ЕММ тести


Автокореляція Може бути визначена за допомогою тесту Дарвіна Уотсона

Автокореляція наявна коли: 2 чи більше незалежних змінних мають високу кореляцію.

Активний розвиток економетричної науки почався: у 30х роках.

Верифікація – це перевірка істинності, встановлення достовірності.

Верифікація моделі це: перевірка моделі на адекватність.

Випадкова похибка це – відхилення результату від істинного значення обумовл. Випадковими ф-рами що притаманні будь-яким дослідженням.

Гетероскедастичність наявна коли дисперсія випадкових величин непостійна.

Гетероскедастичність не може бути визначена за допомогою: тесту Дарвіна Уотсона

Дисперсія це: середньозважена величина з квадратів відхилень реальних значень від їх середнього значення.

Для виправлення проблеми гетероскедастичності ми можемо: використати загальний метод найменших квадратів.

Для перевірки наявності гетероскедастичності використовують наст. Методи залежно від специфіки первинних даних: Тест Гольтвельда – Кванта.

Дослідження економетричних моделей з врахуванням зв’язків між економічними параметрами це: регресія.

Економетрична модель – це модель факторного аналізу параметри якої оцінюються засобами математичної статистики.

Економетричне моделювання реальних соціально-економічних процесів і систем переслідує такі цілі: прогноз економічних, соціально-економічних показників що х-зують стан та розвиток сист. Яка досліджується.

Економетрія тісно пов’язана з: математичною статистикою.

Економетрія це: наука, що вивчає кількісні закономірності та взаємозв’язки економічних об’єктів і процесів за допомогою математично-статистичних методів і моделей.

За допомогою коефіцієнту детермінації визначають: адекватність моделі.

За допомогою тесту Гольфреда-Кванта можна визначити наявність: гетероскедастичності.

За допомогою тесту Дарвіна-Уотсона можна визначити автокореляцію.

За допомогою тесту Фарера-Глобера можна визначити мультиколінеарність.

Завдання економетричного дослідження полягають у: прогнозуванні результатів на основі економетричної моделі.

Засновник економетрії : Тірберген

Значення R2=0 свідчить про: неістотний вплив.

Коефіцієнт детермінації може набувати таких значень: від 0 до 1.

Коефіцієнт кореляції може набувати таких значень: від -1 до 1.

Лінійна регресія: лінія, що відображає зв’язок міх незалежною і залежною змінною.

Метод найменших квадратів полягає в тому щоб: мінімізувати суму квадратів відхилень.

Метою етапу специфікації економетричної моделі є: визначення аналітичної форми рівняння регресії.

Між -1 та 1 лежить: коефіцієнт кореляції.

Мультиколінеарність виникає тоді, коли: незалежні змінні корелюються між собою.

Мультиколінеарність може бути визначена за допомогою тесту Фарера – Глобера.

Мультиколінеарність наявна коли: 2 чи більше незалежних змінних мають високу кореляцію.

Мультиколінеарність факторів: негативно впливає на економетричну модель.

На головній діагоналі кореляційної матриці знаходяться х-ки точності що повинні дорівнювати: 1.

Найпоширенішими категоріями порівняння методів оцінювання є такі: обґрунтованість, ефективність, незміщеність.

Об’єктом вивчення економетрії є: економічні явища та процеси.

Предметом економетрії є: отримання узагальнюючих показників та виявлення закономірностей соц..економ. явищ і процесів в конкретних умовах місця і часу.

При наявності строгого функціонального зв’язку коефіцієнт кореляції дорівнює -1.

При перевірці адекватності регресійної моделі використовують F-тест.

Розв’язок економетрічних задач здійснюється за допомогою: математичної статистики.

Серед етапів економетричного моделювання є такі: 1 (г) формулювання теорії, 2 (б) розробка моделі та вибір змінних. 3 (д) оцінка параметрів 4 (в) Оцінка якості моделі 5 (а) аналіз результатів та побудова прогнозу.

У багатофакторній регресії: більш ніж одна незалежна змінна і тільки 1 залежна змінна.

Уперше термін економетрія було введено: Тірбергеном.

Х2 критерій, F-критерій, Т-критерій є складовими алгоритма визначення: мультиколінеарності.

Як назівається величина SSE: сума квадратів помилок.

Якщо існує взаємозалежність послідовних членів часового або просторовго ряду даних то ми маємо явище: автокореляція.






See also:
Яндекс.Метрика