Эконометрика (стр. 12 )

Варианты ответов:

постановочный, априорный, параметризация. постановочный, информационный, априорный. постановочный, априорный, параметризация, информационный, идентификация модели, верификация модели. параметризация, информационный, идентификация модели.

Вопрос 10. Основные типы эконометрических моделей:

Варианты ответов:

модели тренда, модель сезонности. модель временных рядов, регрессионные модели, система одновременных уровней. регрессионная, модель тренда и сезонности. модель сезонности, регрессионная.

Ключ к тестам

Номер вопроса	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
ответ	2	3	1	4	1	4	2	3	3	2

Тесты к разделу № 2 РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ

Описание: 

Время на выполнение – 90 минут.

! Правильный ответ в вопросе только один.

Вопрос 1. Построить уравнение линейной регрессии: оценить качество полученной линейной модели.

n	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
y	162	151	190	178	161	175	144	191	160	161
x	95	107	125	111	89	97	95	131	92	102

Варианты ответов:

Вопрос 2. Построить уравнения регрессии:  .

n	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
y	162	151	190	178	161	175	144	191	160	161
x	95	107	125	111	89	97	95	131	92	102

Варианты ответов:

Вопрос 3. Построить уравнения регрессий: . Оценить качество полученной модели.

n	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
y	162	151	190	178	161	175	144	191	160	161
x	95	107	125	111	89	97	95	131	92	102

Варианты ответов:

Вопрос 4. Построить уравнения регрессии: . Оценить качество полученных в задания 1-4 моделей и сделать вывод по наилучшей модели.

n	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
y	162	151	190	178	161	175	144	191	160	161
x	95	107	125	111	89	97	95	131	92	102

Варианты ответов:

Вопрос 5. По иерархическому агломеративному алгоритму провести классификацию n=6 предприятий машиностроения, деятельность которых характеризуется показателями; х1 - рентабельности (%); и х2 - производительности труда

№ предприятия	1	2	3	4	5	6
х1	23,4	17,5	9,7	18,2	6,6	8,0
х2	9,1	5,2	5,5	9,4	7,5	5,7

В качестве расстояния между объектами принять: обычное евклидово расстояние.

Сравнить разбиение на два кластера по критерию минимума суммы внутриклассовых дисперсий.

Найти расстояние объединения в один кластер,  расстояния между кластерами определить по принципу "ближайшего соседа".

Варианты ответов:

1. R=7        2. R=6,6        3. R=8        4. R=4,4

Вопрос 6. Фиктивная переменная может принимать значение:

Варианты ответов:

1. 1        2. (-1;1)        3. -1        4. 2,5

Вопрос 7. Если предпосылки метода наименьших квадратов нарушены, то …

Варианты ответов:

Оценки параметров могут не обладать свойствами эффективности, состоятельности, несмещенности. Коэффициент регрессии является несущественным. Коэффициент корреляции является несущественным. Полученное уравнение статистически незначимо.

Вопрос 8. При применении метода наименьших квадратов свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности обладают оценки …

Варианты ответов:

случайной величины. зависимой переменной. параметров. независимой переменной.

Вопрос 9. Если коэффициент регрессии является несущественным, то его значение приравнивается к …

Варианты ответов:

к табличному и соответствующий фактор не включается в модель.. нулю и соответствующий фактор не включается в модель. к единице и не влияет на результат. нулю и соответствующий фактор включается в модель.

Вопрос 10. Определение дисперсии на одну степень свободы приводит общую, объясненную и остаточную дисперсию к …

Варианты ответов:

одной размерности. сравнимому виду. безразмерному виду. табличному виду.

Ключ к тестам

Номер вопроса	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
ответ	1	3	2	3	4	1	1	3	2	2

Тематика курсовых работ (курсовых проектов)

Не предусмотрено учебным планом

Тематика контрольных работ

Не предусмотрено учебным планом

Дополнительные задания
Вопросы для самопроверки по всему курсу
Основные этапы прикладного эконометрического исследования. Классификация методов эконометрики. Компьютерные программы в практике эконометрических исследований. Сравнительный анализ компьютерных программ. Выбор программ для практической работы. Базы данных для эконометрического макроэкономического анализа. Базы данных для микроэкономического анализа. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Линейная парная регрессия. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойство оценок МНК Показатели качества регрессии. Основные положения регрессионного анализа. Теорема Гаусса-Маркова. Линейная модель множественной регрессии. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов. (ОМНК) Оценка параметров классической регрессионной модели методом наименьших квадратов. Проверка значимости и качества модели регрессии. Надежность модели множественной регрессии. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). Нелинейные модели регрессии и их линеализация. Частная корреляция. оу.

МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ, ОПРЕДЕЛЯЮЩИЕ ПРОЦЕДУРЫ ОЦЕНИВАНИЯ ЗНАНИЙ, УМЕНИЙ, НАВЫКОВ И (ИЛИ) ОПЫТА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИХ ЭТАПЫ ФОРМИРОВАНИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ

Форма экзаменационного билета для проведения промежуточной аттестации по дисциплине

Не предусмотрено учебным планом

6.6. Материалы для проведения занятий в интерактивной форме

6.6.1 Деловая игра по теме Методы анализа множественной регрессии

Цели:

- Проверка качества усвоенных знаний.

- Формирование навыков самостоятельного принятия решений с использованием линейных моделей множественной регрессии.

- Формирование навыков работы в команде.

- Повышение уровня мышления, культуры и развитие речевых умений.

Технология подготовки и проведение деловой игры

1. Подготовительные мероприятия для проведения деловой игры:

Предупреждают студентов о проведении занятия для возможности подготовиться к нему; На практическом занятии преподаватель решает со студентами базовые задачи по теме – методы анализы множественной регрессии, подготавливает студентов для проведения деловой игры. Студенты разбиваются на группы по 4–5 человека. Каждая группа представляет собой  коллектив, который должен составить линейную модель множественной регрессии, проанализировать показатели качества полученной модели и защитить основные этапы построения модели. Каждой группе предоставляется индивидуальные по нескольким эмпирическим показателям от 8 до 12 фирм, а также значения показателя, модель для которой нужно найти. После 2/3 времени учебного занятия группы защищают результаты своих решений.

2. Проведение деловой игры:

Преподаватель открывает занятие и объявляет тему «Методы анализа множественной регрессии» и форму занятия; Студенты разбиваются на группы; Отводится время на выбор стратегии, методику решения; В заключении подводятся итоги: представители каждой команды демонстрируют и обосновывают полученные модели множественной регрессии, преподаватель по эконометрике и приглашенные преподаватели присуждают I, II и III места наилучшим командным работам.

Задание: даны три эмпирических показателям для 9 филиалов банка и значение показателя, модель для которого нужно найти (показатели Хi – независимые, показатель У – зависимый). Надо найти модель множественной линейной регрессии, наилучшим образом отражающую зависимость показателя У от Xi. Сделать развернутое обоснование.

исходные данные	Х1	Х2	Х3	У
42,2	11,2	31,9	167,1
48,6	10,6	13,2	174,4
	42,6	10,6	28,7	160,8
39	10,4	26,1	162
34,7	9,3	30,1	140,8
44,5	10,8	8,5	174,6
39,1	10,7	24,3	163,7
40,1	10	18,6	174,5
45,9	12	20,4	185,7