Эконометрика (1-1) ИМЦ • адекватность построенной модели исходным (наблюдаемым) данным – это: • случайная ошибка модели регрессии может быть обусловлена • К моделям временных рядов, в которых результативный признак зависит от времени, относятся: • На каком этапе определяются конечные цели и задачи исследования и набор участвующих в модели факторных и результативных экономических переменных • К достоинствам метода МНК относят: • переменные, значения которых задаются извне – это: • совокупность экономической информации, относящейся к разным объектам, полученной за один и тот же период или момент времени – это • отличия временного ряда от пространственной выборки состоят в том, что • Выберите неверное утверждение • Квадрат множественного линейного коэффициента корреляции называется • определение аналитического выражения связи (в определении функции), в котором изменение одной величины (результативного признака) обусловлено влиянием независимой величины (факторного признака) – это • на этапе «Оценка качества модели»: • Системы одновременных уравнений • Вариацию результативного признака в зависимости от предыдущих значений результативных переменных объясняет • Нормальная, или классическая, линейная модель парной регрессии (регрессии с одной переменной) строится исходя из следующих предположений: • Эконометрика – это • на этапе моделирования решается задача спецификации модели путем: • Качество парной линейной регрессии определяется с помощью • К способам устранения мультиколлинеарности относят: • Основная идея решения квадратной системы линейных уравнений методом Гаусса заключается в том, что • Модель нормальной линейной множественной регрессии строится исходя из следующих предпосылок • Гипотеза о значимости частных коэффициентов корреляции проверяется с помощью • Проверка гипотезы значимости парного линейного уравнения регрессии сводится к проверке • нарушение одной из предпосылок модели множественной регрессии, т. е. наличие линейной зависимости между факторами, участвующими в модели называют • Степень непосредственной или прямой связи между результативным и факторным признакам показывают • количество факторных признаков в модели учитывается в коэффициенте • показатель, который определяется как разность между объемом выборки (n)и числом оцениваемых параметров по данной выборке (h) называется: • оценить общее влияние всех факторных переменных на результативный признак в модели множественной регрессии позволяет • Выберите неверное утверждение • Частный коэффициент эластичности отражает • если наблюдаемое значение F-критерия больше критического значения данного критерия, то • Коэффициент детерминации равен 0,7. Это значит что модель: • К соизмеримым показателям тесноты связи относят: • К нелинейным по переменным регрессионным моделям (но линейным по оцениваемым параметрам) относятся • К смещенным методам оценки коэффициентов регрессии можно отнести • оценка любого параметра регрессии, полученная методом наименьших квадратов состоит из: • Регрессионные модели с одним уравнением • К задачам эконометрики по конечным прикладным целям не относят: • Стационарные временные ряды • Метод оценивания неизвестных варметров уравнения регрессии, согласно которому сумма квадратов отклонений наблюдаемых значений результативного признака  от теоретических значений У рассчитанных на основании регрессионной функции, называется: • К временным данным не относят: • Если, β1 > 0, то связь между изучаемыми показателями • Эконометрика базируется на • Коэффициент множественной корреляции находится в пределах от 0 до 1. Это значит что • Целью построения регрессионной функции на основе эмпирических данных является: • К нелинейным моделям, в которых результативная переменная нелинейно связана с параметрами уравнения, относят • Если в корреляционной матрице независимых переменных есть парный коэффициент корреляции между i-м j-м признаками, то в данной модели: • Среди основных последствий, к которым может привести мультиколлинеарность, можно выделить следующие: • метод главных компонент заключается в том, что • Множественный коэффициент детерминации • Построение множественного коэффициента корреляции целесообразно только в том случае, когда • качество модели считается хорошим, если средняя ошибка аппроксимации составляет • Выберите верное утверждение: • Выберите неверное утверждение • К регрессионным моделям, являющимися внутренне нелинейными, относятся • Характерной особенностью полиномиальных функций является • если модуль наблюдаемого значения t-критерия больше критического значения t-критерия, то • Если коэффициент корреляции находится в диапазоне от -1 до 0, то связь между