Эконометрика - ответы на вопросы на СтудИзбе

Расположите этапы оценки значимости отдельного фактора:

• Принятие решения о значимости фактора.
• Расчет частного F-критерия.
• Сравнение расчетного значения частного F-критерия с табличным.

Какие требования предъявляются к факторам, включаемым во множественную регрессию?

• Наличие интеркорреляции.
• Качественная измеримость.
• Количественная измеримость.
• Отсутствие интеркорреляции.

Что рекомендуется делать, если два фактора явно коллинеарны?

• Преобразовать факторы.
• Включить оба фактора в модель.
• Исключить оба фактора из модели.
• Исключить один из факторов из модели.

Формула −a₁ / (a₀xⱼ + a₂) предназначена для расчета коэффициента эластичности в случае если кривая спроса имеет форму равносторонней …

Какое требование предъявляется к факторам, включаемым во множественную регрессию?

• Они должны быть качественными.
• Они должны быть некоррелированы с другими факторами.
• Они должны быть количественно измеримы.
• Они должны быть трудно измеримы.

Установите соответствие между термином и его определением:

1. Интеркорреляция
2. Коэффициент детерминации (R2)
3. Мультиколлинеарность
4. Стандартизованный коэффициент регрессии

• Показывает, на сколько единиц изменится в среднем результат, если соответствующий фактор изменится на одну единицу при неизменном среднем уровне других факторов
• Доля объясненной вариации результативного признака
• Линейная зависимость между более чем двумя факторами
• Корреляция между объясняющими переменными

Рассматривается модель Y = a1 + a2X + e (где: Y – зависимая переменная; X – регрессор; a1, a2 – параметры модели; e – случайный фактор). Оценка по методу наименьших квадратов (МНК): Y’ = a1+ a2Х, a2 < 0. Можно ли утверждать, что Y падает с ростом X в истинной модели?

Расположите в правильной последовательности этапы применения косвенного МНК:

• Структурная модель преобразовывается в приведенную форму модели.
• Оцениваются приведенные коэффициенты обычным МНК.
• Трансформируются коэффициенты приведенной формы модели в параметры структурной модели.

Какой метод используется для корректировки гетероскедастичности?

• Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)
• Метод максимального правдоподобия
• Метод наименьших квадратов (МНК)
• Метод моментов

Какие случаи возможны, если остатки зависят от теоретических значений результативного
признака?

• Остатки не имеют постоянной дисперсии
• Остатки не случайны
• Остатки случайны
• Остатки имеют постоянную дисперсию
• Остатки носят систематический характер

Какие факторы следует учитывать при отборе факторов для модели множественной регрессии?

• Простоту расчетов.
• Наличие мультиколлинеарности.
• Теоретическую значимость факторов.
• Статистическую значимость факторов.

Частный коэффициент корреляции оценивает:

• тесноту связи между тремя переменными
• тесноту связи только между двумя факторами
• тесноту связи между двумя переменными при фиксированном значении остальных факторов
• тесноту связи между двумя переменными

Система, в которой каждая из эндогенных переменных рассматривается как функция одного и того же набора факторов X, называется системой … уравнений

Оценка математического ожидания Х = 60, объем выборки n = 100, п верхняя 95-процентная граница для математического ожидания равна 62,94. Чему равна выборочная дисперсия?

Во множественном регрессионном анализе коэффициент детерминации определяет … регрессией

Гетероскедастичность приводит к ___________ оценок параметров регрессии по МНК:

Положительная автокорреляция — ситуация, когда случайный член регрессии в следующем наблюдении ожидается:

• противоположного знака по сравнению с настоящим наблюдением
• равным нулю
• того же знака, что и в настоящем наблюдении
• того же знака, что и в первом наблюдении

Если коэффициент парной линейной корреляции между признаками Y и X равен 0,9, следовательно, доля дисперсии результативного признака Y, не объясненная линейной парной регрессией Y по фактору X, будет равна … %

Временной ряд Y(t), математическое ожидание и дисперсия которого не меняются со временем, а ковариационная функция зависит только от разности аргументов, называется …

По результатам 20 наблюдений получен парный коэффициент корреляции r12 = 0,6. Известно, что x3 занижает связь между x1 и x2. Какое значение может принять частный коэффициент корреляции r12..3:

• –0,2
• 0,8
• 0,5
• –0,8

Если по 20 объектам получены следующие результаты: Sx =4,88, Sx2=2,518, Sy=44,7, Sy2=210,4, Syx= 22,1, то значение парного линейного коэффициента детерминации (с округлением до трех знаков после запятой) равно…

Расположите в правильной последовательности этапы выявления автокорреляции остатков на
основе критерия Дарбина-Уотсона:

• Принятие или отклонение гипотезы.
• Выдвижение гипотезы об отсутствии автокорреляции остатков.
• Определение критических значений критерия Дарбина-Уотсона.
• Расчет критерия Дарбина-Уотсона.

Какие свойства должны отвечать оценки параметров регрессии?

• Автокоррелированность
• Эффективность
• Состоятельность
• Гетероскедастичность
• Несмещенность

Какие методы используются для оценки коэффициентов структурной модели?

• Обобщенный МНК
• Двухшаговый МНК
• Метод главных компонент
• Метод моментов
• Косвенный МНК

Что характеризует коэффициент детерминации (R²) во множественной регрессии?

• Степень интеркорреляции между факторами.
• Долю объясненной вариации результативного признака за счет рассматриваемых в регрессии факторов.
• Долю необъясненной вариации результативного признака.
• Величину остаточной дисперсии.

Какие преимущества дает использование стандартизованных коэффициентов регрессии?

• Возможность ранжирования факторов по силе воздействия.
• Упрощение расчетов.
• Улучшение интерпретации параметров.
• Возможность сравнения влияния факторов на результат.

Пространственные данные – это данные, полученные от … времени

… переменная – это переменная, численные значения которой измерены в предшествующий момент времени по отношению к текущим значениям переменных

Нелинейным является уравнение …, нелинейное относительно входящих в него факторов

Класс нелинейности, к которому относится модель ỹ_t = a_0 + a_1 ⋅ 1/x_i + ε_i, — это регрессия, нелинейная …

Параметр b экспоненциального тренда ỹₜ = a ⋅ bᵗ можно охарактеризовать как

Аналитическим выравниванием временного ряда называют …

Расположите в правильной последовательности этапы применения двухшагового МНК:

• Получение теоретических значений эндогенных переменных на основе приведенной формы модели.
• Применение обычного МНК к структурной форме сверхидентифицируемого уравнения с подставленными теоретическими значениями эндогенных переменных.

Какой тип моделей используется для описания структуры связей между переменными
системой?

• Модели временных рядов
• Системы одновременных уравнений
• Регрессионные модели
• Пространственные модели

Что является основной целью множественной регрессии?

• Построить модель с большим числом факторов и определить влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное воздействие на моделируемый показатель.
• Упростить анализ данных.
• Построить модель с минимальным числом факторов.
• Определить только совокупное воздействие факторов.

Уравнение степенной функции имеет вид: …

Расположите этапы проверки адекватности модели:

• Проверка основных предположений модели
• Анэлиз остатков
• Оценка статистической значимости параметров
• Сравнение результатов с экономической теорией

Расположите этапы решения проблемы автокорреляции:

• Выявление автокорреляции
• Тестирование на автокорреляцию
• Использование теста Дарбина-Уотсона
• Использование моделей ARMA

Квадратлы проблем могут возникнуть при использовании метода наименьших

• Автокорреляция
• Гетероскедастичность
• Мультиколлинеарность
• Эндогенность

Что такое гетероскедастичность?

• Корреляция между независимыми переменными.
• Отсутствие данных.
• Корреляция между ошибками регрессии.
• Непостоянство дисперсии ошибок регрессии.

Какие проблемы могут возникнуть при использовании эконометрических моделей?

• Адекватность модели
• Простота интерпретации
• Гетероскедастичность
• Мультиколлинеарность

Какой этап не входит в общие принципы построения эконометрической модели?

• Формулирование экономической теории
• Спецификация модели
• Интуитивное понимание данных
• Определение проблемы и постановка цели исследования

На основе данных за период 2010-2020 гг. оценена производственная функция Кобба-Дугласа, характеризующая влияние факторов на валовой внутренний продукт (ВВП) России (Y). При этом в качестве факторов взяты: занятые в экономике (L), тысяч человек; основные фонды на конец года по полной учетной стоимости (К), млн руб. Y' = -89,608 * K^0,477 * L^8,2184 R^2 = 0,96. Какой является отдача от масштаба?

Множественный регрессионный анализ является подобием … регрессионного анализа

Парабола второй степени может быть использована для зависимостей экономических показателей, если …

Если структурная форма модели системы эконометрических уравненийточно идентифицируема, то с помощью косвенного метода наименьших квадратов (МНК) …

Если уравнение регрессии имеет вид …, а средние значения признаков равны x̅ = 5; y̅ = 6, то коэффициент эластичности будет равен …

Укажите, какой признак характеризуют мультиколлинеарность:

• объясняющие переменные не должны быть связаны функциональной или тесной корреляционной зависимостью
• определитель матрицы XX’, где X - матрица объясняющих переменных, достаточно большой
• объясняющие переменные связаны функциональной или тесной корреляционной зависимостью
• определитель матрицы объясняющих переменных значительно отличается от нуля

Квадратическая функция y = b0 + b1x + b2x^2 может быть приведена к линейному виду с помощью следующих преобразований:

• логарифмирование обеих частей уравнения
• исключения лишних переменных
• замена переменных и логарифмирование обеих частей уравнения
• замена переменных

Установите соответствие между методом и его описанием:

1. Метод включения
2. Шаговый регрессионный анализ
3. Метод исключения

• Отсев факторов из полного его набора
• Исключение ранее введенного фактора
• Дополнительное введение фактора

Если регрессионные остатки в эконометрической модели статически взаимозависимы, то ее называют моделью с … остатками

Employ – темп роста занятости (%), GDP – темп роста валового внутреннего продукта ВВП (%). Employ’ = 0.48 * GDP – 0,375 R2 = 0,37. Какова доля зависимой переменной, не объясненная регрессией?

Для идентификации модели используются такие приемы, как

Коэффициент параболического тренда ỹₜ = a + b₁t + b₂t² можно охарактеризовать как …

Нелинейная модель, внутренне нелинейная, не может быть сведена к … функции

Если по 20 объектам получены следующие результаты: Sx =4,88, Sx2=2,518, Sy=44,7, Sy2=210,4, Syx= 22,1, то значение парного линейного коэффициента корреляции (с округлением до трех знаков после запятой) равно…

Проблема идентификации модели состоит в …

Сглаживание временного ряда означает устранение … остатков

Выделяют три класса систем эконометрических уравнений: …

… – это составляющая временного ряда, отражающая повторяемость социально-экономических процессов внутри года

При a₁ … 0, гипербола имеет медленно повышающуюся функцию с верхней асимптотой при х ⟶ ∞, т. е. с максимальным предельным уровнем у, оценку которого в уравнении дает параметр a₀. Укажите арифметический знак

Отрицательный знак парного линейного коэффициента корреляции указывает на … зависимость

В поведенческих уравнениях структурной формы системы взаимосвязанных уравнений параметры …

Универсальным способом задания случайной величины Х является задание ее … распределения

Какие факторы могут формировать временной ряд?

• Факторы, формирующие гетероскедастичность ряда
• Факторы, формирующие автокорреляцию ряда
• Факторы, формирующие циклические колебания ряда
• Факторы, формирующие тенденцию ряда
• Случайные факторы

Что такое гомоскедастичность?

• Зависимость остатков от факторов
• Постоянство дисперсии остатков для всех значений факторов
• Независимость остатков от факторов
• Переменность дисперсии остатков для всех значений факторов

Установите соответствие между типом модели и ее применением:

1. Мультипликативная модель
2. Аддитивная модель

• Амплитуда колебаний возрастает или уменьшается
• Амплитуда колебаний приблизительно постоянна

Какой метод чаще всего используется для оценки параметров уравнения регрессии?

• Метод главных компонент
• Метод наименьших квадратов (МНК)
• Метод моментов
• Метод максимального правдоподобия

Расположите в правильной последовательности этапы построения модели с фиктивными
переменными:

• Определение типа модели.
• Оценка параметров модели.

Какие методы позволяют исключать из модели дублирующие факторы?

• Анализ коэффициентов детерминации.
• Анализ коэффициентов эластичности.
• Анализ коэффициентов интеркорреляции.
• Анализ экспертных оценок.

Какие проблемы могут возникнуть при насыщении модели лишними факторами?

• Увеличение показателя детерминации.
• Статистическая незначимость параметров регрессии.
• Снижение величины остаточной дисперсии.
• Увеличение величины остаточной дисперсии.

Установите соответствие между типом матрицы и ее определением:

1. Матрица парных коэффициентов корреляции
2. Единичная матрица

• Матрица, в которой все элементы на главной диагонали равны 1, а все остальные элементы рaвны 0
• Матрица, в которой каждый элемент представляет собой коэффициент корреляции между двумя переменными

Расположите этапы построения уравнения множественной регрессии в правильной
последовательности:

• Отбор факторов.
• Спецификация модели.
• Проверка адекватности модели.
• Оценка параметров модели.

Какие методы отбора факторов обычно используются в две стадии?

• Определение статистики для параметров регрессии на основе матрицы показателей корреляции.
• Подбор факторов исходя из сущности проблемы.
• Подбор факторов исходя из простоты расчетов.
• Определение статистики для параметров регрессии на основе экспертных оценок.

Расположите этапы анализа мультиколлинеарности:

• Принятие решения о дальнейших действиях (исключение факторов, преобразование).
• Определение определителя матрицы парных коэффициентов корреляции.
• Оценка последствий мультиколлинеарности.

Если предположение о природе гетероскедастичности верно, то дисперсия случайного члена для первых наблюдений в упорядоченном ряду будет ________ для последних:

… – это составляющая временного ряда, отражающая повторяемость социально-экономических процессов в течение длительных периодов (волны Кондратьева, демографические «ямы», циклы солнечной активности и т. п.)

Ряд динамики имеет два основных элемента, такие как ... (укажите 2 варианта ответа)

Тест, с помощью которого проверяется надежность оценок коэффициентов множественной регрессии, – это …

Уровни временного ряда в эконометрическом анализе обозначают …

При добавлении еще одной переменной в уравнение регрессии коэффициент детерминации …

Employ– темп роста занятости (%), GDP – темп роста валового внутреннего продукта ВВП (%). Employ’ = 0.4809 * GDP – 0,375 R2 = 0,3695. При каком значении темпа роста ВВП расчетный темп роста занятости равен 6,4 %?

… переменная – это переменная, которая имеет дискретные или непрерывные числовые значения

Класс нелинейности, к которому относится модель ỹₜ = a₀xⱼ^a₁, — это регрессия, нелинейная …

Условие гетероскедастичности означает, что вероятность того, что случайный член примет какое-либо конкретное значение, … наблюдений

Коэффициентом детерминации R2 характеризуют долю вариации … с помощью уравнения регрессии

Тест Фишера является:

Наилучший способ устранения автокорреляции – установление ответственного за нее фактора и включение соответствующей ___________ переменной в регрессию:

При выборе спецификации нелинейная регрессия используется, если ..

Коэффициенты регрессии (а0, a1) в выборочном уравнении регрессии определяются методом …

Функция двух переменных, равная коэффициенту корреляции между двумя значениями временного ряда, – это … функция

При оценивании периода на основе автокорреляционной функции (АКФ) берут …

… переменная – это переменная, значения которой принадлежат к определенному классу

Для проверки существенности коэффициента множественной корреляции можно использовать F - критерий, который определяется по формуле:

Уравнению регрессии y = 2,88 - 0,78x1 + 1,53x2 соответствует множественный коэффициент корреляции R = 0,84. Какова доля вариации результативного признака y (в %) объясняется входящими в уравнение регрессии переменными x1 и x2:

• 29,4
• 84,0
• 16,0
• 70,6

Для производственного процесса, описываемого функцией Кобба–Дугласа, увеличение капитала (К) и труда (i) в 4 раза приводит к увеличению объема выпуска (у) в … раза

Тесноту линейной связи определяет коэффициент ...

В модели парной линейной регрессии величина Y является ... величиной

… в эконометрике – это очищенная от случайностей основная тенденция временного ряда

Формула 1 − (1 − R²) ⋅ (n − 1) / (n − m − 1) предназначена для оценки множественного …