Контрольные вопросы

1. Дайте определение множественной регрессионной модели.

2. Приведите примеры использования множественных регрессионных моделей в экономике.

3. Сформулируйте общую постановку задачи множественного эконометрического моделирования.

4. Каким требованиям должны удовлетворять факторы множественной регрессии?

5. Какие задачи решаются на этапе спецификации модели множественной линейной регрессии?

6. Опишите этапы отбора факторов множественной регрессии.

7. Как определяется матрица парных коэффициентов корреляции?

8. Опишите метод отбора факторов, основанный на анализе матрицы парных коэффициентов корреляции.

9. Какой вид имеет линейная модель множественной регрессии?

10. Приведите примеры нелинейных моделей множественной регрессии.

11. Что характеризуют коэффициенты уравнения множественной линейной регрессии?

12. В чем суть МНК для построения линейной модели множественной регрессии?

13. Сформулируйте теорему Гаусса-Маркова.

14. Какая модель множественной линейной регрессии называется классической?

15. Опишите процедуру параметризации модели Кобба-Дугласа.

16. Какие задачи решаются на этапе верификации модели множественной линейной регрессии?

17. По какой формуле вычисляется коэффициент множественной корреляции?

18. Запишите уравнение множественной линейной регрессии в стандартизованном масштабе.

19. Как можно ранжировать факторы по силе их воздействия на результат по величине стандартизованных коэффициентов линейной регрессии?

20. Как вычисляются средние коэффициенты эластичности для линейной множественной регрессии?

21. Как вычисляется коэффициент детерминации в случае множественной регрессии?

22. Что оценивает коэффициента детерминации R²?

23. Как вычисляется и что оценивает показатель средней ошибки аппроксимации?

24. Как осуществляется анализ статистической значимости коэффициента детерминации?

25. Как определяется статистическая значимость коэффициентов множественной линейной регрессии?

26. В чем суть статистической значимости коэффициентов множественной линейной регрессии?

27. Перечислите предпосылки МНК.

28. Каковы последствия выполнимости или невыполнимости предпосылок МНК?

29. Как по множественной модели осуществляется точечный прогноз?

30. Приведите примеры зависимостей, содержащих качественные факторы.

31. Какие переменные называются значащими, а какие – фиктивными?

32. Какие переменные называются дихотомическими?

33. В чем проявляется необходимость введения фиктивных переменных?

34. Как дихотомическая переменная вводится в эконометрическую модель?

35. Почему при построении регрессионной модели, учитывающей фактор с k уровнями качества, вводится k-1 фиктивная переменная, а не k переменных?

36. В чем проявляется «ловушка фиктивной переменной»?

37. Для решения каких задач применяется тест Чоу?

38. В чем суть теста Чоу?

39. Изложите графическую интерпретацию возможных выводов, полученных на основании теста Чоу?

40. Как с помощью фиктивных переменных в регрессионной модели учитывается сезонность?