ЭКОНОМЕТРИКА 3
.docx
ЗАДАНИЕ
N 4
сообщить
об ошибке
Тема:
Линеаризация нелинейных моделей
регрессии
Начало формы
Конец формы
При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется замена переменных. Указанным способом не может быть линеаризовано уравнение …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ
N 5
сообщить
об ошибке
Тема:
Классификация систем уравнений
Начало формы
Конец формы
Установите
соответствие между видом и классом
системы эконометрических уравнений;
(1)
(2)
(3)
|
1 |
|
|
система взаимозависимых (одновременных) уравнений |
|
2 |
|
|
система рекурсивных уравнений |
|
3 |
|
|
система независимых уравнений |
|
|
|
|
система нормальных уравнений |
ЗАДАНИЕ
N 6
сообщить
об ошибке
Тема:
Методы оценки параметров систем
одновременных уравнений: косвенный
метод наименьших квадратов (КМНК) и
двухшаговый метод наименьших квадратов
(ДМНК)
Начало формы
Конец формы
Для оценки параметров сверхидентифицируемой структурной формы модели применяют двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК). Определите последовательность этапов алгоритма ДМНК.
|
1 |
|
|
структурная форма модели преобразовывается в приведенную форму модели |
|
2 |
|
|
для каждого уравнения приведенной формы модели обычным МНК оцениваются параметры приведенной формы модели – приведенные коэффициенты |
|
3 |
|
|
проводится расчет теоретических значений эндогенных переменных сверхидентифицируемых уравнений на основе оценок приведенных коэффициентов |
|
4 |
|
|
проводится расчет структурных коэффициентов сверхидентифицируемых уравнений с помощью обычного МНК |
ЗАДАНИЕ
N 7
сообщить
об ошибке
Тема:
Идентификация систем эконометрических
уравнений
Начало формы
Конец формы
Даны
структурная и приведенная формы модели
системы одновременных уравнений:
и
Установите
соответствие между наименованием
обозначения и его видом:
(1) приведенный
коэффициент
(2) структурный коэффициент
(3)
переменная модели
|
1 |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ N 8
сообщить
об ошибке
Тема:
Общие понятия о системах уравнений,
используемых в эконометрике
Начало формы
Конец формы
Система эконометрических уравнений может состоять из _____ уравнения (-ий) регрессии.
|
|
|
|
двух |
|
|
|
|
трех |
|
|
|
|
одного |
|
|
|
|
бесконечно большого количества |
Решение: Рассмотрим все предложенные варианты ответов. Система уравнений подразумевает наличие двух и более уравнений в системе, поэтому варианты «двух» и «трех» правильные. Вариант «одного» – неправильный, так как не обеспечивает наличие двух и более уравнений в системе. Вариант «бесконечно большого количества» также неправильный, потому что система подразумевает конечное число уравнений регрессии в системе.
ЗАДАНИЕ N 9
сообщить
об ошибке
Тема:
Отбор факторов, включаемых в модель
множественной регрессии
Начало формы
Конец формы
При моделировании уравнения множественной регрессии проверку тесноты связи между независимыми переменными (объясняющими переменными, регрессорами, факторами) модели осуществляют на основе …
|
|
|
|
матрицы парных коэффициентов линейной корреляции |
|
|
|
|
системы нормальных уравнений МНК |
|
|
|
|
показателей существенности параметров модели |
|
|
|
|
коэффициента множественной корреляции |
Решение:
Эконометрическая
модель уравнения множественной регрессии
может быть представлена выражением
,
где y
– зависимая переменная, xj
– независимая переменная (j = 2,…,
k;
k
– количество независимых переменных),
f
– тип функциональной зависимости
(математическая функция),
–
случайные факторы.
При построении
модели множественной регрессии необходимо
исключить возможность существования
тесной линейной зависимости между
независимыми (объясняющими) переменными,
которая ведет к проблеме мультиколлинеарности.
При этом осуществляют проверку
коэффициентов линейной корреляции для
каждой пары независимых (объясняющих)
переменных. Эти значения отражены в
матрице парных коэффициентов линейной
корреляции. Верным вариантом ответа
является « матрицы парных коэффициентов
линейной корреляции».
ЗАДАНИЕ N 10
сообщить
об ошибке
Тема:
Фиктивные переменные
Начало формы
Конец формы
Примерами фиктивных переменных в эконометрической модели зависимости стоимости 1 м2 жилья не являются …
|
|
|
|
площадь жилья (м2) |
|
|
|
|
величина прожиточного минимума в регионе |
|
|
|
|
принадлежность тому или иному региону |
|
|
|
|
категория жилья: первичное (новое) жилье / вторичное (неновое) жилье |
Решение:
Одним
из типов эконометрических моделей
является уравнение регрессии, которое
может быть записано в виде математического
выражения
,
где y
– зависимая переменная, xj
– независимая переменная (j = 1,…,
k;
k
– количество независимых переменных),
f
– тип функциональной зависимости
(математическая функция),
–
случайные факторы. Данное уравнение
является наглядным примером количественного
выражения взаимосвязей социально-экономических
показателей.
При построении регрессионной
модели может возникнуть ситуация, когда
необходимо включить в уравнение помимо
количественных переменных переменные,
отражающие некоторые атрибутивные
признаки (пол, образование, регион и
т.п.). Такого рода качественные переменные
называются «фиктивными» (dummy) переменными.
В задании спрашивается, какие факторы
не
являются
примерами фиктивных переменных, поэтому
верными вариантами ответов являются
«площадь жилья» и «величина прожиточного
минимума», так как это количественные
признаки, имеющие численное значение.
Неверными вариантами ответов являются
«принадлежность тому или иному региону»
и «категория жилья», так как это фиктивные
переменные, отражающие качественные
признаки объекта и не имеющие численного
значения.
ЗАДАНИЕ
N 11
сообщить
об ошибке
Тема:
Линейное уравнение множественной
регрессии
Начало формы
Конец формы
В
эконометрической модели линейного
уравнения множественной регрессии
величина
параметра а
характеризует среднее по совокупности
значение зависимой переменной, при
значениях ___, равных 0.
|
|
|
|
xj |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
y |
|
|
|
|
a |
ЗАДАНИЕ
N 12
сообщить
об ошибке
Тема:
Спецификация эконометрической модели
Начало формы
Конец формы
Эконометрическая модель уравнения регрессии может включать одну или несколько независимых переменных. По данному классификационному признаку различают _______ регрессию.
|
|
|
|
простую и множественную |
|
|
|
|
линейную и нелинейную |
|
|
|
|
множественную и многофакторную |
|
|
|
|
простую и парную |
ЗАДАНИЕ N 13
сообщить
об ошибке
Тема:
Аддитивная и мультипликативная модели
временных рядов
Начало формы
Конец формы
Уровень временного ряда (yt) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Мультипликативную модель временного ряда не формируют следующие значения компонент уровня временного ряда …
|
|
|
|
yt = 7; T = -3,5; S = -2; E = -1 |
|
|
|
|
yt = 7; T = 7; S = 1; E = 1 |
|
|
|
|
yt = 7; T = 3,5; S = 2; E = 1 |
|
|
|
|
yt = 7; T = 3,5; S = -2; E = -1 |
Решение:
Мультипликативная
модель временного ряда записывается в
виде выражения
и
предполагает, что произведение компонент
ряда T, S и Е равно значению уровня ряда
yt.
В задании необходимо определить, в каком
из предложенных вариантов ответа
значения компонент уровня временного
ряда не формирует мультипликативную
модель. Поэтому правильный вариант
ответа не должен удовлетворять выражению
,
то есть значение уровня ряда yt
не должно быть равно произведению
компонент T, S и Е. Проверим каждый из
вариантов. Если yt=7;
T=7; S=1; E=1, то 7=7
1
1
=> 7=7; так как равенство выполняется,
это неправильный вариант ответа. Если
yt=7;
T=3,5; S=2; E=1, то 7=3,5
2
1
=> 7=7; так как равенство выполняется,
это неправильный вариант ответа.
Если
yt=7;
T=3,5; S=-2; E=-1, то 7=3,5
(-2)
(-1)
=> 7=7; так как равенство выполняется,
это неправильный вариант ответа.
Если
yt=7;
T=-3,5; S=-2; E=-1, то 7=(-3,5)
(-2)
(
-1) => 7=(–7); так как равенство не
выполняется, это правильный вариант
ответа.
ЗАДАНИЕ
N 14
сообщить
об ошибке
Тема:
Структура временного ряда
Начало формы
Конец формы
Вывод
о присутствии в данном временном ряде
сезонной компоненты можно сделать по
значению коэффициента автокорреляции
____ порядка.
|
|
|
|
четвертого |
|
|
|
|
первого |
|
|
|
|
второго |
|
|
|
|
восьмого |
ЗАДАНИЕ
N 15
сообщить
об ошибке
Тема:
Временные ряды данных: характеристики
и общие понятия
Начало формы
Конец формы
На
графике изображен(-ы) (см. рис.) …
|
|
|
|
временной ряд |
|
|
|
|
уравнение регрессии |
|
|
|
|
перекрестные данные |
|
|
|
|
коррелограмма |
ЗАДАНИЕ N 16
сообщить
об ошибке
Тема:
Модели стационарных и нестационарных
временных рядов и их идентификация
Начало формы
Конец формы
Для стационарных временных рядов y1, у2, … yt, …, yn (t = 1, …, n) автоковариация зависит только от величины …
|
|
|
|
лага |
|
|
|
|
количества уровней ряда |
|
|
|
|
математического ожидания значений уровня ряда. |
|
|
|
|
начального значения процесса |
Решение: Стохастический процесс (процесс, развивающийся в соответствии с законами теории вероятности) является стационарным, если выполняется ряд условий: неизменные постоянные величины среднего значения и дисперсии временного ряда; постоянные автокорреляция и автоковариация временного ряда, зависящие только от величины лага. Поэтому правильный вариант ответа – зависит только от величины «лага».
ЗАДАНИЕ
N 17
сообщить
об ошибке
Тема:
Оценка тесноты связи
Начало формы
Конец формы
Для
регрессионной модели вида
показателем
тесноты связи является …
|
|
|
|
коэффициент множественной корреляции |
|
|
|
|
парный коэффициент корреляции |
|
|
|
|
коэффициент автокорреляции |
|
|
|
|
F-критерий Фишера |
ЗАДАНИЕ
N 18
сообщить
об ошибке
Тема:
Проверка статистической значимости
эконометрической модели
Начало формы
Конец формы
При оценке статистической значимости построенной эконометрической модели выдвигают ______ гипотезы.
|
|
|
|
статистические |
|
|
|
|
математические |
|
|
|
|
информационные |
|
|
|
|
коллективные |
ЗАДАНИЕ
N 19
сообщить
об ошибке
Тема:
Оценка значимости параметров
эконометрической модели
Начало формы
Конец формы
Если параметр эконометрической модели не является статистически значимым, то его значение признается …
|
|
|
|
равным 0 |
|
|
|
|
отличным от 0 |
|
|
|
|
равным 1 |
|
|
|
|
равным коэффициенту парной корреляции |
