Ekonometrika_po_alfavitu

4) Процесс оценки параметров приведенной формы с помощью МНК

1) Процесс оценки параметров приведенной формы с помощью МНК

2) Получение по соответствующим приведенным уравнениям теоретических значений эндогенных переменных правой части сверхидентифицируемого уравнения модели

3) Процесс оценки параметров сверхидентифицируемого уравнения модели через теоретические значения эндогенных и фактические значения предопределенных переменных

4) Преобразование структурной формы модели в приведенную

Найдите предположение, являющееся предпосылкой классической модели.

Результирующий показатель измеряется в порядковой шкале

Результирующий показатель измеряется в номинальной шкале

Результирующий показатель измеряется в дихотомической шкале

Результирующий показатель является количественным

Результирующий показатель может быть и количественным и качественным

Найдите приведенную форму, соответствующую структурной форме модели

На основании рядов данных для переменных X и Y построено уравнение регрессии: . Какое из следующих высказываний является верным:

оценка коэффициента a₂ =1,25 означает, что если значение переменной Х увеличится в среднем на 1,25, то значение переменной Y при прочих равных условиях увеличится на 1 единицу

оценка коэффициента a₂ =1,25 означает, что если значение переменной Y увеличится на 1 единицу, то значение переменной X при прочих равных условиях увеличится в среднем на 1,25

если при прочих равных условиях значение переменной Х удвоится, то значение переменной Y возрастет в среднем на 25%

все высказывания неверны

На основании рядов данных для переменных X и Y построено уравнение регрессии: . Если х=2, то эластичность результирующего показателя y относительно фактора х :

0,33

1,25

2

7,5

4,6875

Неправильный выбор функциональной формы или объясняющих переменных называется

ошибками прогноза

гетероскедастичностью

автокорреляцией

ошибками спецификации

О

Оценки параметров регрессии (свойства оценок МНК) должны быть:

несмещенными

состоятельными

гетероскедатичными

эффективными

П

По 39 точкам оценена следующая формула производственной функции, в которой отдельно рассмотрены две составляющие затрат основного капитала: K₁ - здания и сооружения, и K₂ - машины и оборудование; а также две составляющие затрат труда: L₁ - затраты квалифицированного труда, и L₂ - затраты неквалифицированного труда; Y – выпуск:

ln(Y)=‑4,3 + 0,35ln(K₁) + 0,26ln(K₂) + 0,63ln(L₁) + 0,58ln(L₂)

(1,4) (0,03) (0,05) (0,41) (0,38); R² =0,92; DW=1,74

(в скобках приведены стандартные ошибки коэффициентов).

Какой из выводов и дальнейших шагов представляется Вам верным?

Имеет место мультиколлинеарность, поэтому нужно объединить факторы K₁ и K₂

Имеет место мультиколлинеарность, поэтому нужно объединить факторы L₁ и L₂

Нужно исключить фактор L (переменные L₁ и L₂), т.к. он оказался незначимым

Отклонения e_i автокоррелированы, нужно изменить формулу зависимости

Формула зависимости приемлема по всем приведенным параметрам, и изменения не нужны

По аналитическому выражению различают связи:

Криволинейные

линейные

обратные

парные

По данным с 1990 по 1998 гг. построено уравнение регрессии Значения фактора x_t можно спрогнозировать по трендовой модели x_t=1+0,2t. Рассчитайте точечный прогноз результирующего показателя y_t в 2000 г.

106

106,4

102,8

102,44

Ни один из ответов не верен

Под частной корреляцией понимается:

зависимость результативного признака и двух и более факторных признаков, включенных в исследование

зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков

связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными)

зависимость между качественными признаками

При каком значении линейного коэффициента корреляции связь между признаками Y и X можно считать тесной (сильной):

-0,111

-0,975

0,421

0,657

Применим ли метод наименьших квадратов для расчёта параметров нелинейных моделей?

да

к определенному классу моделей

применим после специального приведения к линейному виду

нет

Применим ли метод наименьших квадратов для расчёта параметров показательной зависимости?

нет

да

применим после её приведения к линейному виду путём логарифмирования

в зависимости от исходных данных

Применим ли метод наименьших квадратов для расчёта параметров степенной зависимости?

нет

да

применим после её приведения к линейному виду путём логарифмирования

в зависимости от исходных данных

Пусть Y — товарооборот магазина, млн.руб., Х1 — торговая площадь, тыс.кв.м, Х2 — среднее количество посетителей в день, тыс. чел. Каков будет товарооборот магазина, если он находится в относительно оживленном месте с количеством посетителей 20000 и имеет торговую площадь 1000 кв.м?

8242,168 млн.руб.

8,243 млн.руб.

3,911 млн.руб.

7,411 млн.руб.

все ответы неверны

Пусть Y — товарооборот магазина, млн.руб., Х₁ — торговая площадь, тыс.кв.м, Х₂ — среднее количество посетителей в день, тыс. чел. Каков будет товарооборот магазина, если он находится в относительно оживленном месте с количеством посетителей 20000 и имеет торговую площадь 1000 кв.м?

8242,168 млн.руб.

8,243 млн.руб.

6,411 млн.руб.

3,911 млн.руб.

все ответы неверны

Р

Рассмотрите модель зависимости общей величины расходов на питание от располагаемого личного дохода (х) и цены продуктов питания (р): у=а₀+а₁х+а₂р+. Определите класс модели и вид переменных модели:

регрессионная модель с одним уравнением; эндогенная переменная — расходы на питание, экзогенная переменная — располагаемый личный доход, предопределенная переменная — цена продуктов питания

модель временного ряда; эндогенная переменная — расходы на питание, лаговые переменные — располагаемый личный доход и цена продуктов питания

регрессионная модель с одним уравнением; эндогенная переменная расходы на питание, экзогенные переменные — располагаемый личный доход и цена продуктов питания

модель временного ряда; эндогенная переменная — расходы на питание, экзогенные переменные — располагаемый личный доход и цена продуктов питания.

Рассчитанный по выборке коэффициент корреляции оказался равным 1. Это означает, что

между изучаемыми переменными есть слабая отрицательная линейная связь

между изучаемыми переменными есть связь, но она не является линейной

между изучаемыми переменными есть функциональная линейная прямая связь

между изучаемыми переменными отсутствует связь

полученное число никак не интерпретируется

Рассчитанный по выборке коэффициент корреляции оказался равным «–1». Это означает, что

между изучаемыми переменными есть слабая отрицательная линейная связь

между изучаемыми переменными есть связь, но она не является линейной

между изучаемыми переменными отсутствует связь

между изучаемыми переменными есть функциональная линейная отрицательная связь

полученное число никак не интерпретируется

Регрессионный анализ заключается в определении:

тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи)

аналитической формы связи, в которой изменение результативного признака обусловлено влиянием одного или нескольких факторных признаков, а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на результативный признак, принимается за постоянные и средние значения

статистической меры взаимодействия двух случайных переменных

степени статистической связи между порядковыми переменными

С

Связь называется корреляционной:

если каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака;

если каждому значению факторного признака соответствует множество значений результативного признака, т.е. определенное статистическое распределение

если каждому значению факторного признака соответствует целое распределение значений результативного признака

если каждому значению факторного признака соответствует строго определенное значение факторного признака

Системами эконометрических уравнений являются:

системы одновременных уравнений

системы нормальных уравнений

системы рекурсивных уравнений

системы независимых уравнений

Система одновременных уравнений отличается от других видов эконометрических систем тем, что в ней:

одни и те же эндогенные переменные системы в одних уравнениях находятся в левой части, а в других уравнениях — в правой части

эндогенная переменная одного уравнения находится в другом уравнении системы в качестве фактора

каждая эндогенная переменная является функцией одной и той же совокупности экзогенных переменных

Согласно методу наименьших квадратов минимизируется следующее выражение:

Спецификация модели — это:

определение цели исследования и выбор экономических переменных модели

проведение статистического анализа модели, оценка качества ее параметров

выражение в математической форме выявленных связей и соотношений, установление состава эндогенных и экзогенных переменных

сбор необходимой статистической информации

С помощью какого критерия оценивается значимость множественных коэффициентов регрессии?

хи-квадрат

d-критерия

t-Стьюдента

F – критерия

Т

Табличное значение критерия Стьюдента зависит

И от уровня доверительной вероятности, и от числа факторов, включенных в модель и от длины исходного ряда

Только от уровня доверительной вероятности

Только от числа факторов, включенных в модель

Только от длины исходного ряда

Только от уровня доверительной вероятности и длины исходного ряда

Табличное значение критерия Стьюдента не зависит

от уровня доверительной вероятности

от числа факторов в модели

от длины исходного ряда

от значений коэффициентов регрессии

все ответы верны

Табличное значение критерия Фишера зависит

Только от уровня доверительной вероятности

Только от числа факторов, включенных в модель

И от уровня доверительной вероятности, и от числа факторов, включенных в модель и от длины исходного ряда

Только от длины исходного ряда

Только от уровня доверительной вероятности и числа факторов, включенных в модель

У

Укажите правильную функцию гиперболического тренда:

Укажите правильную функцию логарифмического тренда:

Уравнение гиперболы имеет вид:

= а₀ + а₁х + а₂х²

= а₀ *

Уравнение множественной регрессии имеет вид:

= -27,16 + 1,37х₁, -0,29х₂. Параметр b₁ = 1,37 означает следующее:

при увеличении х₁, на одну единицу своего измерения переменная Y увеличится на 1,37 единиц своего измерения

при увеличении х₁ на 1,37 единиц своего измерения и при фиксированном значении фактора х₂, переменная Y увеличится на одну единицу своего измерения

при увеличении х₁, на одну единицу своего измерения и при фиксированном значении фактора х₂, переменная Y увеличится на 1,37 единиц своего измерения

при увеличении х₁ на 1,37 единиц своего измерения переменная Y увеличится на одну единицу своего измерения

Уравнение регрессии имеет вид = 2,02 + 0,78х. На сколько единиц своего измерения в среднем изменится при увеличении х на одну единицу своего измерения:

увеличится на 0,78

увеличится на 2,02

увеличится на 2,80

не изменится

Уравнение степенной функции имеет вид:

= а₀ + а₁х + а₂х²

= а₀ *

Уравнение Y=+k+(1-)l+u, где Y - темп прироста выпуска, k - темп прироста затрат капитала и l - темп прироста затрат труда, может быть оценено как модель линейной регрессии:

непосредственно, с помощью обычного МНК, как зависимость Y от k и l без свободного члена

как линейную зависимость (Y-k) от (l-k) со свободным членом

непосредственно, с помощью обычного МНК, как зависимость Y от k и l со свободным членом

как линейную зависимость (Y-k) от (l-k) без свободного члена

невозможно оценить данную зависимость с помощью обычного МНК; требуется нелинейный МНК

Ч

Частный коэффициент корреляции оценивает:

тесноту связи между двумя переменными

тесноту связи между тремя переменными

тесноту связи между двумя переменными при фиксированном значении остальных факторов

тесноту связи между зависимой переменной и всеми факторами, включенными в модель

Чему равен коэффициент эластичности, если уравнение регрессии имеет вид = 2,02 + 0,78x, = 5,0; = 6,0:

0,66

0,94

1,68

2,42

Что показывает коэффициент регрессии степенной модели?

на сколько единиц изменится y, если x изменился на единицу

относительную величину изменения y при изменении x на единицу

на сколько процентов изменится y, если x изменился на один процент

абсолютную величину изменения y при изменении x на единицу

Э

Экзогенные переменные модели характеризуются тем, что они:

датируются предыдущими моментами времени

являются независимыми и определяются вне системы

являются зависимыми и определяются внутри системы

являются лаговыми переменными