Контроль знаний. 1. Определение эконометрики

Вопросы к зачету

1. Определение эконометрики.

2. Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Эконометрика и экономико-математические методы.

3. Области применения эконометрических моделей.

4. Методологические вопросы построения эконометрических моделей: обзор используемых методов.

5. Понятие о функциональной, статистической и корреляционной связях. Основные задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа.

6. Уравнение регрессии, его смысл и назначение. Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии.

7. Парная регрессия. Метод наименьших квадратов и условия его применения для определения параметров уравнения парной регрессии.

8. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.

9. Оценка степени тесноты связи между количественными переменными. Коэффициент ковариации. Показатели корреляции: линейный коэффициент корреляции, индекс корреляции, теоретическое корреляционное отношение. Коэффициент детерминации.

10. Стандартная ошибка уравнения регрессии.

11. Оценка статистической значимости показателей корреляции, параметров уравнения регрессии, уравнения регрессии в целом: t - критерий Стьюдента, F - критерий Фишера.

12. Понятие о множественной регрессии. Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР). Определение параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов.

13. Стандартизованные коэффициенты регрессии, их интерпретация.

14. Парные и частные коэффициенты корреляции.

15. Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации. Оценка надежности показателей корреляции.

16. Оценка качества модели множественной регрессии: F – критерий Фишера, t - критерий Стьюдента.

17. Мультиколлинеарность. Методы устранения мультиколлинеарности.

18. Эконометрические модели: общая характеристика, различия статистического и эконометрического подхода к моделированию.

19. Спецификация переменных в уравнениях регрессии. Ошибки спецификации.

20. Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов.

21. Проблема гетероскедастичности. Автокорреляция.

22. Анализ линейной модели множественной регрессии при гетероскедастичности и автокорреляции.

23. Фиктивные переменные: общий случай. Множественные совокупности фиктивных переменных. Фиктивные переменные для коэффициентов наклона. Тест Чоу.

24. Моделирование: влияние отсутствия переменной, которая должна быть включена; влияние включения в модель переменной, которая не должна быть включена. Замещающие переменные.

25. Специфика временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании.

26. Аналитическое выравнивание временных рядов. Оценка параметров уравнения тренда.

27. Автокорреляция в остатках, ее измерение и интерпретация.

28. Критерий Дарбина-Уотсона в оценке качества трендового уравнения регрессии.

29. Анализ временных рядов при наличии периодических колебаний: аддитивная и мультипликативная модели.

30. Особенности изучения взаимосвязанных временных рядов.

31. Автокорреляция рядов динамики и методы ее устранения.

32. Метод последовательных разностей. Интерпретация параметров уравнения регрессии, построенного по первым и вторым разностям.

33. Метод отклонения уровней ряда от основной тенденции.

34. Метод включения фактора времени.

35. Виды систем эконометрических уравнений. Независимые системы. Рекурсивные системы. Системы одновременных (совместных) уравнений.

36. Структурная и приведенная формы эконометрической модели.

37. Проблемы идентификации. Косвенный и двухшаговый метод наименьших квадратов, общая схема алгоритма расчетов.

38. Применение эконометрических моделей. Модель Кейнса (статистическая и динамическая формы). Модель Клейна.

Тесты

4. Термин «эконометрика» был введен в научный оборот:

А) В. Парето; Б) Р. Фришем; В) Дж. Кейнсом Г) Гукером.

5. Все переменные в эконометрических моделях делятся на (выберите несколько правильных ответов):

А) экзогенные; Б) эндогенные; В) пространственные; Г) предопределенные.

6. Парная регрессия – это:

А) односторонняя стохастическая зависимость;

Б) функциональная зависимость;

В) двухсторонняя стохастическая зависимость;

Г) детерминированная зависимость.

8. Коэффициент парной регрессии интерпретируется:

А) в зависимости от экономического смысла задачи. Чаще всего отражает совокупное воздействие на Y неучтенных X -ом факторов;

Б) как показатель изменения Y при изменении X на единицу измерения признака;

В) не имеет интерпретации.

9. Стандартная ошибка оценки уравнения регрессии – это:

А) мера вариации относительно среднего X;

Б) мера вариации относительно среднего Y;

В) мера вариации относительно линии регрессии.

10. Коэффициент детерминации может быть рассчитан как:

А) ;

Б) ;

В) ;

Г) .

11. Для проверки качества оценивания регрессии необходимо рассчитать:

А) ; Б) ; В) .

8. Частный коэффициент корреляции характеризует:

А) тесноту связи между результативным и факторным признаками;

Б) тесноту связи между результативным и факторным признаками при фиксированном воздействии других факторов, включенных в уравнение регрессии;

В) тесноту связи между факторными признаками.

9. Для измерения эффекта мультиколлинеарности используют:

А) ; Б) ; В) .

10. Модель временного ряда с аддитивной компонентой выглядит как:

А) Фактическое значение = Трендовое значение + Сезонная вариация + Ошибка

(A = T + S + E);

Б) Фактическое значение = Трендовое значение·Сезонная вариация·Ошибка

(A =T · S · E);

В) Фактическое значение =Трендовое значение + Сезонная вариция·Ошибка

(A=T + S · E).

18. Эконометрика получила свое развитие на стыке следующих наук (выберите несколько правильных ответов):

А) экономической теории; Б) статистики; В) кибернетики; Г) математики.

19. По уровню иерархии экономической системы, анализируемой при помощи эконометрики, выделяют (выберите несколько правильных ответов):

А) мегауровень; Б) макроуровень; В) мезоуровень; С)микроуровень.

20. Относительно числа явлений (переменных), учитываемых в регрессии различают (выберите несколько правильных ответов):

А) простую (парную) регрессию; Б) сложную регрессию;

В) множественную регрессию; Г) единственную регрессию.

21. Найденная с помощью Метода Наименьших Квадратов линия регрессии:

А) максимизирует сумму квадратов отклонений ;

Б) минимизирует сумму квадратов отклонений ;

В) оптимизирует сумму квадратов отклонений .

22. Параметр b в модели парной регрессии может быть найден как:

А) ; Б) ; В)

23. Коэффициент детерминации – это:

А) доля вариации, которая не объясняется зависимыми переменными в регрессионной модели;

Б) доля вариации, которая не объясняется независимыми переменными в регрессионной модели.

В) доля вариации, которая объясняется зависимыми переменными в регрессионной модели;

Г) доля вариации, которая объясняется независимыми переменными в регрессионной модели.

24. Для проверка значимости параметра уравнения используется:

А) хи- квадрат; Б) F -критерий Фишера;) t -критерий Стьюдента.

18. Множественный коэффициент детерминации оценивает:

А) степень тесноты связи между результативным признаком и каждым факторным;

Б) совокупное влияние факторыных признаков на результативный;

В) какой из факторных признаков в большей степени влияет на

результативный.

29. Гомоскедастичность случайных остатков означает, что:

А) остатки модели e_i имеют постоянную дисперсию;

Б) распределение остатков e_i является нормальным;

В) остатки e_i носят случайный характер

30. Критерий Дарбина - Уотсона используется при выявлении:

А) мультиколлинеарности; Б) гомоскедастичности;

В) гетероскедастичности; Г) автокорреляции.

31. Случайная составляющая (ошибка) обусловлена:

А) стохастическим характером зависимости между X и Y;

Б) функциональным характером зависимости между X и Y;

В) детерминированным характером зависимости между X и Y.

32. При эконометрическом моделировании встречаются следующие типы данных (выберите несколько правильных ответов):

А) пространственные данные; Б) экзогенные данные; В) временные ряды.

33. Свободный член уравнения регрессии интерпретируется:

А) в зависимости от экономического смысла задачи. Чаще всего отражает совокупное воздействие на Y неучтенных X -ом факторов;

Б) как показатель изменения Y при изменении X на единицу измерения признака;

В) не имеет интерпретации.

34. Параметр a в модели парной регрессии может быть найден как:

А) ; Б) ; В) ; Г) .

35. Сила корреляционной связи между двумя переменными в генеральной совокупности измеряется при помощи коэффициента корреляции, который изменяется в пределах:

А) от 0 до +1; Б) от –1 до 0; В) от –1 до +1; Г) от –1 до +∞.

36. Вывод о значимости параметра уравнения делается если:

А) ; Б) ; В) ; Г) .

37. Для проверки значимости коэффициента детерминации используется:

А) хи-квадрат; Б) F -критерий Фишера;) t -критерий Стьюдента.

38. Для получения прогноза по уравнению множественной регрессии

необходимо:

А) оценить статистическую значимость параметров уравнения регрессии;

Б) найти средние значения факторных признаков, включенных в уравнение множественной регрессии;

В)подставить в уравнение множественной регрессии значения x .

29.Скорректированный коэффициент детерминации в модели множественной регрессии находят как:

А) ; Б) ; В) .

38. Автокорреляция – это:

А) замена данных, имеющих отношение к мелким временным периодам, данными по более крупным периодам;

Б) выравнивание уровней ряда по аналитическим формулам;

В) зависимость между последовательными (соседними) уровнями временного ряда.

39. Источниками ошибок являются (выберите несколько правильных ответов):

А) неучтенные факторы;

Б) недетерминированность индивидуального поведения;

В) ошибки измерения;

Г) детерминированный характер зависимости.

40. Наиболее распространенными в эконометрическом моделировании являются следующие классы моделей (выберите несколько правильных ответов):

А) регрессионные модели с одним уравнением; Б) модели временных рядов;

В) системы одновременных уравнений; Г) Logit – модели.

41. Относительно формы регрессии различают (выберите несколько правильных ответов):

А) линейную регрессию; Б) нелинейную регрессию;

В) множественную регрессию; Г) простую регрессию.

42. Метод Наименьших Квадратов используется для:

А) нахождения параметров регрессии;

Б) интерпретации параметров регрессии;

В) определения формы регрессионной зависимости.

43. Стандартная ошибка оценки уравнения регрессии может быть рассчитана как:

А) ; Б) ; В) .

44. Выборочный коэффициент корреляции (R) связан с коэффициентом детерминации() следующим образом:

А) ; Б) ; В) ; Г) .

45. Для проверки значимости параметра уравнения необходимо рассчитать:

А) ; Б) ; В) .

38. Явление мультиколлинеарности состоит в следующем:

А) две или более независимых переменных, включенных в уравнение множественной регрессии, связаны между собой линейной корреляционной зависимостью;

Б) две или более независимых переменных и зависимая переменная связаны между собой линейной корреляционной зависимостью;

В) правильного ответа нет

40 Гетероскедастичность случайных остатков означает, что:

А) остатки модели e_i имеют непостоянную дисперсию;

Б) распределение остатков e_i является нормальным;

В) остатки e_i носят случайный характер.

40. Модель временного ряда с аддитивной компонентой выглядит как:

А) Фактическое значение=Трендовое значение + Сезонная вариация + Ошибка (A = T + S + E);

Б) Фактическое значение = Трендовое значение·Сезонная вариация·Ошибка (A=T · S · E);

В) Фактическое значение = Трендовое значение + Сезонная вариация · Ошибка (А = T + S · E).

42. Модель временного ряда с мультипликативной компонентой выглядит как:

А) Фактическое значение=Трендовое значение + Сезонная вариация + Ошибка (A = T + S + E);

Б) Фактическое значение = Трендовое значение·Сезонная вариация·Ошибка

(A=T · S · E);

В) Фактическое значение = Трендовое значение + Сезонная вариация ·

Ошибка (А = T + S · E).