Добавил:
Upload
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:эконометрика база.docx
X
- •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.
-
Спектральный метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
-
Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии не основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
-
Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии не основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
-
Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
-
Спектральный метод выбора типа интегрального уравнения основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
360. Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
Спектральный метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
-
Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии не основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
-
Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении нематериальной природы связи исследуемых признаков.
-
Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
-
Спектральный метод выбора типа интегрального уравнения основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
361.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
Нелинейная регрессия по включенным переменным не имеет никаких сложностей для оценки ее параметров. Они определяются, как и в линейной регрессии, методом наименьших квадратов (МНК), т.к. эти функции линейны по параметрам.
-
Линейная регрессия по включенным переменным не имеет никаких сложностей для оценки ее параметров. Они определяются, как и в линейной регрессии, методом наименьших квадратов (МНК), т.к. эти функции линейны по параметрам.
-
Нелинейная регрессия по не включенным переменным не имеет никаких сложностей для оценки ее параметров. Они определяются, как и в линейной регрессии, методом наименьших квадратов (МНК), т.к. эти функции линейны по параметрам.
-
Нелинейная регрессия по включенным переменным имеет сложности для оценки ее параметров. Они определяются, как и в линейной регрессии, методом наименьших квадратов (МНК), т.к. эти функции линейны по параметрам.
-
Нелинейная регрессия по включенным переменным не имеет никаких сложностей для оценки ее параметров. Они не определяются, как и в линейной регрессии, методом наименьших квадратов (МНК), т.к. эти функции линейны по параметрам.
362.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
Полином не любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
-
Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
-
Полином любого порядка не сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
-
Полином любого порядка сводится к линейной регрессии, но не с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
-
Полином не любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и без проверки гипотез.
363.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]