Каким образом находятся параметры aj из системы уравнений

Каким условием в генеральной совокупности должна отвечать остаточная составляющая ( - теоретическое значение результативного признака, а - фактическое значение), чтобы МНК-оценки обладали свойствами несмещенности, состоятельности и эффективности. должна отвечать следующим требованиям: величина является случайной величиной; мат.ожидание =0; дисперсия постоянна для всех ; значения не должны не зависеть друг от друга, т.е отсутствует автокорреляция

Каким условиям должна отвечать остаточная компонента в уравнении регрессии для того, чтобы данное уравнение адекватно отражало изучаемые взаимосвязи между показателями: 1) случайность колебаний уровней остаточной последовательности; 3) соответствие распределения случайной компоненты нормальному закону распределения;

Каковы причины использования замещающих переменных:1)Показатели, включаемые в уравнение регрессии, имеют расплывчатые определения и их нельзя измерить, либо требует для своего измерения очень много времени и средств

Каковы причины использования замещающих переменных…Показатели, включаемые в уравнении регрессии, имеют расплывчатые определения и их нельзя измерить..

Какое название носит наличие следующих связей: функциональная зависимость факторов, включаемых в модель, между собой или близкая связь к модели: (мультиколлинеарность)

Какое основное отличие корреляционной зависимости y=f(x) от функциональной? При функциональной зависимости каждому аргументу (X) соответствует строго определённое значение (У), а при корреляционной зависимости- каждому аргументу (X) соответствует не одно строго определённое значение функции (У), а ряд распределения этой величины.

Какое основное отличие корреляционной зависимости Y=f(x) от функциональной: Каждому значению X соответствует ряд распределения Y.

Какое основное отличие корреляционной зависимости от функциональной…Каждому значению Х соответствует ряд распределения значений У

Какой вид распределений случайнойго члена уравнения регрессии характерен для гомоскедастичного случая? нормальное распределение кривой;

Какой из перечисленных ниже показателей характеризует эффективность использования и живого, и овеществленного труда? себестоимость

Какой недостаток имеет показатель точности модели – среднее квадратическое отклонение? Он зависит от масштаба y, т.е. для разных объектов мы можем получить разные σ

Какой показатель используется для устранения недостатка метода многошагового регрессионного анализа? показатель суммы рангов

Какой фактор следует включать в модель, если нет особых предположений, говорящих в пользу одного из факторов, имеющих мультиколлинеарную связь: который характеризуется большим коэффициентом парной корреляции или вносит в уравнение регрессии наибольший вклад, то есть дает меньшую статочную дисперсию.

КМНК применим для: идентифицируемой системы одновременных уравнений.

Когда используется метод инструментальных переменных: (большими ошибками или вообще неизмерима, но может заменяться другой объясняющей переменной или если объясняющая переменная измерима, но коррелирует существенным образом со случайной составляющей)

Корреляция подразумевает наличие связи между: переменными

Косвенный метод наименьших квадратов предполагает выполнение следующих процедур: Исходящая структура систем уравнений преобразуются к системе приведенных уравнений и, используя МНК, находим несмещенные оценки коэффициентов приведенной системы уравнений. Используем соотношение между коэффициентами, приведенными в систему уравнений, и структурную систему находим коэффициенты структурной системы уравнений.

Коэф-т парной корреляции показывает: Силу влияния отдельного факториального признака Х на величину У при условии, что остальные факторы остаются неизменными.

Коэффициент детерминации рассчитывается для оценки качества: (параметров уравнения регрессии.)

Коэффициент детерминации рассчитывается для оценки качества…Подбора уравнения регрессии

Коэффициент парной корреляции показывает…Силу влияния отдельного факториального признака х на величину у при условии, что остальные факторы остаются неизменными

Коэффициент парной корреляции характеризует: 1) тесноту линей связи между двумя переменными.

Критерий Дарбина – Уотсона используется при проверке: независимости значений уровней случайной компоненты;

Критические значения критерия Стьюдента определяются по…Уровню значимости и одной степени свободы

Критическое (табличное) значение F-критерия является пороговым значением для определения -доли дисперсии зависимой переменной, не объясняемой с помощью построенной модели, а вызванным влиянием случайных воздействий; -статистической значимости построенной модели

Критическое значение критерия Стьюдента определяется по: (уровню значимости и одной степени свободы.)

Метод Кокрана- Оркатта, используемый для оценки коэффициента автокорреляции и коэф-в уравнения регрессии, вкл. следущие этапы: ( …7 пунктов.)

Метод Кокрана-Оркатта, используемый для оценки коэффициента автокорреляции…7 этапов

Метод Кохрейна-Оркатта, используемый для оценки коэффициентов автокорреляции и коэффициентов уравнения регрессии включает следующие этапы: 1) 1. оцениваем исходное регрессионное уравнение, т.е. находим оценки; 2. вычисляем остатки 3. находим оценку коэффициента автокорреляции 4. используя данную оценку находим уравнение, где автокорреляция устранена 5. проводим определение параметров полученного уравнения и находим новые значения оценок 6. повторно вычисляем остатки и фактически возвращаемся к этапу 3

Метод Хилдреда-Лу , используемый для оценки коэф-та автокорреляции случайного члена уравнения регрессии и коэф-в самого уравнения регрессии, заключается в следующем: Задаем интервал изменения р и величину р. Для каждого значения р производится оценка параметра  и  из приведенной системы уравнений ^’_t=C+Xt^’+_t. Затем из полученных результатов выбирается тот, к-й дает минимальную стандартную ошибку. Эти значения р,  и  принимаются за искомые.

Метод Хилдреда-Лу, используемый для оценки коэф-та автокорреляции случайного члена…Задаем интервал p и величину …

Метод Хилдрета-Лу, используемый для оценки коэффициента автокорреляции случайного члена уравнения регрессии и коэффициентов самого уравнения регрессии, заключается в следующем: В данном методе исследователь задает интервал изменения величины и шаг. Для каждого значения производится оценка фактических параметров из уравнения, в котором автокорреляция полностью устранена. Затем выбирается из полученных результатов такой, который дает min стандартную ошибку для преобразования уравнения. Используемые в этом уравнении значения и факториальные переменные принимаются за искомые.

МНК используется для оценивания: (параметров линейной регрессии.)

МНК применим к уравнениям регрессии…Которые отражают нелинейную зависимость между двумя экономическими показателями, но могут быть приведены к линейному виду;Которые отражают линейную зависимость между двумя экон-ми показателями

мультиколлениарности между факториальными признаками уравнения регрессии? значение коэффициента парной корреляции равное 0,8

Мультиколлениарность – это: коррелированность двух или нескольких объясняющих переменных в уравнении регрессии

На основе чего должен осуществляться непосредственный отбор факторов-аргументов для включения их в корреляционную модель: на основе качественного теоретико-экономического анализа, исходя из целей и задач исследования.

На основе чего происходит отсев несущественных факторов в многошаговом регрессионном анализе: (на основе показателей значимости факторов, в частности, на основе величины t_aj – расчетном значении критерия Стьюдента;)

Н аивероятнейшими значениями параметров aj будут такие значения при которых сумма квадратов отклонений будет минимальна. Для нахождения минимума функции необходимо взять частную производную по уравнению (1) по параметру aj и приравнять ее к 0.

Нахождение тренда временного ряда аналитического выравнивания включает в себя этапы: 1) спецификации, параметризации и последующей верификации различных функций.

Нахождение тренда временного ряда путем аналитического выравнивания вкл…Спецификации, параметризации и последующей верификации различных функций

Недостаток многошагового регрессионного анализа: чисто формальный характер процедуры, из-за чего из модели могут быть исключены наиболее существенные факторы

Неидентифицируемая система одновременных уравнений имеет число коэффициентов: число коэффициентов приведенной системы уравнений меньше числа коэффициентов структурной системы уравнений

Нелинейным считается уравнение регрессии нелинейное относительно входящих в него: параметров.

Нелинейным является уравнение регрессии нелинейное относительно входящих в него…Факторов

Несмещенность оценки характеризуется… (равенством нулю математического ожидания остатков; отсутствием накопления остатков при большом числе выборочных оцениваний)

Несмещенность оценки характеризуется…Равенство мат-го ожидания=0; Отсутствием накопления остатков