнений