Тест: Ответы на тест по эконометрике
Тема: Ответы на тест по эконометрике
Тип: Тест | Размер: 16.37K | Скачано: 444 | 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|
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.
Уравнение регрессии
Вместе с этим калькулятором также используют следующие:
Уравнение множественной регрессии
В сервисе для нахождения параметров регрессии используется МНК. Система нормальных уравнений для линейной регрессии: 
. Также можно получить ответ, используя матричный метод. см. также Статистические функции в Excel
Уравнение парной регрессии относится к уравнению регрессии первого порядка. Если эконометрическая модель содержит только одну объясняющую переменную, то она имеет название парной регрессии. Уравнение регрессии второго порядка и уравнение регрессии третьего порядка относятся к нелинейным уравнениям регрессии.
Пример . Осуществите выбор зависимой (объясняемой) и объясняющей переменной для построения парной регрессионной модели. Дайте графическое изображение регрессионной зависимости. Определите теоретическое уравнение парной регрессии. Оцените адекватность построенной модели (интерпретируйте R-квадрат, показатели t-статистики, F-статистики).
Решение будем проводить на основе процесса эконометрического моделирования.
1-й этап (постановочный) – определение конечных целей моделирования, набора участвующих в модели факторов и показателей, их роли.
Спецификация модели — определение цели исследования и выбор экономических переменных модели.
Ситуационная (практическая) задача. По 10 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника y (тыс. руб.) от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих x (в %).
2-й этап (априорный) – предмодельный анализ экономической сущности изучаемого явления, формирование и формализация априорной информации и исходных допущений, в частности относящейся к природе и генезису исходных статистических данных и случайных остаточных составляющих в виде ряда гипотез.
Уже на этом этапе можно говорить о явной зависимости уровня квалификации рабочего и его выработкой, ведь чем опытней работник, тем выше его производительность. Но как эту зависимость оценить?
Парная регрессия представляет собой регрессию между двумя переменными – y и x , т. е. модель вида:
http://damirock.com/exam/math/otvetyi-na-testyi-po-ekonometrike/
http://math.semestr.ru/corel/corel.php