- •Тема: Спецификация модели
- •Спецификацией
- •Линейное уравнение множественной регрессии
- •Апробацией
- •Идентификации
- •Прикладной дисциплины для обеспечения проведения автоматизированных эконометрических расчётов
- •Информационного обеспечения необходимых исходных данных
- •Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии
- •Переменными
- •Наличие линейной зависимости между более чем двумя факторами
- •Тема: Фиктивные переменные
- •Ранжирование
- •Качественного характера
- •Тема: Линейное уравнение множественной регрессии
- •Стандартизованные переменные
- •Случайной величины ε
- •Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии
- •Тема: Свойства оценок, получаемых при помощи мнк
- •Оценок параметров уравнения регрессии
- •Тема: Предпосылки мнк
- •Зависимость дисперсии остатков от значения фактора
- •Тема: Обобщённый метод наименьших квадратов
- •Взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами
- •Автокорреляции остатков
- •Остатки не изменяются
- •Гетероскедастичности
- •Тема: Оценка качества подбора уравнения
- •Случайных воздействий
- •Коэффициента детерминации r2 равна 0,05
- •Для оценки влияния случайных воздействий
- •Дисперсий
- •Случайных факторов
- •Средним
- •Тема: Оценка тесноты связи моделируемого показателя с факторами
- •Линейный коэффициент корреляции
- •Значение коэффициента корреляции рассчитано с ошибкой
- •Статистическую значимость уравнения
- •Рассматриваются факторы, значимо влияющие на результат
- •? Уравнения предполагаемой взаимосвязи
- •Определить частные коэффициенты корреляции 1-го и 2-го порядков
- •Оси ординат
- •Факторного и результативного признаков для конкретного наблюдения
- •Коэффициент регрессии и коэффициент корреляции имеют разные знаки
- •Тема: Проверка существенности связи и статистической значимости уравнения регрессии
- •Число на пересечении строки «Остаток» и столбца «ms»
- •Вида уравнения и числа степеней свободы
- •Сравнимому виду
- •Значимости уравнения регрессии в целом
- •Проверки статистической гипотезы о равенстве факторной и остаточной дисперсий
- •Тема: Оценка существенности параметров линейных уравнений множественной регрессии
- •0 И соответствующий фактор не включается в модель
- •Стьюдента
- •Тема: Основные виды спецификаций нелинейных уравнений регрессии
- •Тема: Примеры экономических нелинейных зависимостей
- •Если между экономическими показателями существует нелинейная связь, то …
- •Между экономическими показателями обнаруживается нелинейная зависимость
- •Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии
- •Возможность применения мнк для оценки параметров
- •Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии
- •Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия
- •Тенденции, сезонных колебаний и случайных факторов
- •Выявление и придание количественного значения каждой из трёх компонент
- •Тема: Выявление структуры временного ряда
- •Исходными уровнями и уровнями этого же ряда, сдвинутыми на 2 момента времени
- •Графическое отображение автокорреляционной функции
- •Автокорреляции уровней ряда
- •Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов
- •Трендовой компоненты от времени
- •Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация
- •Стационарного стохастического
- •Стохастический процесс, для которого среднее и дисперсия независимо от рассматриваемого периода имеют постоянное значение
- •Типа «белый шум»
- •Набор случайных переменных X(t), где t – вещественные числа
- •Тема: Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике
- •Факторы не взаимодействуют друг с другом
- •Нескольких зависимых и нескольких независимых признаков
- •Тема: Классификация систем эконометрических уравнений
- •Изолированным уравнением регрессии
- •Системы независимых уравнений, системы взаимозависимых уравнений и системы рекурсивных уравнений
- •Одновременных
- •Способу вхождения зависимых и независимых переменных в уравнения регрессии
- •Тема: Условия идентифицируемости системы одновременных уравнений
- •Равно числу параметров приведённой формы модели
- •Зависимые переменные
- •Тема: Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов и двухшаговый метод наименьших квадратов
- •Обычный
- •Структурной формы модели
Тема: Свойства оценок, получаемых при помощи мнк
В случае невключения в модель значимой переменной, как правило, происходит _____ коэффициентов регрессии.
увеличение
замещение
смещение
уменьшение
Для оценки статистической значимости (существенности) параметров регрессии обычно служит статистика …
Фишера
стандартного нормального распределения
Стьюдента
нормального распределения
Для статистически значимого (существенного) параметра расчётное значение критерия Стьюдента …
не больше табличного значения
меньше табличного значения
больше табличного значения
равно 0
Если оценка параметра эффективна, то это означает …
наименьшую дисперсию остатков
равенство 0 математического ожидания остатков
уменьшение точности с увеличением объёма выборки
максимальную дисперсию остатков
Если оценка параметра эффективна, то это означает наименьшую дисперсию ______ уравнения регрессии.
обратной функции
независимой переменной
остатков
зависимой переменной
Если оценки параметров линейного уравнения регрессии обладают свойством несмещённости, то математическое ожидание остатков …
равно 0
больше 0
меньше 0
равно 1
Если оценки параметров уравнения регрессии, полученных при помощи МНК, обладают свойствами несмещённости, эффективности и состоятельности, то …
наблюдается уменьшение точности оценивания параметров с увеличением объёма выборки
происходит накапливание значений остатков при большом числе выборочных оцениваний
возможен переход от точечного оценивания к интервальному
математическое ожидание остатков равно нулю и они характеризуются минимальной дисперсией
Значения оценок коэффициентов регрессии, полученных при помощи МНК, …
равны значениям коэффициентов регрессии для генеральной совокупности
зависят от объёма выборки
являются заданными величинами
не зависят от объёма выборки
Математическое ожидание остатков равно 0, если оценки параметров обладают свойством
несмещённости
смещённости
состоятельности
эффективности
Минимальная дисперсия остатков характерна для оценок, обладающих свойством
эффективности
несостоятельности
состоятельности
несмещённости
Несмещенная оценка параметра θ имеет наименьшую дисперсию среди всех возможных несмещённых оценок параметра θ, вычисленных по выборкам одного и того же объёма n. Такая оценка называется ...
асимптотически эффективной
эффективной
состоятельной
несмещённой
Несмещённость оценки на практике означает
что при большом числе выборочных оцениваний остатки не будут накапливаться
что найденное значение коэффициента регрессии нельзя рассматривать как среднее значение из возможного большого количества несмещённых оценок
невозможность перехода от точечного оценивания к интервальному
уменьшение точности с увеличением объёма выборки
Оценки коэффициентов моделей регрессии, нелинейных по оцениваемым параметрам, но внутренне линейных, полученные методом наименьших квадратов, являются …
смещёнными
несостоятельными
неэффективными
недостоверными
Оценки параметров, найденных при помощи метода наименьших квадратов, обладают свойствами эффективности, состоятельности и несмещённости, если предпосылки метода наименьших квадратов
выполняются
не выполняются
можно не учитывать
можно исключить
Переход от точечного оценивания к интервальному возможен, если оценки являются …
эффективными и несмещёнными
состоятельными и смещёнными
неэффективными и состоятельными
эффективными и несостоятельными