Тем слабее мультиколлинеарность

Определяющая общую тенденцию развития

171.Что такое "сезонная" компонента временного ряда? регулярные колебания в

Течении небольшого периода времени (квартал, месяц, день..)

172.Что такое циклическая компонента временного ряда колебания повторяющиеся в

Течение более длительного периода

173.Что такое аномальный уровень? Аномальный уровень – отдельное значение уровня ряда,

Которое не отвечает возможностям экономической

Системы и которое, оставаясь в качестве уровня ряда,

Оказывает существенное влияние на значения основных

Характеристик ряда, в том числе и на трендовую модель

174.Назовите количество аномальный уровней временного ряда?

174.Ошибками первого рода аномальных уровней временного ряда называются

  ошибки первого рода – ошибки технического порядка,ошибки

агрегирования, передачи информации … С учётом этого ошибку первого рода часто называют ложной тревогой, ложным срабатыванием или ложноположительным срабатыванием

175.Назовите какие существуют методы выявления аномальных уровней?

Графический метод и Методы математической статистики выявление одного выброса (критерий Граббса, критерий

На основе расстояния Махаланобиса и др.) выявление нескольких выбросов (критерий Ирвина,

Критерий Титьена-Мура и др.)

176.Выберите комбинацию методов выявления наличия тренда?

1 графический; 2 матстатистика; 3 созерцательный; 4 аналитический;

1. Графический метод 2.Методы математической статистики Метод проверки разности средних уровней (для рядов с монотонной тенденцией) • Метод Фостера-Стьюарта • Фазочастотный критерий знаков первой разности (критерий Валлиса-Мура) • Метод серий • Критерий Кокса-Стюарта и др.

177.Назовите свойства случайной компоненты характерной для временного ряда?

случайностью колебаний уровней • постоянством дисперсии (гомоскедастичностью) • равенством нулю математического ожидания • независимостью значений уровней, т.е. отсутствием существенной автокорреляции

178.Какие типы данных встречаются в эконометрических измерениях?

Пространственные 2) временные ряды 3)панельные данные

179.Пространственные переменные это - К пространственным данным относится совокупность различных объектов в определенный момент (период) времени.

180.Временные данные это – автокорреляция. Под временными данными понимается совокупность экономической информации, характеризующей один и тот же объект,

Но за разные периоды времени

181.Какие данные относятся временному ряду? 1)Тренд, Сезонность, Цикличность.

Систематическая и случайная составляющие

182.Какие данные относятся пространственным переменным? Формы: Эйлерова и Лангранжа… изотропной транзитивной модели

183.В модели временного ряда результативный признак является

Функцией переменной времени или переменных, относящихся к другим моментам времени

184.К моделям временных переменных относятся Трендовые модели и Динамические модели

185.Модели системы одновременных уравнений описывают Системы одновременных уравнений наиболее полно описывают экономический объект, содержащий множество взаимосвязанных эндогенных (формирующихся внутри функционирования объекта) и экзогенных (задаваемых извне) переменных.

186.Какие виды переменных в эконометрических моделях называются экзогенными

экзогенные или независимые переменные (х), значения которых задаются извне. В определённой степени экзогенные переменные поддаются управлению;

187.Какие виды переменных в эконометрических моделях называются эндогенными

эндогенные или зависимые переменные (у), значения которых определяются внутри модели;

188.Какие виды переменных в эконометрических моделях называются лаговыми

лаговые переменные – это экзогенные или эндогенные переменные, которые относятся к предыдущим моментам времени и находятся в эконометрической модели одновременно с переменными, относящимися к текущему моменту времени. Например, xt-1 – это лаговая экзогенная переменная, а yt-1 – это лаговая эндогенная переменная;

189.Какие виды переменных в эконометрических моделях называются предопределенными

предопределённые или объясняющие переменные – это лаговые (xt-1) и текущие (х) экзогенные переменные, а также лаговые эндогенные переменные (yt-1).

190.В парной регрессии коэффициент корреляции вычисляется отношением: ковариации Х,У к дисперсии Х.

191.Линейная зависимость факторов между собой называется:

Мультиколлениарностью

 

192.

Для определения числовых значений параметров регрессии применяется

МНК

 

193.Ошибка аппроксимации - это:

Отношение отклонений к фактическим у

 

194.Если в модели обнаружена гетероскедастичность, то такая модель:

Неудовлетворительная

 

195.Если в модели обнаружена гомоскедастичность, то такая модель:

Применима для дальнейших исследований

 

196.Чем ближе к 0 определитель матрицы межфакторной корреляции, тем

Тем сильнее мультиколлинеарность

 

197.Чем ближе к 1 определитель матрицы межфакторной корреляции, тем:

Тем слабее мультиколлинеарность

 

198.В регрессионных моделях количественными переменными являются те переменные, которые:

Имеют единицу измерения

 

199.В регрессионных моделях качественными переменными являются те переменные, которые:

Имеют единицу измерения

 

200.Для оценки мультиколлинеарности факторов может использоваться:

Коэффициент множественной детерминации

 

201.Если определитель матрицы межфакторной корреляции близок к 1, то:

тем слабее мультиколлинеарность

 

202.Зависимость между результативным признаком У и  факторными признаками X_1, Х_2, Х _{3, …,} Х _п - это:

Множественная корреляция

 

203.Динамические ряды – это ряды, в которых представлены

Динамические ряды могут быть представлены только однородными величинами: абсолютными, относительными или средними величинами

Типовые задачи

Задание 1

Исследуется зависимость затрат на рекламу у от годового оборота

х в некоторой отрасли. Для этого собрана информация по 20 случайно

выбранным предприятиям этой отрасли:

Предполагается, что зависимость у от х описывается уравнением

у=a+bx. Оценить параметры регрессии с помощью метода наименьших

квадратов.

Задание 2

 

Наблюдения 16 пар (x,y) дали следующие результаты:

 

Оценить параметры регрессии  с помощью метода наименьших

квадратов.

 

Задание 3

Изучалась зависимость вида у = ах^b

. Для преобразованных в

логарифмах переменных получены следующие данные:

 

Определите параметры а и b. 

Задание 4

 

Модель у=3+6х+е описывает зависимость потребления материалов у от объема выпуска продукции х по 10 наблюдениям. Известно, что сумма квадратов отклонений равна 36, тогда стандартная ошибка регрессии равна:

Задание 5

 

Определить У прогноз для модели У=0,5+6Х при прогнозном значении Х, составляющем 50% от среднего уровня (Хср=10)

Задание 6

Была получена зависимость у=30+0,8х, где   у - себестоимость продукции (тыс.тг.), х- трудоемкость единицы продукции (чел.-час). Какой экономический смысл имеет уравнение регрессии?

 

Задание 7

Была получена зависимость у=30-0,8х, где   у - себестоимость продукции (тыс.тг.), х- выпуск продукции (тыс.ед.). Какой экономический смысл имеет уравнение регрессии?

 

Задание 8

Модель у=6х+е описывает зависимость потребления материалов у от объема выпуска продукции х по 10 наблюдениям. Известно, что сумма квадратов отклонений равна 36, тогда стандартная ошибка регрессии равна:   

 

Задание 9

Модель у = 2+5х+е описывает зависимость потребления материалов у от объема выпуска продукции х по 10 наблюдениям. Известно, что коэффициент детерминации равен 0,81, тогда коэффициент корреляции равен:

 

Задание 10

Выполнить прогноз У=1,5+5Х при прогнозном значении Х, составляющим 150% от среднего уровня (Хср=16):

 

Задание 11

 

Найти прогнозное значение У=2,5+3Х при условии, что Х увеличится в среднем на 10% (Хср=40, Уср=30):

Задание 12

Если для линейной парной регрессии коэффициент детерминации равен 0,7, то коэффициент корреляции равен:

 

Преподаватель                            Б.Бельгибаев