Контрольные вопросы по эконометрике

Контрольные вопросы по эконометрике.

1. Каковы основные цели эконометрики?

· прогноз экономических и соц-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы.

· имитация различных возможных сценариев социально-экономического развития

2. Что понимают под спецификацией модели?

Это построение экономических моделей,т.е. представление экономических моделей в математической форме удобной для проведения эмпирического анализа

3. Что называется параметризацией?

Оценка параметров построенной модели, делающих выбранную модель наиболее адекватной реальным данным.

4. Что такое верификация?

Проверка качества найденных параметров модели и самой модели в целом.

5. Что означает простая и множественная регрессии?

Простая регрессия представляет собой регрессию между двумя переменными – y и x, т.е. модель вида y=f(x).

Множественная регрессия представляет собой регрессию результативного признака с двумя и большим числом факторов, т.е. модель вида f=(x1,x2,..xk)

6. Когда предпочтительна парная регрессия?

Парная регрессия достаточна, если имеется доминирующий фактор, который и используется в качестве объясняющей переменной.

7. Что понимается под ошибкой спецификации?

Это неправильно выбранная форма модели, недоучет какого-либо существенного фактора в уравнении регрессии, т.е. использование парной регрессии вместо множественной.

8. Какие основные источники ошибок эконометрических моделей?

Ошибки спецификации, ошибки выборки и ошибки измерения.

9. Какой вид имеет уравнение парной линейной регрессии?

Y=a+b*x

10. В чем суть метода наименьших квадратов?

МНК позволяет получить такие оценки параметров а и b, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений от теоретических минимальна:

или.

11. Какой экономический смысл имеет коэффициент парной линейной регрессии?

Показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу.

12. Что такое регрессор?

Регрессор – (признак - фактор) – независимая, или объясняющая переменная (х).

13. Что такое результативный признак?

Результативный признак – зависимая переменная (у)

14. Какой смысл может иметь свободный член в парной линейной регрессии?

Формально a – значение y при x=0. Если x не имеет и не может иметь нулевого значения, то такая трактовка свободного члена a не имеет смысла. Параметр a может не иметь экономического содержания. Попытки экономически интерпретировать его могут привести к абсурду, особенно при a < 0. Интерпретировать можно лишь знак при параметре a. Если a > 0, то относительное изменение результата происходит медленнее, чем изменение фактора.

15. Чему равен свободный член, если все переменные в линейной модели взяты в отклонениях от средних значений?

Иногда линейное уравнение парной регрессии записывают для отклонений от средних значений: , где , . При этом свободный член равен нулю.

16. Какова связь между линейным коэффициентом корреляции и коэффициентом парной линейной регрессии?

При линейной регрессии в качестве показателя тесноты связи выступает линейный коэффициент корреляции . Коэффициент регрессии показывает, на сколько единиц в среднем изменится У, когда Х увеличивается на одну единицу. Однако он зависит от единиц измерения переменных. Для исправления Кр. Как показателя тесноты связи нужна такая стандартная система единиц измерения, в которой данные по различным характеристикам оказались бы сравнимы между собой. Эта система использует в качестве единицы измерения переменной её среднее квадратическое отклонение s

17. Как определяется коэффициент детерминации и каков его статистический смысл?

Для оценки качества подбора линейной функции рассчитывается коэффициент детерминации как квадрат линейного коэффициента корреляции r ² . Он характеризует долю дисперсии результативного признака y , объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака:

Величина коэффициента детерминации служит одним из критериев оценки качества линейной модели. Чем больше доля объясненной вариации, тем соответственно меньше роль прочих факторов, и , следовательно, линейная модель хорошо аппроксимирует исходные данные и ею можно воспользоваться для прогноза значений результативного признака.

18. Каково среднее значение случайного отклонения при выполнении предпосылок МНК?

Выполнение предпосылок МНК – условие необходимое для получения несмещенных, состоятельных и эффективных оценок. И при их выполнении среднее значение случайного отклонения равняется нулю.

19. Что такое гомоскедастичность и гетероскедастичность ?

Дисперсия случайных отклонений постоянна: .

Выполнимость данной предпосылки называется гомоскедастичностью (постоянством дисперсии отклонений). Невыполнимость данной предпосылки называется гетероскедастичностью (непостоянством дисперсии отклонений)

20. Что такое автокорреляция случайных отклонений?

Отсутствие независимости случайных отклонений друг от друга.

21. Что означает несмещенность о

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать