1. Ekonometrikaning predmeti nima
Yüklə 35,43 Kb.
|
|
1.Ekonometrikaning predmeti nima: Iqtisodiy hodisa va jarayonlarning rivojlanishini shakllantiruvchi omillar . 2. Ekonometrika yordamida hal qilinadigan asosiy iqtisodiy masalalar? Makro va mikroiqtisodiy ko'rsatkichlar rivojlanishini tahlil qilish va prognozlash. 3.Ekonometrik modellarni qurishda foydalaniladigan usullar? Regressiya va korrelyatsion tahlil usullari. 4. Korrelyatsion bog‘liqlik va funksional bog‘liqlik o‘rtasidagi farq nima? Har bir X qiymati Y qiymatlarining bir qator taqsimotiga mos keladi. 5. Y=f(X) regressiya chizig‘i nimani ko‘rsatadi? Regressiya chizig'i X ning o'zgarishi bilan Y o'rtacha qanday o'zgarishini ko'rsatadi. 6. Ko'p regressiya nima bilan tavsiflanadi: Bir nechta faktoriy xususiyatlarning mavjudligi. 7. Mos kelmaydigan tenglamalar sistemalari deb, ular uchun... bir tenglamalar sistemasining topilgan yechimi boshqa tenglamalarni qanoatlantirmaydi. 8. Regressiya tenglamasining parametrlarini aniqlashda qo'llaniladigan eng kichik kvadratlar printsipini shakllantirish quyidagilarni nazarda tutadi: eng mumkin bo'lgan qiymatlar, natijada paydo bo'lgan xarakteristikaning nazariy qiymatlarining haqiqiy qiymatlardan kvadratik og'ishlari yig'indisi minimal bo'lgan qiymatlar bo'ladi. 9. OLS baholari xolislik, izchillik va samaradorlik xossalariga ega bo‘lishi uchun regressiya tenglamasining tasodifiy komponenti (bu yerda haqiqiy qiymat, hosil bo‘lgan atributning nazariy qiymati), umumiy to‘plamda quyidagilar bo‘lishi kerak. xususiyatlari: Qoldiq komponent darajasidagi tebranishlarning tasodifiyligi; tasodifiy komponentning nolga teng bo'lgan matematik kutilishi; tasodifiy komponentlar darajalarining mustaqilligi; tasodifiy komponent taqsimotining normal taqsimot qonuniga muvofiqligi. 10. Eng kichik kvadratlar usuli yordamida olingan regressiya tenglamasi parametrlarining baholari quyidagi hollarda xolis hisoblanadi: Regressiya tenglamasining tasodifiy komponentining matematik kutilishi nolga teng. Kuzatishlar sonining ortishi bilan hisob-kitoblar parametrlarning haqiqiy qiymatlariga intiladi. 11. Eng kichik kvadratlar usuli yordamida olingan regressiya tenglamasining parametrlarini baholash quyidagi hollarda izchil hisoblanadi: Namunadagi kuzatuvlar o'sib borishi bilan parametr baholarining tafovuti nolga teng bo'ladi. 12. Eng kichik kvadratlar usuli yordamida olingan regressiya tenglamasining parametrlarini baholash quyidagi hollarda samarali hisoblanadi: Hisob-kitoblar ushbu parametrlarning boshqa baholariga nisbatan eng kichik farqlarga ega. 13. Populyatsiyada qoldiq komponentning taqsimlanishi normal taqsimot qonuniga bo'ysunsa, u holda bu quyidagilarga imkon beradi: Fisherning F-testi va Student t-testi yordamida olingan natijalarning statistik ahamiyatini baholash; 14. Regressiya tenglamasi shaklida tuzilgan model adekvat hisoblanadi, agar: Qoldiq komponent Gauss-Markov teoremasida tuzilgan 4 ta shartni qondiradi va model o'rganilayotgan ob'ekt yoki hodisaning eng muhim (tadqiqotchi uchun) xususiyatlariga mos keladi. 15. Seriya mezonlari asosida testdan foydalanilganda quyidagilar tekshiriladi: qatorning haqiqiy darajalarining nazariy darajalardan chetlanishining tasodifiy tabiati haqidagi gipoteza. 16. Namunaning medianasi: tartiblangan (tartibli) qiymatlar qatorining o'rtasiga tushadigan qoldiq komponentning qiymati. 17. Seriya mezoniga asoslangan testda quyidagi qiymatlar nimani ifodalaydi: va Ushbu qiymatlar mos ravishda maksimal yugurish uzunligi va umumiy yugurish soni uchun taxminiy ruxsat etilgan qiymatlarni ifodalaydi. 18. Tasodifiy komponentning taqsimlanishi normal taqsimot qonuniga mos kelishini tekshirishda : Egrilik va kurtoz ko'rsatkichlari qo'llaniladi. 19. Asimmetriya va kurtozning o'rtacha kvadrat xatolari xarakterlanadi: Yakuniy namunadagi egrilik va kurtozning ruxsat etilgan standart og'ishlari. 20. Tasodifiy komponentning normal taqsimlanishi haqidagi gipoteza, agar quyidagi tengsizliklar qanoatlansa, qabul qilinadi: 21. Durbin-Vatson d-mezoni yordamida tekshirish solishtirish yo'li bilan amalga oshiriladi: Durbin - Uotson statistikasining yuqori va pastki - - kritik qiymatlari bilan mezonning hisoblangan qiymati. 22. Modelning aniqligini tavsiflovchi ko'rsatkichlar deganda nima tushuniladi? Statistik ko'rsatkichlar yordamida hisoblangan qatorning haqiqiy darajalari va ularning nazariy darajalari o'rtasidagi farq. 23. Modelning to‘g‘riligini baholash uchun qanday statistik ko‘rsatkichlar to‘plamidan foydalaniladi? Standart og'ish, yaqinlashishning o'rtacha nisbiy xatosi, yaqinlashish koeffitsienti, ko'p determinatsiya koeffitsienti. 24. Model aniqlik ko'rsatkichining kamchiligi - standart og'ish nima? Bu ko'rsatkich natijada olingan xarakteristikani o'lchashda ishlatiladigan o'lchovga bog'liq. 25. Chiziqli regressiya tenglamasi uchun dispersiyalarni qo‘shish qonuni quyidagi ko‘rinishga ega: 26. Ko'p korrelyatsiya koeffitsienti nima bilan tavsiflanadi? Regressiya tenglamasiga kiritilgan omillar va natijaviy xarakteristikalar orasidagi barqaror statistik chiziqli munosabatlarning yaqinligini xarakterlaydi. 27. Juftlik korrelyatsiya koeffitsientini qanday formula yordamida hisoblash mumkin? 28. Juftlik korrelyatsiya koeffitsienti: Boshqa omillar o'zgarishsiz qolishi sharti bilan Y qiymatiga X alohida faktoriy xarakteristikaning ta'sir kuchi. 29. Qisman korrelyatsiya koeffitsienti ko'rsatadi: Y qiymatiga faqat bitta x omilning ta'sir kuchi. 30. Chiziqli algebraik tenglama uchun elastiklik koeffitsienti nima ? 31. Regressiya tenglamasining alohida koeffitsientlari uchun ishonch oralig'i qanday formula bilan aniqlanadi? 32. Ayrim omillarning natijaviy atributiga ta'sir kuchi va ularning birgalikdagi ta'siri qanday koeffitsientlar bilan tavsiflanadi? Ko'p, qisman va juft korrelyatsiya koeffitsientlari. 33. Ushbu tenglama ko'rsatkichlar orasidagi o'rganilayotgan bog'lanishlarni adekvat aks ettirishi uchun regressiya tenglamasidagi qoldiq komponent qanday shartlarga javob berishi kerak ? Qoldiq komponentni matematik kutishning nolga tengligi, qoldiq ketma-ketlik darajalaridagi tebranishlarning tasodifiyligi, qoldiq komponent darajalari qiymatlarining mustaqilligi, qoldiq komponentning taqsimlanishining mosligi. normal taqsimot qonuni. 34. Nima uchun regressiya tenglamasining tartibini oshirish orqali qoldiq tasodifiy komponentning nolga tengligini ta’minlash mantiqiy emas ? Bunday tenglamaning amaliy ahamiyati juda kichik, chunki u tasodifiy tebranishlar fonida o'zini namoyon qiladigan o'rganilayotgan jarayonning rivojlanish naqshini emas, balki bu tasodifiy tebranishlarning o'zini ochib beradi. 35. Multikollinearlik bu: Regressiya tenglamasida ikki yoki undan ortiq tushuntiruvchi o'zgaruvchilar o'rtasida izchil statistik aloqaning mavjudligi . 36. Regressiya tenglamasidagi izohli o‘zgaruvchilarning “mukammal multikollinearligi” deganda nima tushuniladi? Regressiya tenglamasidagi izohli o'zgaruvchilarning bir-biri bilan funksional munosabati. 37. Regressiya tenglamasining omiliy xarakteristikalari orasida multikollinearlik mavjudligi qanday aniqlanadi? Juftlik korrelyatsiya koeffitsientlari matritsasini hisoblash orqali. 38. Juftlik korrelyatsiya koeffitsientining qaysi qiymati regressiya tenglamasining faktoriy xarakteristikalari orasidagi multikollinearlikning ruxsat etilgan maksimal darajasini tavsiflaydi : 0,8 39. Regressiya tenglamasining faktorial xarakteristikalari orasidagi multikollinearlikni qanday bartaraf etish mumkin? Tadqiqotchining fikricha, unchalik ahamiyatli bo‘lmagan omillardan birini regressiya tenglamasidan chiqarib tashlash orqali. 40. Geteroskdastiklik bu... Faktoriy atributning (X) o'zgarishi bilan tasodifiy komponentning dispersiyasi monoton ravishda ortishi yoki kamayishi yoki boshqa qonunga muvofiq o'zgarishi hodisasi. 41.Regressiya tenglamasining tasodifiy hadining dispersiyasi deganda nima tushuniladi ? Namuna olishdan oldin regressiya tenglamasida tasodifiy atamaning mumkin bo'lgan xatti-harakati. 42. Regressiya tenglamasining tasodifiy hadining geterokedastikligi quyidagilarga olib keladi: Regressiya tenglamasi parametrlarini baholashni samarasiz qilishdan tashqari, regressiya tenglamasi koeffitsientlarining standart xatolari noto'g'ri aniqlanadi. 43. Spearmen darajasining korrelyatsiya testidagi test statistikasi quyidagi formula bilan aniqlanadi: 44. Spearman darajali korrelyatsiya testiga ko'ra, regressiya tenglamasining tasodifiy terminida heteroskedastikaning yo'qligi haqidagi nol gipoteza 5% ahamiyatlilik darajasida rad etiladi, agar test statistikasi: Bu 1,96 dan ortiq bo'ladi. 45. Golfeld-Quandt testini o'tkazish uchun mavjud kuzatuvlar: Ular x ning ortib borish tartibida tartiblangan va uchta kichik namunaga bo'lingan. 46. Goldfend-Quandt testida heteroskedastikaning yo'qligi haqidagi nol gipoteza rad etiladi, agar: 47. Glazer testini o'tkazishda tasodifiy komponentning standart og'ishi quyidagi nisbat bo'yicha omil xarakteristikasining o'zgarishi bilan bog'liq deb hisoblanadi: 48. Agar regressiya tenglamasining tasodifiy hadida sezilarli heteroskedastlik mavjudligi testlar bilan tasdiqlansa, u holda regressiya tenglamasini baholash samaradorligiga geteroskedastizmning ta'sirini kamaytirish uchun quyidagilar zarur: Har bir kuzatishdagi regressiya tenglamasining har bir hadini tasodifiy komponentning dispersiyasiga bo'ling . 49. Regressiya tenglamasida tasodifiy hadning avtokorrelyatsiyasi: Regressiya tenglamasidan olingan qoldiqlarning tasodifiyligi haqidagi taxminni buzish va qoldiqlar tendentsiya yoki tsiklik tebranishlarni o'z ichiga olgan vaziyat, ya'ni. har bir keyingi qiymat avvalgilariga bog'liq. 50. Regressiya tenglamasining tasodifiy hadining avtokorrelyatsiyasi regressiya tenglamasi baholarining quyidagicha bo‘lishiga olib keladi: samarasiz. 51. Regressiya tenglamasining tasodifiy hadining musbat avtokorrelyatsiyasi sababi odatda: Regressiya tenglamasiga kiritilmagan har qanday omil ta'sirining doimiy yo'nalishi. 52. Regressiya tenglamasining tasodifiy hadi uchun birinchi tartibli avtoregressiv sxemani aks ettiruvchi tenglama quyidagi ko'rinishga ega: 53. Birinchi tartibli avtoregressiv sxema bo'yicha regressiya tenglamasining tasodifiy hadining avtokorrelyatsiya koeffitsientini baholash taxminan quyidagi formula bo'yicha amalga oshiriladi: 54. Durbin-Vatson statistikasi d-mezonining hisoblangan qiymati quyidagi formula bilan aniqlanadi: 55. Durbin-Vatson statistikasining d-testining katta namunalardagi qiymati regressiya tenglamasining tasodifiy hadining avtokorrelyatsiya koeffitsienti bilan taxminan quyidagi bog'liqlik bilan bog'liq: 56. Durbin-Vatson statistikasining d testining aniq kritik qiymatlarini ko'rsatuvchi jadvalni yaratish mumkin emasligi sababini ayting. Durbin-Uotson d statistikasi regressiya tenglamasidagi o'zgaruvchilar masshtabiga bog'liq. 57. Qaysi holatda regressiya tenglamasining tasodifiy hadining avtokorrelyatsiyasi yo'qligi haqidagi nol gipotezani rad etib bo'lmaydi? Agar d mezonining hisoblangan qiymati yuqori jadval qiymatidan katta bo'lsa. 58. Regressiya tenglamasining tasodifiy hadining manfiy avtokorrelyatsiyasi uchun Durbin-Vatson statistik d-mezonining qiymatini qayta hisoblash uchun qanday formuladan foydalaniladi? 59. Agar regressiya tenglamasi birinchi tartibli avtoregressiv sxema bilan tasvirlangan bo'lsa, uning tasodifiy hadlari avtokorrelyatsiyasi qanday yo'q qilinadi? Regressiya tenglamasiga avtokorrelyatsiyani keltirib chiqaradigan muhim omilni kiritish kerak. 60. Price-Winstan tuzatishi nima uchun ishlatiladi: Asossiz bilan bog'liq nomutanosiblikni bartaraf etish eng kichik kvadratlar usulini qo'llashda birinchi kuzatishning tenglama parametrlarining aniqlangan baholariga katta ta'siri. 61. Price-Winstan tuzatishi quyidagilarga teng: 62. Avtokorrelyatsiya koeffitsienti va regressiya tenglama koeffitsientlarini baholash uchun qo'llaniladigan Kokren-Orkutt usuli quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi: 1. Dastlabki regressiya tenglamasining parametrlarini baholaymiz . 2. Qoldiqlarni hisoblang. 3. Tenglamadan avtokorrelyatsiya koeffitsientining bahosini toping; 4. r ning bu bahosidan foydalanib, aylantirilgan tenglamalar tizimini topamiz. 5. Biz tenglamaning parametrlarini aniqlaymiz va taxminlar uchun yangi qiymatlarni topamiz va . 6. Balanslarni qayta hisoblang va 3-bosqichga qayting. 7. r qiymatlari belgilangan aniqlik darajasiga to'g'ri kelguncha hisob-kitoblarni takrorlaymiz. 63. Regressiya tenglamasining tasodifiy hadining avtokorrelyatsiya koeffitsientini va regressiya tenglamasining o'zi koeffitsientlarini baholashda qo'llaniladigan Hildred-Lu usuli quyidagicha: Biz r ning o'zgarish oralig'ini va Dr qiymatini o'rnatamiz. r ning har bir qiymati uchun parametrlar va berilgan tenglamalar tizimidan baholanadi. Keyin olingan natijalardan minimal standart xatolikni beradigani tanlanadi. Ushbu r, a va b qiymatlari kerakli qiymatlar sifatida qabul qilinadi. 64. Qanday algebraik tenglamalar sistemalari bir vaqtda tenglamalar sistemalari deb ataladi? Bir xil o'zgaruvchilar ba'zi tenglamalarda tushuntiruvchi o'zgaruvchilar sifatida, boshqalarida esa tushuntirilgan o'zgaruvchilar sifatida ishlatiladigan tenglamalar tizimlari. 65. Qaysi o‘zgaruvchilar endogen o‘zgaruvchilar hisoblanadi? Model ichida aniqlangan o'zgaruvchilar. 66. Qaysi o‘zgaruvchilar ekzogen o‘zgaruvchilar hisoblanadi? Modeldan tashqarida o'rnatiladigan o'zgaruvchilar. 67. Qaysi o‘zgaruvchilar oldindan belgilangan o‘zgaruvchilar hisoblanadi? Bular ekzogen va kechiktirilgan o'zgaruvchilardir. 68. Qanday tenglamalar kichraytirilgan shakldagi tenglamalar deyiladi? Bu endogen o'zgaruvchilar oldindan belgilangan o'zgaruvchilar va tasodifiy komponentlar bilan ifodalangan tenglamalardir. 69. Instrumental o‘zgaruvchilar usuli qo‘llanilganda: Amaldagi tushuntirish o'zgaruvchisi katta xatolar bilan o'lchanishi mumkin yoki umuman o'lchanmaydi, lekin boshqa tushuntirish o'zgaruvchisi bilan almashtirilishi mumkin yoki tushuntirish o'zgaruvchisi o'lchanadigan bo'lsa-da, lekin tasodifiy komponent bilan sezilarli darajada korrelyatsiya qilsa. 70. Instrumental o‘zgaruvchilar usulining mohiyati nimada? Noto'g'ri tushuntirish o'zgaruvchisini asl izohlovchi o'zgaruvchining natijaviy o'zgaruvchisiga ta'sirini sezilarli darajada aks ettiruvchi, lekin tasodifiy komponent bilan bog'liq bo'lmagan o'zgaruvchi bilan almashtirishda. 71. Shaklning bir vaqtda tenglamalar tizimi uchun Instrumental o'zgaruvchilar usuli yordamida b qiymati quyidagi formula bilan aniqlanadi: 72. Ikki bosqichli eng kichik kvadratlar usulida bir vaqtda tenglamalar tizimiga tatbiq etilganda birinchi bosqich sifatida quyidagi protseduralar bajariladi: Bir vaqtning o'zida tenglamalarning dastlabki tizimi qisqartirilgan tenglamalar tizimiga keltiriladi va eng kichik kvadratlar usuli bilan qisqartirilgan regressiya tenglamalari parametrlarining baholari olinadi. 73. Ikki bosqichli eng kichik kvadratlar usulida bir vaqtda tenglamalar tizimiga tatbiq etilganda ikkinchi bosqich sifatida quyidagi protseduralar bajariladi: Endogen o'zgaruvchilarning nazariy qiymatlari topiladi va bu qiymatlar tenglamaning o'ng tomonidagi endogen o'zgaruvchilarning haqiqiy qiymatlari va parametrlarni baholash o'rniga bir vaqtning o'zida tenglamalarning asl tizimiga almashtiriladi. regressiya tenglamasi aniqlanadi. 74. Qaysi hollarda bir vaqtda tenglamalar sistemasining parametrlarini aniqlashda uch bosqichli eng kichik kvadratlar usuli qo‘llaniladi? Agar bir vaqtda tenglamalar sistemasining koeffitsientlari o'zaro qo'shimcha bog'lanishlar bilan bog'langan bo'lsa yoki endogen o'zgaruvchilarni bir-biri bilan bog'laydigan 3-tenglama mavjud bo'lsa. 75. Noaniq regressiya tenglamasi qaysi tenglamalar sistemasida joylashganligini aniqlang: 76. Ortiqcha aniqlangan regressiya tenglamasi qaysi tenglamalar tizimida joylashganligini aniqlang: 77. Bir vaqtda tenglamalar tizimiga kiritilgan tenglamalarni aniqlashning zaruriy shartini aks ettiruvchi hisoblashning rasmiy qoidasini tanlang (H - endogen o'zgaruvchilar soni, D - bu tenglamaga kiritilmagan oldindan belgilangan o'zgaruvchilar soni): 78. Almashtiruvchi o‘zgaruvchilardan foydalanishning sabablari nimada? Regressiya tenglamasiga kiritilgan ko'rsatkichlar noaniq ta'riflarga ega va ularni o'lchash mumkin emas yoki o'lchash uchun ko'p vaqt va pul talab etiladi. 79. Kobb-Duglas funksiyasida proksi o‘zgaruvchi sifatida vaqt quyidagilar uchun ishlatiladi: Ilmiy-texnika taraqqiyoti ko'rsatkichi orqali ishlab chiqarish funktsiyasi parametrlarining o'zgarishini hisobga olish. 80. Ko'rsatkichlar vaqt qatorining tendentsiyasi deganda nima tushuniladi? Vaqt seriyasining umumiy rivojlanish yo'nalishini, vaqt seriyasining asosiy tendentsiyasini belgilovchi darajalarining o'zgarishi. 81. Trend namunasi Maxsus turdagi qo'llaniladigan model, unda natijada olingan ko'rsatkichning qiymatlari ketma-ket, xronologik tartibda joylashtirilgan, ularning o'zgarishi o'rganilayotgan hodisaning rivojlanish jarayonini aks ettiradi. 82. Umumiy holatda ko'rsatkichlarning vaqt qatorlarini maksimal darajada ajratish mumkin: Trend komponenti, mavsumiy komponent, siklik komponent va tasodifiy komponent. 83. Trend modelining tasodifiy komponenti quyidagi xususiyatlarga ega bo‘lishi kerak: Matematik kutish 0 ga teng, avtokorrelyatsiya yo'q, tasodifiy tebranishlar, normal taqsimot qonuniga muvofiqlik. 84. Vaqt seriyasining anormal darajasi deb tushuniladi: O'rganilayotgan iqtisodiy tizimning potentsial imkoniyatlariga mos kelmaydigan va ketma-ketlik darajasi sifatida qoladigan vaqt seriyasi darajasining alohida qiymati, asosiy xarakteristikalar qiymatlariga sezilarli ta'sir ko'rsatadi. vaqt seriyasi. 85. Birinchi turdagi xatolar xatolardir Texnik buyurtma. 86. Ikkinchi turdagi xatolar xatolardir Ob'ektiv xususiyatga ega bo'lish. 87. Irvin mezoni quyidagi formula bilan topiladi: 88. Birinchi turdagi xatolar quyidagilar bilan bartaraf etiladi: Anomaliyali kuzatuvni qatorning ikkita qo'shni darajasining o'rtacha arifmetik qiymati bilan almashtirish. 89. Shaklning berilgan regressiya tenglamasini chiziqli qilish mumkin: Logarifmlar. 90. Shaklning berilgan regressiya tenglamasini chiziqli qilish mumkin: Linearizatsiya qilish mumkin emas. 91. Nochiziqli regressiya tenglamasining chiziqliga keltirilmaydigan parametrlarini aniqlash quyidagi algoritm yordamida amalga oshiriladi: Keling, ba'zi bir taxminiy boshlang'ich qiymatlarni olaylik va masalan: , . Ushbu qiymatlardan foydalanib, biz nazariy qiymatlarni topamiz va hisoblaymiz: . Keling, hisoblab chiqamiz: . Parametr bo'ylab kichik bir qadam tashlaylik: va yana qiymatni toping. Agar shunday bo'lsa, unda to'g'ri yo'nalishda qadam qo'yilgan. Biz bu yo'nalishda o'sishni boshlaguncha bosqichma-bosqich oshirishda davom etamiz. Shunga o'xshash protsedura parametr bilan, sobit bilan amalga oshiriladi. Biz topilgan narsalarni tuzatamiz va uni yana o'zgartirishni boshlaymiz. Har qanday o'zgarishlar m ning oshishiga olib kelguncha protsedura takrorlanadi. 92. Box-Cox testi quyidagilar uchun qo'llaniladi: Tenglama turini tanlash. 93. Pol Zarembka tomonidan ishlab chiqilgan Box-Cox testining versiyasi quyidagi protseduralarni o'z ichiga oladi: Dastlabki ma'lumotlar geometrik o'rtachani hisoblash uchun ishlatiladi. Keyin qiymatlar formuladan foydalanib qayta hisoblab chiqiladi. ning yangi qiymatlaridan foydalanib, taqqoslangan tenglamalar parametrlarining taxminlari topiladi. Shundan so'ng, ikkita tenglama uchun kvadrat og'ishlar yig'indisi aniqlanadi va qiymat hisoblanadi, bu erda Z - kvadrat og'ishlar yig'indisi nisbati. Qachon, qaysi regressiya tenglamasi o'rganilayotgan iqtisodiy jarayonni to'g'riroq aks ettirishi haqida tegishli xulosa chiqariladi. 94. Qaysi hollarda soxta o‘zgaruvchilar qo‘llaniladi? Regressiya modeliga kiritilishi kerak bo'lgan individual omillar sifat jihatidan xarakterga ega va shuning uchun raqamli shkalada o'lchanmaydi. 95. Quyidagi regressiya tenglamalaridan qaysi biri tenglama grafigini yuqoriga siljitish uchun qo‘g‘irchoq o‘zgaruvchiga ega? 96. Chow testi qanday hollarda qo'llaniladi? Namunani ikkita kichik namunaga bo'lish va shunga mos ravishda ikkita regressiya modelini qurish maqsadga muvofiqligi to'g'risida qaror qabul qilishda. 97. Chow testida F-statistika quyidagi formula bilan aniqlanadi: 98. Ko'p bosqichli regressiya tahlili texnikasida ahamiyatsiz omillarni bartaraf etish quyidagilar asosida sodir bo'ladi: Omillarning ahamiyati ko'rsatkichlari (xususan, talaba testining hisoblangan qiymatining qiymatidan kelib chiqqan holda) 99. Korrelyatsiya modeliga kiruvchi omillarni tanlashda asosiy vazifa nima? Modelga sezilarli ta'sir ko'rsatadigan barcha asosiy omillarni kiriting o'rganilayotgan iqtisodiy jarayon yoki ob'ekt. 100. Korrelyatsiya modeliga kiritilgan omillar sonining haddan tashqari ko'payishi quyidagilarga olib kelishi mumkin: Bir nechta ulanishlarning rasmini buzish uchun . 101. Faktorlarni tanlashga qo'yiladigan talablar: Ushbu omillarni ifodalovchi ko'rsatkichlar miqdoriy bo'lishi kerak. Omillar bir-biri bilan funktsional yoki yaqin munosabatda bo'lmasligi kerak. Nazariy va iqtisodiy tahlil tanlangan omilning natijaviy ko'rsatkichga ta'sir qilish imkoniyatini ko'rsatadi. 102. O'rganilayotgan iqtisodiy ko'rsatkich va tanlangan omil-argumentlar o'rtasidagi bog'liqlik shakllari aniqlanadigan korrelyatsion tahlil bosqichi deyiladi? Model spetsifikatsiyasi. 103. To‘g‘ri gapni tanlang: Kuzatishlar soni regressiya tenglamasining aniqlangan parametrlari sonidan kamida 5-7 baravar ko'p bo'lishi kerak deb ishoniladi. 104. Ushbu ko'rsatkich keng doiradagi mutaxassislarning so'rovnomasi natijalariga ko'ra hisoblanadi: Darajalar yig'indisi. 105. O‘rganilayotgan iqtisodiy ko‘rsatkichni tanlangan omil-argumentlar bilan bog‘lovchi regressiya tenglamasining adekvatligi va to‘g‘riligini baholash deyiladi. Regressiya tenglamasini tekshirish. 106. “O’simlik yillari” dastlabki ma’lumotlarini tanlash usuli qanday ? Bir necha qo'shni yillardagi sanoat korxonalarining ishi bo'yicha dastlabki ma'lumotlarni tanlash. 107. Ekonometrika bu iqtisodiy hodisa va jarayonlarning oʻzaro aloqadorligini miqdoriy ifodalashni taʼminlovchi fan. 108. Juftlik korrelyatsiya koeffitsienti xarakterlanadi ikki o'zgaruvchi o'rtasidagi chiziqli munosabatlarning yaqinligi. 109. Ko'p regressiya tenglamasidagi qo'g'irchoq o'zgaruvchilar sifatli o'zgaruvchilar miqdoriy o'zgaruvchilarga aylantiriladi. 110. Regressiya koeffitsienti qiymatini ko'rsatadi omil bir birlikka o'zgarganda natijaning o'rtacha o'zgarishi. 111. Baholash uchun eng kichik kvadratlar usuli qo'llaniladi chiziqli regressiya parametrlari. 112. Gomoskedastiklik nazarda tutadi har bir omil qiymati uchun qoldiqlarning bir xil dispersiyasi. 113. Sifatni baholash uchun aniqlash koeffitsienti hisoblanadi regressiya tenglamasini tanlash. 114. Korrelyatsiya o‘rtasidagi bog‘lanishning mavjudligini bildiradi o'zgaruvchilar. 115. Ishda umumlashtirilgan eng kichik kvadratlar usuli qo'llaniladi avtokorrelyatsiya xatolari. 116. Talaba mezonining kritik qiymatlari tomonidan aniqlanadi muhimlik darajasi va erkinlik darajasi. 117. Tarkibiga nisbatan chiziqli bo‘lmagan regressiya tenglamasi chiziqli emas. omillar. 118. Elastiklik koeffitsienti qiymatini ko'rsatadi Faktor 1% ga o'zgarganda o'rtacha natija necha foizga o'zgaradi. 119. Vaqt seriyalari darajalarining avtokorrelyatsiyasi vositalari qatorning ketma-ket darajalari o'rtasidagi korrelyatsiya bog'liqligi. 120. Statsionar vaqt qatorida trend komponenti yo'q. 121. Bilvosita eng kichik kvadratlar usuli qo'llaniladi identifikatsiya qilinadigan bir vaqtda tenglamalar tizimi. 122. Ekonometrik model - bu matematik shaklda taqdim etilgan iqtisodiy model. 123. Ekonometrik ko'p regressiya modelida omillarni tanlash asosda amalga oshirilishi mumkin juft korrelyatsiya koeffitsientlarining matritsalari. 124. Qo'g'irchoq o'zgaruvchilar sharoitlarda modellar qurish imkonini beradi kuzatishlar strukturasining heterojenligi. 125. Chiziqli ko'p regressiya tenglamasi asosida regressiya tenglamalari olinadi. deb ataladi xususiy. 126. Baholash uchun eng kichik kvadratlar usuli qo'llaniladi chiziqli regressiya parametrlari. 127. OLS taxminlari bajarilganda regressiya parametrlarini baholash quyidagi xususiyatlarga ega bo‘ladi: boylik. ko'chirilmagan. samaradorlik. 128. MMKlar uchun zaruriy shartlar quyidagilardan iborat: tasodifiy og'ishlarning matematik kutilishi 0 ga teng. tasodifiy chetlanishlar dispersiyasi barcha kuzatishlar uchun doimiydir. tasodifiy og'ishlar bir-biridan mustaqil. 129. Geteroskedastiklik muammosini yengish uchun, foydalaning umumlashtirilgan eng kichik kvadratlar usuli. 130. Mustaqil o'zgaruvchilarga ega bo'lgan ekonometrik modellarda qaram o'zgaruvchining kuzatilgan qiymatlari model qiymatlaridan hech qanday miqdorda farq qilmaydi. Ushbu belgida bog'liq o'zgaruvchining umumiy dispersiyasini baholash formulasi: 131. Korrelyatsiya koeffitsientining qiymati 0,81 ga teng. Xulosa qilishimiz mumkinki, natijada olingan xususiyat va omil o'rtasidagi bog'liqlik: ancha qattiq. 132. Mustaqil o'zgaruvchilarga ega bo'lgan ekonometrik modellarda qaram o'zgaruvchining kuzatilgan qiymatlari model qiymatlaridan hech qanday miqdorda farq qilmaydi. Ushbu belgida kvadrat og'ishlar yig'indisini hisoblash formulasi quyidagi shaklga ega: 133. Regressiya parametrining ahamiyatini muhokama qilishda ushbu parametrni (haqida) +++ baholashning nol statistik gipotezasi ko'rib chiqiladi. nolga teng. 134. Quyidagi ko'rinishdagi quvvat regressiyasi modeli uchun: Y i = a + b 1 X i +b 2 X i 2 +b 3 X i 3 , tasodifiy buzilishni kiritishning qo'shimcha usuli mumkin. Ushbu model parametrlarining sifat baholarini olish uchun... tegishli almashtirishni tanlashingiz kerak. 135. Yalpi milliy mahsulotning pul massasiga bog‘liqligi chiziqli-logarifmik ekonometrik model bilan tavsiflanadi, u quyidagi ko‘rinishga ega: 136. Asl o'zgaruvchilarning mos transformatsiyalaridan foydalanib, regressiya munosabati o'zgartirilgan o'zgaruvchilar orasidagi chiziqli munosabat sifatida ifodalanadi. Bu jarayon +++ modeli deb ataladi. linearizatsiya. 137. Elastiklik koeffitsientining to‘g‘ri xarakteristikalarini ko‘rsating: Elastiklik koeffitsienti tushuntirish omili bir foizga o'zgarganda hosil bo'lgan omilning qiymati necha foizga o'zgarishini ko'rsatadi. 138. Vaqt seriyasi - bu qiymatlar yig'indisi... bir necha ketma-ket lahzalar (davrlar) uchun iqtisodiy ko'rsatkich. 139. Vaqt seriyalari darajalarining avtokorrelyatsiyasi deyiladi bir yoki bir nechta vaqt davriga siljigan asl vaqt seriyasining darajalari va ushbu seriya darajalari o'rtasidagi korrelyatsiya bog'liqligi. 140. Vaqtinchalik darajalarni tashkil etuvchi omillarning o'zaro ta'sirining qo'shimcha strukturaviy sxemasi haqidagi gipoteza. qator, quyidagi vakillikning haqiqiyligini bildiradi vaqt seriyasi darajasi = trend + bozor komponenti + mavsumiy omil + tasodifiy komponent. 141. Bir vaqtda tenglamalar sistemasi bo'lgan ekonometrik model umumiy holatdan iborat. xulq-atvor tenglamalari va o'ziga xosliklardan. 142. Har bir endogen o'zgaruvchi faqat funktsiya sifatida qaraladigan tenglamalar tizimi oldindan belgilangan o'zgaruvchilarga +++ tenglamalar tizimi deyiladi. mustaqil. 143. Berilgan tenglamalar koeffitsientlarini baholash asosida strukturaviy tenglamalarning noma'lum koeffitsientlarini sonli baholash imkoniyatini tahlil qilish: identifikatsiya muammosi. 144. An'anaviy eng kichik kvadratlar usulidan foydalanib, ___ tenglamalar tizimiga kiritilgan tenglamalar parametrlarini aniqlash mumkin emas: bir vaqtda 145. Ekonometrik ko'p regressiya modelida omillarni tanlash quyidagilar asosida amalga oshirilishi mumkin. juft korrelyatsiya koeffitsientlarining matritsalari omilni modelga kiritishdan oldin va keyin qoldiq dispersiyani solishtirish 146. Qo‘g‘irchoq o‘zgaruvchi quyidagi qiymatlarni qabul qilishi mumkin: 0 1 147. Juftlik chiziqli regressiya tenglamasida o‘zgaruvchilar quyidagilar emas: b a 148. Eng kichik kvadratlar usuli regressiya tenglamalari uchun qo'llaniladi, ... ikki iqtisodiy ko'rsatkich o'rtasidagi chiziqli munosabatni aks ettiradi ikki iqtisodiy ko'rsatkich o'rtasidagi chiziqli bo'lmagan munosabatni aks ettiradi, lekin chiziqli shaklga keltirilishi mumkin 149. Eng kichik kvadratlar usuli (OLS) binolari quyidagilardan iborat: qoldiqlarning homosedastikligi qoldiqlarda avtokorrelyatsiyaning yo'qligi 150. Xolis baholash... bilan tavsiflanadi. qoldiqlarning nolga teng matematik kutilishi ko'p miqdordagi namunaviy baholar bilan qoldiqlarning to'planishining yo'qligi 151. Umumlashtirilgan eng kichik kvadratlar usuli... o'zgaruvchan konvertatsiya proporsionallik koeffitsienti qoldiqlarining dispersiyasi ifodasi bilan tanishtirish 152. Muayyan mahsulotga bo'lgan talabning mahsulot birligiga to'g'ri keladigan bahoga va iste'molchi daromadiga bog'liqligi uchun ko'rinishdagi regressiya tenglamasi olingan. Juftlangan korrelyatsiya koeffitsientlari bo'lishi mumkin. 153. Determinatsiya koeffitsientining qiymati 0,9 ga teng; shuning uchun ___ dispersiyaning umumiy dispersiyaga nisbati ___ ga teng. qoldiq ... 0,1 faktoriy ... 0,9 154. F-mezonning kritik (jadval) qiymati ... aniqlash uchun chegara qiymati hisoblanadi. iqtisodiy modelning bog'liq va mustaqil o'zgaruvchilar to'plami o'rtasidagi modellashtirilgan munosabatlarning ahamiyati (moddiyligi) tuzilgan modelning statik ahamiyati 155. Keling - Student statistikasi koeffitsienti uchun hisoblangan va - bu statistikaning kritik qiymati. Quyidagi tengsizliklar bajarilsa, regressiya koeffitsienti statistik ahamiyatga ega hisoblanadi: 156. Nochiziqli regressiya tenglamasiga misol ... ko'rinishdagi tenglama emas. 157. Model nomi va uning tenglamasi turi o‘rtasidagi muvofiqlikni o‘rnating: Giperbolik model(2) Uchinchi qatorning parabolik modeli (1) Ko'p faktorli (4) Chiziqli(3) 158. Tushuntiruvchi o‘zgaruvchilarga nisbatan chiziqli bo‘lmagan, lekin baholanayotgan parametrlarga nisbatan chiziqli bo‘lgan regressiya tenglamasiga misollar ... 159. Nochiziqli regressiya tenglamasini tanlash sifatini ko'rsatkichlar asosida tavsiflash mumkin ... elastiklik koeffitsienti aniqlash indeksi o'rtacha yaqinlashish xatosi 160. Vaqt seriyasining trend komponentini tavsiflovchi omillar... bilan tavsiflanadi. iqtisodiy ko'rsatkichga uzoq muddatli ta'sir vaqtning analitik funktsiyasidan foydalangan holda komponentning qiymatini hisoblash qobiliyati 161. Vaqt seriyalari tenglamalarining avtokorrelyatsiya koeffitsienti bo'yicha adolatli bayonotlarni ko'rsating: qator darajalari orasidagi chiziqli bog'lanishning yaqinligini tavsiflaydi qatorning ketma-ket darajalari orasidagi chiziqli korrelyatsiya koeffitsientiga teng 162. Vaqt seriyasi modelini qurish ... yordamida amalga oshirilishi mumkin. qo'shimcha model multiplikativ model 163. Qattiq statsionar o‘zgaruvchi qator x(t) ning asosiy xarakteristikalari uning o‘rtacha qiymati va dispersiyasi... ga bog'liq emas 164. Ekonometrik tenglamalar tizimiga quyidagi o‘zgaruvchilar kiradi: qaram oldindan belgilangan 165. Sinxron tenglamalar tizimi haqidagi to‘g‘ri mulohazalarni tanlang unda ba'zi tenglamalarda bir xil bog'liq o'zgaruvchilar chap tomonda, boshqa tenglamalarda esa tizimning o'ng tomonida joylashgan. modelning strukturaviy shaklida va qisqartirilgan shaklda taqdim etilishi mumkin 166. Endogen o‘zgaruvchilar... regressiya xatolari bilan bog'liq bo'lishi mumkin 167. Kichkina bo'lmagan kvadratlarning bilvosita usulini qo'llash bir vaqtning o'zida identifikatsiya qilinadigan tenglamalar tizimi uchun mumkin, chunki identifikatsiya qilinadigan tizimlarda ... tizimning qisqartirilgan shakli koeffitsientlari orqali strukturaviy shakl koeffitsientlarini aniq ifodalash mumkin. 168. Bog‘liqlik turlari bo‘yicha ekonometrik modellar turlariga quyidagi modellar kiradi. chiziqli regressiya chiziqli bo'lmagan regressiya 169. Kuchli ma’nodagi stoxastik statsionar jarayon, shu jumladan vaqt qatori, ko‘rib chiqilayotgan vaqt davridan qat’i nazar, doimiy qiymatga ega bo‘ladi: jarayon o'rtacha jarayonning farqi jarayonning avtokovariatsiyasi 170. Ko‘rib chiqilayotgan vaqt davri va ko‘rib chiqilayotgan o‘zgaruvchilar orasidagi kechikish uzunligidan qat’i nazar, kuchsiz ma’nodagi stoxastik statsionar jarayon, shu jumladan vaqt qatori doimiy qiymatga ega bo‘ladi: jarayonning farqi jarayon o'rtacha 171. Statsionar vaqt qatorida quyidagilar mavjud emas: trend dispersiyaning tizimli o'zgarishi qat'iy davriy tebranishlar 172. Almon usuli yordamida taqsimlangan kechikishni topishda dastlabki ma'lumotlarni qayd etish kerak: kechikish hajmi haqida lag tuzilishini tavsiflovchi ko'phadning darajasi bo'yicha 173. Koyk usulida omilning natijaga kechikish ta’siri vaqtini kamayishi quyidagi formula bilan tavsiflanadi. , - kechikish qiymati 174. Vaqt seriyasida trendni analitik moslashtirish orqali topish quyidagi bosqichlarni o‘z ichiga oladi: spetsifikatsiya, parametrlashtirish va turli funktsiyalarni keyingi tekshirish 175. Vaqtinchalik multiplikativ modelni tanlash, agar mavsumiy tebranishlar bo‘lsa: tebranishlar amplitudasining ortishi yoki kamayishi 176. Agar korrelogrammada birinchi tartibli avtokorrelyatsiya koeffitsienti eng katta qiymatga ega bo'lsa, u holda o'rganilayotgan vaqt qatori faqat: trend (trend) 177. Agar korrelogrammada tartibli avtokorrelyatsiya koeffitsienti eng katta qiymatga ega bo'lsa, u holda o'rganilayotgan vaqt qatori faqat: davriylik bilan tsiklik tebranishlar 178. Agar korrelogrammada avtokorrelyatsiya koeffitsientlarining birortasi ham muhim bo'lmasa, vaqt seriyasining tuzilishi: trend (trend) mavjud emas kuchli chiziqli bo'lmagan tendentsiyani o'z ichiga oladi tsiklik komponentni o'z ichiga olmaydi 179. Vaznli harakatlanuvchidan foydalanishda vaqt qatori darajasining tekislangan qiymatini aniqlash formulasi quyidagi shaklga ega: , Qayerda 180. Harakatlanuvchi o‘rtachani qo‘llashda vaqt qatori darajasining tekislangan qiymatini aniqlash formulasi: , Qayerda 181. Eksponensial tekislashdan foydalanganda vaqt qatori darajasining qiymatini aniqlash formulasi: 182. Multiplikativ vaqt seriyasi modelini tanlash, agar mavsumiy tebranishlar bo'lsa: tebranishlar amplitudasining ortishi yoki kamayishi Yüklə 35,43 Kb. Dostları ilə paylaş:
|