- •Эконометрика – отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.
- •Статистические методы являются существенным элементом в социальных науках, и в основном именно с помощью этих методов социальные учения могут подняться до уровня наук.
- •Ставя цель дать количественное описание взаимосвязей между экономическими переменными, эконометрика прежде всего связана с методами регрессии и корреляции.
- •Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели, т.Е. С формулировки вида модели исходя из соответствующей теории связи между переменными.
- •Из всего круга факторов, влияющих на результативный признак (у), прежде всего необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы.
- •Уравнение простой регрессии характеризует связь между двумя переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем по совокупности наблюдений.
- •В уравнении регрессии корреляционная по сути связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией.
- •Случайная величина ε, или возмущение, включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения.
- •Ее присутствие в модели обусловлено тремя источниками: спецификацией модели, выборочным характером исходных данных, особенностями измерения переменных.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Чем ближе коэффициент детерминации к единице, тем в большей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
- •Примером нелинейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.
- •К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Чем ближе коэффициент детерминации к единице, тем в большей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
- •Примером нелинейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.
- •К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Чем ближе коэффициент детерминации к единице, тем в большей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
- •Примером нелинейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.
- •К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Чем сильнее мультиколлинеарность факторов, тем менее надежна оценка распределения суммы объясненной вариации по отдельным факторам с помощью метода наименьших квадратов.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический,линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Чем ближе коэффициент детерминации к единице, тем в большей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса ковариации используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации не для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Чем сильнее мультиколлинеарность факторов, тем менее надежна оценка распределения суммы объясненной вариации по отдельным факторам с помощью метода наименьших квадратов.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной прогрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Чем сильнее мультиколлинеарность факторов, тем менее надежна оценка распределения суммы объясненной вариации по отдельным факторам с помощью метода наименьших квадратов.
-
Чем дальше коэффициент детерминации от единицы, тем в большей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
-
Чем ближе коэффициент детерминации к нулю, тем в большей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
-
Чем ближе коэффициент детерминации к единице, тем в меньшей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
-
Чем ближе коэффициент детерминации к единице, тем в большей степени уравнение регрессии не пригодно для прогнозирования на следующий год.
-
Чем ближе коэффициент детерминации к единице, тем в большей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
71.Найдите правильный ответ.
-
Оценка значимости уравнения регрессии в целом дается с помощью F – критерия Фишера. При этом выдвигается нулевая гипотеза, что коэффициент регрессии равен нулю, т.е. b = 0, и, следовательно, фактор Х не оказывает влияния на результат У.
-
Оценка незначимости уравнения регрессии в целом дается с помощью F – критерия Фишера. При этом выдвигается нулевая гипотеза, что коэффициент регрессии равен нулю, т.е. b = 0, и, следовательно, фактор Х не оказывает влияния на результат У.
-
Оценка значимости уравнения регрессии в целом не дается с помощью F – критерия Фишера. При этом выдвигается нулевая гипотеза, что коэффициент регрессии равен нулю, т.е. b = 0, и, следовательно, фактор Х не оказывает влияния на результат У.
-
Оценка значимости уравнения регрессии в целом дается с помощью F – критерия Фишера. При этом не выдвигается нулевая гипотеза, что коэффициент регрессии равен нулю, т.е. b = 0, и, следовательно, фактор Х не оказывает влияния на результат У.
-
Оценка значимости уравнения регрессии в целом дается с помощью F – критерия Фишера. При этом выдвигается нулевая гипотеза, что коэффициент регрессии равен нулю, т.е. b = 1, и, следовательно, фактор Х не оказывает влияния на результат У.
72.Найдите правильный ответ.
-
Непосредственно расчету F – критерия не предшествует анализ дисперсии. Центральное место в нем занимает разложение общей суммы квадратов отклонений переменной У от среднего значения на «объясненную» и «остаточную» («необъясненную») части.
-
Непосредственно расчету F – критерия предшествует анализ дисперсии. Центральное место в нем занимает разложение общей суммы квадратов отклонений переменной У от среднего значения на «объясненную» и «остаточную» («необъясненную») части.
-
Непосредственно расчету F – критерия предшествует анализ дисперсии. Центральное место в нем не занимает разложение общей суммы квадратов отклонений переменной У от среднего значения на «объясненную» и «остаточную» («необъясненную») части.
-
Непосредственно расчету F – критерия предшествует анализ дисперсии. Центральное место в нем занимает разложение общей разности квадратов отклонений переменной У от среднего значения на «объясненную» и «остаточную» («необъясненную») части.
-
Непосредственно расчету F – критерия предшествует анализ дисперсии. Центральное место в нем занимает разложение общей суммы квадратов отклонений переменной У от среднего значения на «необъясненную» и «остаточную» («объясненную») части.
73.Найдите правильный ответ.
-
Поскольку все точки поля корреляции лежат на линии регрессии, то всегда имеет место их разброс, как обусловленный влиянием фактора X, т.е. регрессией y по X, так и вызванный действием прочих причин (необъясненная вариация). Пригодность линии регрессии для прогноза зависит от того, какая часть общей вариации признака y приходится на объясненную вариацию.
-
Поскольку не все точки поля корреляции лежат на линии прогрессии, то всегда имеет место их разброс, как обусловленный влиянием фактора X, т.е. регрессией y по X, так и вызванный действием прочих причин (необъясненная вариация). Пригодность линии регрессии для прогноза зависит от того, какая часть общей вариации признака y приходится на объясненную вариацию.
-
Поскольку не все точки поля корреляции лежат на линии регрессии, то не всегда имеет место их разброс, как обусловленный влиянием фактора X, т.е. регрессией y по X, так и вызванный действием прочих причин (необъясненная вариация). Пригодность линии регрессии для прогноза зависит от того, какая часть общей вариации признака y приходится на объясненную вариацию.
-
Поскольку не все точки поля корреляции лежат на линии регрессии, то всегда имеет место их разброс, как обусловленный влиянием фактора X, т.е. регрессией y по X, так и вызванный действием прочих причин (необъясненная вариация). Пригодность линии регрессии для прогноза зависит от того, какая часть общей вариации признака y приходится на объясненную вариацию.
-
Поскольку не все точки поля корреляции лежат на линии регрессии, то всегда имеет место их разброс, как обусловленный влиянием фактора X, т.е. регрессией y по X, так и вызванный действием прочих причин (объясненная вариация). Пригодность линии регрессии для прогноза зависит от того, какая часть общей вариации признака y приходится на объясненную вариацию.
74.Найдите правильный ответ.
-
Если сумма квадратов отклонений, обусловленная регрессией, будет больше остаточной суммы квадратов, то уравнение регрессии статистически значимо и фактор X оказывает существенное влияние на результат y. Это равносильно тому, что коэффициент детерминации будет приближаться к нулю.
-
Если сумма квадратов отклонений, обусловленная регрессией, будет меньше остаточной суммы квадратов, то уравнение регрессии статистически значимо и фактор X оказывает существенное влияние на результат y. Это равносильно тому, что коэффициент детерминации будет приближаться к единице.
-
Если сумма квадратов отклонений, обусловленная регрессией, будет больше остаточной суммы квадратов, то уравнение регрессии статистически не значимо и фактор X оказывает существенное влияние на результат y. Это равносильно тому, что коэффициент детерминации будет приближаться к единице.
-
Если сумма квадратов отклонений, обусловленная регрессией, будет больше остаточной суммы квадратов, то уравнение регрессии статистически значимо и фактор X не оказывает существенное влияние на результат y. Это равносильно тому, что коэффициент детерминации будет приближаться к единице.
-
Если сумма квадратов отклонений, обусловленная регрессией, будет больше остаточной суммы квадратов, то уравнение регрессии статистически значимо и фактор X оказывает существенное влияние на результат y. Это равносильно тому, что коэффициент детерминации будет приближаться к единице.
75.Найдите правильный ответ.
-
При прогнозировании на основе уравнения регрессии следует помнить, что величина прогноза зависит не только от стандартной ошибки индивидуального значения фактора X. Его величина может задаваться на основе анализа других моделей исходя из конкретной ситуации, а также анализа динамики данного фактора.
-
При прогнозировании, но не на основе уравнения регрессии, следует помнить, что величина прогноза зависит не только от стандартной ошибки индивидуального значения фактора X. Его величина может задаваться на основе анализа других моделей исходя из конкретной ситуации, а также анализа динамики данного фактора.
-
При прогнозировании на основе уравнения прогрессии следует помнить, что величина прогноза зависит не только от стандартной ошибки индивидуального значения фактора X. Его величина может задаваться на основе анализа других моделей исходя из конкретной ситуации, а также анализа динамики данного фактора.
-
При прогнозировании на основе уравнения регрессии не следует помнить, что величина прогноза зависит не только от стандартной ошибки индивидуального значения фактора X. Его величина может задаваться на основе анализа других моделей исходя из конкретной ситуации, а также анализа динамики данного фактора.
-
При прогнозировании на основе уравнения регрессии следует помнить, что величина прогноза зависит не только от стандартной ошибки индивидуального значения фактора X. Его величина не может задаваться на основе анализа других моделей исходя из конкретной ситуации, а также анализа динамики данного фактора.
76.Найдите правильный ответ.
-
Если между экономическими явлениями не существуют нелинейные соотношения, то они выражаются с помощью соответствующих нелинейных функций, например, равносторонней гиперболы и параболы второй степени.
-
Если между экономическими явлениями существуют нелинейные соотношения, то они выражаются с помощью соответствующих нелинейных функций, например, равносторонней гиперболы и параболы второй степени.
-
Если между экономическими явлениями существуют линейные соотношения, то они выражаются с помощью соответствующих нелинейных функций, например, равносторонней гиперболы и параболы второй степени.
-
Если между экономическими явлениями существуют нелинейные соотношения, то они не выражаются с помощью соответствующих нелинейных функций, например, равносторонней гиперболы и параболы второй степени.
-
Если между экономическими явлениями существуют нелинейные соотношения, то они выражаются с помощью соответствующих линейных функций, например, равносторонней гиперболы и параболы второй степени.
77.Найдите правильный ответ.
-
Различают два класса линейных регрессий: регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам; регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.
-
Различают два класса нелинейных регрессий: регрессии, линейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам; регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.
-
Различают два класса нелинейных регрессий: регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам; регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.
-
Различают два класса нелинейных регрессий: регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но нелинейные по оцениваемым параметрам; регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.
-
Различают два класса нелинейных регрессий: регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам; регрессии, линейные по оцениваемым параметрам.
78.Найдите правильный ответ.