эконометрика 1

1. Автокорелляция ошибок –это: корреляция ошибок регрессии для разных наблюдений

2. Автокорреляция остатков бывает следующих видов – отрицательная, положительная

3. В каких случаях значение коэффициента детерминации R^2 может выйти за пределы 0:1: если в уравнении регрессии отсутствует константа Во

4. В оцениваемой модели у=хВ+E отсутствует часть существенных независимых переменных , тогда оценка B, полученная в данной регрессии в общем случае смещенная

5. В результате оценки параметров регрессии у=а+В*Х+E были получены следующие результаты =10,4 В=4,7 Доверительный интервал для В с уравнением доверия 95% составил (3,9,5,5)Что показывает полученный доверительный интервал с указанным уровнем доверия? Истинное значение коэффициента В находится в указанном интервале с вероятностью 0,95

6. В чем суть гетероскедастичности: дисперсии случайных отклонений изменяются

7. В эконометрической модели линейного уравнения регрессии у=а+в1х1+в2х2+…вkхk+E параметрами являются а ,bj

8. В эконометрической модели линейного уравнения регрессии у=а+в1х1+в2х2+…вkхk+E коэффициентом регрессии ,характеризующим среднее изменение зависимой перменной ….. bj

9. Выберите верные утверждения о производственной функции Кобба-Дугласса: записывается степенным уравнением, является нелинейной зависимостью.

10. Гетероскедастичность – это зависимость дисперсии случайных ошибок от номера наблюдения

11. Для выбора лучшей спецификации модели применяется РЕ-тест, J-тест

12. Для выявления ошибки линейной спецификации регрессии применяется RESET-тест

13. Для двух случайных величин х и у было получено значение парного коэффициента корреляции r-0.9 вывод: связь тесная и прямая

14. Для нелинейной регрессионной модели зависимости рассчитано значение индекса детерминации R^2=0,9.Тогда значение индекса корреляции составит корень из 0.9

15. Для оценки параметров регрессионной модели с гетероскедастичным остатками используется обобщенный метод наименьших квадратов

16. Для регрессионной модели вида у= а+в1*х1+в2*х2…..показателем тесноты связи является коэффициент множественной корреляции

17. Для регрессионной модели вида у=а+в*х+E построена на координатной плоскости совокупность точек с координатами уi хi..данное графическое отображение зависимости называется полем корреляции

18. Для регрессионной модели зависимости потребления материала на единицу продукции от объема выпуска продукции построено нелинейное уравнение..см рисунок R2=0,904.Следовательно объемом выпуска продукции объяснено 90,4 дисперсии потребления материалов на единицу продукции

19. Для регрессионной модели известны следующие величины дисперсий …….сумм(у-у)^2=сумм(у-у)^2+сумм(у-у)^2

20. Для регрессионной модели несмещенность оценки параметра означает, что ее выборочное математическое ожидание равно оцениваемому параметру, рассчитанному по генеральной совокупности.

21. Для регрессионной модели парной регрессии рассчитано значение коэфф.детерминации R=0,831 ……16,9%

22. Для регрессионной модели парной регрессии рассчитано значение коэффициента детерминации R2.Тогда долю остаточной дисперсии зависимой переменной характеризует величина (1-R)^2

23. Для совокупности из n единиц наблюдений построена модель линейного уравнения множеств регрессии с количеством параметров при независимых переменных равным k Тогда при расчете остаточной дисперсии на одну степень свободы величину дисперсии относят к значению n-k-1

24. Для совокупности из n единиц наблюдений рассчитывают общую дисперсию на одну степень свободы , при этом величину дисперсии относят к значению n-1

25. Долю объясненной с помощью регрессии дисперсии в общей дисперсии зависимой переменной характеризует коэффициент детерминации

26. Если параметр эконометрической модели не является статистически значимым, то соответствующая независимая переменная на определенном уровне доверия: не оказывает влияния на моделируемы показатель (зависимую переменную)

27. Если параметр эконометрической модели не является статистически значимым , то его значение признается равным 0

28. Если параметр эконометрической модели не является статистически значимым , то соответствующая независимая переменная не оказывает влияния на моделируемый показатель (зависимую переменную)

29. Если параметр эконометрической модели является статистически значимым , то его значение признается отличным от 0

30. Исследуется регрессия у=В0+В11+В22+В33+E …известно что 4,3+10х1-3,5=х3. В этом случае говорят о наличии гетероскедастичности

31. Как влияет исключение переменной из уравнения множественной регрессии на занчение F-критерия и коэффициент детерминации? F – критерий может как умен так и увел , R2 уменьшится

32. Какими свойствами обладают оценки , полученные при решении ур-ия парной линейной регрессии у1=ах+в+E методом наименьших квадратов , если выполнены условия Гаусса-Маркова и случайные остатки имеют нормальное распределение ..Состоятельность, несмещенностью и эффективностью

33. Каковы показатели качества уравнения регрессии в целом? Значение F-статистики для уравнения регрессии , скорректированный коэффициент детерминации

34. Каковы показатели качества уравнения регрессии в целом? Скорректированный коэффициент детерминации, значение F статистики для уравнения регрессии.

35. Какой вывод можно сделать по результату проведения теста Рамсея? Спецификация уравнения ошибочная

36. Когда целесообразно добавление новой объясняющей переменной в модель? При росте скорректированного коэффициента детерминации после ее включения

37. Коллинеарность факторов эконометрической модели у=а+в1х1+в2х2+…+вjхj+…вkxk+E проверяется на основе матрицы парных коэффициентов линейной корреляции

38. Коэффициент при экзогенной переменной в уравнении линейной регрессии показывает:на сколько ед изменится эндогенная переменная при изменении экзогенной перменной на 1 ед

39. Коэффициент регрессии называется значимым, если есть достаточная высокая вероятность того , что его истинное значение отлично от 0

40. Коэффициент регрессии называется незначимым если: есть достаточно высокая вероятность того, что его истинное значение равно0

41. Метод наименьших квадратов может применятся для оценки параметров исходной регрессионной модели в линейной форме

42. Нелинейным уравнением парной регрессии является у=а+в*х+с*х2+E

43. Одной из предпосылок МНК является то , что в остатках регрессионной модели автокорреляция должна отсутствовать

44. Особенность эконометрики как прикладной науки заключается в количественном измерении существующих взаимосвязей социально-экономических показателей и систем.

45. Оценка А значения параметра а явлеется состоятельной если: при стремлении числа наблюдений к бесконечности

46. Оценка А значения параметра а является несмещенной если : математическое ожидание а равно а

47. Оценка А значения параметра а является состоятельной если …….при стремлении числа наблюдений к бесконечности

48. По типу функциональной зависимости между переменными эконометрической модели различают линейные и нелинейные ур-ия регрессии

49. Под верификацией модели понимается оценка качества модели

50. Последствия включения в ур-ие регрессии несущественной переменной : оценки параметров будут несмещенными ,эффективность оценок снизится

51. Последствия мультиколлинеарности : ОЦЕНКИ ОЦЕНКИ

52. Последствия мультиколлинеарности : оценки становятся очень чувствительными …..оценки коэффициентов остаются не смещенными

53. Последствия невключения в уравнение регрессии существенной переменной в общем случае Оценки параметров будут смещенными

54. Предположения теоремы Гаусса-Маркова включают в себя: Ошибки регрессии должны быть независимы друг от друга , дисперсия ошибок регрессии постоянна для всех наблюдений.

55. При возникновении мультиколлинеарности :стандартные ошибки коэффициента увеличиваются, вычисленные t-статистики становятся занижены

56. При выполнении предпосылок МНК оценки параметров регрессионной модели , рассчитанные с помощью МНК обладают свойствами состоятельности несмещенности эффективности

57. При изучении зависимости зарплаты в Казахстане от возраста и пола была получена следующая регрессия W=1489 +747+AGE-1678*S, где W-зарплата …..женщины получают в среднем зарплату меньше минимума 1678

58. При изучении зависимости издержек производства ….была построена модель у= 10 -0,15х,это означает что при увеличении инвестиций в совершенствование технологий на 1 тыс руб издержки производства в среднем снижаются на 150 р.

59. При изучении зависимости издержек производства у от основных производственных фондов х была построена модель у=10+0,75 х, это означает, что при увеличении основных производственных фондов на 1 тыс руб издержки производства в среднем увел на 750р

60. При изучении зависимости между показателями безработицы х и инфляции у…у=4,23-2,41х…расчетное значение -2.1Можем ли принять гипотезу …0.05, если критическое значение tстатистики = 2.57 НЕ можем поскольку абсолютное значение tстатистики для показателя безработицы меньше критического значения

61. При исследовании выборки обнаружено аномальное значения фактора Y для одного наблюдения .При каких условиях корректно будет провести исключение соответствующего наблюдения из выборки: в случае если аномальное значение Y невозможно объяснить и вы как исследователь не знаете, соответствует оно действительности или нет.: в случае если аномальное значение Y соответствует действительности , но это отличие не возможно объяснить в рамках проводимого исследования

62. При исследовании зависимости суммы активов банка у от собственного капитала k .привлеченных ресурсов r ….=3,74 при уровне значимости 1% у=e85-0,46к-19r+0,48s F=4,75

63. При оценки качества уравнения регрессии был рассчитан коэффициент детерминации R^2=0,91. Это означает что построенная модель достаточно хорошо подогнана к выборочным данным

64. При оценки качества ур-ия регрессии был рассчитан коэффициент детреминации R=0.18, это означает что построенная модель довольно плохо подогнана к выборочным данным

65. При переходе к линейному виду для степенной зависимости вводится замена Х=ln(х),Y=ln(y)

66. При переходе к линейному виду для степенной, экспоненциальной зависимости зависимая переменная преобразуется по формуле Y=ln(y)

67. При переходе обратно от построенного вспомогательного линейного уравнения У=В0+В1Х к нелинейному виду для парной степенной зависимоти у= В0*XВ1 надо найти искомое значение коэффициентов по формуле В0=Е^Во, В1=В1

68. При построении какого уравнения в EViews вводится команда ls log(у) с х1 х2 х3 Экспоненциального

69. При построении уравнения множественной регрессии проверку тесноты связи между независимыми переменными модели осуществляют на основе :матрицы парных коэффициентов линейной корреляции

70. При проведении RESET-теста..линейная спецификация регрессии является ошибочной с уравнением доверия 0,95, если Р-значение меньше 0,05

71. Примерами фиктивных переменных в эконометрич модели зависимости стоимости 1м^2 жилья не являются :площадь жилья, величина прожитого минимума в регионе.

72. Проверка наличия коллинеарных факторов в эконометрической модели у=а+в1х1+в2х2+E основана на рассмотрении коэффициента корреляции между х1 и х2

73. Пусть качественный признак принимает 4 значения, сколько фиктивных переменных надо ввести в у равнение (при условии наличия в ур-ии константы) ТРИ

74. Регрессионная модель вида у=а+в*х1+с*(х2)^2+E является нелинейной относительно переменной х2

75. Стандартное нормальное распределение имеет параметры : мат ожидание =0,дисперсия=1

76. Строится эконометрическая модель уравнения множественной регрессии для зависимости Уот пяти факторов…….у=х(1),х(2),х(4))+E

77. Суть коэффициента детерминации состоит в следующем :коэффициент определяет долю общего разброса значений, объясненного ур-ием регрессии

78. Укажите тест, который не используется для выявления гетероскедастичности ДАРБИНА-УОТСОНА

79. Уравнение множественной регрессии имеет вид у= - 27,16 +1,37х-0,29х2 Параметр а1=1,37 означает следующее при увеличении х1 на одну единицу своего измерения и при фиксированном значении фактора Х2 переменная увеличивается на 1,37 единиц своего измерения.

80. Уравнение регрессии называется незначимым в целом, если есть достаточно высокая вероятность того , что все коэффициенты равны 0

81. Фиктивные переменные эконометрической модели : используются в случае неоднородных совокупностей данных, отражают качественные признаки исследуемого объекта наблюдения

82. Что означает правильно специфицировано уравнение регрессии :правильная функциональная зависимость

83. Эконометрическое моделирование зависимости по неоднородной совокупности данных может осуществляется на основе разделения неоднородной совокупности данных на однородные

84. Эконометрическое моделирование зависимости по неоднородной совокупности данных может осуществляться на основе: использования фиктивных переменных, разделения неоднородной совокупности данных на однородные

85. Экспоненциальная зависимость записана уравнением: у=e^В0+В1*х1….+Вn*хn+E

Основные задачи эконометрики:

• Количественная оценка экономических связей

• Проверка на реальных данных теоритических моделей

• Статистическое тестирование гипотез

• Экономическое прогнозирование

• Имитация возможных сценариев социально-экономического развития

Стохастическими называются связи, при которых допускается случайное изменение зависимых переменных даже при сохранении значений всех остальных переменных, от которых они зависят.

Зависимая (эндогенная, результирующая, объясняемая) переменная характеризует результат функционирования анализируемой экономической системы.

Независимые (экзогенные, объясняющие) переменные или регрессоры являются «причиной» изменения зависимой переменной.

Уравнение регрессии: y = f (x, β) +ε, у-зависимая переменная, х-независимая, β-параметры регрессии, ε-случайная компонента(ошибка регрессии)

Системы эконометрических уравнений – это эконометрические модели, описывающиеся системой уравнений, в которые входят как регрессионные уравнения, так и тождества.

Каждое из регрессионных уравнений может включать в себя как независимые переменные, так и зависимые из других уравнений.

В моделях временных рядов рассматриваются зависимость эндогенной переменной от времени или от ее значений в прошлые периоды времени.

Типы моделей временных рядов:

• Модели тренда

• Модели сезонности

• Модели тренда и сезонности

• Адаптивные модели

• Модели авторегрессии и скользящего среднего

Пространственные данные представляют собой данные о совокупности объектов в определенный момент времени

Временные данные (временной ряд) есть серия наблюдений об одном и том же объекте в последовательные моменты времени

Панельные данные представляют собой совокупность наблюдений о нескольких объектах в разные моменты времени в течении некоторого периода

Этапы эконометрического исследования:

• Постановка задачи. На этом этапе определяются цели моделирования, набор факторов и показателей.

• Анализ предметной области. Проводится предварительный анализ сущности изучаемого явления, изучаются теоретические результаты и опят проведения подобных исследований.

• Формулировка моделей (выбор спецификации). Определяется вид модели и вид зависимости, а также уточняется набор переменных.

• Сбор данных и анализ их качества

• Определение (оценка) параметров модели. По имеющимся данным рассчитываются параметры выбранной модели, проводится ее статистический анализ, проверка гипотез относительно тех закономерностей, на изучение которых направлено данное исследование.

• Верификация (оценка качества модели). Сопоставление реальных и рассчитанных по построенной модели данных и оценка их точности, т.е. проверка адекватности модели исследуемому явлению или процессу.

• Интерпретация результатов. Формулировка качественных и количественных выводов об изучаемом объекте и сопоставление их с теоритическими результатами.