13. Раскрыть суть f-критерия (критерия Фишера) и объяснить необходимость его применения.

С помощью F-критерия выполняется оценка качества ур-я регрессии. Для этого выполняется сравнение F-факт и F-табл значений F-критерия Фишера. F-факт-определяется из соотношения значений фактора и достаточной дисперсии рассчитанных на 1 степень свободы. F-факт=

где n- число единиц совокупности, m-число параметров моделей при переменных x. Полученное значение F-критерия сравнивается с его табличным значением. F-табл – это максимально возможное значение критерия под влиянием случайных факторов при данных степенях свободы и уровня значимости . Если F-факт окажется больше F-табл, то выбранное ур-е регрессии может быть использовано для описания тенденции. Если F-факт меньше F-табл, то вывод о применимости ур-я регрессии следует считать необоснованным, т.е выбранное ур-е регрессии не обеспечивает необходимую точность аппроксимации (описание) – положения исходных данных , при такой ситуации необходимо обоснованно выбрать другую по форме модель.

14. Раскрыть суть t-критерия (критерия Стьюдента) и объяснить необходимость его применения.

Для оценки статистической значимости коэф-ов регрессии и корреляции рассчитывается t-критерий Стьюдента и доверительные интервалы каждого из показателей . Значение t-критерия определяются по следующим формулам: Где mb,ma,mr- случайные ошибки параметра линейной регрессии и коэф-та парной корреляции. Названные случайные ошибки определяются по следующим формулам:

Полученное расчетное значение t-критерия сравнивают с табличными величинами. При сравнении t-расчетного с t-табл- возможны следующие ситуации:1)t-расч больше t-табл. При такой ситуации считается, что параметры ур-я регрессии (а0 и а1)- статистически значимы и могут быть использованы для определения наиболее вероятного значения- прогноза анализируемого признака , путем подстановки в модели, вместо t-значения равного t=n+l. 2)t-расч меньше t-табл – параметры модели статистически незначимы. При этой ситуации необходимо расширить область исследования и все выполнить заново.

15. Раскрыть суть стационарно-случайных явлений, и назвать какие эконометрические исследования к ним применяются.

Многие процессы соц-о-эконом-го характера подчиняются закономерностям стационарно-случайных процессов. Такие процессы находятся в статистическом равновесии , имея фиксированное значение средней величины признака. Стационарно-случайный характер наиболее часто можно наблюдать при анализе одиночных временных рядов (по оценке спроса на отдельные продукты питания, по оценке объемов хранения остатков сырьевых ресурсов и готовой продукции на предприятиях). В таких рядах за количественным ростом или снижение, закономерно наступает тенденция обратного порядка, подтверждает тем самым наличие зависимости между элементами динамического ряда

16. Раскрыть сущность уравнений, с помощью которых описываются стационарно случайные явления.

Уравнение, выражающая зависимость переменной для периода времени t через значение этой переменной, но в моменты времени (t-1), (t-2)...(t-к), называется уравнением авторегрессии. Наиболее часто в эконометрических исследованиях уравнение авторегрессии используется в линейной форме

В зависимости от количества элементов динамического ряда включает: правая часть уравнения авторегрессии подразделяется на уравнение 1-го, 2-го и более высокого порядка

Общим условием, позволяющим применять метод авторегрессии в эконометрических исследований, является наличием статистической связи между соседними уровнями динамического ряда. Такое взаимодействие элементов динамического ряда представляет частный случай корреляционной зависимости и называется автокорреляцией.

Эконометрические исследования, с помощью автокорреляционных моделей выполняются по следующим стадиям: 1.устанавливается порядок авторегрессионной модели; 2.рассчитываются параметры выбранной модели; 3.определяется наиболее вероятные уровень-прогноз анализируемого признака.