Шпаргалка по "Эконометрике"

67. Какие переменные считаются предопределенными переменными:

Это экзогенные и лаговые  переменные.

68. Какие уравнения называют уравнениями в приведенной форме:

Это уравнения, в которых  эндогенные переменные выражаются через  предопределенные переменные и случайные  составляющие.

69. Когда используется метод инструментальных переменных:

Используемая объясняющая  переменная может быть измерена с  большими ошибками или вообще неизмерима, но может заменятся другой объясняющей переменной или если объясняющая переменная измерима, но коррелирует существенным образом со случайной составляющей.

70. В чем заключается суть метода инструментальных переменных:

В замене непригодной объясняющей  переменной такой переменной, которая  существенным образом отражает воздействие  на результирующую переменную исходной объясняющей переменной, но не коррелирует со случайной составляющей.

71. Для системы одновременных уравнений вида

величина β методом инструментальных переменных определяется по формуле:

72. В двухшаговом методе наименьших квадратов при применении его к системе одновременных уравнений в качестве первого шага выполняются следующие процедуры:

Исходную систему одновременных  уравнений приводят к системе  приведенных уравнений и методом  наименьших квадратов получают оценки параметров приведенных уравнений  регрессии.

73. В двухшаговом методе наименьших квадратов при применении его к системе одновременных уравнений в качестве второго шага выполняются следующие процедуры:

Находят теоретические значения эндогенных переменных, и эти значения подставляют в исходную систему  одновременных уравнений вместо фактических значений эндогенных переменных в правой части уравнения и  определяют оценки параметров уравнения  регрессии.

74. В каких случаях для определения параметров системы одновременных уравнений применяется трехшаговый метод наименьших квадратов:

Если коэффициенты системы  одновременных уравнений связаны  между собой дополнительными  связями или имеется 3-е уравнение, связывающее эндогенные переменные между собой.

75. Определить в какой системе уравнений находится неидентифицируемое уравнение регрессии:

76. Определить в какой системе уравнений находится сверхидентифицируемое уравнение регрессии:

77. Выберите счетное формальное правило, отражающее необходимое условие идентифицируемости уравнений, входящих в систему одновременных уравнений (Н - число эндогенных переменных, D - число предопределенных переменных, не входящих в данное уравнение):

78. Каковы причины использования замещающих переменных:

Показатели, включаемые в  уравнение регрессии, имеют расплывчатые определения и их нельзя измерить, либо требуют для своего измерения  очень много времени и средств.

79. Время как  замещающая переменная в функции  Кобба-Дугласа используется для:

Учета изменения параметров производственной функции через  показатель научно-технического прогресса.

80. Что понимается  под трендом временного ряда  показателей:

Изменение уровней временного ряда, определяющее общее направление  развития, основную тенденцию временного ряда.

 

81. Трендовая модель - это

Прикладная модель особого  вида, в которой значения результирующего  показателя, расположенные последовательно, в хронологическом порядке, в  своих изменениях отражают ход развития изучаемого явления.

82. В общем случае временной ряд показателей максимально можно разложить на:

Трендовую составляющую, сезонную составляющую, циклическую составляющую и случайную составляющую.

83. Случайная компонента трендовой модели должна обладать свойствами:

Математическое ожидание равно 0, отсутствие автокорреляции, случайность  колебаний, соответствие нормальному  закону распределения.

84. Под аномальным уровнем временного ряда понимается:

Отдельное значение уровня временного ряда, которое не отвечает потенциальным возможностям исследуемой  экономической системы и, оставаясь  в качестве уровня ряда, оказывает  существенное влияние на значения основных характеристик временного ряда.

85. Ошибки  первого рода - это ошибки

Технического порядка.

86. Ошибки  второго рода - это ошибки

Имеющие объективный характер.

87. Критерий  Ирвина находится по формуле:

88. Ошибки первого рода устраняются путем:

Замены аномального наблюдения средней арифметической двух соседних уровней ряда.

89. Приведенное уравнение регрессии вида можно линеаризовать путем:

Логарифмирования.

90. Приведенное уравнение регрессии вида можно линеаризовать путем:

Нельзя линеаризовать.

91. Определение параметров нелинейного уравнения регрессии, не приводимого к линейному осуществляется по следующему алгоритму:

Примем некоторые правдоподобные исходные значения и , например: , .

Используя эти значения, найдем теоретические значения и вычислим: .

Вычислим  : .

Сделаем небольшой шаг  по параметру  : и снова найдем величину . Если , то шаг сделан в правильном направлении.

Продолжаем увеличивать  в данном направлении по шагам до тех пор, пока не начнет расти.

Аналогичную процедуру проводят с параметром , при фиксированном .

Фиксируем, найденное , и заново начинаем изменять . Процедура повторяется до тех пор, пока любые изменения и не будут приводить к увеличению µ.

92. Тест Бокса-Кокса  используется для:

Выбора вида уравнения.

 

93. Вариант  теста Бокса-Кокса, разработанный  Полом Зарембкой, предполагает выполнение следующих процедур:

Исходные данные  используются для вычисления среднего геометрического . Затем значения пересчитываются по формуле . Используя новые значения , находятся оценки параметров сравниваемых уравнений. После этого определяются суммы квадратов отклонений для двух уравнений и рассчитывается величина , где Z - отношение сумм квадратов отклонений. При , делается соответствующий вывод о том, какое уравнение регрессии точнее отражает исследуемый экономический процесс.

94. В каких случаях используются фиктивные переменные:

Когда отдельные факторы, которые желательно ввести в регрессионную  модель, являются качественными по своей природе и, следовательно, не измеряются в числовой шкале.

95. Какое из приведенных уравнений регрессии имеет фиктивную переменную для сдвига графика уравнения вверх:

96. В каких случаях используется тест Чоу:

При решении вопроса о  целесообразности разделения выборки  на две подвыборки и построении, соответственно, двух регрессионных моделей.

97. В тесте Чоу  F-статистика определяется по формуле:

98. В методике многошагового регрессионного анализа отсев несущественных факторов происходит на основе:

Показателей значимости факторов (в частности, на основе величины расчетного значения критерия Стьюдента)

99. Что является основной задачей  при выборе факторов, включаемых  в корреляционную модель:

Ввести в модель все  основные факторы, которые существенно  влияют на     

 изучаемый экономический процесс или объект.

100. Чрезмерное увеличение количества факторов вводимых в корреляционную модель может привести:

К искажению картины множественных  связей.

101. Требования, предъявляемые при  отборе факторов:

• Показатели, выражающие эти факторы, должны быть количественно измеримы.
• Факторы не должны находиться между собой в функциональной или близкой к ней связи.
• Теоретико-экономический анализ указывает на возможность влияния выбранного фактора на результирующий показатель.

102. Этап корреляционного анализа, на котором определяются формы связи изучаемого экономического показателя с выбранными факторами-аргументами, имеет название:

• Спецификация модели.

103. Выберите верное утверждение:

• Считается, что число наблюдений должно быть больше числа определяемых параметров уравнения регрессии, по крайней мере, в 5-7 раз.

104. Этот показатель вычисляется по результатам анкетного опроса широкого круга специалистов:

• Сумма рангов.

105. Оценка  адекватности и точности регрессионного  уравнения, связывающего изучаемый  экономический показатель с выбранными  факторами-аргументами, называется:

• Верификацией уравнения регрессии.

106. В чем  заключается метод отбора исходных  данных «заводо-лет»:

• Отбор исходных данных о работе  предприятий  отрасли за несколько смежных лет.

107. Эконометрика  – это

• наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.

108. Коэффициент  парной корреляции характеризует

• тесноту линейной связи между двумя переменными.

109. Фиктивными  переменными в уравнении множественной  регрессии являются

• качественные переменные, преобразованные в количественные.

110. Величина  коэффициента регрессии показывает

• среднее изменение результата при изменении фактора на одну единицу.

111. Метод наименьших  квадратов используется для оценивания

• параметров линейной регрессии.

112. Гомоскедастичность  подразумевает

• одинаковую дисперсию остатков при каждом значении фактора.

113. Коэффициент  детерминации рассчитывается для  оценки качества

• подбора уравнения регрессии.

114. Корреляция подразумевает наличие связи между

• переменными.

115. Обобщенный  метод наименьших квадратов применяется  в случае

• автокорреляции ошибок.

116. Критические  значения критерия Стьюдента  определяются по

• уровню значимости и одной степени свободы.

117. Нелинейным  является уравнение регрессии  нелинейное относительно входящих  в него

• факторов.

118. Величина  коэффициента эластичности показывает

• на сколько процентов изменится в среднем результат при изменении фактора на 1%.

119. Под автокорреляцией  уровней временного ряда подразумевается

• корреляционная зависимость между последовательными уровнями ряда.

120. В стационарном  временном ряде трендовая компонента

• отсутствует.

121. Косвенный метод наименьших квадратов применим для

• идентифицируемой системы одновременных уравнений.

122. Эконометрическая модель – это

• экономическая модель, представленная в математической форме.

123. Отбор факторов в эконометрическую модель множественной регрессии может быть осуществлен на основе

• матрицы парных коэффициентов корреляции.

124. Фиктивные переменные позволяют строить модели в условиях

неоднородности структуры  наблюдений.

125. На основе  линейного уравнения множественной  регрессии получены уравнения  регрессии

которые называются

• частными.

126. Метод наименьших квадратов используется для оценивания

• параметров линейной регрессии.

127. При выполнении предпосылок МНК оценки параметров регрессии обладают свойствами:

• состоятельность.
• несмещенность.
• эффективность.

128. Предпосылками МНК являются:

• математическое ожидание случайных отклонений равно 0.
• дисперсия случайных отклонений постоянна для всех наблюдений.
• случайные отклонения являются независимыми друг от друга.

129. Для преодоления проблемы гетероскедастичности служит

• обобщенный метод наименьших квадратов.

130. В эконометрических моделях с независимыми переменными наблюдаемые значения зависимой переменной , отличается от модельных не величину . В данных обозначениях формула для расчета оценки общей дисперсии зависимой переменной   имеет вид:

131. Значение коэффициента корреляции равно 0,81. Можно сделать вывод о том, что связь между результативным признаком и фактором является:

• достаточно тесной.

132. В эконометрических моделях с независимыми переменными наблюдаемые значения зависимой переменной , отличается от модельных не величину . В данных обозначениях формула для расчета суммы квадратов отклонений имеет вид:

133. При обсуждении существенности параметра регессии рассматривается нулевая статистическая гипотеза о(об) +++ оценки этого параметра.

• равенстве нулю.

 

134. Для степенной регрессионной модели вида: Y_i = a + b₁X_i +b₂X_i² +b₃X_i³  возможен аддитивный способ включения случайного возмущения .