
- •Решение Тестовых заданий Парная регрессия и корреляция
- •1. Наиболее наглядным видом выбора уравнения парной регрессии является:
- •2. Рассчитывать параметры парной линейной регрессии можно, если у нас есть:
- •3. Суть метода наименьших квадратов состоит в:
- •4. Коэффициент линейного парного уравнения регрессии:
- •5. На основании наблюдений за 50 семьями построено уравнение регрессии , где – потребление, – доход. Соответствуют ли знаки и значения коэффициентов регрессии теоретическим представлениям?
- •6. Суть коэффициента детерминации состоит в следующем:
- •7. Качество модели из относительных отклонений по каждому наблюдению оценивает:
- •8. Значимость уравнения регрессии в целом оценивает:
- •9. Классический метод к оцениванию параметров регрессии основан на:
- •10. Остаточная сумма квадратов равна нулю:
- •11. Объясненная (факторная) сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:
- •12. Остаточная сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:
- •13. Общая сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:
- •14. Для оценки значимости коэффициентов регрессии рассчитывают:
- •15. Какое уравнение регрессии нельзя свести к линейному виду:
- •16. Какое из уравнений является степенным:
- •17. Параметр в степенной модели является:
- •18. Коэффициент корреляции может принимать значения:
- •Множественная регрессия и корреляция
- •11. Частный -критерий:
- •12. Несмещенность оценки параметра регрессии, полученной по мнк, означает:
- •13. Эффективность оценки параметра регрессии, полученной по мнк, означает:
- •14. Состоятельность оценки параметра регрессии, полученной по мнк, означает:
- •15. Укажите истинное утверждение:
- •16. При наличии гетероскедастичности следует применять:
- •17. Фиктивные переменные – это:
- •18. Если качественный фактор имеет три градации, то необходимое число фиктивных переменных:
- •Системы эконометрических уравнений
- •1. Наибольшее распространение в эконометрических исследованиях получили:
- •2. Эндогенные переменные – это:
- •3. Экзогенные переменные – это:
- •4. Лаговые переменные – это:
- •5. Для определения параметров структурную форму модели необходимо преобразовать в:
- •6. Модель идентифицируема, если:
- •7. Модель неидентифицируема, если:
- •8. Модель сверхидентифицируема, если:
- •13. Для определения параметров сверхидентифицируемой модели:
- •Временные ряды
- •4. Аддитивная модель временного ряда строится, если:
- •5. Мультипликативная модель временного ряда строится, если:
- •8. Критерий Дарбина-Уотсона применяется для:
6. Модель идентифицируема, если:
а) число приведенных коэффициентов меньше числа структурных коэффициентов;
б) если число приведенных коэффициентов больше числа структурных коэффициентов;
в) если число параметров структурной модели равно числу параметров приведенной формы модели.
Ответ: в) если число параметров структурной модели равно числу параметров приведенной формы модели.
Модель идентифицируема, если все структурные ее коэффициенты определяются однозначно, единственным образом по коэффициентам приведенной формы модели, т. е. если число параметров структурной модели равно числу параметров приведенной формы модели. В этом случае структурные коэффициенты модели оцениваются через параметры приведенной формы модели и модель идентифицируема.
7. Модель неидентифицируема, если:
а) число приведенных коэффициентов меньше числа структурных коэффициентов;
б) если число приведенных коэффициентов больше числа структурных коэффициентов;
в) если число параметров структурной модели равно числу параметров приведенной формы модели.
Ответ: а) число приведенных коэффициентов меньше числа структурных коэффициентов
Модель неидентифицируема, если число приведенных коэффициентов меньше числа структурных коэффициентов, и в результате структурные коэффициенты не могут быть оценены через коэффициенты приведенной формы модели.
8. Модель сверхидентифицируема, если:
а) число приведенных коэффициентов меньше числа структурных коэффициентов;
б) если число приведенных коэффициентов больше числа структурных коэффициентов;
в) если число параметров структурной модели равно числу параметров приведенной формы модели.
Ответ: б) если число приведенных коэффициентов больше числа структурных коэффициентов
Модель сверхидентифицируема, если число приведенных коэффициентов больше числа структурных коэффициентов. В этом случае на основе коэффициентов приведенной формы можно получить два или более значений одного структурного коэффициента. В этой модели число структурных коэффициентов меньше числа коэффициентов приведенной формы. Сверхидентифицируемая модель в отличие от неидентифицируемой модели практически решаема, но требует для этого специальных методов исчисления параметров.
9. Уравнение идентифицируемо, если:
а)
;
б)
;
в)
.
Ответ: б)
Чтобы уравнение было идентифицируемо, необходимо, чтобы число предопределенных (экзогенных) переменных (D), отсутствующих в данном уравнении, но присутствующих в системе, было равно числу эндогенных переменных (H) в данном уравнении без одного.
10. Уравнение неидентифицируемо, если:
а) ;
б) ;
в) .
Ответ: а)
Уравнение неидентифицируемо, если выполняется неравенство .
11. Уравнение сверхидентифицируемо, если:
а) ;
б) ;
в) .
Ответ: в)
Уравнение сверхидентифицируемо, если выполняется неравенство .
12. Для определения параметров точно идентифицируемой модели:
а) применяется двушаговый МНК;
б) применяется косвенный МНК;
б) ни один из существующих методов применить нельзя.
Ответ: б) применяется косвенный МНК
Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) применяется в случае точно идентифицируемой структурной модели. Процедура применения КМНК предполагает выполнение следующих этапов работы.
Структурная модель преобразовывается в приведенную форму модели.
Для каждого уравнения приведенной формы модели обычным МНК оцениваются приведенные коэффициенты .
Коэффициенты приведенной формы модели трансформируются в параметры структурной модели.