Эконометрика - ответы на вопросы на СтудИзбе

• –0,2
• 0,8
• 0,5
• –0,8

• 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

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

• получении однозначно определенных параметров модели, заданной системой одновременных уравнений
• выборе и реализации методов статистического оценивания неизвестных параметров модели по исходным статистическим данным
• проверке адекватности модели

• нормальный закон распределения
• распределение Фишера
• распределение Стьюдента

• 29,4
• 84,0
• 16,0
• 70,6

• 60
• 204
• 102
• 1

• 0,001
• 0
• 0,1
• 0,01

Метод наименьших квадратов в эконометрике – это метод:
Выберите один ответ: Который позволяет оценить значение неизвестного параметра, минимизируя значение функции правдоподобия Который используется для расчета наименьших отклонений случайных величин, влияющих на конечный результат Который позволяет решать задачи, опираясь на минимизацию суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных

• авторегрессии
• адаптивных ожиданий
• с распределенным лагом
• неполной (мастичной) корректировки

• R2кор = 1 – (1 – R2)(n – 1)/(n – m)
• R2кор = 1 – (1 – R2)(n – 1)/(n – m – 1)
• R2кор = 1 + (1 – R2)(n – 1)/(n – m – 1)
• R2кор = 1 – (1 + R2)(n – 1)/(n - m – 1)

• 37,5
• 75,0
• 56,2
• 25,0

• завышены по сравнению с истинными значениями
• занижены по сравнению с истинными значениями
• не имеют математического смысла
• соответствуют истинным значениям

• Качественные переменные, преобразованные в количественные
• Комбинации из включенных в уравнение регрессии факторов, повышающие адекватность модели
• Переменные, представляющие простейшие функции от уже включенных в модель переменных
• Дополнительные количественные переменные, улучшающие решение

• Математическое ожидание
• Значение
• Распределение