Спецификацией переменных




Вопрос №1

При добавлении объясняющей переменной в уравнение регрессии коэффициент детерминации

Не уменьшается

Проверка общего качества уравнения множественной регрессии

Для этой цели, как и в случае множественной регрессии, используется коэффициентдетерминации R2:

Справедливо соотношение 0 < =R2< = 1. Чем ближе этот коэффициент к единице, тем больше уравнение множественной регрессии объясняет поведение Y.
Для множественной регрессии коэффициент детерминации является неубывающей функцией числа объясняющих переменных. Добавление новой объясняющей переменной никогда не уменьшает значение R2, так как каждая последующая переменная может лишь дополнить, но никак не сократить информацию, объясняющую поведениезависимой переменной.
Иногда при расчете коэффициента детерминации для получения несмещенных оценок в числителе и знаменателе вычитаемой из единицы дроби делается поправка на число степеней свободы, т.е. вводится так называемый скорректированный (исправленный) коэффициент детерминации:

Соотношение может быть представлено в следующем виде:

для m>1. С ростом значения m скорректированный коэффициент детерминации растет медленнее, чем обычный.Очевидно, что только при R2 = 1. может принимать отрицательные значения.
Доказано, что увеличивается при добавлении новой объясняющей переменной тогда и только тогда, когда t-статистика для этой переменной по модулю больше единицы. Поэтому добавление в модель новых объясняющих переменных осуществляется до тех пор, пока растет скорректированный коэффициент детерминации.
Рекомендуется после проверки общего качества уравнения регрессии провести анализ его статистической значимости. Для этого используется F-статистика:


Показатели F и R2 равны или не равен нулю одновременно. Если F=0, то R2=0, следовательно, величина Y линейно не зависит от X1,X2,…,Xm. Расчетное значение F сравнивается с критическим Fкр. Fкр, исходя из требуемого уровня значимости α и чисел степеней свободы v1 = m и v2 = n - m - 1, определяется на основе распределения Фишера. Если F >Fкр, то R2 статистически значим.

Вопрос №3

Фиктивная переменная для коэффициента наклона предназначена для установление влияния категории на

Коэффициент при фиктивной переменной

коэффициент при нефиктивной переменной

свободный член регрессии

случайный член регрессии

 

Вопрос №4

На основании преобразования переменных при помощи обобщенного метода наименьших квадратов получаем новое уравнение регрессии, которое представляет собой

взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами

взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами

нелинейную регрессию, в которой переменные взяты с весами

нелинейную регрессию, в которой переменные взяты с весами

 

Вопрос №5

Обобщенный метод наименьших квадратов рекомендуется применять в случае

нормально распределенных остатков

гомоскедастичных остатков

Автокорреляции остатков

автокорреляции результативного признака

 

Вопрос №6

Процесс выбора необходимых для регрессии переменных и отбрасывание лишних переменных называется

унификацией переменных

моделированием

прогнозированием

спецификацией переменных

 

Вопрос №7

Гетероскедастичность приводит к ___ оценок параметров регрессии по МНК

Неэффективности

смещенности

усложнению вычисления

 

Вопрос №8

Чтобы найти наиболее правдоподобные значения параметров, необходимо найти такие их значения, при которых функция правдоподобия L достигает своего минимума

да

Нет

 

Вопрос №9

Систему МНК, построенную для оценки параметров линейного уравнения множественной регрессии можно решить

симплекс-методом.

методом первых разностей

Методом определителей

методом скользящего среднего

 

Вопрос №10

После применения обобщенного метода наименьших квадратов удается избежать ___ остатков

Гетероскедастичности

нормального распределения

случайного характера

равенства нулю суммы

 

Вопрос №11

Верны ли утверждения?

А) Модель СС(1) описывается соотношением

В) Модель СС(2) описывается соотношением

Внимание! Ответ будет дан сразу при выборе одного из предложенных вариантов

А – нет, В – да

А – да, В – да

А – нет, В – нет

А – да, В – нет

 

Вопрос №12

При включении фиктивных переменных в модель им присваиваются

Внимание! Ответ будет дан сразу при выборе одного из предложенных вариантов

нулевые значения

Числовые метки

одинаковые значения

качественные метки

 

Функция спроса y = a x b p gn может быть линеаризована посредством

Внимание! Ответ будет дан сразу при выборе одного из предложенных вариантов

потенцирования

Логарифмирования

возведения в степень

дифференцирования

 

Вопрос №14

Схемой первого порядка называется авторегрессионная схема в случае, если описываемое запаздывание равно _ 1_ (ответ цифрой

 

Вопрос №15

Второе условие Гаусса - Маркова предполагает, что дисперсия случайного члена ___ в каждом наблюдении

Внимание! Ответ будет дан сразу при выборе одного из предложенных вариантов

не равна 0

переменна

Постоянна

равна 0

 

Вопрос №16

Функция Кобба - Дугласа имеет вид Y = A*KαLβ, где α+β=1=>β=1-α

 

Вопрос №17

При исследовании взаимосвязей среди функций, использующих lnу, в эконометрике преобладают степенные зависимости

Внимание! Ответ будет дан сразу при выборе одного из предложенных вариантов

да

нет

 

Если в регрессионную модель включена лишняя переменная, то оценки коэффициентов оказываются, как правило,

Внимание! Ответ будет дан сразу при выборе одного из предложенных вариантов

Неэффективными

смещенными

состоятельными

среднестатистическими

 

Вопрос №19

Наблюдение зависимой переменной регрессии в предшествующий момент, используемое как объясняющая переменная, называется ___ переменной

Внимание! Ответ будет дан сразу при выборе одного из предложенных вариантов

лишней

замещающей

Лаговой

временной

 

Вопрос №20

Из пары коллинеарных факторов в эконометрическую модель включается тот фактор, который при

Внимание! Ответ будет дан сразу при выборе одного из предложенных вариантов

отсутствии связи с результатом имеет максимальную связь с другими факторами

достаточно тесной связи с результатом имеет наибольшую связь с другими факторами



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2017-12-29 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: