- •Эконометрика Учебно-методический комплекс
- •1. Цели и задачи дисциплины
- •2. Требования к уровню освоения дисциплины
- •3. Объем дисциплины
- •3.1 Объем дисциплины и виды учебной работы
- •3.2 Распределение часов по темам и видам учебной работы
- •4. Содержание курса
- •Тема 1. Задачи эконометрики в области социально-экономических исследований. Основные этапы эконометрического моделирования.
- •Тема 2. Классическая и обобщенная линейные модели множественной регрессии.
- •Тема 3. Линейные регрессионные модели с переменной структурой.
- •Тема 4. Нелинейные регрессионные модели и их линеаризация.
- •Тема 5. Динамические регрессионные модели.
- •Тема 6. Прогнозирование, основанное на использовании моделей временных рядов.
- •Тема 3. Линейные регрессионные модели с переменной структурой.
- •6. Задания для самостоятельной работы студентов
- •6.1. Задачи Задача 2.1.
- •Задача 2.2.
- •Задача 2.3.
- •Задача 2.4.
- •Задача 2.5.
- •Задача 2.6.
- •Задача 2.7.
- •Задача 2.8.
- •Задача 2.14.
- •Задача 4.1.
- •Задача 6.1.
- •Вариант 2.
- •Вариант 3.
- •Вариант 4.
- •Вариант 5.
- •Вариант 6.
- •Вариант 7.
- •Вариант 8.
- •Вариант 9.
- •Вариант 10.
- •Вариант 11.
- •Вариант 12.
- •Вариант 13.
- •Вариант 14.
- •Вариант 15.
- •Вариант 16.
- •Вариант 17.
- •Вариант 18.
- •Вариант 19.
- •Вариант 20.
- •Вариант 21.
- •Вариант 22.
- •Вариант 23.
- •Вариант 24.
- •Вариант 25.
- •6.3. Примерные темы рефератов
- •7. Варианты контрольных работ и методические указания по их выполнению
- •Тема 1. Задачи эконометрики в области социально-экономических исследований. Основные этапы эконометрического моделирования.
- •Тема 2. Классическая и обобщенная линейные модели множественной регрессии.
- •Тема 3. Линейные регрессионные модели с переменной структурой.
- •Тема 4. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.
- •Тема 5. Модели стационарных и нестационарных временных рядов.
- •Тема 6. Прогнозирование, основанное на использовании моделей временных рядов.
- •Тема 7. Системы линейных одновременных уравнений.
- •Тема 8. Идентификация систем одновременных уравнений.
- •Варианты контрольных работ.
- •8. Вопросы для подготовки к экзамену
- •9. Учебно-методическое обеспечение дисциплины
- •9.1 Литература
- •9.2 Методическое обеспечение дисциплины
- •9.3 Материально-техническое и информационное обеспечение дисциплин
- •10. Инновационные технологии, используемые в преподавании курса «эконометрика»
- •Эконометрика Учебно-методический комплекс
Вариант 14.
Для проверки значимости уравнения множественной регрессии в целом используется:
а) коэффициент детерминации R2;
б) t-критерий Стьюдента;
в) F-критерий Фишера;
г) средняя относительная ошибка аппроксимации .
При исследовании зависимости балансовой прибыли предприятия торговли (Y, тыс. руб.) от фонда оплаты труда (Х1, тыс. руб.) и объема продаж по безналичному расчету (Х2, тыс. руб.) получена следующая модель:
Y = 5933,100 + 0,916X1 + 0,065X2 + ε.
Как интерпретируется коэффициент при факторном признаке X2:
а) при увеличении объема продаж по безналичному расчету на 1 тыс. руб. балансовая прибыль предприятия торговли в среднем будет увеличиваться на 0,065 тыс. руб.;
б) при увеличении только объема продаж по безналичному расчету на 1% балансовая прибыль предприятия торговли в среднем будет увеличиваться на 0,065%;
в) при увеличении только объема продаж по безналичному расчету на 1 тыс. руб. балансовая прибыль предприятия торговли будет в среднем увеличиваться на 65 руб.;
г) при уменьшении только объема продаж по безналичному расчету на 1 тыс. руб. балансовая прибыль предприятия торговли будет в среднем уменьшаться на 65 руб.
При проверке модели на автокорреляцию остатков получено следующее уравнение:
.
(2,35) (0,10) (0,93) (0,85)
В скобках указаны значения t-статистики для коэффициентов регрессии (табличное значение при уровне значимости α=0,05 составляет 2,07). Какой тест применялся для проверки гипотезы об отсутствии автокорреляции, и какой вывод можно сделать по результатам теста:
а) Дарбина-Уотсона; наличие автокорреляции 1-го порядка;
б) Бреуша-Годфри; наличие автокорреляции 1-го порядка;
в) Дарбина-Уотсона; отсутствие автокорреляции;
г) Бреуша-Годфри; наличие автокорреляции 4-го порядка.
Для включения в модель качественных факторов вводят:
а) лаговые переменные;
б) фиктивные переменные;
в) стандартизованные переменные;
г) инструментальные переменные.
Исследуется потребление продукта А в трех регионах A, B, C. Укажите наиболее рациональных способ задания фиктивных переменных для построения модели:
а) z1: 1 - регион A, 0 - в остальных случаях; z2: 1 - регион B, 0 - в остальных случаях, z3: 1 - регион C, 0 - в остальных случаях;
б) z1: 1 - регион A, 0 - в остальных случаях; z2: 1 - регион B, 0 - в остальных случаях;
в) z1: 1 - регион A, 0 - в остальных случаях; z2: 2 - регион B, 0 - в остальных случаях, z3: 3 - регион C, 0 - в остальных случаях;
г) z1: 1 - регион A, 0 - в остальных случаях; z2: 2 - регион B, 0 - в остальных случаях.
Какая из приведенных ниже моделей является нелинейной по включенным переменным:
а) y = b0+ b1x1 + b2x2+ ε;
б) y = b0+ b1lnx1 + b2lnx2+ ε;
в) y = b0+ b1x1 + b2x2+ b2x2+ε;
г) y = b0+ b1x1 + b2x12+ε;
Чему равен параметр авторегрессии в модели вида yt = -0,4yt-1 + εt:
а) 0,4;
б) -0,4;
в) (1-0,4);
г) (-0,4)2.
Для описания зависимости оборота розничной торговли (Y) от доходов населения (X) была выбрана следующая модель:
yt = a0 + b0xt + b1xt-1 + b2xt-2 + b3xt-3 + εt.
Какой из перечисленных ниже методов следует применять для оценки параметров модели:
а) обобщенный метод наименьших квадратов;
б) метод Алмон;
в) метод Койка;
г) метод полиномов.
По данным о динамике оборота розничной торговли (Y, млрд. руб.) и дохода населения (X, млрд. руб.) была получена следующая модель с распределенными лагами:
Yt = 0,46∙Xt + 0,24∙Xt-1 + 0,17∙Xt-2 + 0,14∙Xt-3 + εt.
Чему равен краткосрочный мультипликатор:
а) 0,46;
б) 0,24;
в) 0,70;
г) 1,01.
Система одновременных регрессионных уравнений содержит 3 эндогенные и 4 экзогенные переменные. Первое уравнение системы включает 2 эндогенные и 3 экзогенные переменные. Тогда можно утверждать, что:
а) первое уравнение идентифицируемо по необходимому условию;
б) первое уравнение идентифицируемо по достаточному условию;
в) первое уравнение сверхидентифицируемо по необходимому условию;
г) первое уравнение неидентифицируемо по необходимому условию.