- •7. В чем состоит идея метода наименьших квадратов?
- •8. В чем состоят основные достоинства и недостатки метода наименьших квадратов с точки зрения прикладной эконометрики?
- •19. Что такое коэффициент детерминации r2? Каков его смысл?
- •36. Как можно использовать полученные значимые оценки коэффициентов в эк. Анализе?
- •37. Как модель регрессии по времени может быть использована для предсказания
- •38. Каковы условия и ограничения для использования модели регрессии по времени для прогнозирования?
- •39. Как можно использовать модель регрессии по факторной независимой переменной для прогнозирования?
- •40. Какие проблемы и трудности возникают при использовании модели регрессии по
- •41. В чем состоят условия Гаусса-Маркова?
- •50. В каких случаях исключение константы из уравнения регрессии оправдано?
- •51. Что значит, что случайный член регрессии является аддитивным?
- •52. Зачем используется дополнительное условие нормальности распределения случайного члена?
- •53. Можно ли использовать уравнение регрессии, если условие нормальности распределения случайного члена не выполняется?
- •65. Каким образом выбирается уровень значимости для проверки гипотез о коэфф. Регрессии?
- •66. Что подразумевается под утверждением, что оценка коэффиц. Регрессии является значимой?
- •67. Какие способы существуют для определения значимости коэффициента регрессии?
- •68. Каковы практические следствия значимости коэффициентов регрессии для прикладного регрессионного анализа?
- •69. Каковы практические следствия незначимости коэффициентов регрессии для прикладного регрессионного анализа?
- •83. Что такое ошибки первого и второго рода в проверке гипотез о коэффициентах регрессии?
- •84. Какова связь ошибок первого и второго рода при проверке гипотез о коэф регрессии?
- •85. Что такое мощность критерия?
- •86. Как использовать метод доверит интервалов для установления значим коэффиц регрессии?
- •87. Как использовать метод доверительных интервалов для проверки гипотезы о
- •92. Каково соотношение между двусторонним и односторонним тестами? Пусть двусторонний тест позволил отвергнуть нулевую гипотезу. Что можно сказать об одностороннем тесте?
- •93. Каково соотношение между двусторонним и односторонним тестами? Пусть двусторонний тест не позволил отвергнуть нулевую гипотезу. Что можно сказать об одностороннем тесте?
- •94. Каково соотношение между двусторонним и односторонним тестами? Пусть односторонний тест позволил отвергнуть нулевую гипотезу. Что можно сказать о двустороннем тесте?
- •95. Каково соотношение между двусторонним и односторонним тестами? Пусть односторонний тест не позволил отвергнуть нулевую гипотезу. Что можно сказать об двустороннем тесте?
- •107. Как, исходя из коэфф. Детерм., проверить гипотезу о знач. Лин. Связи между переменными?
- •108. Для чего используется показатель стандартной ошибки уравнения регрессии?
- •109. В каких случаях можно использовать метод наименьших квадратов для оценивания нелинейных моделей?
- •110. Какие преобразования следует выполнить для оценивания нелинейных моделей
- •111. Какие конкретные типы нелин. Моделей пригодны для оценивания нелин. Моделей мнк?
- •112. В каких случаях при оценивании нелинейных моделей мнк оказывается неприменимым?
- •113. Что делать, если модель не приводится к виду, допускающую использование мнк?
- •114. Для чего нужны нелинейные эконометрические модели?
- •115. Исходя из каких соображений и в каком порядке следует выбирать форму зависимости для эконометрической модели?
- •116. Как интерпретируется коэффициент линейной формы регрессионной модели? Как можно обосновать справедливость предложенной интерпретации?
- •117. В каких случаях оправдано использование линейной регрессии?
- •118. Как вычислить эластичности в каждой точке в случае использования линейной регрессии, и для чего можно использовать этот показатель?
- •136. При сравнении каких моделей метод Зарембки применять не нужно?
- •137. Как формулируется нулевая гипотеза при проведении теста Бокса-Кока для
- •138. Как проводится тест Бокса-Кокса для сравнения качества двух моделей?
- •149. Можно ли сравнивать коэффициенты регрессии по их величине и использовать это сравнение для оценка значимости вклада каждой из переменной?
- •157. Каковы особенности анализа коэффициента детерминации в случае множественной регрессии?
- •158. Для чего используется скорректированный коэффициент детерминации?
- •159. Как рассчитывается скорректированный коэффициент детерминации и какие факторы определяют его значение?
- •160. На основании каких показателей можно судить о качестве регрессионной модели в целом?
- •161. Для чего используется f-критерий при оценке качества уравнения множественной регрессии?
- •162. Как рассчитать значение f-критерия для множественной регрессии, исходя из знания сумм квадратов остатков?
- •163. Как рассчитать значение f-критерия для множественной регрессии, исходя из знания коэффициента детерминации r2?
- •164. Какова особенность расчета числа степеней свободы для f-критерия в множественной регрессии?
- •165. Каков вид f-распределения? Почему обычно используются только односторонние f-критерии?
- •166. Каков содержательный смысл отношения Фишера в определении f-критерия?
- •167. Каковы общие принципы выбора уровня значимости при использовании f-критерия для оценки качества уравнения в целом?
- •168. Для чего используются t-тесты для коэффициентов регрессии и какова интерпретация их результатов?
- •169. Какова связь между f-критерием и t-критериями для коэффициентов регрессии? Есть ли связь между соответствующими критическими значениями?
- •170. Как проверить гипотезу о значимости коэффиц. Детерминации? в чем смысл такого теста?
- •177. Что такое мк в эконометрике?
- •183. Может ли проявиться мк при отсутствии явных парных корреляционных зависимостей между переменными?
- •184. Каковы основные проявления и последствия мк в регресс. Анализе?
- •185. Как влияет мк на значимость уравнения как целого?
- •186. Как влияет мк на значимость отдельных коэфф. Регрессии?
- •187. Могут ли коэфф. Множеств. Регрессии быть незначимыми, если уравнение в целом значимо?
- •188. Могут ли некоторые коэффициенты множественной регрессии быть значимыми, если уравнение в целом незначимо?
- •189. Почему мк часто вызывает появление «неправильного» знака коэффициента регрессии?
- •190. Как можно обнаружить наличие мультиколлинеарности?
- •191. Что следует предпринять в случае наличия мк?
- •192. Что включает в себя понятие «спецификация уравнения регрессии»?
- •193. Какой смысл вкладывается в понятие «существенной переменной»?
- •194. Что означает «правильно специфицированное уравнение регрессии»?
- •195. Каковы основные последствия невключения в уравнение регрессии существ. Переменной?
- •196. Каков механизм разрушения оценок коэффициентов при неправильной спецификации уравнения регрессии? Какое отношение имеет этот процесс к условиям Гаусса-Маркова?
- •197. Какова формула, определяющая величину смещения оценки коэффициента регрессии при невключении в него существенной переменной?
- •198. Какие основные факторы влияют на направление и величину смещения?
- •1 99. На основании чего можно оценить вклад факторов, влияющих на знак смещения?
- •200. Что вкладывается в термин «несущественная переменная»?
- •201. Каковы основанные последствия включения в уравнение регрессии несущ. Переменной?
- •202. Можно ли из незначимости переменной регрессии сделать вывод о том, что она является несущественной для уравнения?
- •203. Какими причинами может вызываться незначимость коэффициента при переменной в множественном уравнении регрессии?
- •204. Следует ли всегда исключать из уравнения незначимые переменные? Почему да, или почему нет?
- •205. Как можно оценить значимость вклада одной переменной, включаемой в регрессионную модель (необходимо знать два метода, основанных соответственно на использовании t-критерия и f-критерия)?
- •206. Как можно оценить значимость вклада одновременно нескольких переменных,
- •207. Каково соотношение между значимостью вклада группы включаемых переменных и вкладами отдельно каждой из включаемых переменных?
- •208. Каковы основные критерии для включения в модель регрессии новой переменной?
- •209. Каковы правила для исключения незначимой переменной из уравнения регрессии?
- •221. Каковы правила для выбора замещающей переменной?
- •222. Каково содержание эффекта замещения отсутствующей переменной в эконометрике?
- •233.В каких случаях и как использовать t-тест при проверке линейного ограничения?
- •240.Какие основные виды нелинейных зависимостей используются в эконометрических моделях?
- •241.В каких случаях используются полиномиальные формы регрессии? Какие экономические явления можно отобразить с помощью этих форм?
- •248.Каким образом можно учесть влияние технического прогресса в производств. Функции к-д?
191. Что следует предпринять в случае наличия мк?
Можно попытаться уменьшить дисперсию случайного члена: если можем найти важную переменную, которая не включена в модель и, следовательно, вносит вклад в значение u, то мы уменьшим теоретическую дисперсию случайного члена, добавив эту переменную в уравнение регрессии.
Можно увеличить или изменить выборку.
увеличении среднеквадратического отклонения объясняющих переменных (возможно на стадии проектирования опроса – например, привлекать к участию в опросе и бедное, и богатое население).
На стадии опроса нужно приложит все усилия для получения такой выборки, в которой объясняющие переменные было бы как можно меньше связаны между собой
Исключить одну из переменных Преобразовать мультиколлинеарные переменные:
Использовать нелинейные формы, Использовать агрегаты (линейные комбинации нескольких переменных)
Использовать первые разности вместо самих переменных.
Спецификация уравнения регрессии. Выбор переменных.
192. Что включает в себя понятие «спецификация уравнения регрессии»?
это выбор переменных и выбор формы зависимости.
193. Какой смысл вкладывается в понятие «существенной переменной»?
Переменная, которая должна быть в модели согласно правильной теории.
Допустим, исследуем спрос на теплые варежки. То есть зависимая переменная – Q, спрос на теплые варежки. В природе есть какая-то истинная модель, которая описывает этот спрос. Например, на этот спрос влияет цена варежек и температура на улице. Эти две переменные и называются существенными. Если не включить одну из них в модель, то можно столкнуться с некачественными результатами.
194. Что означает «правильно специфицированное уравнение регрессии»?
Правильная функциональная зависимость (вид функции уравнения регрессии должен отражать истинную зависимость между независимой и зависимыми переменными). Отсутствие несущественных переменных Учет всех существенных переменных.
195. Каковы основные последствия невключения в уравнение регрессии существ. Переменной?
1. уменьшается возможность правильной оценки и интерпретации уравнения.
2. коэффициенты при оставшихся переменных могут оказаться смещенными
3. их стандартные ошибки, t-статистики и другие показатели качества становятся некорректными и не могут быть использованы для суждения о качестве уравнения.
196. Каков механизм разрушения оценок коэффициентов при неправильной спецификации уравнения регрессии? Какое отношение имеет этот процесс к условиям Гаусса-Маркова?
Последствия невключения в уравнение существенной переменной
1. Уменьшается возможность правильной оценки и интерпретации уравнения
2. Коэффициенты при оставшихся переменных могут оказаться смещенными
3. Их стандартные ошибки, t-статистики и другие показатели качества становятся некорректными и не могут быть использованы для суждения о качестве уравнения
Если объясняющие переменные коррелированы, то нарушается условие некоррелированности случайного члена и объясняющих переменных. Обнаружение коррелированности случайного члена. Типичные условия нарушения условия Гаусса-Маркова: Cov(ui,uj) = 0 i≠j