Тема 5. Побудова економетричної моделі з автокорельованими залишками
Питання 1
|
| Автокореляція це:
| |
| 1) - існування тісної лінійної залежності, або сильної кореляції, між двома чи більше пояснювальними змінними;
| |
| 2) - Коли дисперсія залишків моделі стала для кожного спостереження;
| |
| 3) - взаємозв’язок послідовних елементів часового чи просторового ряду даних;
| |
| 4) - Коли дисперсія залишків змінюється для кожного спостереження;
| |
| 5) - аналітична форма економетричної моделі.
|
Питання 2
|
| Виникнення автокореляції залишків пов’язане із:
| |
| 1) - автокореляцією послідовних елементів векторів залежної і незалежних змінних, автокореляцією послідовних значень змінних, які не війшли до економетричної моделі, помилковою специфікацією моделі;
| |
| 2) - автокореляцією послідовних значень змінних, які не війшли до економетричної моделі, помилковою специфікацією моделі;
| |
| 3) - автокореляцією послідовних елементів векторів залежної і незалежних змінних, автокореляцією послідовних значень змінних, які не війшли до економетричної моделі, помилками вимірювання пояснювальних змінних;
| |
| 4) - автокореляцією послідовних значень змінних, які не війшли до економетричної моделі, помилками вимірювання пояснювальних змінних, наявність у моделях лагових змінних;
| |
| 5) - кореляцією між пояснювальними змінними і залишками.
|
Питання 3
|
| За наявності автокореляції залишків оцінювання параметрів моделі може мати такі результати:
| |
| 1) - падає точність оцінювання параметрів, оцінки параметрів стають незначущими через наявність мультиколінеарності пояснювальних змінних, оцінки параметрів стають чутливими до обсягу одиниць спостережень;
| |
| 2) - оцінки параметрів моделі будуть зміщені, статистичні критерії не могуть бути використані в дисперсійному аналізі;
| |
| 3) - оцінки параметрів моделі будуть зміщені, статистичні критерії не могуть бути використані в дисперсійному аналізі, неефективність оцінок параметрів економетричної моделі призводить до неефективних прогнозів.
|
Питання 4
|
| Якщо фактичне значення критерія Дарбіна – Уотсона (DWфакт.) менше нижньої межі табличного його значення (DW1) DWфакт. < DW1 , тоді:
| |
| 1) - залишки мають автокореляцію;
| |
| 2) - автокореляція відсутня;
| |
| 3) - критерій не дає певних результатів;
| |
| 4) - автокореляція від’ємна;
| |
| 5) - автокореляція додатня.
|
Питання 5
|
| Яка з формул використовується для побудови прогнозу залежної змінної при автокореляції залишків?
| |
| 1) - ŷ n+1= xn+1Â + û n;
| |
| 2) - ŷ n+1= xn+1Â + W´ V-¹ û n;
| |
| 3) - ŷ n+1= xn+1Â + V-¹ û n.
| |
| 4) - ŷ n+1= xn+1Â + W´ V-¹ e;
| |
| 5) - ŷ n+1= x0Â + ρ û n.
|
Питання 6
|
| Для простої лінійної моделі (n=21) обчислено критерій DW=1, 57. Табличні значення критерію при 5% рівні значущості становлять DW1= 1, 22; DW2=1, 42. Зробіть висновки.
| |
| 1) залишки мають додатну автокореляцію;
| |
| 2) має місце гетероскедастичність залишків;
| |
| 3) залишки мають від’ємну автокореляцію;
| |
| 4) спостерігається мультиколінеарність незалежних змінних;
| |
| 5) існує невизначеність.
|
Питання 7
|
| Для простої лінійної моделі (n=22) обчислено критерій DW=1, 87. Табличні значення критерію при 5% рівні значущості становлять DW1= 1, 24; DW2=1, 43. Зробіть висновки.
| |
| 1) спостерігається мультиколінеарність незалежних змінних;
| |
| 2) має місце гетероскедастичність залишків;
| |
| 3) існує невизначеність;
| |
| 4) залишки мають додатну автокореляцію;
| |
| 5) залишки мають від’ємну автокореляцію.
|
Питання 8
|
| Для простої лінійної моделі (n=22) обчислено критерій DW=1, 61. Табличні значення критерію при 5% рівні значущості становлять DW1= 1, 24; DW2=1, 43. Зробіть висновки.
| |
| 1) залишки мають додатну автокореляцію;
| |
| 2) існує невизначеність;
| |
| 3) має місце гетероскедастичність залишків;
| |
| 4) спостерігається мультиколінеарність незалежних змінних;
| |
| 5) залишки мають від’ємну автокореляцію.
|
Питання 9
|
| Для простої лінійної моделі (n=23) обчислено критерій DW=1, 79. Табличні значення критерію при 5% рівні значущості становлять DW1= 1, 26; DW2=1, 44. Зробіть висновки.
| |
| 1) існує невизначеність;
| |
| 2) має місце гетероскедастичність залишків;
| |
| 3) залишки мають додатну автокореляцію;
| |
| 4) залишки мають від’ємну автокореляцію;
| |
| 5) спостерігається мультиколінеарність незалежних змінних.
|
Расчетные и графические задания Равновесный объем - это объем, определяемый равенством спроса и предложения...
|
Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...
|
Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...
|
Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...
|
|
Классификация и основные элементы конструкций теплового оборудования Многообразие способов тепловой обработки продуктов предопределяет широкую номенклатуру тепловых аппаратов...
Именные части речи, их общие и отличительные признаки Именные части речи в русском языке — это имя существительное, имя прилагательное, имя числительное, местоимение...
Интуитивное мышление Мышление — это психический процесс, обеспечивающий познание сущности предметов и явлений и самого субъекта...
|
|
Принципы, критерии и методы оценки и аттестации персонала
Аттестация персонала является одной их важнейших функций управления персоналом...
Пункты решения командира взвода на организацию боя. уяснение полученной задачи; оценка обстановки; принятие решения; проведение рекогносцировки; отдача боевого приказа; организация взаимодействия...
Что такое пропорции?
Это соотношение частей целого между собой. Что может являться частями в образе или в луке...
|
|
