Вопрос 2. Как называется метод, который наиболее часто используется при оценке параметров линейной модели в эконометрике?

Метод, который наиболее часто используется при оценке параметров линейной модели в эконометрике называется методом наименьших квадратов.

Вопрос 3. Как называются показатели, которые характеризуют степень разброса случайной величины вокруг ее среднего значения?

Показатели, которые характеризуют степень разброса случайной величины вокруг ее среднего значения называются выборочной дисперсией и выборочной ковариацией.

Вопрос 4. Какой физический смысл несет коэффициент детерминации в эконометрической линейной модели связи двух переменных, таких как расходы и доходы, цена и спрос, число занятых и уровень безработицы и т.д.

Коэффициент детерминации изменяется в пределах от 0 до 1. Чем выше коэффициент детерминации в эконометрической линейной модели связи двух переменных, тем больше линейная связь (зависимость) между переменными. Т.е. если рассматривать эконометрические линейные модели связи двух переменных, таких как расходы и доходы, цена и спрос, число занятых и уровень безработицы и т.д., то приближение коэффициента детерминации к 1 говорит о наибольшей зависимости доходов от расходов, спроса от цены, уровень безработицы от числа занятых и т.д. И наоборот, чем ниже коэффициент детерминации, тем меньше связь между указанными переменными.

Вопрос 5. Что обозначает и как рассчитывается функция эластичности η(Х) в линейной эконометрической модели Y = ά +βX?

Функция эластичности рассчитывается следующим образом:

- найти процентное изменение У;

- найти процентное изменение Х;

- найти отношение процентного изменения У к процентному изменению Х;

- найти предел отношения процентного изменения У к процентному изменению Х, когда последнее стремится к нулю.

Значение функции эластичности равно угловому коэффициенту касательной к графику зависимости lnY от lnX.

Вопрос 6. Что мы подразумеваем под свойствами линейной модели Y_i=λ+β_i+ε_i, i=1,…,n., если считаем, что ошибки ε₁,…,ε_n?

Существует (теоретическая, объективная или в виде тенденции) линейная зависимость значений переменной у от значений переменной х с вполне определенными, хотя обычно и не известными исследователю, значениями параметров λ и β;

Эта линейная связь для реальных статистических данных не является строгой: наблюдаемые значения Y_i переменной У отклоняются от значений _I, указываемых моделью линейной связи _I = λ+β_i+ε_i, i=1,…,n;

При заданных (известных) значениях х_i конкретные значения отклонений ε_i=у_i- _I, i=1,…,n, не могут быть точно предсказаны до наблюдения значений у_i даже если значения параметров λ и β известны точно;

Для каждого z, - z , определена вероятность F(z) того, что наблюдаемое значение отклонения ε_i не превзойдет z, причем эта вероятность не зависит от номера наблюдения;

Вероятность того, что наблюдаемое значение отклонения ε_i в i-ом наблюдении не превзойдет z, не зависит от того, какие именно значения принимают отклонения в остальных n-1 наблюдениях.

Вопрос 7. В каких пределах будет заключена случайная ошибка с вероятностью 0,95, если она имеет Гауссовское распределение с параметром σ?

Если случайная ошибка имеет гауссовское распределение с параметром σ, то с вероятностью 0,95 ее значение будет заключено в пределах от -1,96σ до +1,96σ.