Системы эконометрических уравнений

⇐ ПредыдущаяСтр 4 из 4

Объектом статистического изучения в социальных науках являются сложные системы. Измерение тесноты связей между переменными, построение изолированных уравнений регрессии недостаточно для описания таких систем и объяснения механизмов их функционирования. При использовании отдельных уравнений регрессии, например для экономических расчетов, в большинстве случаев предполагается, что аргументы (факторы) можно изменять независимо друг от друга. Однако это предположение является очень грубым: практически изменение одной переменной повлечет за собой изменения во всей системе взаимосвязанных признаков. Этим объясняется необходимость использования не отдельных уравнений, а их систем.

Система уравнений в эконометрических исследованиях может быть построена по-разному.

Возможна система независимых уравнений, когда каждая зависимая переменная рассматривается как функция одного и того же набора факторов:

Примером такой модели может служить модель экономической эффективности сельскохозяйственного производства, где в качестве зависимых переменных выступают показатели эффективности производства (производительность, себестоимость продукции и т.д.), а в качестве факторов – характеристики самого хозяйства (количество голов скота, площадь пашни и т.д.).

Для системы независимых уравнений каждое уравнение может рассматриваться самостоятельно, и его параметры определяются обычным образом по методу наименьших квадратов.

Наибольшее распространение в эконометрических исследованиях получила система взаимосвязанных уравнений. В ней одни и те же зависимые переменные в одних уравнениях входят в левую часть системы, а в других – в правую часть:

Система взаимосвязанных уравнений получила название системы совместных, одновременных уравнений. Тем самым подчеркивается, что в системе одни и те же переменные одновременно рассматриваются как зависимые в одних уравнениях и как независимые в других. Каждое уравнение такой системы не может рассматриваться самостоятельно, и для нахождения его параметров традиционный МНК неприменим. С этой целью используются его модификации: косвенный, двухшаговый и трехшаговый метод наименьших квадратов.

Примером системы одновременных уравнений может служить модель динамики цены и заработной платы вида

где - темп изменения месячной заработной платы;

- темп изменения цен;

- процент безработных;

- темп изменения постоянного капитала;

- темп изменения цен на импорт сырья.

ТЕСТЫ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ СТУДЕНТОВ

1. Уравнение является уравнением

а) простой нелинейной регрессии;

б) множественной нелинейной регрессии;

в) простой линейной регрессии;

г) множественной линейной регрессии.

2. В линейной модели, заданной уравнением , влияние какого фактора на результат является превалирующим?

а) фактора ;

б) фактора ;

в) влияние факторов одинаково;

г) по этому уравнению сделать вывод невозможно.

3. В линейной модели, заданной уравнением в стандартизованном виде , влияние какого фактора на результат является превалирующим?

а) фактора ;

б) фактора ;

в) влияние факторов одинаково;

г) по этому уравнению сделать вывод невозможно.

4. Практическая значимость уравнения множественной регрессии оценивается с помощью

а) индекса множественной корреляции;

б) критерия Фишера;

в) среднеквадратического отклонения;

г) числа степеней свободы.

5. По формуле вычисляется

а) индекс множественной корреляции;

б) критерий Фишера;

в) среднеквадратическое отклонение;

г) коэффициент автокорреляции.

6. Если величина индекса множественной корреляции удовлетворяет неравенству , то это говорит о том, что

а) остатки автокоррелированны;

б) включение всех факторов в модель обосновано;

в) выполняются предпосылки МНК;

г) модель является нелинейной.

7. Значимость уравнения множественной регрессии в целом оценивается с помощью

а) индекса множественной корреляции;

б) критерия Фишера;

в) среднеквадратического отклонения;

г) числа степеней свободы.

8. Если поле корреляции имеет вид, показанный на рисунке, это говорит о

а) гомоскедастичности остатков;

б) гетероскедастичности остатков;

в) автокоррелируемости остатков;

г) нелинейности модели.

9. Под автокорреляцией остатков понимают

а) зависимость распределения значений остатков друг от друга;

б) постоянство дисперсии каждого отклонения;

в) непостоянство дисперсии каждого отклонения;

г) случайный характер остатков.

10. При наличии гетероскедастичности в остатках рекомендуется

а) традиционный МНК заменять обобщенным методом наименьших квадратов;

б) традиционный МНК заменять косвеным методом наименьших квадратов;

в) отбросить некоторые несущественные факторы;

г) провести линеаризацию.

11. Фиктивные переменные это

а) атрибутивные признаки, которым присвоены те или иные цифровые метки;

б) малозначимые переменные;

в) постоянные;

г) разность фактических и теоретических значений переменных.

12. Модели временных рядов строятся на основе

а) данных, характеризующих совокупность различных объектов в определенный момент (период) времени;

б) данных, характеризующих один объект за ряд последовательных моментов (периодов) времени;

в) временных отсечек;

г) пространственных измерений.

13. Модели временных рядов строятся на основе

а) данных, характеризующих совокупность различных объектов в определенный момент (период) времени;

б) данных, характеризующих один объект за ряд последовательных моментов (периодов) времени;

в) временных отсечек;

г) пространственных измерений.

14. Какая из перечисленных групп факторов не участвует в формировании уровней временного ряда?

а) факторы, формирующие тенденцию ряда;

б) факторы, формирующие циклические колебания ряда;

в) случайные факторы;

г) факторы временного диапазона ряда.

15. Модель, в которой временной ряд представлен как сумма компонент, называется

а) аддитивной;

б) мультипликативной;

в) гомоскедастичной;

г) гетероскедастичной.

16.. Модель, в которой временной ряд представлен как произведение компонент, называется

а) аддитивной;

б) мультипликативной;

в) гомоскедастичной;

г) гетероскедастичной.

17. Число периодов, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции временного ряда, называется

а) лагом;

б) периодом колебаний;

в) знаковым периодом;

г) скачком.

18. Система уравнений вида является

а) системой независимых уравнений;

б) системой взаимосвязанных уравнений;

в) системой линейных уравнений;

г) системой нелинейных уравнений.

19. Система уравнений вида является

а) системой независимых уравнений;

б) системой взаимосвязанных уравнений;

в) системой линейных уравнений;

г) системой нелинейных уравнений.

20. Линейная модель, полученная по методу наименьших квадратов на основании исходных данных, имеет вид

x
y

a) y=3, 8x-1, 4

б) y=-3, 8x+1, 4

в) y=7, 1x-7, 4

г) y=4, 8x-2, 1

⇐ Предыдущая 1 2 34