2)Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 264-350.

3) Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 137-163.

Тема: Структурная и приведенная формы модели

План:

1)Системы уравнений, используемых в эконометрике.

2)Внешне не связанные уравнения.

3)Структурная и приведенная формы моделей.

4)Примеры систем одновременных уравнений.

Литература:

1)Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 177-225.

2)Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 220-241.

3) Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 106-121.

Тема: Проблема идентификации

План:

1)Проблема идентификации при переходе от приведенной формы к структурной.

2)Оценивание параметров структурной модели.

3)Косвенный метод наименьших квадратов.

4)Двухшаговый метод наименьших квадратов.

5)Трехшаговый метод наименьших квадратов.

Литература:

1)Елисеева : Учебник - М.: Финансы и статистика, 2004, с. 185-225.

2)Магнус . Начальный курс: Учеб. - М.:Дело, 2004, с. 220-241.

3) Елисеева по эконометрике: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004, с. 106-121.

8. ТЕСТОВЫЕ ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ И ИТОГОВОГО КОНТРОЛЯ

ТЕМА: Линейная парная регрессия и корреляция

1. Уравнение регрессии описывает:

1)функциональную зависимость между переменными;

2)статистическую зависимость между переменными;

3)корреляционную зависимость между переменными.

2. Парная регрессия используется, если:

1)имеется доминирующий фактор;

2)выявлены два значимых фактора;

3)между факторами прямая пропорциональная зависимость.

3. Графический метод выбора вида математической функции заключается:

1)в анализе теории изучаемой взаимосвязи;

2)в построении поля корреляции;

3)в сравнивании величины остаточной дисперсии для различных функций.

4. Случайная величина характеризует:

1)влияние учтенных в модели факторов;

2)фактическое значение результативного признака;

3)влияние не учтенных в модели факторов.

5. Параметры линейной регрессии оцениваются:

1)методом наименьших квадратов;

2)косвенным методом наименьших квадратов;

3)двухшаговым методом наименьших квадратов.

6. Параметр b уравнения парной линейной регрессии называется:

1)коэффициентом эластичности;

2)коэффициентом регрессии;

3)индексом детерминации.

7. Коэффициент регрессии показывает:

1)среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу;

2)на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 1%;

3)среднее изменение результата с изменением фактора на 1%.

8. Метод наименьших квадратов позволяет получить такие оценки параметров, при которых:

1)параметры принимают положительные значения;

2)сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от расчетных максимальна;

3)сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от расчетных минимальна.

9. Линейный коэффициент корреляции находится в границах:

1);

2);

3).

10. Коэффициент детерминации характеризует:

1)качество подбора линейной функции;

2)долю дисперсии, вызванную влиянием не учтенных в модели факторов;

3)значимость линейный коэффициент корреляции.

Ключ к тесту:

ТЕМА: Нелинейная регрессия и корреляция

1. Примером нелинейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным служит функция:

1)степенная;

2)экспоненциальная;

3)равносторонняя гипербола.

2.Парабола второй степени целесообразна к применению, если:

1)для определенного интервала значений фактора меняется характер связи рассматриваемых признаков;

2)с увеличением значения фактора, значение результативного признака увеличивается;

3)для определенного интервала значений фактора не меняется характер связи рассматриваемых признаков.

3. При изучении эластичности спроса от цен используется:

1)линейная;

2)степенная;

3)экспоненциальная.

4. Нелинейная регрессия по включенным параметрам оценивается:

1)косвенным методом наименьших квадратов;

2)методом наименьших квадратов;

3)двухшаговым методом наименьших квадратов.

5. Параметр b в степенной функции является:

1)парным коэффициентом корреляции;

2)коэффициентом регрессии;

3)коэффициентом эластичности.

6. Зависимость спроса от цен характеризуется уравнением вида

. Следовательно:

1)с увеличением цен на одну единицу спрос увеличивается на 10,34%;

2)с уменьшением цен на 1% спрос снижается на 10,34%;

3)с увеличением цен на 1% спрос снижается на 1,05%.

7. Индекс детерминации используется для оценки:

1)целесообразности включения фактора в уравнение регрессии;

2)существенности в целом уравнения нелинейной регрессии;

3)значимости показателя тесноты связи.

8. Допустимый предел значения средней ошибки аппроксимации:

1)не более 8-10%;

2)не менее 8-10%;

3)не более 10-20%;

9. Статистическая значимость коэффициентов регрессии и корреляции оценивается по:

1)t-критерию Стьюдента;

2)F-критерию Фишера;

3)среднему коэффициенту эластичности.

10. Индекс корреляции для нелинейной регрессии находится в границах:

1);

2);

3).

Ключ к тесту:

ТЕМА: Множественная регрессия и корреляция

1.Множественная регрессия используется, если:

1)между факторами существуют нелинейные соотношения;

2)в уравнение необходимо включить два и более фактора;

3)имеется доминирующий фактор.

2. Факторы, включаемые во множественную регрессию, должны быть:

1)мультиколлинеарны;

2)интеркоррелированы;

3)количественно измеримы.

3. В линейной множественной регрессии параметры при x называются:

1)коэффициентами «чистой» регрессии;

2)коэффициентами эластичности;

3)коэффициентами аппроксимации.

4. Зависимость расходов на продукты питания (y, тыс. руб.) от месячного дохода на одного члена семьи (, тыс. руб.) и размера семьи (, человек) характеризуется уравнением . Следовательно:

1)с ростом дохода на одного члени семьи на 1 тыс. руб. расходы на питание возрастут в среднем на 0,32 тыс. руб. при том же среднем размере семьи;

2)с ростом дохода на одного члени семьи на 1 тыс. руб. расходы на питание возрастут в среднем на 0,81 тыс. руб. при том же среднем размере семьи;

3)с ростом дохода на одного члени семьи на 1 тыс. руб. расходы на питание возрастут в среднем на 0,6 тыс. руб. при том же среднем размере семьи;

5. При исследовании спроса на мясо (y) от цены () и дохода () получено уравнение . Следовательно:

1)рост цен на 1% при том же доходе вызывает увеличение спроса в среднем на 0,51%;

2)рост цен на 1% при том же доходе вызывает увеличение спроса в среднем на 1,07%;

3)рост цен на 1% при том же доходе вызывает снижение спроса в среднем на 2,12%;

6. Параметры уравнения множественной регрессии оцениваются:

1)двухшаговым методом наименьших квадратов;

2)косвенным методом наименьших квадратов;

3)методом наименьших квадратов.

7. Относительная сила влияния факторов на результативный признак оценивается:

1)индексом множественной корреляции;

2)частными коэффициентами эластичности;

3)параметрами b при независимых переменных.

8. Частный коэффициент корреляции первого порядка показывает:

1)корреляцию y и фактора при закреплении фактора на постоянном уровне;

2)корреляцию y и фактора при закреплении фактора на постоянном уровне;

3)совокупное действие факторов и на результативный признак.

9. Значимость уравнения множественной регрессии в целом оценивается по:

1)F-критерию Фишера;

2)t-критерию Стьюдента;

3)частному F-критерию Фишера.

10. Факторы, имеющие два или более качественных уровней, включаемые в уравнение множественной регрессии, называются:

1)фиктивными переменными;

2)объясняющими переменными;

3)объясняемыми переменными.

Ключ к тесту:

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах: 1 2 3 4 5