Контрольная работа по эконометрике тесты с ответами

Множественная линейная регрессия — это множественная регрессия, представляющая линейную связь по каждому фактору. Модель идентифицируемая — модель, в которой все структурные коэффициенты однозначно определяются по коэффициентам приведенной формы модели.

Именно эта вероятность и есть степень надежности оценки. Коэффициент доверия нормированное отклонение — результат деления отклонения от среднего на стандартное отклонение, содержательно характеризует степень надежности уверенности полученной оценки.

Гомоскидастичность — это когда дисперсия остатков постоянна и одинакова для всех … наблюдений. Для определения параметров неиденцифицированной модели применяется.: Для определения параметров сверх иденцифицированной модели примен.: Для определения параметров структурную форму модели необходимо преобразовать в приведенную форму модели. Для оценки … изменения y от x вводится: Доверительная вероятность — это вероятность того, что истинное значение результативного показателя попадёт в расчётный прогнозный интервал.

Коэффициент регрессии b показывает: Коэффициент регрессии изменяется в пределах: Критерий Дарвина-Чотсона применяется для: Критерий Стьюдента — проверка значимости отдельных коэффициентов регрессии и значимости коэффициента корреляции.

Используется для оценки параметров моделей, описываемых несколькими уравнениями. Главное свойство — частичная замена непригодной объясняющей переменной на такую переменную, которая некоррелированна со случайным членом. Эта замещающая переменная называется инструментальной и приводит к получению состоятельных оценок параметров. Метод наименьших квадратов МНК — способ приближенного нахождения оценивания неизвестных коэффициентов параметров регрессии. Этот метод основан на требовании минимизации суммы квадратов отклонений значений результата, рассчитанных по уравнению регрессии, и истинных наблюденных значений результата.

Оценки параметров регрессии являются состоятельными, если: Оценки парной регрессии явл. Применим ли метод наименьших квадратов для расчетов параметров показательной зависимости применим после ее приведения. Применим ли метод наименьших квадратов МНК для расчёта параметров нелинейных моделей?

Временной ряд — это последовательность значений признака результативного переменного , принимаемых в течение последовательных моментов времени или периодов. Выборочный коэффициент корреляции r по абсолютной величине не превосходит единицы. Гомоскедастичность — постоянство дисперсии для всех наблюдений, или одинаковость дисперсии каждого отклонения остатка для всех значений факторных переменных.

Коэффициент доверия — это коэффициент, который связывает линейной зависимостью предельную и среднюю ошибки, выясняет смысл предельной ошибки, характеризующей точность оценки, и является аргументом распределения чаще всего, интеграла вероятностей.

Значимость уравнения регрессии — действительное наличие исследуемой зависимости, а не просто случайное совпадение факторов, имитирующее зависимость, которая фактически не существует. Значимость частных и парных коэф. Интеркорреляция и связанная с ней мультиколлинеарность — это приближающаяся к полной линейной зависимости тесная связь между факторами. Какая статистическая хар-ка выражена формулой: Классический метод к оцениванию параметров регрессии основан на: Количество степеней свободы для t статистики при проверки значимости параметров регрессии из 35 наблюдений и 3 независимых переменных 31;.

Количество степеней свободы знаменателя F -статистики в регрессии из 50 наблюдений и 4 независимых переменных: Корреляция — стохастическая зависимость, являющаяся обобщением строго детерминированной функциональной зависимости посредством включения вероятностной случайной компоненты.

Эта связь выражается формулами, которые характеризуют функциональную зависимость и не содержат явно стохастических случайных переменных, которые свое влияние теперь оказывают как результирующее воздействие, принимающее вид чисто функциональной зависимости. Регрессор объясняющая переменная, факторная переменная — это независимая переменная, статистически связанная с результирующей переменной. Характер этой связи и влияние изменения вариации регрессора на результат исследуются в эконометрике.

Экзогенные переменные — это переменные, которые определяются вне системы и являются независимыми. Экзогенные переменные — это предопределенные переменные, влияющие на зависимые переменные Эндогенные переменные , но не зависящие от них, обозначаются через х. Эндогенные переменные - это: T-отношение t-критерий — отношение оценки коэффициента, полученной с помощью МНК, к величине стандартной ошибки оцениваемой величины.

Коэффициент корелляции Rxy используется для определения полноты связи X и Y. Коэффициент корреляции используется для: Коэффициент корреляции рассчитывается для измерения степени линейной взаимосвязи между двумя случайными переменными. Коэффициент линейной корреляции — показатель тесноты стохастической связи между фактором и результатом в случае линейной регрессии. Коэффициент регрессии — коэффициент при факторной переменной в модели линейной регрессии.

Таким образом, это взвешенный МНК. Объясняемая результативная переменная — переменная, которая статистически зависит от факторной переменной, или объясняющей регрессора. Остаточная дисперсия — необъясненная дисперсия, которая показывает вариацию результата под влиянием всех прочих факторов, неучтенных регрессией. Предопределенные переменные — это экзогенные переменные системы и лаговые эндогенные переменные системы. Приведенная форма системы — форма, которая, в отличие от структурной, уже содержит одни только линейно зависящие от экзогенных переменных эндогенные переменные.

Допустим что для описания одного экономического процесса пригодны 2 модели. Обе адекватны по f критерию фишера. Если в уравнении регрессии имеется несущественная переменная, то она обнаруживает себя по низкому значению T статистки. Если мы заинтересованы в использовании атрибутивных переменных для отображения эффекта разных месяцев мы должны использовать 11 атрибутивных методов. Если регрессионная модель имеет показательную зависимость, то метод МНК применим после приведения к линейному виду.

Система взаимосвязанных уравнений — это система одновременных или взаимозависимых уравнений. В ней одни и те же переменные выступают одновременно как зависимые в одних уравнениях и в то же время независимые в других. Это структурная форма системы уравнений. К ней неприменим МНК. Система внешне не связанных между собой уравнений — система, которая характеризуется наличием одних только корреляций между остатками ошибками в разных уравнениях системы.

Аддитивная модель временного ряда — это модель, в которой временной ряд представлен как сумма перечисленных компонент. Критерий Фишера — способ статистической проверки значимости уравнения регрессии, при котором расчетное фактическое значение F-отношения сравнивается с его критическим теоретическим значением. Линейная регрессия — это связь регрессия , которая представлена уравнением прямой линии и выражает простейшую линейную зависимость. Метод инструментальных переменных — это разновидность МНК.

Модель рекурсивных уравнений — модель, которая содержит зависимые переменные результативные одних уравнений в роли фактора, оказываясь в правой части других уравнений. Мультипликативная модель — модель, в которой временной ряд представлен как произведение перечисленных компонент.

Внешне ничем не отличается от системы независимых уравнений. Расчетное значение F-отношения — значение, которое получают делением объясненной дисперсии на 1 степень свободы на остаточную дисперсию на 1 степень свободы. Регрессия зависимость — это усредненная сглаженная , то есть свободная от случайных мелкомасштабных колебаний флуктуаций , квазидетерминированная связь между объясняемой переменной переменными и объясняющей переменной переменными.

В каком случае рекомендуется применять для моделирования показателей с увелич. Величина доверительного интервала позволяет установить предположение о том, что: Внутренне нелинейная регрессия — это истинно нелинейная регрессия, которая не может быть приведена к линейной регрессии преобразованием переменных и введением новых переменных.

Случайный остаток отклонение — это чисто случайный процесс в виде мелкомасштабных колебаний, не содержащий уже детерминированной компоненты, которая имеется в регрессии. Состоятельные оценки — оценки, которые позволяют эффективно применять доверительные интервалы, когда вероятность получения оценки на заданном расстоянии от истинного значения параметра становится близка к 1, а точность самих оценок увеличивается с ростом объема выборки.

Критерий Фишера показывает статистическую значимость модели в целом на основе совокупной достоверности всех ее коэффициентов;. Мультипликативная модель временного ряда строится, если: Неправильный выбор функциональной формы или объясняющих переменных называется о шибками спецификации. Несмещённость оценки параметра регрессии, полученной по МНК, означает: Одной из проблем которая может возникнуть в многофакторной регрессии и никогда не бывает в парной регрессии, является корреляция между независимыми переменными.

От чего зависит количество точек, исключаемых из временного ряда в результате сглаживания: Отметьте основные виды ошибок спецификации: Оценки коэффициентов парной регрессии является несмещённым, если: Оценки параметров регрессии являются несмещенными, если Математическое ожидание остатков равно 0.

С увеличением числа объясняющих переменных скоррестированный коэффициент детерминации: Стандартный коэффициент уравнения регрессии: Табличное значение критерия Стьюдента зависит от уровня доверительной вероятности и от числа включённых факторов и от длины исходного ряда. Табличные значения Фишера F зависят от доверительной вероятности и от числа включённых факторов и от длины исходного ряда от доверительной вероятности p и числа степеней свободы дисперсий f1 и f Фиктивные переменные - это: Число степеней свободы для факторной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно: Что показывает коэффициент наклона - на сколько единиц изменится у, если х изменился на единицу,.

Нулевая гипотеза — предположение о том, что результат не зависит от фактора коэффициент регрессии равен нулю. Обобщенный метод наименьших квадратов ОМНК — метод, который не требует постоянства дисперсии гомоскедастичности остатков, но предполагает пропорциональность остатков общему множителю дисперсии.

Коэффициент детерминации — показатель тесноты стохастической связи в общем случае нелинейной регрессии. Коэффициент детерминации — это величина, которая характеризует связь между зависимыми и независимыми переменными. Коэффициент детерминации - это: Коэффициент детерминации R показывает долю вариаций зависимой переменной y, объяснимую влиянием факторов, включаемых в модель.

Спецификация модели — определение существенных факторов и выявление мультиколлинеарности.