пмк123

Оцінки параметрів регресії, розраховані за МНК, не є ефективними, коли модель

гетероскедастична

SST - це:

сума квадратів похибки

сума квадратів загальних відхилень

За МНК оцінки параметрів знаходять шляхом мінімізації:

суми квадратів похибок

Оцінка параметрів класичної регресійної моделі здійснюється за методом:

найменших квадратів

Ефект невиправданого зростання R² при введенні зайвих регресорів до моделі усувається за допомогою:

нормованого коефіцієнта детермінації

Часткові коефіцієнти регресії характеризують:

вплив регресора на регресанд за умови, що усі інші регресори залишаються без змін

Проста лінійна регресійна модель:

встановлює лінійну залежність між двома змінними (регресандом і регресором)

Джерелом похибки в економетричні моделі є:

вплив неврахованих в моделі факторів

вплив випадкових помилок

Оцінка значущості рівняння регресії в цілому проводиться за критерієм:

Фішера

Вибіркова модель  - це модель:

Выберите один ответ:

дійсна для певної вибірки

побудована на основі узагальнених характеристик

побудована на основі вибіркових характеристик

При перевірці моделі на адекватність за критерієм Фішера висувається нульова гіпотеза про:

статистичну значимість рівняння регресії

Ендогенні змінні:

b. є незалежними величинами

Абсолютна середня процентна помилка прогнозу характеризує:

Выберите один ответ:

середнє значення помилки

незміщеність прогнозу

відносну точність прогнозу

Кореляційне поле - це:

зображення реальних статистичних даних у вигляді точок у декартовій системі координат

Нульова гіпотеза - це:

Выберите один ответ:

припущення, яке вважається справедливим, доки не буде доведено зворотне виходячи із результатів статистичної перевірки

Якщо значення коефіцієнта кореляції за абсолютною величиною прямує до нуля, це свідчить про:

Выберите один ответ:

наявність щільного лінійного зв'язку між двома показниками

відсутність лінійного зв'язку між двома показниками

Якщо R²=0,80 то побудована модель:

на 80% пояснюється впливом обраних до моделі факторів

Середня помилка прогнозу характеризує:

Выберите один ответ:

ступінь зміщення прогнозу

середнє значення помилки

незміщеність прогнозу

Яке з тверджень є правильним:

a. SSR + SSE = SST

SSE - це:

сума квадратів похибки

Регресійна модель вважається лінійною, якщо вона:

лінійна за змінними і параметрами

лінійна за змінними

Інтервал довіри коефіцієнтів регресії - це:

оцінка коефіцієнтів регресії узагальненої моделі

оцінка коефіцієнтів регресії вибіркової моделі

оцінка статистичної значимості коефіцієнтів регресії вибіркової моделі

Коефіцієнт детермінації характеризує:

a. розкид навколо середнього значення

c. дисперсію регресорів

d. частку дисперсії, що пояснюється регресією, у загальній дисперсії

До ANOVA-таблиці входять:

ступені вільності

критерії адекватності моделі

суми квадратів

середні квадрати

Джерелом похибки в економетричні моделі є:

особливість вимірювання економічних показників

вплив зміни регресорів

вплив випадкових помилок

вплив неврахованих в моделі факторів

У простій лінійній економетричні моделі коефіцієнт регресії характеризує:

перетин лінії регресії з віссю ординат

середню зміну значення регресанда при зміні значення регресора на одиницю

щільність зв'язку між регресором і регресандом

Лінійна регресія:

лінійна функція, яка завжди має нахил, що дорівнює 1

функція розподілу регресорів і регресанда

функція, що характеризує лінійний зв'язок між регресандом і регресорами

Дисперсія помилки прогнозу характеризує:

ступінь розкиду помилки навколо середнього значення

Проста лінійна регресійна модель:

встановлює лінійну залежність між двома змінними (регресандом і регресором)

встановлює просту лінійну залежність між двома змінними (регресандом і регресором)

встановлює лінійну залежність між регресандом і регресорами

ANOVA-таблиця - це:

Выберите один ответ:

базова таблиця дисперсійного аналізу

усі відповіді правильні

таблиця оптимізації моделі

Однією з передумов застосування методу найменших квадратів є:

a. гомоскедастичність моделі

b. мультиколнеарність моделі

d. автокореляція залишків

Показник, що характеризує розкид навколо середнього значення, називається:

Выберите один ответ:

мода

дисперсія

середньозважене відхилення

Наслідком неправильної специфікації моделі є:

мультиколінераність моделі

оцінки параметрів з відхиленнями

гетероскедастичність моделі

Додатне значення коефіцієнта кореляції свідчить про:

прямий лінійний зв'язок між двома показниками

Основними вимогами класичного регресійного аналізу є:

Выберите один или несколько ответов:

відсутність мультиколінеарності

правильна специфікація моделі

автокореляція залишків

гомоскедастичність моделі

Ендогенні змінні:

d. є незалежними величинами

Економетрична модель:

структурна модель економіки

закономірності, які обумовлені одночасною дією на об'єкт багатьох факторів і які проявляються чітко лише при масових спостереженнях

функція чи система функцій, що описує кореляційно-регресійний зв'язок між економічними показниками

Значення регресанда, обраховане на основі економетричної моделі при заданих значеннях регресорів, називається:

параметром моделі

коефіцієнтом регресії

точковим прогнозом

Суть методу найменших квадратів полягає у:

знаходженні параметрів моделі, при яких сума квадратів залишків є мінімальною

перевірці моделі на гетероскедастичність

виявленні мультиколінеарності

Застосування методу найменших квадратів можливо, коли регресори:

містять стохастичну складову

мають сталу дисперсію

не пов'язані між собою

Структуру економетричної моделі визначають:

Выберите один ответ:

структурні зрушення

внутрішні параметри об'єктів

зовнішні умови

Інтервальний прогноз - це:

Выберите один ответ:

значення регресанда, знайденого за МНК

визначення крайніх точок довірчого інтервалу для прогнозного значення регресанда

значення регресанда, обчислене за побудованою моделлю при заданих значеннях регресорів

Коефіцієнт кореляції характеризує:

щільність лінійного зв'язку між двома показниками

Часткові коефіцієнти регресії характеризують:

вплив регресора на регресанд за умови, що усі інші регресори залишаються без змін

Критерій Фішера застосовується для:

перевірки значущості рівняння регресії

Частковий коефіцієнт Фішера - це::

критерій для перевірки наявності мультиколінеарності в моделі

критерій для перевірки гомоскедастичності моделі

критерій для перевірки статистичної значимості коефіцієнтів регресії

Довірчі інтервали коефіцієнтів регресії визначаються за допомогою:

t-статистики Стьюдента

Визначення інтервалу довіри для прогнозного значення регресанда називається:

оцінкою прогнозу на заданому інтервалі довіри

точковим прогнозом

інтервальним прогнозом

Якщо значення коефіцієнта кореляції за абсолютною величиною прямує до одиниці, це свідчить про:

Выберите один ответ:

наявність щільного лінійного зв'язку між двома показниками

відсутність лінійного зв'язку між двома показниками

прямий зв'язок між двома показниками

Оцінки параметрів регресії, розраховані за МНК, не є ефективними, коли модель

гетероскедастична

Регресійні рівняння описують:

функціональний зв'язок між показниками економічних явищ або процесів

Стандартна похибка - це:

середньозважене вибіркових середніх значень

вибіркова сукупність спостережнь

середньоквадратичне відхилення вибіркових середніх значень

Нормований коефіцієнт детермінації характеризує:

дисперсію регресорів

частку дисперсії, що пояснюється регресією, у загальній дисперсії на один ступінь вільності

частку дисперсії, що пояснюється регресією, у загальній дисперсії

F_кр - це:

мінімальна величина відношення дисперсій, яка може мати місце при випадковій їх розбіжності для заданого рівня ймовірності виконання нульової гіпотези

критичний рівень гетероскедастичності моделі

максимальна величина відношення дисперсій, яка може мати місце при випадковій їх розбіжності для заданого рівня ймовірності виконання нульової гіпотези

Специфікацією моделі називається

аналітична форма залежності між економічними показниками

графічне зображення спостережень за регресором

кореляційне поле

Екзогенні змінні:

є залежними величинами

Точковий прогноз - це:

Выберите один ответ:

значення регресанда, обчислене за побудованою моделлю при заданих значеннях регресорів

визначення крайніх точок довірчого інтервалу для прогнозного значення регресанда

значення регресорів, знайдених за МНК

Оцінка значущості рівняння регресії в цілому проводиться за критерієм:

Фішера

Варіаційним рядом називають

Выберите один ответ:

ряд, який характеризує кількісну міру певної ознаки у різних об'єктів сукупності

Оцінка параметрів класичної регресійної моделі здійснюється за методом:

найменших квадратів

Від'ємне значення коефіцієнта кореляції свідчить про:

зворотній лінійний зв'язок між двома показниками

Інформаційною базою для побудови економетричних моделей є:

Выберите один или несколько ответов:

варіаційні ряди

динамічні ряди

Предметом вивчення дисципліни "Економетрія" є:

застосовування математичних методів у економіці

виявлення кількісного взаємозв'язку між економічними явищами та процесами

При перевірці статистичної значимості коефіцієнтів регресії за критерієм Стьюдента висувається нульова гіпотеза про:

Выберите один ответ:

статистичну незначимість рівняння регресії

статистичну значимість коефіцієнта регресії

статистичну незначимість коефіцієнта регресії

Встановіть відповідність між назвами і характеристиками змінних економетричної моделі:

регресанд – пояснювальна

регресор - незалежна

Знак коефіцієнта кореляції завжди збігається:

із знаком коефіцієнта регресії

Коефіцієнт кореляції лежить в інтервалі:

[-1;1]