Методические указания и контрольные задания по дисциплине «Эконометрика»




НазваниеМетодические указания и контрольные задания по дисциплине «Эконометрика»
страница7/9
Дата публикации19.07.2013
Размер0.85 Mb.
ТипМетодические указания
zadocs.ru > Экономика > Методические указания
1   2   3   4   5   6   7   8   9
Вариант 9

Задача 1
На основе данных, приведенных в Приложении 2

  1. Построить уравнение множественной регрессии между собственными оборотными средствами (у), дебиторской задолженностью(х1) и дивидендами, начисленными по результатам деятельности (х2) вариант 4. Пояснить смысл параметров уравнения.

2. Определить парные, частные и множественный коэффициенты корреляции, стандартизованные коэффициенты регрессии (-коэффициенты), коэффициенты раздельной детерминации, коэффициенты эластичности..

3. Оценить целесообразность включения факторного признака в модель после включенного другого факторного признака через частные критерии Фишера

4.Дать оценку полученного уравнения регрессии с помощью общего F-критерия Фишера.
Задача 2
На основе данных, приведенных в приложении 3, определите тенденцию начисленной заработной платы по региону вариант 2:

1. Рассчитать параметры линейного и параболического тренда, записать уравнение тренда, проверить правильность расчетов, сделать выводы.

2. Проверить тренды на пригодность к прогнозированию через коэффициент автокорреляции остатков, критерий Дарбина – Уотсона, средней ошибки аппроксимации.

4. Рассчитать точечный и интервальный прогноз инвестиций на следующий период.
Задача 3

На основе данных, приведенных в приложении 4, определить зависимость текущих уровней от предыдущих по динамике ВВП и инвестиций в основной капитал по 2 стране:

  1. Рассчитать коэффициент автокорреляции 1 порядка по ВВП, сделать выводы.

  2. Рассчитать коэффициент автокорреляции 1 порядка по объему инвестиций в основной капитал, сделать выводы.

  3. Рассчитать параметры уравнения регрессии методом включения фактора времени в уравнение регрессии, сделать выводы.

  4. Определить значение ВВП на следующий период по уравнению регрессии


Вариант 10

Задача 1
На основе данных, приведенных в Приложении 2

  1. Построить уравнение множественной регрессии между собственными оборотными средствами (у), дебиторской задолженностью(х1) и дивидендами, начисленными по результатам деятельности (х2) вариант 5. Пояснить смысл параметров уравнения.

2. Определить парные, частные и множественный коэффициенты корреляции, стандартизованные коэффициенты регрессии (-коэффициенты), коэффициенты раздельной детерминации, коэффициенты эластичности..

3. Оценить целесообразность включения факторного признака в модель после включенного другого факторного признака через частные критерии Фишера

4.Дать оценку полученного уравнения регрессии с помощью общего F-критерия Фишера.

Задача 2

На основе данных, приведенных в приложении 3, определите тенденцию начисленной заработной платы по региону вариант 3:

1. Рассчитать параметры линейного и параболического тренда, записать уравнение тренда, проверить правильность расчетов, сделать выводы.

2. Проверить тренды на пригодность к прогнозированию через коэффициент автокорреляции остатков, критерий Дарбина – Уотсона, средней ошибки аппроксимации.

4. Рассчитать точечный и интервальный прогноз инвестиций на следующий период.
Задача 3

На основе данных, приведенных в приложении 4, определить зависимость текущих уровней от предыдущих по динамике ВВП и инвестиций в основной капитал по 3 стране:

  1. Рассчитать коэффициент автокорреляции 1 порядка по ВВП, сделать выводы.

  2. Рассчитать коэффициент автокорреляции 1 порядка по объему инвестиций в основной капитал, сделать выводы.

  3. Рассчитать параметры уравнения регрессии методом включения фактора времени в уравнение регрессии, сделать выводы.

  4. Определить значение ВВП на следующий период по уравнению регрессии



Теоретические вопросы
Вариант 0


  1. Понятие о статистической и корреляционной связи. Различие между статистической и функциональной связью.

  2. Гиперболический тренд, его свойства. Определение параметров, их интерпретация.

Вариант 1


  1. Условия применения и ограничения корреляционно-регрессионного метода.

2. Понятие колеблемости уровней от тренда. Показатели ее измерения.
Вариант 2


  1. Логические задачи корреляционно-регрессионного анализа.

Задачи содержательного характера, решаемые с помощью корреляционно-регрессионного анализа.

  1. Оценка стационарного временного ряда.


Вариант 3


  1. Практическое значение парной линейной корреляции.

Уравнение парной линейной регрессии. Нахождение параметров уравнения. Интерпретация параметров уравнения.

  1. Прогнозирование на основе стационарного ряда.


Вариант 4


  1. Расчет линейного коэффициента корреляции. Его интерпретация.

  2. Прогнозирование на основе экстраполяции тенденций.

Вариант 5


  1. Статистическая оценка надежности параметров парной корреляции.

  2. Методы определения тенденции динамического ряда.


Вариант 6


  1. Множественное уравнение регрессии. Интерпретация его параметров.

  2. Метод аналитического выравнивания в определении тенденции динамического ряда.


Вариант 7


  1. Расчет стандартизированных коэффициентов регрессии, частных коэффициентов эластичности и раздельной детерминации, их значение в анализе.

  2. Линейный тренд, его свойства Определение параметров тренда, их интерпретация.


Вариант 8


  1. Расчет и интерпретация коэффициентов множественной корреляции и детерминации.

  2. Параболический тренд, его свойства. Определение параметров, их интерпретация.


Вариант 9


  1. Корреляция рядов динамики, ее особенности.

Особенности расчета линейного коэффициента корреляции в рядах динамики.

  1. Расчет точечного и вероятностного прогноза на основе уравнения тренда.

Вопросы к зачету по курсу «Эконометрика»

  1. Предмет и метод эконометрики. Связь с другими науками.

  2. Эконометрическая модель – основа механизма эконометрического моделирования.

  3. Типы данных и виды переменных в эконометрических исследованиях экономических явлений и процессов.

  4. Этапы эконометрического моделирования.

  5. Понятие о детерминированных и стохастических процессах.

  6. Понятие о статистической и корреляционной связи. Различие между функциональной и статистической связью.

  7. Спецификация эконометрических моделей.

  8. Ошибки спецификации эконометрических моделей.

  9. Этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа.

  10. Регрессионная модель с одним уравнением и требования к ее построению.

  11. Спецификация моделей парной регрессии.

  12. Понятие о стандартной ошибке и оценка существенности коэффициентов регрессии.

  13. Оценка параметров парной линейной регрессии и их экономическая интерпретация.

  14. Расчет и интерпретация коэффициента корреляции для парной линейной регрессии.

  15. Коэффициент детерминации и его характеристика.

  16. Дисперсионный анализ: сущность и методика проведения.

  17. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии.

  18. Средняя ошибка аппроксимации.

  19. Логические задачи корреляционно-регрессионного анализа.

  20. Задачи содержательного характера, решаемые с помощью корреляционно-регрессионного метода анализа.

  21. Практическое значение парной линейной корреляции.

  22. Нелинейные регрессии и их характеристика. Линеаризация нелинейных функций.

  23. Расчет индекса корреляции для парной нелинейной регрессии.

  24. Множественное уравнение регрессии. Интерпретация его параметров.

  25. Отбор факторных признаков при построении множественной регрессии.

  26. Множественная и частная корреляция.

  27. Понятие мультиколлинеарности и способы ее устранения

  28. Статистическая оценка надежности параметров множественного уравнения регрессии.

  29. Уравнение регрессии в стандартизированном масштабе. Его характеристика.

  30. Расчет стандартизированных коэффициентов регрессии, их значение в анализе.

  31. Расчет частных коэффициентов корреляции и эластичности, их интерпретация.

  32. Расчет и интерпретация коэффициента множественной корреляции и детерминации.

  33. Т-критерий Стьюдента в оценке значимости коэффициента корреляции.

  34. β-коэффициент линейной регрессии и его применение

  35. Использование регрессий в социально-экономических исследованиях.

  36. Применение коэффициента корреляции рангов. Его расчет и интерпретация.

  37. Прогнозирование по уравнению множественной регрессии.

  38. Предпосылки метода наименьших квадратов.

  39. Гомоскедастичность и гетероскедастичность остатков.

  40. Тесты проверки на гетероскедастичность их характеристика, алгоритм применения.

  41. Сущность обобщенного метода наименьших квадратов.

  42. Система линейных одновременных уравнений и их идентификация.

  43. Идентификация рекурсивных систем одновременных уравнений.

  44. Косвенный метод наименьших квадратов.

  45. Двухшаговый метод наименьших квадратов.

  46. Трехшаговый метод наименьщих квадратов

  47. Ряды динамики как основной источник прогнозирования в экономике.

  48. Классификация прогнозов.

  49. Временной ряд и его составляющие. Классификация временных рядов.

  50. Особенности временных рядов, представленных относительными величинами.

  51. Характеристика временных рядов с применением абсолютных аналитических показателей.

  52. Характеристика временных рядов с применением относительных аналитических показателей.

  53. Расчет средних показателей временных рядов.

  54. Сопоставление временных рядов.

  55. Оценка стационарного временного ряда .

  56. Прогнозирование на основе стационарного ряда.

  57. Моделирование временных рядов.

  58. Аддитивная и мультипликативная модель временного ряда.

  59. Моделирование тенденции временного ряда.

  60. Основные типы трендов и их распознавание.

  61. Выявление сезонной компоненты во временном ряду.

  62. Выявление случайной компоненты во временном ряду.

  63. Понятие автокорреляции и авторегрессии временного ряда. Виды автокорреляции.

  64. Выявление автокорреляции остатков по критерию Дарбина-Уотсона.

  65. Прогнозирование на основе экстраполяции тенденций.

  66. Методы определения тенденции динамического ряда.

  67. Метод скользящих средних, его сущность и назначение.

  68. Метод аналитического выравнивания в определении тенденции динамического ряда.

  69. Линейный тренд, его свойства Определение параметров тренда, их интерпретация.

  70. Параболический тренд, его свойства. Определение параметров, их интерпретация.

  71. Статистическая оценка параметров тренда.

  72. Понятие колеблемости уровней от тренда. Показатели ее измерения.

  73. Выбор наилучшего уравнения тренда для прогнозирования с применением коэффициента автокорреляции в остатках, коэффициента Дарбина-Уотсона, средней ошибки аппроксимации.

  74. Расчет точечного прогноза на основе уравнения тренда.

  75. Расчет точечного прогноза при помощи графического метода, его интерпретация.

  76. Определение доверительного интервала прогноза по уравнению тренда.

  77. Корреляция рядов динамики, ее особенности.

  78. Особенности расчета линейного коэффициента корреляции в рядах динамики.

  79. Расчет коэффициента корреляции по отклонениям от тренда.

  80. Расчет коэффициента корреляции по первым разностям.

  81. Уравнение регрессии первых разностей и применение его в прогнозировании.

  82. Уравнение регрессии по отклонениям от тренда и применение его в прогнозировании.

  83. Уравнение регрессии по уровням ряда с включением в нее фактора времени, интерпретация его параметров.



Тестовые задания к зачету



  1. Укажите метод, с помощью которого рассчитываются значения параметров уравнения регрессии


а) Метод параллельных рядов б) Метод наименьших квадратов

в) Метод аналитической группировки г) Метод экспертных оценок


  1. Фиктивная переменная это:


А) переменная, не отражаемая в уравнении регрессии;

Б) переменная, принимающая значения в диапазоне от -1 до 1;

В) переменная, служащая для учета количества переменных в модели;

Г) числовая переменная, сконструированная на основе качественного фактора


  1. Пусть n-объем выборки m-количество объясняющих переменных. Для проверки статистической значимости коэффициентов регрессии служит статистика …


А) Фишера с n-m степенями свободы;

Б) Фишера с числом степеней свободы n и m;

В) Стьюдента с n-m-1 степенями свободы;

Г) Стьюдента с числом степеней свободы n и m


  1. Косвенный метод наименьших квадратов применим для …

А) идентифицируемой системы одновременных уравнений;

Б) неидентифицируемой системы уравнений;

В) неидентифицируемой системы рекурсивных уравнений

Г) любой системы одновременных уравнений


  1. С целью определения тесноты связи между признаками получены следующие коэффициенты корреляции. В каком случае связь наиболее тесная

а) rxy=0,982 б) rxy = - 0,991 в) rxy = 0,871 г) 0,650



  1. Для получения связи между двумя признаками рассчитано линейное уравнение регрессии

Параметр a1 показывает, что:

а) связь между признаками обратная;

б) с уменьшением признака Х на единицу, признак У увеличивается на 0,016;

в) с увеличением признака Х на единицу, признак У увеличивается на 0,016.

г) с увеличением признака Х на единицу, признак У уменьшается на 0,016


  1. Для двух признаков рассчитано уравнение регрессии:



Определите расчетное значение у при х=4:

а) 81.5; б) 79.4 в) 71.5 г) 81,0


  1. Под мультиколлинеарностью понимается тесная зависимость между:

а) признаками; б) уровнями; в) явлениями г) временными рядами


  1. Для уравнения регрессии рассчитаны стандартизированные коэффициенты регрессии:

; ;

Определите, который из факторов сильнее влияет на результативный признак

а) 1; б) 2; в) 3; г) 4


  1. Для уравнения Fфакт.=1,3 Fтаб.=4,2 в данном случае следует:

а) отклонить нулевую гипотезу о случайной природе факторного признака, отобранного в модель;

б) принять нулевую гипотезу о случайной природе факторного признака, отобранного в модель;

в) подтвердить адекватность модели

г) отклонить нулевую гипотезу о равенстве коэффициента регрессии нулю



  1. Коэффициент эластичности Э=1.03 - это значит, что:

а) с увеличением факторного признака на 1% от своей средней величины, результативный увеличивается на 103% от своей средней величины;

б) с увеличением факторного признака на 1% от своей средней величины, результативный увеличивается на 1,03% от своей средней величины;

в) с увеличением факторного признака на 1% от своей средней величины, результативный уменьшается на 1,03% от своей средней величины.

  1. Стандартная ошибка коэффициента регрессии определяется по формуле:

а) б)

в) г)

  1. Определите долю вариации результативного признака в результате воздействия на него случайных факторов, не включенных в модель, если коэффициент корреляции равен 0, 939. Выберите правильный вариант ответа:


а. 91,6% б. 11,83%; в. 0,8% г. 88,17



  1. Качество модели определяется по средней ошибке аппроксимации, для ее расчета применяется формула:

а) ; б) ;

в) г)



  1. Имеются следующие значения показателей:



Рассчитайте параметры уравнения регрессии
а) б)

в) г)


  1. Имеются следующие значения показателей:



Оцените однородна ли совокупность по результативному признаку
а) Коэффициент вариации – 0,12%- совокупность однородна

б) Коэффициент вариации – 1,6% - совокупность однородна

в) Коэффициент вариации - 35,1%- совокупность неоднородна

г) Коэффициент вариации- 3,5 % совокупность однородна


  1. С помощью подходящих преобразований исходных переменных регрессионная зависимость представляется в виде линейного соотношения между преобразованными переменными. Этот процесс называется ….. модели.


А) параметризацией;

Б) стандартизацией;

В) линеаризацией;

Г) оптимизацией



  1. Использование полинома второго порядка в качестве регрессионной зависимости для однофакторной модели обусловлено


А) отсутствием тенденции;

Б) изменением направления связи результативного и факторного признаков;

В) наличием случайных колебаний

Г) неоднородностью выборки



  1. Оцените уравнение тренда на пригодность прогнозирования по критерию Дарбина-Уотсона если , число наблюдений 10.


А) 2,74 – уравнение пригодно для прогноза;

Б) 2,74 – уравнение не пригодно для прогноза;

В) – 0,372 – уравнение пригодно для прогноза;

Г) 0,88 – уравнение не пригодно для прогнозирования



  1. По данным задания 25 рассчитайте коэффициент автокорреляции в остатках. Он равен:

а) 0,905; б) –0,372; в) 0372; г) -0,905


  1. Оцените адекватность модели по F – критерию, если множественный коэффициент корреляции 0,738, число единиц наблюдения – 30, количество факторных признаков -2.

а) F = 32,3 – модель адекватна

б) F = 16,1 – модель адекватна

в) F = 28,1 – модель неадекватна

г) F = -16,1 – модель адекватна


  1. Линейный коэффициент множественной корреляции исчисляется по формуле:



а) - частный коэффициент корреляции;

б) - парный коэффициент корреляции;

в) - коэффициент детерминации;

г) - коэффициент раздельной детерминации



  1. Гомоскедастичность остатков означает:


а) дисперсия остатков для каждого значения Х не одинакова;

б) дисперсия остатков для каждого значения Х равна 0;

в) дисперсия остатков одинакова для каждого значения Х;


  1. Структурной формой модели называется система …


А) уравнений с фиксированным набором факторов;

Б) независимых уравнений;

В) взаимосвязанных уравнений;

Г) рекурсивных уравнений


  1. Если обозначить число эндогенных переменных в уравнении системы через H , а число эндогенных переменных, которое содержится в системе, но не входит в данное уравнение, - через D, то при D+1
1   2   3   4   5   6   7   8   9

Похожие:

Методические указания и контрольные задания по дисциплине «Эконометрика» iconМетодические указания и контрольные задания по дисциплине
Методические указания и контрольные задания по дисциплине "Электротехника и электроника" для студентов спец. 37 01 06 "Техническая...

Методические указания и контрольные задания по дисциплине «Эконометрика» iconМетодические указания и контрольные задания по дисциплине «химия»
Методические указания и контрольные задания по дисциплине «Химия». Екатеринбург: гоу впо «Рос гос проф пед университет», 2009. 68...

Методические указания и контрольные задания по дисциплине «Эконометрика» iconМетодические указания и контрольные задания для студентов специальности,...
Методические указания и контрольные задания по дисциплине Стандартизация норм точности для студентов специальности: 1- 38. 02. 01...

Методические указания и контрольные задания по дисциплине «Эконометрика» iconМетодические указания и контрольные задания по курсу «Математическая статистика»
Т338 Математическая статистика: Методические указания и контрольные задания/ Сост. Н. А. Кучанская. – Вологда–Молочное: иц вгмха,...

Методические указания и контрольные задания по дисциплине «Эконометрика» iconМетодические указания по выполнению контрольной работы 31 Общие указания 31
Производственные технологии : программа, методические указания и контрольные задания для студентов специальностей 1-25 01 07 – Экономика...

Методические указания и контрольные задания по дисциплине «Эконометрика» iconУчебная программа, методические Указания и контрольные задания для...
Программа, методические указания и контрольные задания для студентов безотрывной формы обучения специальности

Методические указания и контрольные задания по дисциплине «Эконометрика» iconУчебная программа, методические Указания и контрольные задания для...
Программа, методические указания и контрольные задания для студентов безотрывной формы обучения специальности

Методические указания и контрольные задания по дисциплине «Эконометрика» iconМетодические указания и контрольные задания для студентов заочного...
Химия: Методические указания и контрольные задания для студентов заочного отделения. /Составители: Г. В. Маврин. Набережные Челны:...

Методические указания и контрольные задания по дисциплине «Эконометрика» iconГеология месторождений полезных ископаемых программа, методические...
Геология месторождений полезных ископаемых: Программа, методические указания и контрольные задания/ Перм ун-т; Сост. Р. Г. Ибламинов,...

Методические указания и контрольные задания по дисциплине «Эконометрика» iconМетодические указания и контрольные задания для студентов специальности...
Брестский государственный технический университет, 2002. й политехнический институт

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
zadocs.ru
Главная страница

Разработка сайта — Веб студия Адаманов