Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений

Парная регрессия и корреляция

21.Рассматривая линейную зависимость меж признаками, сначала, выделяют типы связей:

- Многофункциональные – характеризуются полным соответствием меж конфигурацией факторного признака и конфигурацией действенной величины: каждому значению признака-фактора соответствует полностью определенные значения действенного признака.

- Корреляционные – меж конфигурацией 2-ух признаков нет полного соответствия, воздействия отдельных причин проявляется только в среднем, при массовом наблюдении фактических данных Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений.

22. К показателям, значения которых свидетельствуют о присутствии либо отсутствии линейной связи меж переменными относятся коэффициенты линейной (парной) и множественной корреляции.

23. Основная задачка корреляционного анализа заключается в выявлении связи меж случайными переменными методом: точечной и интервальной оценки парных коэффициентов корреляции, вычисления и проверки значимости множественных коэффициентов корреляции Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений и детерминации.

24. Ковариация – это статистическая мера взаимодействия 2-ух переменных.

25. Дисперсия (оценка дисперсии) охарактеризовывают:

26. Для высококачественной оценки коэффициента корреляции используются разные шкалы, более известной из которых является особая шкала значений коэффициентов корреляции – шкала Чеддока.

27. Зависимо от объема выборочной совокупы различают способы оценки существенности линейного коэффициента корреляции: при малых объемах подборки производится с Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений внедрением t-критерия Стьюдента.

28. В многомерном корреляционном анализе рассматривается задачки:

1) Определение тесноты связи одной случайной величины с совокупой других величин, включенных в анализ.

2) Определение тесноты связи меж 2-мя величинами при фиксировании либо исключении воздействия других величин.

29. Квадрат коэффициента множественной корреляции принято именовать: выборочным множественным коэффициентом детерминации.

30. Коэффициент Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений множественной корреляции воспринимает значения от 0 до 1.

31. Проверка значимости коэффициента детерминации осуществляется методом сопоставления с табличным Fтабл.: расчетного значения F – аспекта Фишера.

32. При отклонении парной статистической зависимости от линейной коэффициент корреляции оценивается измерителем связи: индекс корреляции (корреляционное отношение).


Модели множественной линейной регрессии

33. Для оценки характеристик регрессионного уравнения употребляют: способ меньших квадратов (МНК Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений) дает оценки, имеющие меньшую дисперсию в классе всех линейных оценок.

34. Для того чтоб регрессионный анализ давал лучшие из всех вероятных результаты, должны производиться условия: условия Гаусса-Маркова.

35. Для оценки свойства регрессионных моделей употребляется: коэффициент множественной корреляции (индекс корреляции).



Эконометрический анализ при нарушении традиционных модельных догадок

36. Процесс, при котором причины сразу Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений действуют друг на друга, определяется как:

37. Для определения наличия либо отсутствия мультиколлинеарности используют последующие методы: анализ матрицы коэффициентов парной корреляции; исследование матрицы.

38. Способы устранения либо уменьшения мультиколлинеарности являются внедрение стратегии шагового отбора.

39. Содержательная оценка свойства уравнения модели множественной регрессии состоит в проверке наличия экономического смысла в размере и нраве воздействия на Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений исследуемый показатель каждого из объясняющих причин, является самым ответственным шагом, оканчивающим регрессионный анализ.

40. Проверка статистического свойства приобретенного уравнения модели множественной регрессии подразумевает оценку : общего свойства уравнения; статистической зависимости каждого параметра уравнения; наличие автокорреляции остатков.

41. Качество модели множественное регрессии оценивается по последующим фронтам:

· проверка свойства уравнения регрессии;

· проверка значимости уравнения Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений регрессии;

· анализ статистической значимости характеристик модели;

· проверка выполнения предпосылок МНК.

42. При проверке адекватности уравнения множественной регрессии исследуемому процессу вероятны последующие варианты:стр.62

43. Наличие (отсутствие) автокорреляции в отклонениях модели инспектируют при помощи:dw-критерия Дарбина-Уотсона(стр.63)

44. При сопоставлении расчетного значения dw-статистики с табличным могут появиться такие ситуации:с Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений 64

45. Тест Дарбина − Уотсона можно использовать исключительно в том случае, если производятся последующие условия:

1) в регрессионном уравнении находится свободный член;

2) регрессоры являются нестохастическими;

3) в регрессионном уравнении нет лаговых значений зависимой переменной.

46. Для обнаружения гетероскедастичности обычно употребляют испытания о зависимости меж дисперсией случайного члена и объясняющей переменной:

ü тест Голдфельда Эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений-Квандта;

ü тест ранговой корреляции Спирмена;

ü двухсторонний аспект Фишера;

ü тест Глейзера и др.


ekonomicheskaya-sushnost-instrumentariya-podderzhki-prinyatiya-resheniya.html
ekonomicheskaya-sushnost-operacij-bankov-s-cennimi-bumagami.html
ekonomicheskaya-sushnost-principi-i-klassifikaciya-kreditnih-operacij-banka.html