Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Т_ЕММ 2011 Семененко 2 семестр.doc
Скачиваний:
2
Добавлен:
01.03.2025
Размер:
1.48 Mб
Скачать

Тема 10. Лінійні моделі множинної регресії.

Регресійні рівняння описують:

структурний зв'язок між показниками економічних процесів;

*функціональний зв'язок між суб'єктами економічної діяльності;

кореляційний зв'язок між економічними показниками

лінійний зв'язок між суб'єктами економічної діяльності;

Однією з передумов застосування методу найменших квадратів є:

математичне сподівання залишків моделі є сталою величиною

сума залишків моделі відмінна від нуля;

математичне сподівання залишків моделі дорівнює нулю.

*усі відповіді вірні

Показник, що визначає, яка частина руху залежної змінної описується даним регресійним рівнянням, називається:

*коефіцієнтом детермінації;

коефіцієнтом кореляції;

оцінкою узгодженості (конкордації)

усі відповіді вірні

Найпоширенішими функціями в економетричному моделюванні є:

показникові;

*лінійні;

логарифмічні.

тригонометричні

Оцінка параметра називається ефективною, якщо:

задовольняє закон великих чисел;

має найменшу дисперсію;

*математичне сподівання її дорівнює значенню параметра.

усі відповіді вірні

Дисперсіймо-коваріаційна матриця визначається на підставі...

*матриці спостережень незалежних змінних

матриці нормалізованих змінних моделі

системи нормальних рівнянь.

усі відповіді вірні

Основним методом знаходження оцінок параметрів лінійної регресії є…

симплекс метод

*метод найменших квадратів

метод потенціалів

комбінаторний метод

Для перевірки якості рівняння регресії використовують ...

коефіцієнт кореляції

коефіцієнт детермінації

*t - статистику

*F - статистику

Яка з наведених умов не є передумовою застосування методу найменших квадратів для знаходження оцінок параметрів лінійної регресії?

математичне сподівання залишків прямує до 0

*коефіцієнт детермінації прямує до 1

дисперсія залишків постійна для різних обсягів вибірок

коваріація залишків для різних пар спостережень дорівнює 0

Якою властивістю повинні володіти оцінки параметрів лінійної регресії?

мультіколінеарністю

гетероскедастичністю

автокореліцією

*ефективністю

Для перевірки гіпотез про значущість коефіцієнтів регресії використовують критерій...

*Стюдента

Ватсона

Фішера

Неймана

Якою властивістю повинні володіти оцінки параметрів лінійної регресії?

мультіколінеаоністю

гетероскедастичністю

автокореліцією

*незміщенністтю

Якою властивістю повинні володіти оцінки параметрів лінійної регресії?

мультіколінеаоністю

гетероскедастичністю

автокореліцією

*точністю

Для перевірки гіпотез про наявність мультіколінеарності факторів в регресії використовують критерій...

Стюдента

*Фарра-Глобера

Фішера

Неймана

Для перевірки гіпотез про наявність гетероскедастиності в регресії використовують критерій...

Стюдента

Фарра-Глобера

Фішера

*Мю

Для перевірки гіпотез про наявність автокореліції в регресії використовують критерій...

Стюдента

*Неймана

Фішера

Мю

Яку умову не відносять до передумов застосування методу найменших квадратів в множинній регресії?

гомоскедастичність

відсутність автокореляції

відсутність мультіколінеарності

*прогнозованість

Значення коефіцієнта множинної кореляції свідчать ....?

*про тісноту зв’язку між показником та факторами

про тісноту зв’язку між факторними змінними

про тісноту зв’язку між оцінками параметрів моделі

про тісноту зв’язку між залишками моделі

Квадрат коефіцієнта множинної кореляції для лінійної регресії є..

коефіцієнтом Стюдента

коефіцієнтом Фішера

*коефіцієнтом детермінації

коефіцієнтом автокореляції

Перевірка гіпотези про адекватність моделі статистичним даним виконується за допомогою критерію...

Стюдента

Неймана

*Фішера

Мю

За формулою (ХТХ)-1 *(ХТУ) знаходять...

*оцінки параметрів множинної регресії

матрицю коваріацій

оцінки параметрів множинної регресії при наявності мультіколінеарності

оцінки параметрів множинної регресії при наявності автокореляції

За формулою (ХТ S -1Х)-1 *(ХТ S -1У) знаходять...

оцінки параметрів множинної регресії

матрицю коваріацій

оцінки параметрів множинної регресії при наявності мультіколінеарності

*оцінки параметрів множинної регресії при наявності автокореляції

Якщо існує взаємозалежність послідовних членів часового чи просторового ряду, то маємо явище...

гетероскедастичпості;

*автокореляції;

мультиколінеариості

немає вірної відповіді

Вимірювання зв'язку між економічними показниками з урахуванням часових зсувів виконується на основі:

динамічних моделей;

*моделей розподіленого лага;

структурних рівнянь

оптимізаціниї моделей

Дисперсії залишків постійні для будь-якого обсягу вибірки, таке явище називають...

*гомоскедастичністю

гетероскедастиністю

мультіколінеарністю

автокореляцією

Дисперсії залишків непостійні для різних за обсягом вибірок, таке явище називають...

гомоскедастичністю

*гетероскедастиністю

мультіколінеарністю

автокореляцією

В моделі всі фактори лінійно незалежні, таке явище називають....

гомоскедастичністю

гетероскедастиністю

мультіколінеарністю

*немає вірної відповіді

В моделі деякі фактори лінійно залежні, таке явище називають....

гомоскедастичністю

гетероскедастиністю

*мультіколінеарністю

немає вірної відповіді

Якщо в моделі присутня гетероскедастичність, то наслідком буде...

не ефективність оцінок параметрів моделі

*зміщеність оцінок параметрів моделі

не точність оцінок параметрів моделі

немає вірної відповіді

Який з нижче перелічених методів не відносять до методів перевірки на наявність гетероскедастичності?

Тест Спірмена

Мю-критерій

*метод Фарра-Глобера

тест Гольфреда-Квандта

Які з нижче перелічених методів відносять до методів перевірки на наявність гетероскедастичності?

метод Ейткена

*Мю-критерій

метод Фарра-Глобера

*тест Гольфреда-Квандта

Якщо кількість спостережень моделі більше 20, який метод краще застосувати для перевірки на наявність гетероскедастичності?

Тест Спірмена

*Мю-критерій

тест Парка

тест Гольфреда-Квандта

Якщо в моделі виявлено наявність гетероскедастичності, то рекомендується?

відхилити гіпотезу про наявність залежності між фактором та показниками

*застосувати модифіковану версію методу найменших квадратів (метод Ейткена)

зменшити обсяг вибірки

вилучити деякі факторні змінні з моделі

Якою буває автокореляція?

*додатною та від ємною

позитивною та негативною

загальною та частковою

немає вірної відповіді

Яка з наведених причин не є передумовою появи автокореляції залишків?

*лінійна залежність між факторами

помилка специфікації

інерція в економічних показниках

наявність часового лагу (спізнення в часі)

В моделі присутнє явище автокореляції, то наслідком буде...

*не ефективність оцінок параметрів моделі

зміщеність оцінок параметрів моделі

не точність оцінок параметрів моделі

немає вірної відповіді

Який критерій не відносять до методів перевірки на наявність автокореляції залишків?

метод Кохрана-Орката

критерій Дарбіна-Уотсона

метод Хилдрета-Лу

*критерій Мю

Що не відносять наслідків мултіколінеарності?

великі помилки оцінок параметрів моделі

зменшенні t- статистики коефіцієнтів

можливість отриманні невірного знаку коефіцієнту регресії

*немає вірної відповіді

Для визначення наявності мультіколанеарності використовують метод..

метод Кохрана-Орката

критерій Дарбіна-Уотсона

*метод Фаррара-Глоббера

критерій Мю

Метод Фаррара-Глоббера ще називають..

*методом трьох критеріїв

модифікованими методом найменших квадратів

узагальненим методом найменших квадратів

трьох кроковим методом найменших квадратів

Між факторами моделі існує мультіколінеарність, тоді спостерігаються?

великій коефіцієнт множинної детермінації, при незначущості коефіцієнтів моделі

*великі коефіцієнти парної кореляції між факторами моделі

велика дисперсія залишків

немає вірної відповіді

В методі Фаррара –Глобера якій критерій визначає наявність мультіколінеарності взагалі?

t - критерій

F- критерій

*Хи- критерій

Мю- критерій

В методі Фаррара –Глобера якій критерій визначає наявність мультіколінеарності між парами?

t - критерій

*F- критерій

Хи- критерій

Мю- критерій

Чи впливає наявність мультіколінеарності на визначення ступеню впливу факторів на показник?

*так

ні

так, якщо коефіцієнт множинної детермінації великий

ні, якщо коефіцієнт множинної детермінації великий

Матриця коваріацій використовується для обчислення…

коефіцієнта кореляції

коефіцієнту еластичності

*стандартних помилок оцінок параметрів моделі

для перевірки адекватності моделі

В табличному процесорі Excel, як називається пакет, що обчислює оцінки параметрів економетричної моделі?

пошук рішення

*аналіз даних

підбор параметра

залежності

Якщо стандартні помилки оцінок параметрів моделі менше більше 30%, це свідчить про…

наявність гетероскедастичності

наявність мультіколінеарності

*помилку специфікації моделі

наявність автокореляції залишків

Якщо F розрахункове дорівнює 1,3, а F табличне 4,3 то це говорить про те, що..

адекватність моделі статистичним даним

про значущість коефіцієнта кореляції

*про не адекватність моделі статистичним даним

про значущість оцінок параметрів моделі

Критерій “кси-квадрат” в алгоритмі Фаррара-Глобера показує, що...

*існує мультіколінеарність

існує мультіколінеарність між конкретними змінним

існує кореляція між пояснювальними змінними та показником

існує кореляція залишків

Для двох лінійних моделей розрахункові значення критерію Фішера дорівнюють: , табличне значення критерію Фішера для цих моделей дорівнює , отже можна зробити висновок, що…

обидві моделі адекватні нестатистичним даним.

*обидві моделі адекватні статистичним даним.

перша модель адекватна статистичним даним, а друга ні

немає вірної відповіді.

Для двох лінійних моделей розрахункові значення критерію Фішера дорівнюють: , табличне значення критерію Фішера для цих моделей дорівнює , отже можна зробити висновок, що…

*обидві моделі не адекватні статистичним даним.

обидві моделі адекватні статистичним даним.

перша модель адекватна статистичним даним, а друга ні

немає вірної відповіді.

Для двох лінійних моделей розрахункові значення критерію Фішера дорівнюють: , табличне значення критерію Фішера для цих моделей дорівнює , отже можна зробити висновок, що…

обидві моделі адекватні статистичним даним.

обидві моделі адекватні статистичним даним.

*перша модель адекватна статистичним даним, а друга ні.

немає вірної відповіді.

Для двоїх лінійних моделей розрахункові значення критерію Фішера дорівнюють: , табличне значення критерію Фішера для цих моделей дорівнює , отже можна зробити висновок, що…

*обидві моделі адекватні статистичним даним.

обидві моделі адекватні статистичним даним.

перша модель адекватна статистичним даним, а друга ні

немає вірної відповіді.

До властивостей коефіцієнта кореляції відносять наступну властивість ..

він дорівнює одиниці

* він менше або дорівнює одиниці

він більше або дорівнює одиниці

вірної відповіді немає

Який показник не використовують для аналізу взаємозв’язку між випадковими змінними?

коефіцієнт детермінації

коефіцієнт кореляції

коефіцієнт коваріації

*коефіцієнт варіації