- •Эконометрика – отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.
- •Статистические методы являются существенным элементом в социальных науках, и в основном именно с помощью этих методов социальные учения могут подняться до уровня наук.
- •Ставя цель дать количественное описание взаимосвязей между экономическими переменными, эконометрика прежде всего связана с методами регрессии и корреляции.
- •Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели, т.Е. С формулировки вида модели исходя из соответствующей теории связи между переменными.
- •Из всего круга факторов, влияющих на результативный признак (у), прежде всего необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы.
- •Уравнение простой регрессии характеризует связь между двумя переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем по совокупности наблюдений.
- •В уравнении регрессии корреляционная по сути связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией.
- •Случайная величина ε, или возмущение, включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения.
- •Ее присутствие в модели обусловлено тремя источниками: спецификацией модели, выборочным характером исходных данных, особенностями измерения переменных.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Чем ближе коэффициент детерминации к единице, тем в большей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
- •Примером нелинейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.
- •К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Чем ближе коэффициент детерминации к единице, тем в большей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
- •Примером нелинейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.
- •К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Чем ближе коэффициент детерминации к единице, тем в большей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
- •Примером нелинейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.
- •К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Чем сильнее мультиколлинеарность факторов, тем менее надежна оценка распределения суммы объясненной вариации по отдельным факторам с помощью метода наименьших квадратов.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический,линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Чем ближе коэффициент детерминации к единице, тем в большей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса ковариации используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации не для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Чем сильнее мультиколлинеарность факторов, тем менее надежна оценка распределения суммы объясненной вариации по отдельным факторам с помощью метода наименьших квадратов.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной прогрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Чем сильнее мультиколлинеарность факторов, тем менее надежна оценка распределения суммы объясненной вариации по отдельным факторам с помощью метода наименьших квадратов.
-
Парная прогрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
-
Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
-
Множественная регрессия редко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
-
Множественная регрессия широко используется в решении проблем дорожно-транспортных происшествий.
-
Множественная регрессия широко используется только в решении проблем спроса, но не доходности акций, и не при изучении функции издержек производства, и не в макроэкономических расчетах.
188.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
Не основная цель множественной регрессии – построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное воздействие их на моделируемый показатель.
-
Основная цель парной регрессии – построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное воздействие их на моделируемый показатель.
-
Основная цель множественной регрессии – построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное воздействие их на моделируемый показатель.
-
Основная цель множественной регрессии – построить модель с малым числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное воздействие их на моделируемый показатель.
-
Основная цель множественной регрессии – построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, но не совокупное воздействие их на моделируемый показатель.
189.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
Построение уравнения множественной регрессии не начинается с выбора спецификации модели. Суть проблемы спецификации включает в себя два вопроса: отбор факторов и выбор вида уравнения регрессии.
-
Построение уравнения множественной регрессии начинается с выбора спецификации модели. Суть проблемы спецификации не включает в себя два вопроса: отбор факторов и выбор вида уравнения регрессии.
-
Построение уравнения множественной регрессии начинается с выбора спецификации модели. Суть проблемы спецификации включает в себя только один вопрос: отбор факторов.
-
Построение уравнения множественной регрессии начинается с выбора спецификации модели. Суть проблемы спецификации включает в себя два вопроса: отбор факторов и выбор вида уравнения регрессии.
-
Построение уравнения множественной регрессии начинается с выбора спецификации модели. Суть проблемы спецификации включает в себя только один вопрос:выбор вида уравнения регрессии.
190.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
Не включение в уравнение множественной регрессии того или иного набора факторов связано прежде всего с представлением исследователя о природе взаимосвязи моделируемого показателя с другими экономическими явлениями.
-
Включение в уравнение множественной регрессии того или иного набора факторов не связано с представлением исследователя о природе взаимосвязи моделируемого показателя с другими экономическими явлениями.
-
Включение в уравнение парной регрессии того или иного набора факторов не связано с представлением исследователя о природе взаимосвязи моделируемого показателя с другими экономическими явлениями.
-
Не включение в уравнение парной регрессии того или иного набора факторов не связано с представлением исследователя о природе взаимосвязи моделируемого показателя с другими экономическими явлениями.
-
Включение в уравнение множественной регрессии того или иного набора факторов связано прежде всего с представлением исследователя о природе взаимосвязи моделируемого показателя с другими экономическими явлениями.
191.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
Факторы, включаемые во множественную регрессию, должны отвечать следующим требованиям, во-первых, быть количественно измеримы. Если необходимо включить в модель качественный фактор, не имеющий количественного измерения, то нужно придать ему количественную определенность; во-вторых, не должны быть коррелированны между собой и, тем более, находиться в точной функциональной связи.
-
Факторы, не включаемые во множественную регрессию, должны отвечать следующим требованиям, во-первых, быть количественно измеримы. Если необходимо включить в модель качественный фактор, не имеющий количественного измерения, то нужно придать ему количественную определенность; во-вторых, не должны быть коррелированны между собой и, тем более, находиться в точной функциональной связи.
-
Факторы, включаемые во множественную регрессию, не должны отвечать следующим требованиям, во-первых, быть количественно измеримы. Если необходимо включить в модель качественный фактор, не имеющий количественного измерения, то нужно придать ему количественную определенность; во-вторых, не должны быть коррелированны между собой и, тем более, находиться в точной функциональной связи.
-
Факторы, включаемые во множественную регрессию, должны отвечать следующим требованиям, во-первых, не быть количественно измеримы. Если необходимо включить в модель качественный фактор, не имеющий количественного измерения, то нужно придать ему количественную определенность; во-вторых, не должны быть коррелированны между собой и, тем более, находиться в точной функциональной связи.
-
Факторы, включаемые во множественную регрессию, должны отвечать следующим требованиям, во-первых, быть количественно измеримы. Если необходимо включить в модель качественный фактор, не имеющий количественного измерения, то нужно придать ему количественную определенность; во-вторых, должны быть коррелированны между собой и, тем более, находиться в точной функциональной связи.
192.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
Если между факторами существует высокая корреляция, то нельзя определить их изолированное влияние на результативный показатель, и параметры уравнения регрессии оказываются интерпретируемыми.
-
Если между факторами существует высокая корреляция, то нельзя определить их изолированное влияние на результативный показатель, и параметры уравнения регрессии оказываются неинтерпретируемыми.
-
Если между факторами не существует высокая корреляция, то нельзя определить их изолированное влияние на результативный показатель, и параметры уравнения регрессии оказываются неинтерпретируемыми.
-
Если между факторами существует высокая корреляция, то обязательно можно определить их изолированное влияние на результативный показатель, и параметры уравнения регрессии оказываются неинтерпретируемыми.
-
Если между факторами существует высокая корреляция, то обязательно нельзя определить их неизолированное влияние на результативный показатель, и параметры уравнения регрессии оказываются неинтерпретируемыми.
193.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
Не включаемые во множественную регрессию факторы должны объяснить вариацию зависимой переменной. Если строится модель с набором Р факторов, то для нее рассчитывается показатель детерминации , который фиксирует долю объясненной вариации результативного признака за счет рассматриваемых в регрессии Р факторов. Влияние других не учтенных в модели факторов оценивается соответствующей остаточной дисперсией.
-
Включаемые во множественную регрессию факторы не должны объяснить вариацию зависимой переменной. Если строится модель с набором Р факторов, то для нее рассчитывается показатель детерминации , который фиксирует долю объясненной вариации результативного признака за счет рассматриваемых в регрессии Р факторов. Влияние других не учтенных в модели факторов оценивается соответствующей остаточной дисперсией.
-
Включаемые во множественную регрессию факторы должны объяснить вариацию зависимой переменной. Если строится модель с набором Р факторов, то для нее рассчитывается показатель детерминации , который фиксирует долю объясненной вариации результативного признака за счет рассматриваемых в регрессии Р факторов. Влияние других не учтенных в модели факторов оценивается соответствующей остаточной дисперсией.
-
Включаемые во множественную регрессию факторы должны объяснить вариацию независимой переменной. Если строится модель с набором Р факторов, то для нее рассчитывается показатель детерминации , который фиксирует долю объясненной вариации результативного признака за счет рассматриваемых в регрессии Р факторов. Влияние других не учтенных в модели факторов оценивается соответствующей остаточной дисперсией.
-
Включаемые во множественную регрессию факторы должны объяснить вариацию зависимой переменной. Если строится модель с набором Р факторов, то для нее не рассчитывается показатель детерминации , который фиксирует долю объясненной вариации результативного признака за счет рассматриваемых в регрессии Р факторов. Влияние других не учтенных в модели факторов оценивается соответствующей остаточной дисперсией.
194.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
Насыщение модели лишними факторами не только снижает величину остаточной дисперсии и не увеличивает показатель детерминации, но и приводит к статистической не значимости параметров регрессии по t-критерию Стьюдента.
-
Насыщение модели лишними факторами только не снижает величину остаточной дисперсии и не увеличивает показатель детерминации, но и приводит к статистической не значимости параметров регрессии по t-критерию Стьюдента.
-
Насыщение модели лишними факторами не только не снижает величину остаточной дисперсии и увеличивает показатель детерминации, но и приводит к статистической не значимости параметров регрессии по t-критерию Стьюдента.
-
Насыщение модели лишними факторами не только не снижает величину остаточной дисперсии и не увеличивает показатель детерминации, но и приводит к статистической не значимости параметров регрессии по t-критерию Стьюдента.
-
Насыщение модели лишними факторами не только не снижает величину остаточной дисперсии и не увеличивает показатель детерминации, но и приводит к статистической значимости параметров регрессии по t-критерию Стьюдента.
195.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
Несмотря на то, что теоретически регрессионная модель не позволяет учесть любое число факторов, практически в этом нет необходимости. Отбор факторов проводится на основе качественного теоретико-экономического анализа.
-
Несмотря на то, что теоретически регрессионная модель позволяет учесть не любое число факторов, практически в этом нет необходимости. Отбор факторов проводится на основе качественного теоретико-экономического анализа.
-
Несмотря на то, что теоретически регрессионная модель позволяет учесть любое число факторов, практически в этом есть необходимость. Отбор факторов проводится на основе качественного теоретико-экономического анализа.
-
Несмотря на то, что теоретически регрессионная модель позволяет учесть любое число факторов, практически в этом нет необходимости. Отбор факторов не проводится на основе качественного теоретико-экономического анализа.
-
Несмотря на то, что теоретически регрессионная модель позволяет учесть любое число факторов, практически в этом нет необходимости. Отбор факторов проводится на основе качественного теоретико-экономического анализа.
196.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.