Эконометрика: идентификация, оценивание и анализ статистических моделей - ответы
Количество вопросов - 147
Корректировку теоретических предположений и проверка их адекватности данным следует:
Для того, чтобы МНК оценки параметров линейной регрессии являлись слабо состоятельными, помимо прочего следует потребовать, чтобы:
Числовые характеристики внешних факторов учтенных в модели линейной регрессии содержатся:
Если модель будет признана адекватной данным, то:
В критерии Уайта об отсутствии гетероскедастичности говорит:
С фиксированной вероятностью ошибки независимая переменная значима для модели линейной регрессии, если:
Совпадение математического ожидания оценки параметра закона распределения вероятностей с истинным значением этого параметра называется:
Инструментальные переменные, это переменные, которые:
При необходимости использовать в модели линейной регрессии номинальную или порядковую переменную следует:
Если выполняется гипотеза о нормальности, то:
При фиксированной вероятности накрытия увеличение стандартной ошибки оценки параметра линейной регрессии ведет к:
Степень анормальности наблюдения и чувствительность оценки к выбросу учитываются в статистике:
Эконометрика включает в себя элементы дисциплин:
Элементы порядковой шкалы характеризуют:
Критерий МНК имеет единственный минимум, если выполняется гипотеза:
Если выполняется требование экзогенности, то ковариации между случайной составляющей и независимыми переменными:
Шкала для измерения температуры является:
Критерий Хаусмана основан на сравнении:
Корреляционная матрица позволяет проанализировать влияние на зависимую переменную:
Общая линейная гипотеза является предположением о справедливости:
Проверка экономических гипотез в эконометрике осуществляться за счет:
Практический смысл второго из условий Гренандера состоит в том, что с увеличением объема выборки:
При добавлении в модель линейной регрессии новой независимой переменной увеличение доли объясненной изменчивости зависимой переменной будет зависеть от:
Высокая сложность построенной модели является:
Если статистика критерия проверки гипотезы о равенстве нулю коэффициента линейной регрессии больше единицы, то при удалении соответствующей переменной из модели линейной регрессии значение модифицированного коэффициента детерминации:
Ложная корреляция между двумя переменными объясняется:
Дисперсия оценки нового значения зависимой переменной:
Для элементов номинальных шкал:
При проверке гипотез о значениях параметров линейной регрессии мы не можем использовать формулу для подсчета ковариационной матрицы МНК оценок значений параметров линейной регрессии, т.к.:
Для асимптотической нормальности МНК оценок параметров линейной регрессии помимо выполнения условий Гренандера следует потребовать, чтобы:
Формирование начальных теоретических предположений является:
Если модель будет признана неадекватной данным, следует:
Следуя Кейнсу, следует ожидать, что предельная склонность к потреблению:
Для измерения степени изменчивости данных можно использовать величину пропорциональную:
Ошибки измерения:
Регрессионный анализ позволяет ответить на вопрос:
Регрессией называется:
Использование фиктивной переменной в модели линейной регрессии позволяет:
Модель линейной регрессии допускает:
Мультиколлинеарностью называют:
При отсутствии автокорреляции у случайной составляющей:
Нестрогим обоснованием гипотезы о нормальности является:
Измерение это:
Частоту встречаемости значения номинальной характеристики объекта:
Школьная отметка по пятибалльной системе является элементом:
Интервальная шкала отличается от относительной:
Нелинейные преобразования независимых переменных в модели линейной регрессии:
Подогнанным значением зависимой переменной называют:
Для того, чтобы нормальное уравнение МНК имело единственное решение, достаточно выполнения гипотезы:
Вектор значений апостериорной остаточной разности является проекцией вектора значений зависимой переменной на:
Коэффициент детерминации характеризует:
Ложная корреляция между зависимой и независимой переменной приводит:
Несмещеность МНК оценок параметров линейной регрессии является следствием:
Дисперсия МНК оценки параметров линейной регрессии:
Нарушение гипотезы о полноте ранга ведет к:
Наличие гетероскедастичности ведет к:
С ростом значения коэффициента частной корреляции между независимой и зависимой переменными при фиксированном значении остальных переменных статистика критерия проверки гипотезы о равенстве нулю соответствующего коэффициента линейной регрессии:
Если статистика критерия проверки гипотезы о равенстве нулю коэффициента линейной регрессии меньше единицы, то при удалении соответствующей переменной из модели линейной регрессии значение модифицированного коэффициента детерминации:
Повышение точности интервальной оценки ведет к:
Точность интервальной оценки истинного значения линейной регрессии при удалении от средних значений регрессоров на периферию:
Экономическая теория имеет проверяемые следствия, если:
Качество подгонки данных моделью линейной регрессии оцененной с учетом ограничений общей линейной гипотезы и без их учета будет различаться несущественно, если:
Одним из достаточных условий слабой состоятельности МНК оценок параметров линейной регрессии является то, что:
Практический смысл первого из условий Гренандера состоит в том, что:
Для сильной состоятельности оценки дисперсии случайной составляющей в модели линейной регрессии s-квадрат достаточно чтобы:
Если в модели линейной регрессии независимая переменная измерена с ошибкой, то:
Чтобы переменная являлась инструментальной, она должна имеет нулевую корреляцию со случайной составляющей и:
На первом шаге двухшагового метода наименьших квадратов:
Препятствуют обнаружению выбросов:
Стьюдентизированная удаленная остаточная разность позволяет оценить:
Если ввести в модель линейной регрессии номинальную переменную с числовыми значениями, то:
Значение модифицированного коэффициента детерминации увеличивается при удалении из модели линейной регрессии независимой переменной, для которой значение статистики критерия проверки гипотезы о равенстве нулю коэффициента линейной регрессии:
Для обнаружения ложной корреляции используют:
Стохастическая компонента:
Апостериорной остаточной разностью называют:
Регрессионный анализ это
Корректировку теоретических предположений и проверка их адекватности данным следует:
Вектор подогнанных значений зависимой переменной является проекцией вектора значений зависимой переменной на:
В соответствии с предположениями Кейнса средняя склонность к потреблению:
Выброс это измерение, которое:
Для элементов интервальной шкалы
Поскольку МНК оценка значения вектора параметров линейной регрессии является несмещенной, то
Построение эконометрической модели осуществляется на основе:
При изменении масштаба измерения зависимой переменной коэффициент детерминации:
Для анализа влияния номинальных и порядковых переменных на зависимую переменную следует использовать:
Метод наименьших квадратов (МНК) состоит в:
Целью предварительного анализа данных является:
Дисперсия МНК оценки параметров линейной регрессии минимальна:
В модели линейной регрессии гомоскедастичность случайной составляющей означает, что:
Независимые переменные в модели линейной регрессии:
Для порядковой шкалы:
Эконометрика включает в себя элементы дисциплин:
Выборочный межквартильный размах можно использовать для оценки:
Если данные обладают какими-либо дефектами, следует:
Условия Гренандера являются частью достаточных условий для:
Практический смысл третьего из условий Гренандера состоит в том, что с увеличением объема выборки:
Диаграмма рассеивания это график:
Для порядковых переменных допустимы:
Объясненная часть изменчивости это:
Если не отвергается гипотеза о равенстве нулю параметра линейной регрессии, то:
Можно с фиксированной вероятностью ошибки отвергнуть гипотезу о равенстве нулю коэффициента линейной регрессии, если доверительный интервал для его истинного значения:
Дисперсия остаточной разности:
Расстояние Кука позволяет учесть:
С ростом значения статистики критерия проверки гипотезы о равенстве нулю коэффициента линейной регрессии коэффициент частной корреляции между соответствующей независимой и зависимой переменными при фиксированном значении остальных переменных:
Для номинальной шкалы символы:
Эконометрика включает в себя элементы дисциплин:
Согласно утверждению Кейнса:
Фиктивная переменная:
Гипотеза о линейности предполагает:
Гипотеза о полноте ранга предполагает:
Равные интервалы между элементами интервальной шкалы:
Достаточным условием существования и единственности МНК оценки параметров линейной регрессии должна выполняться гипотеза:
Сумма значений апостериорных остаточных разностей:
Из теоремы Гаусса - Маркова следует, что:
Гребневая оценка вектора значений параметров линейной регрессии является:
Если альтернативная гипотеза состоит в том, что истинное значение параметра линейной регрессии не превышает некоторого значения, то критическая область критерия имеет вид:
Коэффициент линейной регрессии определяет:
Если справедлива общая линейная гипотеза, то:
Если в модели линейной регрессии пропущена значимая независимая переменная, то может нарушиться:
Если переменная имеют не нулевую корреляцию с независимыми переменными, и не коррелируют со случайной переменной, то она называется:
Наличие состоятельной и несостоятельной при нарушении предположения об экзогенности оценок параметров линейной регрессии позволяет определить:
Следует включить в предварительный вариант модели линейной регрессии независимые переменные, которые:
С ростом числа независимых переменных коэффициент детерминации:
При необходимости учесть влияние качественного признака, принимающего два значения, используют:
Гипотеза об экзогенности предполагает, что:
Наличие мультиколинеарности ведет к:
При измерении необходимо обеспечить:
При нарушении гипотезы о полноте ранга:
Некоторые свойства изучаемых объектов меняются с течением времени, поэтому:
Большой разброс средних значений зависимой переменной свидетельствует о:
Для элементов интервальной шкалы недопустима операция:
Причиной гетероскедастичности может являться:
Тот факт, что значения независимых переменных и случайной составляющей являются реализациями последовательности независимых случайных величин, является одним из достаточных условий того, то:
При нарушении гипотезы об экзогенности:
Первым шагом в эконометрических исследованиях является:
Если выполняется нормальная гипотеза, при условии справедливости основной гипотезы, статика критерия имеет:
Следует пересмотреть начальные теоретические предположения, если:
Если ввести в модель линейной регрессии порядковую переменную с числовыми значениями, то
Гипотеза о нормальности предполагает, что:
Необходимым условием экзогенности независимых переменных является:
Правила измерения:
Степень изменчивости данных обычно оценивают с помощью:
Выбор зависимой переменной:
Для фиксированного значения вектора независимых переменных точность оценки истинного значения регрессии:
Использование полиномиальной зависимости в модели линейной регрессии:
Модель в эконометрике отвечает на вопросы о том:
При построении эконометрической модели следует: