Модельным уравнением регрессии называется уравнение тест мму
Главная страница — на ней вы найдете информацию по стоимости и примеры работ.
Примеры вопросов по предмету
Здесь Вы найдете некоторые из тестовых вопросов, на которые мы можем помочь Вам ответить.
Ответы на некоторые вопросы теста
Здесь Вы найдете ответы на несколько вопросов по данному предмету
Для заявки
Здесь Вы сможете оставить заявку и посмотреть контакты для связи.
Эконометрика
Сдача (решение) одного теста по данному предмету — 100 руб.
Список некоторых вопросов из тестов, на которые мы можем помочь с ответами.
• Эконометрика (1-1)
• Значение оценки является ____________
• Выборочным уравнением регрессии называется уравнение
• Реальные экономические объекты, исследуемые с помощью эконометрических методов, описываются с помощью
• Стандартное отклонение случайной величины характеризует среднее ожидаемое расстояние между наблюдениями этой случайной величины и ее
• Остаточная сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:
• Временным динамическим рядом называется выборка наблюдений, в которой важны
• Какое уравнение регрессии нельзя свести к линейному виду:
• Для построения модели линейной множественной регрессии вида необходимое количество наблюдений должно быть не менее:
• Нелинейная модель у = f(x), в которой возможна замена переменной z = g(x), приводящая получившуюся модель y = F(z) – к линейной, называется моделью, нелинейной по
• Выборочный частный коэффициент корреляции вычисляется по формуле
• Утверждение о том, что неизвестный параметр модели принадлежит заданному множеству А, называется
• При использовании метода Монте-Карло результаты наблюдения генерируются с помощью :
• Уравнение неидентифицируемо, если:
• Для функции Кобба-Дугласа у=100k1/3×i2/3 эластичность выпуска продукции по капиталу равна
• Система независимых уравнений или внешне не связанных уравнений имеет вид
• Уравнение сверхидентифицируемо, если:
• Автокорреляция – нарушение ___________ условия Гаусса – Маркова
• Модель неидентифицируема, если:
• Явление, когда строгая линейная зависимость между переменными приводит к невозможности применения МНК, называется
• Оценками косвенного метода наименьших квадратов являются следующие формулы
• Переменные, которые формируются вне модели, называются
• Коэффициент a 1 уравнения вычисляется по формуле:
• При выборе спецификации модели следует руководствоваться ________ анализом
• Проблема, связанная со смещением оценки коэффициентов регрессии, в одном случае, или с утратой эффективности этих оценок в другом случае неправильной спецификации переменных, перестает существовать, если коэффициент парной корреляции между переменными равен
• Степень адекватности модели при оценки двухшаговым методом наименьших квадратов считается тем больше, чем:
• Авторегрессионная модель первого порядка имеет вид
• Критерий Дарбина-Уотсона применяется для:
• Мультипликативная модель временного ряда имеет вид:
• Для модели потребления Фридмена могут быть применены
• При применении взвешенного метода наименьших квадратов используется формула
• Распределенный лаг характеризует
• График выборочной автокорреляционной функции называется
• Временной ряд в виде аддитивной модели имеет вид
• Лаг – это
• Среднее арифметическое значения временного ряда имеет вид
• Задачами регрессионного анализа являются
• Наиболее наглядным видом выбора уравнения парной регрессии является:
• Модельным уравнением регрессии называется уравнение
• Эконометрическая модель имеет вид
• Корреляционная зависимость может быть представлена в виде
• Уравнение регрессии линейное, если
• Коэффициент наклона в уравнении линейной регрессии показывает ___________изменяется y при увеличении x на одну единицу
• По данным таблицы найдите уравнение регрессии Y по X
• Суть метода наименьших квадратов состоит в:
• Значимость уравнения регрессии в целом оценивает:
• Мерой разброса значений случайной величины служит
• Переменные, формирующие внутри функционирования объекта, называются
• Всю совокупность реализаций случайной величины называют __________совокупностью
• При использовании уровня значимости, равного 5%, истинная гипотеза отвергается в _____ случаев
• Свойство постоянства дисперсий ошибок регрессии называется гомоскедастичностью, если
• Стандартизованные коэффициенты регрессии :
• К нелинейным моделям по параметрам относятся модели
• Для функции y = 4×0,2 , эластичность равна_________
• Свойства коэффициентов регрессии как случайных величин зависят от свойств ________ уравнения
• Логарифмическое преобразование позволяет осуществить переход от нелинейной модели y = 5x2u к модели
• Модель множественной регрессии можно представить в виде
• Способ оценивания (estimator) – общее правило для получения _____________ какого-либо параметра по данным выборки
• Второе условие Гаусса – Маркова заключается в том, что
• Третье условие Гаусса – Маркова состоит в том, что cov(ui,uj) = 0, если
• Стандартное отклонение оценки b для параметра β вычисляется по формуле
• МНК дает__________ для данной выборки значение коэффициента детерминации R2
• Необходимо исследовать зависимость между результатами письменных вступительных и курсовых экзаменов по математике. Получены следующие данные о числе решенных задач на вступительных экзаменах X (задание – 10 задач) и курсовых экзаменах Y (задания – 7 задач) 12 студентов, а также распределение этих студентов по фактору «пол»: Тогда линейная регрессивная модель Y по X с использованием фиктивной переменной по фактору пол имеет вид
• № студента Число решенных задач Пол студента № студента Число решенных задач Пол студента
• t-статистика для коэффициента корреляции r определяется как
• С помощью обратной матрицы определяется
• Если из экономических соображений известно, что β ≥ β0 , то нулевая гипотеза отвергается только при
• По данным таблицы коэффициент эластичности равен
• Номер предприятия
• С увеличением числа объясняющих переменных скорректированный коэффициент детерминации:
• Коэффициент автокорреляции для таблицы по 6-ти пар наблюдений
• Модель авторегрессии и распределенных лагов имеет вид
• Аддитивная модель временного ряда имеет вид:
• Модель с распределением Койка лаговых объясняющих переменных имеет вид
• Статические характеристики временного лага
• Аддитивная модель временного ряда строится, если:
• Автокорреляция k-го порядка временного ряда Yt — коэффициент корреляции вычисляется по формуле
• Прогноз развития на основе экстраполяция временных рядов является эффективным в рамках _________ периода прогнозирования
• Структурный параметр называется _________, если он может быть однозначно оценен с помощью косвенного метода наименьших квадратов
• Параметр называется __________, если косвенный метод наименьших квадратов дает несколько его оценок
• Эффективная процедура оценивания систем регрессионных уравнений сочетает метод одновременного оценивания и метод интсрументальных переменных, и при этом называется
• Если при оценке __________ уравнения в качестве инструментальных переменных используются экзогенные переменные, то получаемые при этом оценки совпадают с оценками косвенного метода наименьших квадратов
• Отличия экзогенных переменных от эндогенных заключается в том, что они
• структурный параметр называется ___________, если его значение невозможно получить, даже зная точные значения параметров приведенной формы
• Функция Кобба – Дугласа называется
• Тесты по определения автокорреляции между соседними членами – это
• Мультипликативная модель временного ряда строится, если:
• Временной ряд в виде мультипликативной модели имеет вид
• Использование автокорреляционных остатков
• Тесты на гетероскедастичность – это
• На основе поквартальных данных построена аддитивная модель временного ряда. Скорректированные значения сезонной компоненты за первые три квартала равны: 7 – I квартал, 9 – II квартал и –11 – III квартал. Значение сезонной компоненты за IV квартал есть:
• Автокорреляция первого порядка – ситуация, когда случайный член Uк коррелирует с
• Необходимость применения специальных статистических методов для обработки экономической информации вызвана ________ данных
• Коэффициент корреляции может принимать значения:
• Корреляционной зависимостью между двумя переменными называется
• Переменные, задаваемые извне называются
• Если все наблюдения лежат на линии регрессии, то коэффициент детерминации R2 для модели парной регрессии равен
• Экономико-математическая модель становится эконометрической, если
• Качество модели из относительных отклонений по каждому наблюдению оценивает:
• Рассчитывать параметры парной линейной регрессии можно, если у нас есть:
• Классический метод к оцениванию параметров регрессии основан на:
• В эконометрической модели объясненная часть – это
• Объясняющие переменные могут считаться детерминированными, если они принимают
• Какое из следующих уравнений нелинейно по оцениваемым параметрам:
• Эффективная оценка – несмещенная оценка, имеющая ______________ среди всех несмещенных оценок
• Уравнением линейной парной регрессии является уравнение
• Метод наименьших квадратов — метод нахождения оценок параметров регрессии, основанный на минимизации _______ квадратов остатков всех наблюдений
• Верхнее число степеней свободы F-статистики в случае парной регрессии равно
• Для функции средний коэффициент эластичности имеет вид:
• Набор показателей экономических переменных, полученных в данный момент времени называются
• Переменная Y, имеющая при заданных значениях факторов некоторое распределение называется
• Для получения достоверных данных о распределении какой-либо случайной величины, необходимо иметь
• Первое условие Гаусса – Маркова заключается в том, что _________ для любого i
• Показатель выборочной ковариации позволяет выразить связь между двумя переменными
• Стандартизованный коэффициент регрессии показывает
• Мультипликативная степенная модель легко сводится к линейной путем ___________ обеих частей уравнения
• Скорректированный коэффициент детерминации вычисляется по формуле
• Оценка стандартного отклонения случайной величины, полученная по данным выборки, называется стандартной ___________ случайной величины
• Коэффициент детерминации определяется по формуле
• Для функции y = 4×0,2 , эластичность равна_________
• При высоком уровне значимости проблема заключается в высоком риске допущения
• Число степеней свободы для остаточной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:
• Пусть имеются условные данные о средних расходах на конечное потребление (yt , денежных единиц) за 8 лет.
• При вычислении t-статистики применяется распределение____________
• По четырем предприятиям региона (см. табл.) изучается зависимость выработки продукции на одного работника y (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов (% от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих (%), тогда уравнение множественной регрессии имеет вид
• Номер предприятия 1 2 3 4
• , (%) 1 2 3 5
• , (%) 0 1 3 4
• , (тыс. руб.) 6 11 19 28
• Оценивание каждого параметра в уравнении регрессии поглощает _________ свободы в выборке
• Скорректированный коэффициент детерминации:
• Функция Кобба – Дугласа имеет вид Y =
• Тождества, которые содержатся в системе одновременных уравнений, имеют вид:
• Лаговые переменные – это:
• Модель сверхидентифицируема, если:
• Фиктивную переменную для коэффициента наклона вводят как ____________ фиктивной переменной, отвечающей за исследуемую категорию, и интересующей нефиктивной переменной
• Трехшаговый метод наименьших квадратов – это метод:
• Тест ранговой корреляции Спирмена – тест на
• Система одновременных уравнений общего вида в структурной форме в отсутствие лаговых переменных имеет вид:
• Для определения параметров структурную форму модели необходимо преобразовать в:
• Второе условие Гаусса – Маркова предполагает, что дисперсия случайного члена __________ в каждом наблюдении
• Гетероскедастичность заключается в том, что дисперсия случайного члена регрессии __________наблюдений
• Приведенная форма системы одновременных уравнений имеет вид:
• Чем больше число наблюдений, тем __________ зона неопределенности для критерия Дарбина – Уотсона
• Системы одновременных или регрессионных уравнений используются, когда
• Для определения параметров неидентифицируемой модели:
• Для определения параметров точно идентифицируемой модели:
• Для реализации двухшагового метода наименьших квадратов необходимо, чтобы:
• Системы рекурсивных уравнений имеет вид:
• Число периодов, по которым рассчитывают коэффициент автокорреляции называется
• Построение аддитивной и мультипликативной моделей сводится к расчету значений
• Экономический временной ряд – это ряд, который
• Дисперсия временного ряда вычисляется по формуле
• Коэффициент, который измеряет корреляцию между членами одного и того же ряда называется
• Экономический временной ряд отличается от технологического тем, что
• На первом этапе применения теста Голдфелда – Квандта в выборке все наблюдения
• Наилучший способ устранения автокорреляции – установление ответственного за нее фактора и включение соответствующей ___________ переменной в регрессию
• Модель авторегрессии и скользящей средней имеет вид
• Авторегрессионная модель скользящей средней порядков p и q соответственно имеет вид
• Коэффициент автокорреляции:
• Модель скользящей средней имеет вид
• Автоковариация k-го порядка временного ряда Yt вычисляется по формуле
• График зависимости автокорреляционной функции временного ряда от величины лага называется
• Модель авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего имеет вид
• В обобщенной линейной модели в отличие от классической модели ковариация и дисперсия объясняющих переменных могут быть
• Какое из уравнений является степенным:
• Если случайная величина принимает значения Х1….,Хn с вероятностями Р1. Рn соответственно, то математическое ожидание случайной величины —
• Для оценки значимости коэффициентов регрессии рассчитывают:
• На основании наблюдений за 50 семьями построено уравнение регрессии где y – потребление, x – доход. Соответствуют ли знаки и значения коэффициентов регрессии теоретическим представлениям?
• Общая сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:
• Классическая нормальная линейная регрессионная модель имеет вид
• Статистической (или стохастической, вероятностной) получила название зависимость
• Переменные, взятые в предыдущий момент времени, называются
• Суть коэффициента детерминации состоит в следующем:
• Параметр b в степенной модели является:
• Критерий Г. Чоу может быть использован при построении регрессионных моделей при воздействии ________________ признаков
• Мультиколлинеарность в эконометрических исследованиях чаще проявляется
• Граничное значение области принятия гипотезы с p%-ной вероятностью совершить ошибку I рода определяется __________при p-процентном уровне значимости
• Число степеней свободы для общей суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:
• По таблице найти скорректированный коэффициент детерминации
• № студента Число решенных задач Пол студента № студента Число решенных задач Пол студента
• Число степеней свободы для t-статистики равно числу наблюдений в выборке __________ количество оцениваемых коэффициентов
• F-статистика для ____________ является в точности квадратом t-статистики для rx,y
• Число степеней свободы для факторной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:
• Второй шаг метода Зарембки заключается в пересчете наблюдений y в новые
• Если F-статистика Фишера превысит критическое значение Fкрит, то регрессия считается
• Структурное уравнение регрессии имеет вид:
• Кейнсианская модель формирования доходов является
• Наибольшее распространение в эконометрических исследованиях получили:
• Коэффициент a 1 уравнения равен своему математическому ожиданию, если:
• Если , то значение a 1 будет:
• Модель оказывается с математической точки зрения предпочтительней модели , если выполняется условие
• Косвенный метод наименьших квадратов можно применять для оценивания структурных параметров системы одновременных уравнений только в случае выполнения:
• Для регрессии второго порядка y= 12+7×1-3×2 отклонение от регрессии наблюдения (х1=2, х2=1, y=20) равно
• При автокорреляции оценка коэффициентов регрессии становится
• Для получения эффективной оценки вектора b используют
• Авторегрессионная модель временного ряда имеет вид
• На основе поквартальных данных построена мультипликативная модель временного ряда. Скорректированные значения сезонной компоненты за первые три квартала равны: 0,8 – I квартал, 1,2 – II квартал и 1,3 – III квартал. Значение сезонной компоненты за IV квартал есть:
• В модели множественной регрессии за изменение _________ регрессии отвечает несколько объясняющих переменных
• Члены временного ряда __________ одинаково распределенными
• Модели временных рядов – это
• Модель распределенных лагов имеет вид
• Модель с распределением Койка лаговых объясняющих переменных оценивается с помощью
• Модель сосредоточенного лага имеет вид
• Что значит психическое отражение:
• Первые представления о психике были связаны:
• Коэффициент линейного парного уравнения регрессии:
• Объясненная (факторная) сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:
• Задача исследования зависимости одной зависимой переменной от нескольких объединяющих переменных решается с помощью
• Невыполнение 2 и 3 условий Гаусса – Маркова, приводит к потере свойства_________оценок
• Точность оценок по МНК улучшается, если увеличивается
• Если система идентифицируема, и количество экзогенных переменных Х совпадает с количеством эндогенных переменных Y, оценки двушагового метода совпадают с оценками ___________ метода наименьших квадратов
• Уравнение идентифицируемо, если:
• Коэффициент детерминации при двухшаговом методе наименьших квадратов может быть:
• Модель идентифицируема, если:
• Общий вид системы одновременных уравнений представляется в матричной форме как
• Параметр, для которого существует несколько способов выражения через коэффициенты приведенной формы, называется
• Модель оказывается предпочтительней модели _______, если скорректированный коэффициент детерминации при удалении регрессоров Z увеличивается
• В двухшаговом методе наименьших квадратов оценки обладают свойствами:
• Значение статистики Дарбина – Уотсона находится между значениями
• Модель скользящей средней q-го порядка имеет вид
• Некоррелированность возмущений независимых случайных величин выражается уравнением
• По данным таблицы коэффициент корреляции равен
• i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
• Xi 32 30 36 40 41 47 56 54 60 55 61 67 69 76
• Yi 20 24 28 30 31 33 34 37 38 40 41 43 45 48
• Разность между математическим ожиданием оценки и истинным значением оцениваемого параметра называют____________________
• Остаточная сумма квадратов равна нулю:
• Добавление в уравнение множественной регрессии новой объясняющей переменной:
• Производственная функция Кобба-Дугласа имеет вид
• Эксперимент по методу Монте-Карло – искусственный, контролируемый эксперимент, проводимый для проверки и сравнения эффективности различных
• Тест Бокса – Кокса (решетчатый поиск) – прямой компьютерный метод выбора наилучших значений ______________ модели в заданных исследователем пределах с заданным шагом (решеткой):
• Множественный коэффициент корреляции . Определите, какой процент дисперсии зависимой переменной объясняется влиянием факторов x1 и x2:
• Приведенная форма Кейнсианской модели имеет вид
• Если наблюдаемое значение F-статистики при тестировании гипотезы оказывается меньше 1, то модель ______ оказывается предпочтительнее чем, модель
• Переменные, которые формируются внутри модели называются
• Для определения параметров сверхидентифицируемой модели:
• Эндогенные переменные – это:
• Для решения одновременных уравнений применяется
• Модель оказывается с математической точки зрения предпочтительней модели , если выполняется условие
• Экзогенные переменные – это:
• При проведении теста Голдфелда – Квандта из рассмотрения исключаются ______ наблюдений
• Временной (динамический) ряд имеет вид
• Временной лаг — это
• Модель авторегрессии возмущения или автокорреляция временного ряда имеет вид
• Эконометрический инструментарий базируется на методах и моделях
• Приведенная система одновременных уравнений имеет вид:
• В чем состоит условие независимости погрешностей регрессионной модели :
• По данным n=15 фирм исследована зависимость прибыли y от числа работающих x вида была получена оценка остаточной дисперсии и обратная матрица . Определите, чему равна дисперсия оценки коэффициента регрессии :
• Для моделей с переменной структурой характерно следующее:
• При исследовании зависимости себестоимости продукции y от объема выпуска x1 и производительности труда x2 по данным n=20 предприятий получено уравнение регрессии и среднеквадратические отклонения коэффициентов регрессии и . Можно ли при уровне значимости α=0,05 утверждать, что значимы коэффициенты регрессии:
• оценки на величину, не превышающую:
• Согласно методу наименьших квадратов для получения оценок b 0 и b 1 минимизируется:
• Проверить гипотезу о гомоскедастичности регрессионных остатков можно с помощью:
• Что минимизируется согласно методу наименьших квадратов:
• Статистика критерия для проверки значимости коэффициента регрессии имеет вид:
• При исследовании зависимости себестоимости продукции y от объема выпуска x1 и производительности труда x2
• по данным n=20 предприятий получено уравнение регрессии и среднеквадратические отклонения коэффициентов регрессии: и . Определите на сколько процентов в среднем изменится себестоимость продукции y, если производительность труда х2
• увеличить на 1%, учитывая при этом, что :
• Если в уравнении регрессии увеличить x на единицу, то в результате этого yв среднем изменится на величину:
• По данным n=25 регионов получена регрессионная модель объема реализации медикаментов на одного жителя у в зависимости от доли городского населения х1и числа фармацевтов х2
• на 10 тыс. жителей: и среднеквадратичное отклонение коэффициентов регрессии и . Начиная с какого уровня значимости α можно утверждать, что y зависит от доли городского населения х1:
• Фиктивными называют переменные:
• Уравнению регрессии соответствует множественный коэффициент корреляции . Какая доля вариации результативного показателя y (%) объясняется входящими в уравнение регрессии переменными х1 и х2 :
• Тест Чоу применяют:
• Могут ли фиктивные переменные применяться для моделирования сезонных колебаний:
• Если качественная независимая переменная принимает m значений, то необходимо определить:
• В модели множественной регрессии за изменение _________ регрессии отвечает несколько объясняющих переменных
• Модели временных рядов – это
• По данным n=15 фирм исследована зависимость прибыли y от числа работающих x вида была получена оценка остаточной дисперсии и обратная матрица Определите, чему равна при доверительной вероятности γ=0.95 верхняя граница интервальной оценки коэффициента регрессии при х :
• Если качественная независимая переменная принимает m значений, то необходимо определить:
• В хорошо подобранной модели остатки должны (выберите необходимые пункты):
• В модели регрессионного анализа к распределению ошибок наблюдения , а именно к их математическому ожиданию и дисперсии предъявляются требования:
• Границы интервальной оценки свободного члена уравнения регрессии отстоят от точечной оценки на величину, не превышающую:
• Дана ковариационная матрица
• Какие требования в модели регрессионного анализа предъявляются к распределению ошибок наблюдения , а именно к их математическому ожиданию и дисперсии .
• В чем состоит условие гомоскедастичности в регрессионной модели временного ряда, если :
• При исследовании зависимости себестоимости продукции y от объема выпуска x1 и производительности труда x2
• по данным n=20 предприятий получено уравнение регрессии и среднеквадратические отклонения коэффициентов регрессии: и . Определите с доверительной вероятностью γ=0,99, на какую величину максимально может измениться себестоимость продукции y, если объем производства увеличить на единицу:
• В регрессионном анализе математическое ожидание и дисперсия регрессионных остатков , отвечают следующим требованиям:
Тест: Ответы на тест по эконометрике
Тема: Ответы на тест по эконометрике
Тип: Тест | Размер: 16.37K | Скачано: 442 | Добавлен 26.01.10 в 15:48 | Рейтинг: +30 | Еще Тесты
А
Аддитивная модель содержит компоненты в виде …
комбинации слагаемых и сомножителей
слагаемых
В
В линейной регрессии Y=b0+b1X+e параметрами уравнения регрессии являются: (неск)
b0
b1
В правой части приведенной формы системы одновременных уравнений, построенной по перекрестным данным (cross-section data) без учета временных факторов, могут стоять _______ переменные.
экзогенные
В стационарном временном ряде трендовая компонента …
имеет линейную зависимость от времени
отсутствует
имеет нелинейную зависимость от времени
Величина коэффициента детерминации … (неск)
характеризует долю дисперсии зависимой переменной y, объясненную уравнением, в ее общей дисперсии
рассчитывается для оценки качества подбора уравнения регрессии
характеризует долю дисперсии остаточной величины в общей дисперсии зависимой переменной у
оценивает значимость каждого из факторов, включенных в уравнение регрессии
Величина коэффициента регрессии показывает …
среднее изменение фактора при изменении результата на одну единицу измерения
на сколько процентов изменится результат при изменении фактора на 1 %
значение тесноты связи между фактором и результатом
среднее изменение результата при изменении фактора на одну единицу измерения
Величина коэффициента эластичности показывает …
на сколько процентов изменится в среднем результат при изменении фактора на 1%
во сколько раз изменится в среднем результат при изменении фактора в два раза
предельно допустимое изменение варьируемого признака
предельно возможное значение результата
Временным рядом является совокупность значений …
экономического показателя за несколько последовательных моментов (периодов) времени
последовательных моментов (периодов) времени и соответствующих им значений экономического показателя
экономических однотипных объектов по состоянию на определенный момент времени
экономического показателя для однотипных объектов на определенный момент времени
Выберите верные утверждения по поводу структурной формы системы эконометрических уравнений:
каждое уравнение системы может рассматриваться в качестве отдельного уравнения регрессии зависимости одной переменной от группы факторов
система регрессионных уравнений, матрица коэффициентов которых симметрична
эндогенные переменные в одних уравнениях могут выступать в роли независимых переменных в других уравнениях системы
система одновременных уравнений описывает реальное экономическое явление или процесс
Г
Гомоскедастичность остатков подразумевает …
рост дисперсии остатков с увеличением значения фактора
максимальную дисперсию остатков при средних значениях фактора
уменьшение дисперсии остаток с уменьшением значения фактора
одинаковую дисперсию остатков при каждом значении фактора
Д
Диаграмма рассеяния указывает на нелинейную зависимость. В этом случае следует осуществить … (неск)
расчет линейного коэффициента корреляции и использование линейной модели
включение в модель дополнительных факторных признаков
визуальный подбор функциональной зависимости нелинейного характера, соответствующего структуре точечного графика
подбор преобразования переменных, дающего наибольшее по абсолютной величине значение коэффициента парной корреляции
Для линейного уравнения регрессии у = а + bx + e метод наименьших квадратов используется при оценивании параметров…(неск)
a
b
Для расчета критического значения распределения Стьюдента служат следующие параметры:
количество зависимых переменных
объем выборки и количество объясняющих переменных
уровень значимости
К
К классам эконометрических моделей относятся: (неск)
системы нормальных уравнений
корреляционно – регрессионные модели
модели временных рядов
Компонентами временного ряда являются: (неск)
циклическая (сезонная) компонента
тренд
Корреляция подразумевает наличие связи между …
результатом и случайными факторами
переменными
Косвенный метод наименьших квадратов применим для …
неидентифицируемой системы уравнений
неидентифицируемой системы рекурсивных уравнений
любой системы одновременных уравнений
идентифицируемой системы одновременных уравнений
Коэффициент детерминации рассчитывается для оценки качества…
подбора уравнения регрессии
параметров уравнения регрессии
факторов, не включенных в уравнение регрессии
Коэффициент парной корреляции характеризует тесноту ____ связи между _____ переменными.
линейной … двумя
Критические значения критерия Стьюдента определяются по…
двум степеням свободы
трем и более степеням свободы
уровню значимости и одной степени свободы
М
Метод наименьших квадратов используется для оценивания …
величины коэффициента детерминации
параметров линейной регрессии
величины коэффициента корреляции
средней ошибки аппроксимации
Н
Нелинейным является уравнение регрессии нелинейное относительно входящих в него …
факторов
Несмещенность оценки характеризует …
равенство нулю математического ожидания остатков
наименьшую дисперсию остатков
ее зависимость от объема выборки
увеличение точности ее вычисления с увеличением объема выборки
О
Обобщенный метод наименьших квадратов применяется в случае…
автокорреляции остатков
П
Под автокорреляцией уровней временного ряда подразумевается _____ зависимость между последовательными уровнями ряда.
корреляционная
При выполнении предпосылок МНК оценки параметров регрессии обладают свойствами: (неск)
несмещенность
эффективность
Предпосылками МНК являются … (неск)
случайные отклонения коррелируют друг с другом
гетероскедастичность случайных отклонений
случайные отклонения являются независимыми друг от друга
дисперсия случайных отклонений постоянна для всех наблюдений
Примерами фиктивных переменных могут служить: (неск)
пол
образование
Примером нелинейной зависимости экономических показателей является …
зависимость объема продаж от недели реализации, выраженная линейным трендом
линейная зависимость затрат на производство от объема выпуска продукции
линейная зависимость выручки от величины оборотных средств
классическая гиперболическая зависимость спроса от цены
Принципиальные сложности применения систем эконометрических уравнений связаны с ошибками…
однородности выборочной совокупности
спецификации модели
определения случайных воздействий
С
Система эконометрических уравнений включает в себя следующие переменные:
эндогенные
экзогенные
Способами определения структуры временного ряда являются: (неск)
анализ автокорреляционной функции
расчет коэффициентов корреляции между объясняющими переменными
построение коррелограммы
агрегирование данных за определенный промежуток времени
Среди нелинейных эконометрических моделей рассматривают следующие классы нелинейных уравнений: …
внутренне нелинейные
внутреннее линейные
Структурной формой модели называется система ____ уравнений.
взаимосвязанных
Т
Тенденция временного ряда характеризует совокупность факторов, …
оказывающих сезонное воздействие
оказывающих единовременное влияние
оказывающих долговременное влияние и формирующих общую динамику изучаемого показателя
не оказывающих влияние на уровень ряда
У
Укажите верные характеристики коэффициента эластичности:
коэффициент эластичности показывает на сколько процентов изменится значение результирующего фактора при изменении на один процент объясняющего фактора
коэффициент эластичности является постоянной величиной для всех видов моделей
коэффициент эластичности показывает на сколько изменится значение результирующего фактора при изменении объясняющего фактора на одну единицу
по значению коэффициента эластичности можно судить о силе связи объясняющего фактора с результирующим
Укажите последовательность этапов оценки параметров нелинейной регрессии Y = a + b*X + c*X².
3 оцениваются параметры регрессии b0, b1, b2
1 выполняется замена переменной X2 на Z
2 задается спецификация модели в виде Y = b0 + b1*X +b2*Z, где b0 = a; b1 = b; b2 =c
4 определяются исходные параметры из тождеств: a = b0; b = b1; c = b2
Укажите последовательность этапов проведения теста Голдфелда-Квандта для парной линейной регрессии.
4 вычисление статистики Фишера
1 упорядочение наблюдений по возрастанию значений объясняющей переменной
3 оценка сумм квадратов отклонений для регрессий по k-первым и k-последним наблюдений
2 оценка регрессий для k-первых и k-последних наблюдений
Укажите справедливые утверждения по поводу критерия Дарбина-Уотсона: (неск)
позволяет проверить гипотезу о наличии автокорреляции первого порядка
изменяется в пределах от 0 до 4
равен 0 в случае отсутствия автокорреляции
применяется для проверки гипотезы о наличии гетероскедастичности остатков
Укажите существующие классы эконометрических систем: (неск)
система нормальных уравнений
система стандартных уравнений
система одновременных уравнений
система независимых уравнений
Укажите требования к факторам, включаемым в модель множественной линейной регрессии: (неск)
между факторами не должна существовать высокая корреляция
факторы должны быть количественно измеримы
факторы должны иметь одинаковую размерность
факторы должны представлять временные ряды
Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:
3 y = ab x *e;
Установите соответствие между наименованиями элементов уравнения Y=b0+b1X+e и их буквенными обозначениями:
1. параметры регрессии
2. объясняющая переменная
3. объясняемая переменная
4. случайные отклонения
3 Y
4 e
1 b0, b1
2 X
Установите соответствие между эконометрическими терминами и их определениями.
1. автокорреляция уровней временного ряда
2. коэффициент автокорреляции уровней временного ряда
3. автокорреляционная функция
3 последовательность коэффициентов автокорреляции первого, второго и т.д. порядков
4 график зависимости значений автокорреляционной функции от величины лага
1 корреляционная зависимость между последовательными уровнями ряда
2 коэффициент линейной корреляции между последовательными уровнями
Ф
Фиктивными переменными в уравнении множественной регрессии являются …
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
Ч
Число степеней свободы общей, факторной и остаточной дисперсий связано …
только с числом единиц совокупности
с числом единиц совокупности и видом уравнения регрессии
характером исследуемых переменных
только с видом уравнения регрессии
Число степеней свободы связано с числом … (неск)
единиц совокупности (количеством наблюдений)
видом уравнения регрессии
Э
раздел экономической теории, связанный с анализом статистической информации
специальный раздел математики, посвященный анализу экономической информации
наука, которая осуществляет качественный анализ взаимосвязей экономических явлений и процессов
наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов
Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы
Понравилось? Нажмите на кнопочку ниже. Вам не сложно, а нам приятно).
Чтобы скачать бесплатно Тесты на максимальной скорости, зарегистрируйтесь или авторизуйтесь на сайте.
Важно! Все представленные Тесты для бесплатного скачивания предназначены для составления плана или основы собственных научных трудов.
Друзья! У вас есть уникальная возможность помочь таким же студентам как и вы! Если наш сайт помог вам найти нужную работу, то вы, безусловно, понимаете как добавленная вами работа может облегчить труд другим.
Если Тест, по Вашему мнению, плохого качества, или эту работу Вы уже встречали, сообщите об этом нам.
Добавление отзыва к работе
Добавить отзыв могут только зарегистрированные пользователи.
Ответы на тесты по эконометрике
Q=………..min соответствует методу наименьших квадратов
Автокорреляция — это корреляционная зависимость уровней ряда от предыдущих значений.
Автокорреляция имеется когда каждое следующее значение остатков
Аддитивная модель временного ряда имеет вид: Y=T+S+E
Атрибутивная переменная может употребляться, когда: независимая переменная качественна;
В каких пределах изменяется коэффициент детерминанта: от 0 до 1.
В каком случае модель считается адекватной Fрасч>Fтабл
В каком случае рекомендуется применять для моделирования показателей с увелич. ростом параболу если относительная величина…неограниченно
В результате автокорреляции имеем неэффективные оценки параметров
В хорошо подобранной модели остатки должны иметь нормальный закон
В эконометрическом анализе Xj рассматриваются как случайные величины
Величина доверительного интервала позволяет установить предположение о том, что: интервал содержит оценку параметра неизвестного.
Величина рассчитанная по формуле r=…является оценкой парного коэф. Корреляции
Внутренне нелинейная регрессия — это истинно нелинейная регрессия, которая не может быть приведена к линейной регрессии преобразованием переменных и введением новых переменных.
Временной ряд — это последовательность значений признака (результативного переменного), принимаемых в течение последовательных моментов времени или периодов.
Выберете авторегрессионную модель Уt=a+b0x1+Ɣyt-1+ƹt
Выберете модель с лагами Уt= a+b0x1…….(самая длинная формула)
Выборочное значение Rxy не > 1, |R|
Выборочный коэффициент корреляции r по абсолютной величине не превосходит единицы
Гетероскедастичность — нарушение постоянства дисперсии для всех наблюдений.
Гетероскедастичность присутствует когда: дисперсия случайных остатков не постоянна
Гетероскидастичность – это когда дисперсия остатков различна
Гипотеза об отсутствии автокорреляции остатков доказана, если Dтабл2…
Гомоскедастичность — постоянство дисперсии для всех наблюдений, или одинаковость дисперсии каждого отклонения (остатка) для всех значений факторных переменных.
Гомоскидастичность – это когда дисперсия остатков постоянна и одинакова для всех … наблюдений.
Дисперсия — показатель вариации.
Для определения параметров неиденцифицированной модели применяется.: не один из сущ. методов применить нельзя
Для определения параметров сверх иденцифицированной модели примен.: применяется. 2-х шаговый МНК
Для определения параметров структурную форму модели необходимо преобразовать в приведенную форму модели
Для определения параметров точно идентифицируемой модели: применяется косвенный МНК;
Для оценки … изменения y от x вводится: коэффициент эластичности:
Для парной регрессии ơ²b равно ….(xi-x¯)²)
Для проверки значимости отдельных параметров регрессии используется: t-тест.
Для регрессии y=a+bx из n наблюдений интервал доверия (1-а)% для коэф. b составит b±t…….·ơb
Для регрессии из n наблюдений и m независимых переменных существует такая связь между R² и F..=[(n-m-1)/m]( R²/(1- R²)]
Доверительная вероятность – это вероятность того, что истинное значение результативного показателя попадёт в расчётный прогнозный интервал.
Допустим что для описания одного экономического процесса пригодны 2 модели. Обе адекватны по f критерию фишера. какой предоставить преимущество, у той у кот.: большее значения F критерия
Допустим, что зависимость расходов от дохода описывается функцией y=a+bx среднее значение у=2…равняется 9
Если Rxy положителен, то с ростом x увеличивается y.
Если в уравнении регрессии имеется несущественная переменная, то она обнаруживает себя по низкому значению T статистки
Если качественный фактор имеет 3 градации, то необходимое число фиктивных переменных 2
Если коэффициент корреляции положителен, то в линейной модели с ростом х увеличивается у
Если мы заинтересованы в использовании атрибутивных переменных для отображения эффекта разных месяцев мы должны использовать 11 атрибутивных методов
Если регрессионная модель имеет показательную зависимость, то метод МНК применим после приведения к линейному виду.
Зависимость между коэффициентом множественной детерминации (D) и корреляции (R) описывается следующим методом R=√D
Значимость уравнения регрессии — действительное наличие исследуемой зависимости, а не просто случайное совпадение факторов, имитирующее зависимость, которая фактически не существует.
Значимость уравнения регрессии в целом оценивают: -F-критерий Фишера
Значимость частных и парных коэф. корреляции поверен. с помощью: -t-критерия Стьюдента
Интеркорреляция и связанная с ней мультиколлинеарность — это приближающаяся к полной линейной зависимости тесная связь между факторами.
Какая статистическая характеристика выражается формулой R²=…коэффициент детерминации
Какая статистическая хар-ка выражена формулой : rxy=Ca(x;y) разделить на корень Var(x)*Var(y): коэффициент. корреляции
Какая функция используется при моделировании моделей с постоянным ростом степенная
Какие точки исключаются из временного ряда процедурой сглаживания и в начале, и в конце.
Какое из уравнений регрессии является степенным y=a˳aͯ¹a
Классический метод к оцениванию параметров регрессии основан на: – метод наименьших квадратов (МНК)
Количество степеней свободы для t статистики при проверки значимости параметров регрессии из 35 наблюдений и 3 независимых переменных 31;
Количество степеней свободы знаменателя F-статистики в регрессии из 50 наблюдений и 4 независимых переменных: 45
Компоненты вектора Ei имеют нормальный закон
Корреляция — стохастическая зависимость, являющаяся обобщением строго детерминированной функциональной зависимости посредством включения вероятностной (случайной) компоненты.
Коэффициент автокорреляции: характеризует тесноту линейной связи текущего и предстоящего уровней ряда
Коэффициент детерминации — показатель тесноты стохастической связи в общем случае нелинейной регрессии
Коэффициент детерминации – это величина, которая характеризует связь между зависимыми и независимыми переменными.
Коэффициент детерминации – это квадрат множественного коэффициента корреляции
Коэффициент детерминации – это: величина, которая характеризует связь между независимой и зависимой (зависящей) переменными;
Коэффициент детерминации R показывает долю вариаций зависимой переменной y, объяснимую влиянием факторов, включаемых в модель.
Коэффициент детерминации изменяется в пределах: – от 0 до 1
Коэффициент доверия — это коэффициент, который связывает линейной зависимостью предельную и среднюю ошибки, выясняет смысл предельной ошибки, характеризующей точность оценки, и является аргументом распределения (чаще всего, интеграла вероятностей). Именно эта вероятность и есть степень надежности оценки.
Коэффициент доверия (нормированное отклонение) — результат деления отклонения от среднего на стандартное отклонение, содержательно характеризует степень надежности (уверенности) полученной оценки.
Коэффициент корелляции Rxy используется для определения полноты связи X и Y.
Коэффициент корелляции меняется в пределах : от -1 до 1
Коэффициент корелляции равный 0 означает, что: –отсутствует линейная связь.
Коэффициент корелляции равный 1 означает, что: -существует функциональная зависимость.
Коэффициент корреляции используется для: определения тесноты связи между случайными величинами X и Y;
Коэффициент корреляции рассчитывается для измерения степени линейной взаимосвязи между двумя случайными переменными.
Коэффициент линейной корреляции — показатель тесноты стохастической связи между фактором и результатом в случае линейной регрессии.
Коэффициент регрессии — коэффициент при факторной переменной в модели линейной регрессии.
Коэффициент регрессии b показывает: на сколько единиц увеличивается y, если x увеличивается на 1.
Коэффициент регрессии изменяется в пределах: применяется любое значение ; от 0 до 1; от -1 до 1;
Коэффициент эластичности измеряется в: неизмеримая величина.
Критерий Дарвина-Чотсона применяется для: – отбора факторов в модель; или – определения автокорреляции в остатках
Критерий Стьюдента — проверка значимости отдельных коэффициентов регрессии и значимости коэффициента корреляции.
Критерий Фишера показывает статистическую значимость модели в целом на основе совокупной достоверности всех ее коэффициентов;
Лаговые переменные : – это переменные, относящиеся к предыдущим моментам времени; или -это значения зависим. перемен. за предшествующий период времени.
Лаговые переменные это значение зависимых переменных за предшествующий период времени
Модель в целом статистически значима, если Fрасч > Fтабл.
Модель идентифицирована, если: – число параметров структурной модели равно числу параметров приведён. формы модели.
Модель неидентифицирована, если: – число приведён. коэф . больше числа структурных коэф.
Модель сверхидентифицирована, если: число приведён. коэф. меньше числа структурных коэф
Мультиколлениарность возникает, когда: ошибочное включение в уравнение 2х или более линейно зависимых переменных; 2. две или более объясняющие переменные, в нормальной ситуации слабо коррелированные, становятся в конкретных условиях выборки сильно коррелированными; . в модель включается переменная, сильно коррелирующая с зависимой переменной.
Мультипликативная модель временного ряда имеет вид: – Y=T*S*E
Мультипликативная модель временного ряда строится, если: амплитуда сезонных колебаний возрастает или уменьшается
На основе поквартальных данных…значения 7-1 квартал, 9-2квартал и 11-3квартал …-5
Неправильный выбор функциональной формы или объясняющих переменных называется ошибками спецификации
Несмещённость оценки параметра регрессии, полученной по МНК, означает: – что она характеризуется наименьшей дисперсией.
Одной из проблем которая может возникнуть в многофакторной регрессии и никогда не бывает в парной регрессии, является корреляция между независимыми переменными
От чего зависит количество точек, исключаемых из временного ряда в результате сглаживания: от применяемого метода сглаживания.
Отметьте основные виды ошибок спецификации: отбрасывание значимой переменной; добавление незначимой переменной;
Оценки коэффициентов парной регрессии является несмещённым, если: математические ожидания остатков =0.
Оценки параметров парной линейной регрессии находятся по формуле b= Cov(x;y)/Var(x);a=y¯ bx¯
Оценки параметров регрессии являются несмещенными, если Математическое ожидание остатков равно 0
Оценки параметров регрессии являются состоятельными, если: -увеличивается точность оценки при n, т. е. при увеличении n вероятность оценки от истинного значения параметра стремится к 0.
Оценки парной регрессии явл. эффективными, если: оценка обладают наименьшей дисперсией по сравнению с другими оценками
При наличии гетероскедастичности следует применять: – обобщённый МНК
При проверке значимости одновременно всех параметров используется: -F-тест.
При проверке значимости одновременно всех параметров регрессии используется: F-тест.
Применим ли метод наименьших квадратов для расчетов параметров показательной зависимости применим после ее приведения
Применим ли метод наименьших квадратов(МНК) для расчёта параметров нелинейных моделей? применим после её специального приведения к линейному виду
С помощью какого критерия оценивается значимость коэффициента регрессии T стьюдента
С увеличением числа объясняющих переменных скоррестированный коэффициент детерминации: – увеличивается.
Связь между индексом множественной детерминации R² и скорректированным индексом множественной детерминации Ȓ² есть
Скорректиров. коэф. детерминации: – больше обычного коэф. детерминации
Стандартизованный коэффициент уравнения регрессии Ƀk показывает на сколько % изменится результирующий показатель у при изменении хi на 1%при неизмененном среднем уровне других факторов
Стандартный коэффициент уравнения регрессии: показывает на сколько 1 изменится y при изменении фактора xk на 1 при сохранении др.
Суть коэф. детерминации r 2 xy состоит в следующем: – характеризует долю дисперсии результативного признака y объясняем. регресс., в общей дисперсии результативного признака.
Табличное значение критерия Стьюдента зависит от уровня доверительной вероятности и от числа включённых факторов и от длины исходного ряда.(от принятого уровня значимости и от числа степеней свободы ( n – m -1))
Табличные значения Фишера (F) зависят от доверительной вероятности и от числа включённых факторов и от длины исходного ряда (от доверительной вероятности p и числа степеней свободы дисперсий f1 и f2)..
Уравнение в котором H число эндогенных переменных, D число отсутствующих экзогенных переменных, идентифицируемо если D+1=H
Уравнение в котором H число эндогенных переменных, D число отсутствующих экзогенных переменных, НЕидентифицируемо если D+1 H
Уравнение идентифицировано, если: – D+1=H
Уравнение неидентифицировано, если: – D+1 H
Фиктивные переменные – это: атрибутивные признаки (например, как профессия, пол, образование), которым придали цифровые метки;
Формула t= rxy….используется для проверки существенности коэффициента корреляции
Частный F-критерий: – оценивает значимость уравнения регрессии в целом
Число степеней свободы для факторной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно: m;
Что показывает коэффициент наклона – на сколько единиц изменится у, если х изменился на единицу,
Что показывает коэффициент. абсолютного роста на сколько единиц изменится у, если х изменился на единицу
Экзогенная переменная – это независимая переменная или фактор-Х.
Экзогенные переменные — это переменные, которые определяются вне системы и являются независимыми
Экзогенные переменные – это предопределенные переменные, влияющие на зависимые переменные (Эндогенные переменные), но не зависящие от них, обозначаются через х
Эластичность измеряется единица измерения фактора…показателя
Эластичность показывает на сколько % изменится редуктивный показатель y при изменении на 1% фактора xk .
Эндогенные переменные – это: зависимые переменные, число которых равно числу уравнений в системе и которые обозначаются через у
Определения
T-отношение (t-критерий) — отношение оценки коэффициента, полученной с помощью МНК, к величине стандартной ошибки оцениваемой величины.
Аддитивная модель временного ряда – это модель, в которой временной ряд представлен как сумма перечисленных компонент.
Критерий Фишера — способ статистической проверки значимости уравнения регрессии, при котором расчетное (фактическое) значение F-отношения сравнивается с его критическим (теоретическим) значением.
Линейная регрессия — это связь (регрессия), которая представлена уравнением прямой линии и выражает простейшую линейную зависимость.
Метод инструментальных переменных — это разновидность МНК. Используется для оценки параметров моделей, описываемых несколькими уравнениями. Главное свойство — частичная замена непригодной объясняющей переменной на такую переменную, которая некоррелированна со случайным членом. Эта замещающая переменная называется инструментальной и приводит к получению состоятельных оценок параметров.
Метод наименьших квадратов (МНК) — способ приближенного нахождения (оценивания) неизвестных коэффициентов (параметров) регрессии. Этот метод основан на требовании минимизации суммы квадратов отклонений значений результата, рассчитанных по уравнению регрессии, и истинных (наблюденных) значений результата.
Множественная линейная регрессия — это множественная регрессия, представляющая линейную связь по каждому фактору.
Множественная регрессия — регрессия с двумя и более факторными переменными.
Модель идентифицируемая — модель, в которой все структурные коэффициенты однозначно определяются по коэффициентам приведенной формы модели.
Модель рекурсивных уравнений — модель, которая содержит зависимые переменные (результативные) одних уравнений в роли фактора, оказываясь в правой части других уравнений.
Мультипликативная модель – модель, в которой временной ряд представлен как произведение перечисленных компонент.
Несмещенная оценка — оценка, среднее которой равно самой оцениваемой величине.
Нулевая гипотеза — предположение о том, что результат не зависит от фактора (коэффициент регрессии равен нулю).
Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК) — метод, который не требует постоянства дисперсии (гомоскедастичности) остатков, но предполагает пропорциональность остатков общему множителю (дисперсии). Таким образом, это взвешенный МНК.
Объясненная дисперсия — показатель вариации результата, обусловленной регрессией.
Объясняемая (результативная) переменная — переменная, которая статистически зависит от факторной переменной, или объясняющей (регрессора).
Остаточная дисперсия — необъясненная дисперсия, которая показывает вариацию результата под влиянием всех прочих факторов, неучтенных регрессией.
Предопределенные переменные — это экзогенные переменные системы и лаговые эндогенные переменные системы.
Приведенная форма системы — форма, которая, в отличие от структурной, уже содержит одни только линейно зависящие от экзогенных переменных эндогенные переменные. Внешне ничем не отличается от системы независимых уравнений.
Расчетное значение F-отношения — значение, которое получают делением объясненной дисперсии на 1 степень свободы на остаточную дисперсию на 1 степень свободы.
Регрессия (зависимость) — это усредненная (сглаженная), т.е. свободная от случайных мелкомасштабных колебаний (флуктуаций), квазидетерминированная связь между объясняемой переменной (переменными) и объясняющей переменной (переменными). Эта связь выражается формулами, которые характеризуют функциональную зависимость и не содержат явно стохастических (случайных) переменных, которые свое влияние теперь оказывают как результирующее воздействие, принимающее вид чисто функциональной зависимости.
Регрессор (объясняющая переменная, факторная переменная) — это независимая переменная, статистически связанная с результирующей переменной. Характер этой связи и влияние изменения (вариации) регрессора на результат исследуются в эконометрике.
Система взаимосвязанных уравнений — это система одновременных или взаимозависимых уравнений. В ней одни и те же переменные выступают одновременно как зависимые в одних уравнениях и в то же время независимые в других. Это структурная форма системы уравнений. К ней неприменим МНК.
Система внешне не связанных между собой уравнений — система, которая характеризуется наличием одних только корреляций между остатками (ошибками) в разных уравнениях системы.
Случайный остаток (отклонение) — это чисто случайный процесс в виде мелкомасштабных колебаний, не содержащий уже детерминированной компоненты, которая имеется в регрессии.
Состоятельные оценки — оценки, которые позволяют эффективно применять доверительные интервалы, когда вероятность получения оценки на заданном расстоянии от истинного значения параметра становится близка к 1, а точность самих оценок увеличивается с ростом объема выборки.
Спецификация модели — определение существенных факторов и выявление мультиколлинеарности.
Стандартная ошибка — среднеквадратичное (стандартное) отклонение. Оно связано со средней ошибкой и коэффициентом доверия.
Степени свободы — это величины, характеризующие число независимых параметров и необходимые для нахождения по таблицам распределений их критических значений.
Тренд — основная тенденция развития, плавная устойчивая закономерность изменения уровней ряда.
Уровень значимости — величина, показывающая, какова вероятность ошибочного вывода при проверке статистической гипотезы по статистическому критерию.
Фиктивные переменные — это переменные, которые отражают сезонные компоненты ряда для какого-либо одного периода.
Эконометрическая модель — это уравнение или система уравнений, особым образом представляющие зависимость (зависимости) между результатом и факторами. В основе эконометрической модели лежит разбиение сложной и малопонятной зависимости между результатом и факторами на сумму двух следующих компонентов: регрессию (регрессионная компонента) и случайный (флуктуационный) остаток. Другой класс эконометрических моделей образует временные ряды.
Эффективность оценки — это свойство оценки обладать наименьшей дисперсией из всех возможных.
http://studrb.ru/works/entry5528
http://damirock.com/exam/math/otvetyi-na-testyi-po-ekonometrike/