Начало формы

Конец формы

С помощью косвенного метода наименьших квадратов выполняют оценку параметров структурной формы модели идентифицируемой системы эконометрических уравнений вида . Определите последовательность этапов реализации алгоритма КМНК для этой системы.

1			получение приведенной формы модели
2			оценка параметров каждого уравнения приведенной формы модели с помощью обычного МНК, получение системы
3			трансформация коэффициентов приведенной формы модели  в параметры структурной формы модели
4			запись структурной формы модели системы эконометрических уравнений с рассчитанными значениями структурных коэффициентов, получение системы вида

Преподаватель: Рытиков Г.О. Специальность: 080100.62 - Экономика Группа: ДЭБ(бак)3-1 Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Ларионов Дмитрий Николаевич Логин: 04ps513789 Начало тестирования: 2011-12-07 12:05:23 Завершение тестирования: 2011-12-07 16:35:39 Продолжительность тестирования: 270 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 20 Процент правильно выполненных заданий: 83 %

 ЗАДАНИЕ N 1 сообщить об ошибке Тема: Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике

Начало формы

Конец формы

Система эконометрических уравнений не может состоять из …

			одного уравнения регрессии
			совокупности неравенств
			трех уравнений регрессии
			пяти уравнений регрессии

 ЗАДАНИЕ N 2 сообщить об ошибке Тема: Классификация систем уравнений

Начало формы

Конец формы

Установите соответствие между видом и классом системы эконометрических уравнений: (1) (2)

1			система одновременных уравнений с лаговыми переменными
2			система независимых уравнений
			система одновременных уравнений без лаговых переменных

  ЗАДАНИЕ N 3 сообщить об ошибке Тема: Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)

Начало формы

Конец формы

Дана система одновременных эконометрических уравнений: Система является точно идентифицируемой. Определите последовательность этапов алгоритма оценки ее параметров.

1			преобразование структурной формы модели в приведенную форму вида
2			оценивание параметров приведенной формы модели (приведенных коэффициентов) для каждого уравнения приведенной формы модели обычным МНК оцениваются
3			трансформация коэффициентов приведенной формы модели в параметры структурной формы модели и
4			подстановка найденных значений коэффициентов в структурную форму системы эконометрических уравнений

Решение: В случае точно идентифицируемой структурной формы модели для оценки ее параметров применяют косвенный метод наименьших квадратов (КМНК). При этом соблюдают следующую последовательность этапов КМНК: 1) структурная форма модели преобразовывается в приведенную форму модели; так как в системе 4 экзогенных переменных – (х₁, х₂, х₃ и х₄),то у правой части приведенной формы модели записывается сумма четырех произведений соответствующих коэффициентов приведенной формы и экзогенных переменных; для данной системы приведенная форма будет иметь вид 2) для каждого уравнения приведенной формы модели обычным МНК оцениваются параметры приведенной формы модели – приведенные коэффициенты ; 3) коэффициенты приведенной формы модели трансформируются в параметры структурной формы модели и ; 4) найденные значения коэффициентов подставляются в структурную форму системы эконометрических уравнений. Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 265–266. Эконометрика: учеб. / под ред. д-ра экон. наук, проф. В.С. Мхитаряна. – М. : Проспект, 2008. – С. 347–353.

 ЗАДАНИЕ N 4 сообщить об ошибке Тема: Идентификация систем эконометрических уравнений

Начало формы

Конец формы

Модель мультипликатора-акселератора Кейнса где C – личное потребление в постоянных ценах, y – национальный доход в постоянных ценах, I – инвестиции в постоянных ценах,  – случайная составляющая, Установите соответствие: (1) эндогенная переменная (2) экзогенные переменная.

1			y – национальный доход в постоянных ценах
2			I – инвестиции в постоянных ценах
			– случайная составляющая

 ЗАДАНИЕ N 5 сообщить об ошибке Тема: Проверка статистической значимости эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Для совокупности из n единиц наблюдений построена модель линейного уравнения множественной 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
			n + k + 1
			n + k  – 1
			n + k

 ЗАДАНИЕ N 6 сообщить об ошибке Тема: Оценка тесноты связи

Начало формы

Конец формы

Для эконометрической модели вида  показателем тесноты связи между переменными  и  является парный коэффициент линейной …

			корреляции
			детерминации
			регрессии
			эластичности

 ЗАДАНИЕ N 7 сообщить об ошибке Тема: Оценка значимости параметров эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

В уравнения множественной регрессии, построенном на основании 14 наблюдений,  в скобках указаны значения t-статистики, соответствующие параметрам регрессии. Также известны критические значения Стьюдента для 10 степеней свободы для различных уровней значимости , , . При уровне значимости 0,1 значимыми являются параметры …

 ЗАДАНИЕ N 8 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества подбора уравнения

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели парной регрессии рассчитано значение коэффициента детерминации . Тогда долю остаточной дисперсии зависимой переменной характеризует величина …

 ЗАДАНИЕ N 9 сообщить об ошибке Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия

Начало формы

Конец формы

На графике изображен(-ы) (см. рис.) …

			временной ряд
			уравнение регрессии
			перекрестные данные
			коррелограмма

  ЗАДАНИЕ N 10 сообщить об ошибке Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов

Начало формы

Конец формы

Для аддитивной модели временного ряда  Y = T + S + E  сумма скорректированных сезонных компонент равна …

			0
			1
			лагу
			половине лага

Решение: Для аддитивной модели временного ряда  Y = T + S + E  сумма скорректированных сезонных компонент равна нулю. Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 312–316.

 ЗАДАНИЕ N 11 сообщить об ошибке Тема: Структура временного ряда

Начало формы

Конец формы

Автокорреляционной функцией временного ряда называется последовательность коэффициентов автокорреляции …

			первого, второго, третьего и последующих порядков
			между трендовой, сезонной и случайной компонентами
			между несколькими временными рядами
			факторов, формирующих уровень ряда

 ЗАДАНИЕ N 12 сообщить об ошибке Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация

Начало формы

Конец формы

Для временного ряда известны характеристики:  – среднее и  – дисперсия. Если временной ряд является стационарным, то …

 ЗАДАНИЕ N 13 сообщить об ошибке Тема: Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели несмещенность оценки параметра означает, что ее выборочное математическое ожидание равно …

			оцениваемому параметру, рассчитанному по генеральной совокупности
			математическому ожиданию остатков модели
			коэффициенту парной корреляции между зависимой переменной и соответствующей независимой переменной
			свободному члену уравнения регрессии

  ЗАДАНИЕ N 14 сообщить об ошибке Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Метод наименьших квадратов (МНК) может применяться для оценки параметров исходной регрессионной модели в _________ форме.

			линейной
			нелинейной
			экспоненциальной
			нормальной

Решение: Одним из типов эконометрических моделей является уравнение регрессии, которое может быть записано в виде математического выражения , где y – зависимая переменная, x_j – независимая переменная (j = 1,…, k; k – количество независимых переменных), f – тип функциональной зависимости (математическая функция),  – случайные факторы. Метод наименьших квадратов (МНК) применяется для оценки параметров линейных регрессионных моделей (f – линейная математическая функция). Поэтому правильный вариант ответа – «в линейной форме». При применении МНК к нелинейным уравнениям, в том числе и к экспоненциальным, исходную модель линеаризуют и МНК применяют к линеаризованной модели, к исходной нелинейной модели МНК не применяют. Поэтому варианты ответов – «в нелинейной форме» и в «экспоненциальной форме» неверные. При применении МНК оценки параметров находят на основе системы нормальных уравнений, в которой неизвестными величинами являются искомые значения оценок параметров, но исходная модель должна являться линейной. Вариант ответа «в нормальной форме» не является правильным, а только может ассоциироваться с понятием «система нормальных уравнений МНК».

 ЗАДАНИЕ N 15 сообщить об ошибке Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки

Начало формы

Конец формы

Для построения эконометрической модели линейного уравнения множественной регрессии используется таблица статистических данных. При помощи метода наименьших квадратов (МНК) рассчитываются оценки параметров модели вида . Для выборочного i-го наблюдения модель имеет вид . При применении метода наименьших квадратов минимизируется сумма квадратов величины …

 ЗАДАНИЕ N 16 сообщить об ошибке Тема: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

Начало формы

Конец формы

При нарушении гомоскедастичности остатков и наличии автокорреляции остатков рекомендуется применять _____________ метод наименьших квадратов.

			обобщенный
			косвенный
			двухшаговый
			трехшаговый

 ЗАДАНИЕ N 17 сообщить об ошибке Тема: Спецификация эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Эконометрическая модель уравнения регрессии может включать одну или несколько независимых переменных. По данному классификационному признаку различают _______ регрессию.

			простую и множественную
			линейную и нелинейную
			множественную и многофакторную
			простую и парную

  ЗАДАНИЕ N 18 сообщить об ошибке Тема: Фиктивные переменные

Начало формы

Конец формы

Изучается зависимость цены квартиры (у) от ее жилой площади (х) и типа дома. В модель включены фиктивные переменные, отражающие рассматриваемые типы домов: монолитный, панельный, кирпичный. Получено уравнение регрессии: , где , Частными уравнениями регрессии для кирпичного и монолитного являются …

			для типа дома кирпичный
			для типа дома монолитный
			для типа дома кирпичный
			для типа дома монолитный

Решение: Требуется узнать частное уравнение регрессии для кирпичного и монолитного домов. Для кирпичного дома значения фиктивных переменных следующие , . Уравнение примет вид:   или  для типа дома кирпичный. Для монолитного дома значения фиктивных переменных следующие , . Уравнение примет вид или  для типа дома монолитный. Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005. – С. 167–182. Магнус, Ян Р. Эконометрика : нач. курс : [учеб. для студентов вузов по экон. специальностям] / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий ; Акад. нар. хоз-ва при Правительстве РФ. – М. : Дело, 2005. С.190–195.

 ЗАДАНИЕ N 19 сообщить об ошибке Тема: Линейное уравнение множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели зависимости среднедушевого денежного дохода населения (руб., у) от объема валового регионального продукта (тыс. р., х₁) и уровня безработицы в субъекте (%, х₂) получено уравнение . Величина коэффициента регрессии при переменной х₂ свидетельствует о том, что при изменении уровня безработицы на 1% среднедушевой денежный доход ______ рубля при неизменной величине валового регионального продукта.

			изменится на (-1,67)
			увеличится на 1,67
			уменьшится на (-1,67)
			изменится на 0,003

 ЗАДАНИЕ N 20 сообщить об ошибке Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

В модели множественной регрессии  определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами ,  и  близок к нулю. Это означает, что факторы ,  и  …

			мультиколлинеарны
			независимы
			количественно измеримы
			значимы

 ЗАДАНИЕ N 21 сообщить об ошибке Тема: Нелинейные зависимости в экономике

Начало формы

Конец формы

Нелинейная регрессионная модель отражает …

			нелинейную взаимосвязь между социально-экономическими показателями
			совокупность линейных зависимостей между зависимой переменной и независимой переменной (независимыми переменными)
			статистически незначимую нелинейную взаимосвязь между социально-экономическими показателями
			отсутствие связи между зависимой переменной и независимой переменной (независимыми переменными)

 ЗАДАНИЕ N 22 сообщить об ошибке Тема: Виды нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Гиперболической моделью не является регрессионная модель …

 ЗАДАНИЕ N 23 сообщить об ошибке Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии

Начало формы

Конец формы

При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется замена переменных. Указанным способом может быть линеаризовано уравнение …

 ЗАДАНИЕ N 24 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели , где  – нелинейная функция,    – рассчитанное по модели значение переменной , получены значения дисперсий: . Не объяснена моделью часть дисперсии переменной , равная …

			0,096
			0,904
			0,106
			10,4

Преподаватель: Рытиков Г.О. Специальность: 080100.62 - Экономика Группа: ДЭБ(бак)3-1 Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Хорунжий Александр Сергеевич Логин: 04ps513796 Начало тестирования: 2011-12-07 15:28:53 Завершение тестирования: 2011-12-07 16:38:40 Продолжительность тестирования: 69 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 20 Процент правильно выполненных заданий: 83 %

 ЗАДАНИЕ N 1 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели зависимости потребления материала на единицу продукции от объема выпуска продукции построено нелинейное уравнение (см. рис.). Значение индекса детерминации для данного уравнения составляет R² =0,904. Следовательно, …

			объемом выпуска продукции объяснено 90,4% дисперсии потребления материалов на единицу продукции
			потреблением материалов на единицу продукции объяснено 90,4% дисперсии объема выпуска продукции
			объемом выпуска продукции объяснено 9,6% дисперсии потребления материалов на единицу продукции
			потреблением материалов на единицу продукции объяснено 9,6% дисперсии объема выпуска продукции

 ЗАДАНИЕ N 2 сообщить об ошибке Тема: Нелинейные зависимости в экономике

Начало формы

Конец формы

Нелинейным уравнением парной регрессии является …

  ЗАДАНИЕ N 3 сообщить об ошибке Тема: Виды нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Среди предложенных нелинейных зависимостей нелинейной по параметрам является …

Решение: Среди предложенных нелинейных зависимостей зависимость  является нелинейной по параметрам, но внутренне линейной, поскольку с помощью логарифмирования ее можно привести к линейному виду. Остальные функции линейны по параметрам, но нелинейны относительно переменных и к линейному виду могут быть приведены с помощью замены переменных. Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 96–99. Бывшев В.А. Эконометрика : учеб. пособие / В.А. Бывшев. – М. : Финансы и статистика, 2008. – С.331–346.

 ЗАДАНИЕ N 4 сообщить об ошибке Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии

Начало формы

Конец формы

Для линеаризации  нелинейной функции  может быть применен метод …

			логарифмирования и замены переменных
			разложения функции в ряд Тейлора
			потенцирования и замены переменных
			обращения и замены переменных

 ЗАДАНИЕ N 5 сообщить об ошибке Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки

Начало формы

Конец формы

Одной из предпосылок метода наименьших квадратов является то, что величина , равная среднему значению отклонений фактических значений зависимой переменной y от ее модельных (теоретических) значений , должна быть равна …

			0
			a

 ЗАДАНИЕ N 6 сообщить об ошибке Тема: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)