Ответы на тесты Эконометрика.dor_БАК_230406

дискретных

количественные и качественные экономические взаимосвязи и взаимозависимости, опираясь на методы и модели математики и статистики

разработка инструментов для прогнозирования поведения экономического объекта в различных ситуациях и на их базе решение практических задач по управлению объектом, выбору поведения в сложившихся экономических условиях

Фриш

постановочный этап ; априорный этап ; параметризация ; информационный этап ; идентификация модели ; верификация модели

лаговой

1969 год = Рагнар Фриш и Ян Тинберген ; 1980 год = Лоуренс Клейн ; 1989 год = Трюгве Хаавелмо ; 2003 год = Роберт Энгл и Клайв Грейнджер

состоятельной

0,3

зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении других факторных признаков

0,456

любой форме

Формирование набора данных по переменным y и x ; Расчет значения коэффициента корреляции ; Проверка статистической значимости значения коэффициента корреляции ; Интерпретация значения коэффициента корреляции

не включенных в уравнение

объясняющей

односторонним

d1 < DW < d2

неэффективности

тест Голдфреда-Квандта = Гетероскедастичность ; тест Дарбина-Уотсона = Автокорреляция ; VIF-тест = Мультиколлениарность

структурной

число уравнений меньше числа анализируемых эндогенных переменных

идентифицируемой

эндогенными

коррелированными

одновременного наступления нескольких независимых

связь переменных, на которую накладывается воздействие случайных факторов

закономерности и взаимозависимости в экономике методами математической статистики

разных однотипных объектов, относящихся к одному и тому же моменту

наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов

неслучайной

Количественная;; Числовая

Постановочный этап = проводится определение конечных целей моделирования, набора участвующих в модели факторов и их роли ; Априорный этап = предмодельный анализ социально-экономической сущности изучаемого явления, формирование и формализация предшествующей информации и исходных допущений виде ряда гипотез ; Параметризация = проводится выбор общего вида модели, в том числе состава переменных и формы связи между ними ; Информационный этап = статистический анализ модели и, в первую очередь, статистическое оценивание неизвестных параметров модели ; Идентификация модели = сбор необходимой статистической информации, т.е. регистрация значений участвующих в модели факторов и показателей ; Верификация модели = сопоставление фактических данных и данных, полученных в ходе построения модели

определения тесноты связи между результатом и совокупностью факторов в случае множественной линейной зависимости

коэффициент детерминации R2 увеличится

детерминации

+0,3 = слабая положительная зависимость ; +0,95 = сильная положительная зависимость ; -0,01 = слабая отрицательная зависимость ; 0 = отсутствие зависимости

выдвигается нулевая гипотеза об одновременном равенстве нулю всех коэффициентов (параметров) регрессии при объясняющих переменных ; проверка данной гипотезы осуществляется на основе дисперсионного анализа сравнения объясненной и остаточной дисперсий; при этом находят фактическое значение F-статистики Фишера ; ; сравниваются фактическое и табличное значения F-статистик

неоднородность наблюдений, которая выражается в непостоянной (неодинаковой) дисперсии случайной ошибки эконометрической (регрессионной) модели

количество наблюдений в выборке и число объясняющих переменных

занижены по сравнению с истинными значениями

четыре;; 4

Тест Парка = обнаружение гетероскедостичности ; Тест Дарбина–Уотсона = обнаружение автокорреляции ; t-тест Стьюдента = оценка значимости параметров уравнения регрессии ; Анализ значений коэффициентов корреляции между независимыми переменными = обнаружение мультиколлинеарности

; рассчитывают коэффициент Спирмена ; находится t-фактическое ;

для определенного интервала значений фактора меняется характер связи рассматриваемых показателей: прямая связь изменяется на обратную или обратная на прямую

Бокса–Кокса

Линейная функция = ; Парабола второго порядка = ; Гипербола = ; Показательная функция = ; Степенная функция =

стационарным в узком смысле

стационарным в широком смысле

показатель времени ; уровень развития изучаемого явления

среднее значение членов ряда постоянно

метод скользящего выравнивания

Тренд

Тренд

= используется в том случае, если первые разности уровней (абсолютные приросты) более или менее постоянны ; = используется в том случае, если вторые разности уровней (ускорения) более или менее постоянны ; = используется в том случае, если цепные коэффициенты роста примерно постоянны ; = используется в том случае, если обнаружено замедленное снижение (рост) уровней ряда, которые по логике не могут снизиться до нуля (превысить какое-либо значение)

являются независимыми и определяются вне системы

из поведенческих уравнений и тождеств

получают единственную оценку параметров модели

регрессии;; регрессия

= модель спроса и предложения ; = кейнсианская модель формирования доходов ; = модель IS-LM ; = нестохастическая форма модели IS-LM

один и тот же объект в различные моменты

не зависит от его значения во всех других наблюдениях

коррелированными;; скоррелированными

остатков

экономического показателя за несколько последовательных моментов (периодов) времени ; последовательных моментов (периодов) времени и соответствующих им значений экономического показателя

анализ автокорреляционной функции ; построение коррелограммы

Ввести дискретную переменную времени t ; Оценить параметры уравнения а0 и а1, на основе метода наименьших квадратов (МНК) ; Найти выравненные значения независимой переменной y&rsquo; ; Построить прогноз на основе уравнения регрессии на k-шагов вперед

да, если при проверке правосторонней гипотезы Н0: a1 = 0, H1: a2 > 0. Н0 не отвергается.