Dugo su postojale dvije različite definicije ekonometrije: od „ekonometrije do u širem smislu riječi” do “ekonometrije u užem smislu riječi”. “Ekonometrija u širem smislu riječi” odnosi se na skup različitih vrsta ekonomskih istraživanja koja se sprovode korištenjem matematičkih metoda. Pod „ekonometrijom u užem smislu riječi“ uglavnom se podrazumijeva primjena matematičkih i statističkih metoda u ekonomskim istraživanjima: konstrukcija matematičkih i statističkih modela ekonomskih pojava, procjena parametara u modelima bilo koje vrste itd.
Naziv „ekonometrija“ uveo je osnivač ovog pravca u ekonomiji 1926. godine, Ragnar Frisch. Lingvistički, termin „ekonometrija“ je njemačkog porijekla (Okonometrie). Ovaj termin se prvi put pojavio 1910. godine u njemačkoj knjizi o računovodstvu, čiji je autor pod njim razumio teoriju računovodstva. U doslovnom prijevodu, ekonometrija znači „mjerenja u ekonomiji“ (može se uporediti sa biometrijom, scijentometrijom, astrometrijom, sociometrijom, psihometrijom, polimetrijom).
Međutim, trenutno možemo sa potpunim povjerenjem reći da definicija koju je dao S.A. Ayvazyan i V.S. Mkhitaryan u njihovom najnovijem udžbeniku je najobjektivniji, moderniji i tačniji:
definicija: Ekonometrija je nezavisna naučna disciplina koja kombinuje skup teorijskih rezultata, tehnika, metoda i modela dizajniranih da
- ekonomska teorija,
- ekonomska statistika,
- matematički i statistički alati
- dati specifičan kvantitativni izraz opštim (kvantitativnim) obrascima koje određuje ekonomska teorija.
Kao što vidimo, ova definicija u potpunosti odgovara onoj koju je uveo R. Frisch prije sedamdeset godina. Vjerovao je da bi ekonometrija trebala slijediti trijedinstvenu formulu, kombinujući teorijsku analizu, empirijske podatke i matematičke metode.
Govoreći o ekonomskoj teoriji u okviru ekonometrije, istraživači su zainteresovani ne samo za identifikovanje objektivno postojećih (na kvalitativnom nivou) ekonomskih zakonitosti i veza između ekonomskih indikatora, već i za pristupe njihovoj formalizaciji. Sagledavajući ekonomsku statistiku kao sastavni dio ekonometrije, istraživače zanima samo onaj aspekt ove nezavisne discipline koji je direktno povezan sa informatičkom podrškom analiziranog ekonometijskog modela. I konačno, matematički i statistički alati ekonometrije podrazumevaju, naravno, ne matematičku statistiku u njenom tradicionalnom smislu, već samo njene pojedinačne delove (klasični i generalizovani linearni modeli regresione analize, analize vremenskih serija, konstrukcija i analiza sistema simultanih jednačina) . Ovi dijelovi matematičke statistike moraju biti dopunjeni nekim informacijama ( posebne vrste regresijski modeli, pristupi rješavanju problema specifikacije, prepoznatljivosti i provjerljivosti modela, itd.).
U svim aktivnostima ekonometričara, upotreba modela je neophodna. Stoga je vrlo važno pratiti cijeli „lanac“ definicija koje se odnose na ovaj koncept.
Matematički model je apstrakcija stvarnog svijeta u kojoj su odnosi između stvarnih elemenata od interesa za istraživača zamijenjeni odgovarajućim odnosima između matematičkih kategorija.
Ekonomsko-matematički model – je svaki matematički model koji opisuje mehanizam funkcionisanja određenog hipotetičkog ekonomskog sistema ili društveno-ekonomskog sistema. Ponekad se isti model može jednostavno nazvati ekonomski . (Primjer takvog modela je najjednostavnija verzija tzv. “web modela”, koji opisuje proces generiranja potražnje i ponude za određenim proizvodom ili vrstom usluge na konkurentnom tržištu).
Ako se u definiciji ekonomsko-matematičkog modela ne radi ni o kakvom matematičkom modelu, već o modelu koji je konstruiran pomoću aparata teorije vjerojatnosti i matematičke statistike, onda već možemo dobiti ideju o ekonometrijskom modelu. Ali za to trebate zapamtiti sljedeće definicije.
Vjerovatni model – ovo je matematički model koji simulira mehanizam funkcionisanja hipotetički(nespecifičan) stvarni fenomen (ili sistem) stohastičke prirode.
Vjerovatno-statistički model – ovo je probabilistički model čije se vrijednosti pojedinačnih karakteristika (parametara) procjenjuju na osnovu rezultata promatranja (početni statistički podaci) koji karakteriziraju funkcioniranje modeliranog specifično(a ne hipotetički) fenomen (ili sistem).
Na kraju, možemo govoriti o ekonometrijskom modelu:
Ekonometrijski model naziva se vjerovatno-statistički model koji opisuje mehanizam funkcionisanja ekonomskog ili socio-ekonomskog sistema.
U bilo kojem ekonometrijskom modelu, sve varijable koje su uključene u njega, ovisno o konačnim ciljevima primjene, dijele se na egzogene, endogene i unaprijed određene:
egzogene varijable(ekzo-izvana, genijalno porijeklo)- to su varijable koje se postavljaju kao da su „izvana“, autonomno i u određenoj mjeri su kontrolisane (planirane);
endogene varijable(endo-iznutra, genijalan-porijeklo) su varijable čije se vrijednosti formiraju u procesu i unutra funkcionisanje analiziranog društveno-ekonomskog sistema u značajnoj meri pod uticajem egzogenih varijabli i, naravno, u međusobnoj interakciji; u ekonometrijskom modelu oni su predmet objašnjenja;
unapred definisane varijable- to su varijable koje se ponašaju u sistemu kao faktori - argumenti, ili objašnjavajući varijable.
Skup predefiniranih varijabli formira se od svih egzogenih varijabli (koje se mogu „vezati” za prošle, sadašnje i buduće tačke u vremenu) i tzv. zaostale endogene varijable, one. takve endogene varijable čije su vrijednosti uključene u jednačine analiziranog ekonometrijskog sistema mjerene u prošlost(u odnosu na trenutni) momente u vremenu, pa prema tome jesu već poznato, dato.
1. Koja od jednadžbi regresije je zakon stepena
Y= A? A?? A
2. Procjene parametara regresije su nepristrasne ako
Matematičko očekivanje ostatka je 0
3.procjene parametara regresije su efektivne ako
Procjene imaju najmanju varijansu ………….procjene
4. procjene parametara regresije su konzistentne ako
Povećaj tačnost….
5. lažne varijable su
Atributivne karakteristike...
6. ako kvalitativni faktor ima 3 gradacije, onda je potreban broj lažnih varijabli
7. Koeficijent korelacije jednak nuli znači da između varijabli
Situacija je neizvjesna
8. Koeficijent korelacije jednak -1 znači da između varijabli
Funkcionalna zavisnost
9.u ekonometrijskoj analizi razmatraju se Xj
Kao slučajne varijable
10. Koeficijent regresije varira unutar
Prihvata bilo koju vrijednost
11.Q=………..min odgovara
Metoda najmanjih kvadrata
12. U kojim granicama se mijenja koeficijent determinacije?
13. u dobro odabranom modelu, ostaci bi trebali
Imaj normalan zakon.....
14. netačan izbor funkcionalnog oblika ili eksplanatornih varijabli se zove
Greške u specifikaciji
15. koeficijent determinacije je
Dvostruki kvadrat...
16. Vrijednost izračunata korištenjem formule r=………………je procjena
Koeficijent uparene korelacije
17. Uzorak Koeficijent korelacije r po apsolutnoj vrijednosti
Ne prelazi jedan
18.komponente vektora Ei
Imajte normalan zakon
19. Da li je metoda najmanjih kvadrata primjenjiva za izračunavanje parametara nelinearnih modela
Primijenimo nakon....
20. Da li je metoda najmanjih kvadrata primjenjiva za izračunavanje parametara eksponencijalne zavisnosti
Prijavite se nakon što ga donesete
21.šta pokazuje apsolutna stopa rasta?
Koliko će se jedinica y promijeniti ako se x promijeni za jedan?
22.ako je koeficijent korelacije pozitivan, onda u linearnom modelu
Kako se x povećava, y se povećava
23. koja funkcija se koristi pri modeliranju modela sa stalnim rastom
Ako je relativna vrijednost………………………………neograničena
25.Elastičnost pokazuje
Za koliko će se % promijeniti……………………………..za 1%
26. Tabelarna vrijednost učenika zavisi
I o nivou vjerovatnoće pouzdanosti, i o broju faktora uključenih u model i o dužini originalne serije
27. Tabelarna vrijednost Fisherovog kriterija ovisi o
Samo na nivou povjerenja i broju faktora uključenih u model
28.koja se statistička karakteristika izražava formulom
Rxy =…………
Koeficijent korelacije
29.formula t= rxy………….koristi se za
Provjere značajnosti Koeficijent korelacije
30. Koja je statistička karakteristika izražena formulom R?=……………
Koeficijent determinacije
31.koeficijent korelacije se koristi za
Definicije bliskosti veze……………..
32.mjeri se elastičnost
Jedinica mjerenja faktora …………………indikator
33. Procjene parametara uparene linearne regresije nalaze se pomoću formule
B= Cov(x;y)/Var(x);a=y? bx?
34.za regresiju y=a+bx iz n opservacija, interval pouzdanosti (1-a)% za koeficijent b će biti
35. Pretpostavimo da je zavisnost rashoda od prihoda opisana funkcijom y=a+bx
Prosječna vrijednost y=2……………….jednaka
36.za parnu regresiju o?b je jednako
…….(xi-x?)?)
37. Odnos između koeficijenta višestruke determinacije (D) i korelacije (R) opisan je sljedećom metodom
38. Vjerovatnoća povjerenja
Vjerovatnoća da ………..prognostički interval
39. Da biste provjerili značaj pojedinačnog parametra, koristite
40.broj stepena slobode za t statistiku pri testiranju značajnosti parametara regresije iz 35 opservacija i 3 nezavisne varijable
41.broj stepena slobode nazivnika f regresijske statistike iz 50 opservacija i 4 nezavisne varijable
42.jedan od problema je mačka. Može se pojaviti u multivarijantnoj regresiji i nikada se ne javlja u parnoj regresiji
Korelacija između nezavisnih varijabli
43.multikolinearnost se javlja kada
Dva ili više nezavisnih …………
44. Heteroskedatičnost je prisutna kada
Disperzija nasumičnih….
45. Koeficijent standardizirane jednačine regresije?k pokazuje
Za koliko će se % promijeniti rezultirajući indikator y kada se xi promijeni za 1% s nepromijenjenim prosječnim nivoom ostalih faktora?
46.odnos između indeksa višestruke determinacije R? i prilagođeni indeks višestrukog određivanja RC? (u formuli sa R na vrhu)
RC?= R? (n-1)/(n-m-1)
47. Pretpostavimo da su 2 modela pogodna za opisivanje jednog ekonomskog procesa. Oba su adekvatna prema Fišerovom kriterijumu. kakvu prednost dati onome ko:
Veća vrijednost F testa
48. Za regresiju n opservacija i m nezavisnih varijabli, postoji li takva veza između R? i F
…………..=[(n-m-1)/m](R?/(1- R?)]
49. Značajnost parcijalnih i parnih koeficijenata korelacije provjerava se pomoću
Studentov T test
50.ako postoji beznačajna varijabla u jednadžbi regresije, onda se ona otkriva svojom niskom vrijednošću
T statistika
51. u kom slučaju se model smatra adekvatnim?
Fcalc>Ftable
52.Koji se kriterij koristi za procjenu značajnosti koeficijenta regresije?
Studentov T
53. Vrijednost intervala povjerenja nam omogućava da odredimo koliko je ta pretpostavka pouzdana
Interval sadrži parametre populacije
54. Hipoteza o odsustvu autokorelacije reziduala je dokazana ako
Ut=a+b0x1+?yt-1+?t
56.odaberite model sa zaostajanjem
Ut= a+b0x1…….(najduža formula)
57.koje su tačke isključene iz vremenske serije postupkom izravnavanja
Stoji na početku i na kraju vremenske serije
58.Šta određuje broj bodova isključenih kao rezultat izglađivanja?
Od broja bodova…………………………
59.autokorelacija postoji kada
Svaki sljedeća vrijednost ostaci
60.kao rezultat autokorelacije imamo
Neefikasne procjene parametara
61.ako smo zainteresovani da koristimo varijable atributa da pokažemo efekte različitih meseci koje bismo trebali koristiti
11 metoda atributa
62. Model aditivnih vremenskih serija ima oblik
63. MNOŽENI MODEL IMA POGLED
64.koeficijent autokorelacije
Karakterizira bliskost linearnog odnosa između trenutnog i prethodnog nivoa serije
65.izgrađen je aditivni model vremenske serije
Amplituda sezonskih fluktuacija se povećava i smanjuje
66.na osnovu kvartalnih podataka………..vrijednosti 7-1 kvartal, 9-2 kvartal i 11-3 kvartal…………….
67. endogene varijable su
Zavisne varijable čiji je broj jednak broju jednačina……..
68.egzogene varijable
Unaprijed definisane varijable koje utiču na …………..
69.lag varijable su
Vrijednost zavisnih varijabli za prethodni vremenski period
70. Da bi se odredili parametri, strukturni oblik modela se mora konvertovati u
Redukovana forma modela
71.jednačina u kojoj je H broj endogenih varijabli, D broj egzogenih varijabli koje nedostaju, može se identificirati ako
72. jednadžba u kojoj je H broj endogenih varijabli, D je broj egzogenih varijabli koje nedostaju, neidentifikuju se ako
73. jednadžba u kojoj je H broj endogenih varijabli, D broj egzogenih varijabli koje nedostaju, može se previše identificirati ako
74.odrediti parametre modela koji se može precizno identifikovati
Koristi se indirektni OLS
75. za određivanje parametara PREKO-identifikacionog modela
KORISTI SE DVOSTRUKI OLS
76.odrediti parametre neidentificiranog modela
NIJEDAN OD POSTOJEĆIH METODA SE NE MOŽE PRIMIJENITI
Pretražujte na sajtu
Predmeti
Odaberite kategoriju Zastupništvo Upravno pravo Analiza finansijskih izvještaja Upravljanje krizama Revizija Bankarstvo Bankarsko pravo Poslovno planiranje Berzansko poslovanje Berze Finansijsko izvještavanje Upravljačko računovodstvo Računovodstvo Računovodstvo u bankama Računovodstvo finansijsko računovodstvo Računovodstvo Računovodstvo u budžetskim organizacijama Računovodstvo u investicionim fondovima Računovodstvo u osiguravajućim organizacijama Računovodstvo i revizija Budžetski sistem Ruske Federacije Valutna regulacija i valutna kontrola Poslovanje izložbi i aukcija Viša matematika Vanjska trgovina Državna služba Državna registracija transakcija nekretninama Državna regulativa vanjske trgovine Civilne i arbitražni proces Izjava Novac, kredit, banke Dugoročna finansijska politika Stambeno pravo Zemljišno pravo Investicije Investicione strategije Inovativni menadžment Informacione i carinske tehnologije Informacioni sistemi u privredi Informacione tehnologije Tehnologije upravljanja potraživanjima Istraživanje sistema upravljanja Istorija države i prava stranih zemalja Istorija domaće države i prava Istorija političkih i pravnih doktrina Komercijalno određivanje cena Sveobuhvatna ekonomska analiza ekonomska aktivnost Ustavno pravo stranih zemalja Ustavno pravo Ruske Federacije Ugovori u međunarodnoj trgovini Kontrola Kontrola i revizija Uslovi na tržištu roba Kratkoročna finansijska politika Forenzika Kriminologija Logistika Marketing Međunarodno pravo Međunarodni monetarni odnosi Međunarodne konvencije i sporazumi o trgovini Međunarodni standardi revizorske aktivnosti Međunarodni standardi finansijski izvještaji Međunarodni ekonomski odnosi Menadžment Metode za procjenu finansijskih rizika Svjetska ekonomija Svjetska ekonomija i vanjska trgovina Opštinsko pravo Porezi i oporezivanje Poresko pravo Nasljedno pravo Necarinsko regulisanje spoljnotrgovinskog beležništva Obrazloženje i kontrola ugovornih cena Opšte i carinsko upravljanje Organizaciono ponašanje Organizacija devizne kontrole Organizacija delatnosti komercijalnih banaka Organizacija delatnosti Centralne banke Organizacija i tehnologija spoljnotrgovinskog poslovanja Organizacija carinske kontrole Poslovanje osnove Karakteristike računovodstva u trgovini Industrijske karakteristike obračuna troškova Fondovi uzajamnog ulaganja Ljudska i građanska prava Pravo intelektualne svojine Pravo socijalnog osiguranja Jurisprudencija Pravna podrška privredi Pravna regulativa privatizacija Pravna informacioni sistemi Pravne osnove Ruske Federacije Preduzetnički rizici Regionalna ekonomija i menadžment Oglašavanje Tržište hartija od vrijednosti Sistemi obrade CI stranih zemalja Sociologija Sociologija upravljanja Statistika Finansije i kreditna statistika Strateški menadžment Osiguranje Pravo osiguranja Carinsko poslovanje Carinsko pravo Teorija računovodstvo Teorija države i prava Teorija organizacije Teorija menadžmenta Teorija ekonomske analize Robna nauka Robna nauka i ekspertiza u carinskoj trgovini i ekonomskim odnosima Ruske Federacije Zakon o radu Upd Upravljanje kvalitetom Upravljanje osobljem Upravljanje projektima Upravljanje rizikom Upravljanje rizicima Upravljanje finansijama vanjske trgovine Odluke Računovodstvo troškova u Trgovinsko računovodstvo u malim preduzećima Filozofija i estetika Finansijsko okruženje i poslovni rizici Finansijsko pravo Finansijski sistemi stranih zemalja Finansijski menadžment Finansije Finansije preduzeća Finansije, promet novca i kredit Ekonomsko pravo Određivanje cena u međunarodnoj trgovini Računari Pravo životne sredine Ekonometrija Ekonomija Ekonomija Ekonomija i organizacija preduzeća Ekonomija i matematičke metode Ekonomska geografija i regionalne studije Ekonomska teorija Ekonomska analiza Pravna etika
Q=……….. minodgovara metoda najmanjih kvadrata
Autokorelacija je korelaciona zavisnost nivoa serije od prethodnih vrednosti.
Autokorelacija postoji kada svaka naredna vrijednost ostataka
Aditivni model vremenske serije ima oblik: Y=T+S+E
Varijabla atributa se može koristiti kada: nezavisna varijabla je kvalitativna;
U kojim granicama se mijenja koeficijent determinante?: od 0 do 1.
U kom slučaju se model smatra adekvatnim? Fcalc>Ftable
Kao rezultat autokorelacije imamo neefikasne procjene parametara
U dobro uklopljenom modelu, ostaci bi trebali i imaju normalan zakon
U ekonometrijskoj analiziXjse razmatraju kao slučajne varijable
Vrijednost intervala pouzdanosti nam omogućava da uspostavimo pretpostavku da: interval sadrži procjenu parametra nepoznate.
Vrijednost izračunata po formulir=...je procjena par kvota Korelacije
Intrinzična nelinearna regresija je istinski nelinearna regresija koja se ne može svesti na linearnu regresiju transformacijom varijabli i uvođenjem novih varijabli.
Vremenske serije je niz vrijednosti karakteristike (rezultirajuće varijable) uzetih u uzastopnim trenucima vremena ili periodima.
Odaberite model sa zaostajanjem Ut= a+b0x1…….(najduža formula)
Selektivna vrijednost Rxy nije > 1, |R|< 1
Koeficijent korelacije uzorkaru apsolutnom smislu ne prelazi jedinicu
Heteroskedastičnost- kršenje konstantnosti varijanse za sva zapažanja.
Heteroscedastičnost je prisutna kada: varijansa slučajnih reziduala nije konstantna
Heteroskidastičnost je kada je varijansa reziduala različita
Dokazana je hipoteza o odsustvu autokorelacije reziduala, ako je Dtable2...
Homoskedastičnost- konstantnost disperzije za sva opažanja, odnosno ista disperzija svakog odstupanja (ostatka) za sve vrijednosti faktorskih varijabli.
Homoskidastičnost– ovo je kada je varijansa reziduala konstantna i ista za sva ... zapažanja.
Disperzija- indikator varijacije.
Za određivanje parametara neidentificiranog modela koristi se sljedeće: ni jedan od entiteta. metode se ne mogu primijeniti
Da biste odredili parametre izvan identificiranog modela, koristite: primjenjuje. OLS u 2 koraka
Da bi se odredili parametri, strukturni oblik modela se mora konvertovati u redukovana forma modela
Za određivanje parametara modela koji se može precizno odrediti: koristi se indirektni OLS;
Za procjenu... promjeneyodxunio: koeficijent elastičnosti:
Za regresiju u paru ơ²bjednaki….(xi-x¯)²)
Da bismo testirali značaj pojedinačnih parametara regresije, koristimo se: t-test.
Za regresijuy= a+ bxodninterval pouzdanosti posmatranja (1-a)% za koeficijent.bbice b±t…….·ơb
Za regresiju odnzapažanja imnezavisnih varijabli postoji takav odnos izmeđuR² iF..=[(n-m-1)/m](R²/(1- R²)]
Vjerovatnoća povjerenja je vjerovatnoća da će prava vrijednost indikatora učinka pasti unutar izračunatog intervala predviđanja.
Pretpostavimo da su 2 modela pogodna za opisivanje jednog ekonomskog procesa. Oba su adekvatnafFišerov kriterijum. kakvu prednost dati za tu mačku: veća od vrijednosti F kriterija
Pretpostavimo da je zavisnost troškova od prihoda opisana funkcijomy= a+ bxprosječna vrijednost y=2...jednaka 9
AkoRxyonda je pozitivna kako se x povećava, y raste.
Ako postoji beznačajna varijabla u jednadžbi regresije, onda se ona otkriva malom vrijednošću T statistika
Ako kvalitativni faktor ima 3 gradacije, tada je potreban broj lažnih varijabli 2
Ako je koeficijent korelacije pozitivan, onda u linearnom modelu kako se x povećava, y raste
Ako smo zainteresovani da koristimo varijable atributa da pokažemo efekte različitih meseci, trebalo bi da koristimo 11 metoda atributa
Ako regresijski model ima eksponencijalni odnos, onda Metoda najmanjih kvadrata je primjenjiva nakon svođenja na linearni oblik.
Odnos između koeficijenta višestruke determinacije (D) i korelacije (R) opisan je sljedećom metodom R=√D
Značaj regresijske jednačine- stvarno prisustvo zavisnosti koja se proučava, a ne samo slučajna podudarnost faktora koji simuliraju zavisnost koja zapravo ne postoji.
Procjenjuje se značaj regresione jednačine u cjelini: -Fisherov F-test
Značaj privatnih i uparenih kvota. korelacije su provjerene. korištenjem:- Studentov t-test
Interkorelacija i povezana multikolinearnost- ovo je bliska veza između faktora koja se približava potpunoj linearnoj vezi.
Koja je statistička karakteristika izražena formulomR²=… koeficijent odlučnosti
Koja je statistička karakteristika izražena formulom: r xy = Ca(x; y) podijeliti s korijenomVar(x)* Var(y): koeficijent. korelacije
Koja se funkcija koristi pri modeliranju modela sa stalnim rastom moć
Koje tačke su isključene iz vremenske serije postupkom izglađivanja? i na početku i na kraju.
Koja je jednadžba regresije jednačina stepena? y= a˳ aͯ¹ a
Klasična metoda za procjenu parametara regresije zasniva se na:- metoda najmanjih kvadrata (LSM)
Broj stepeni slobode zatstatistika prilikom testiranja značajnosti parametara regresije iz 35 opservacija i 3 nezavisne varijable 31;
Broj stepeni slobode imeniocaF-statistika u regresiji 50 opservacija i 4 nezavisne varijable: 45
Vektorske komponenteEiI imaju normalan zakon
Korelacija- stohastička zavisnost, koja je generalizacija striktno determinističke funkcionalne zavisnosti uključivanjem probabilističke (slučajne) komponente.
Koeficijent autokorelacije: karakteriše bliskost linearnog odnosa između trenutnog i nadolazećeg nivoa serije
Koeficijent determinacije- indikator bliskosti stohastičke veze u opštem slučaju nelinearne regresije
Koeficijent determinacije je veličina koja karakteriše odnos između zavisnih i nezavisnih varijabli.
Koeficijent determinacije je koeficijent višestruke korelacije na kvadrat
Koeficijent determinacije je: vrijednost koja karakterizira odnos između nezavisnih i zavisnih (zavisnih) varijabli;
Koeficijent determinacijeRemisije proporcija varijacije zavisne varijable y koja se objašnjava uticajem faktora uključenih u model.
Koeficijent determinacije varira unutar: - od 0 do 1
Faktor samopouzdanja- ovo je koeficijent koji povezuje graničnu i prosječnu grešku sa linearnom ovisnošću, pojašnjava značenje granične greške koja karakterizira tačnost procjene i predstavlja argument za distribuciju (najčešće integral vjerovatnoće). Upravo ta vjerovatnoća je stepen pouzdanosti procjene.
Faktor pouzdanosti (normalizirana devijacija)- rezultat dijeljenja devijacije od prosjeka standardnom devijacijom, smisleno karakterizira stepen pouzdanosti (pouzdanja) rezultirajuće procjene.
Koeficijent korelacijeRxykorišteno kako bi se utvrdila potpunost veze između X i Y.
Koeficijent korelacije varira u rasponu: od -1 do 1
Koeficijent korelacije 0 znači da: - nema linearne veze .
Koeficijent korelacije 1 znači da: - postoji funkcionalna zavisnost.
Koeficijent korelacije se koristi za: utvrđivanje bliskosti odnosa između slučajnih varijabli X i Y;
Koeficijent korelacije se izračunava za mjerenje stepena linearne veze između dvije slučajne varijable.
Koeficijent linearne korelacije- indikator bliskosti stohastičkog odnosa između faktora i rezultata u slučaju linearne regresije.
Koeficijent regresije- koeficijent faktorske varijable u modelu linearne regresije.
Koeficijent regresijebpokazuje: Za koliko jedinica se povećava y ako se x poveća za 1.
Koeficijent regresije varira unutar: bilo koja vrijednost se primjenjuje; od 0 do 1; od -1 do 1;
Koeficijent elastičnosti se mjeri u: neizmjerna količina.
Darwin-Chatsonov kriterijum se koristi za: - odabir faktora u model; ili - definicije autokorelacije u rezidualima
Studentov t test- provjera značajnosti pojedinačnih koeficijenata regresije i značajnosti koeficijenta korelacije.
Fisherov test pokazuje statistička značajnost modela kao cjeline zasnovana na kombinovanoj značajnosti svih njegovih koeficijenata;
Zaostale varijable: - ovo su varijable koje se odnose na prethodne tačke u vremenu; ili - ovo su vrijednosti koje zavise. promijeniti. za prethodni vremenski period.
Zaostale varijable su vrijednost zavisnih varijabli za prethodni vremenski period
Model u cjelini je statistički značajan ako Fcalc > Ftab.
Model se identifikuje ako:- broj parametara konstrukcijskog modela jednak je broju datih parametara. oblici modela.
Model je neidentifikovan ako:- broj je dat. koeficijent . više broj strukturnih koeficijenata
Model je preidentifikovan ako: dat broj. koeficijent manji od broja strukturnih koeficijenata
Multikolateralnost se javlja kada: pogrešno uključivanje 2 ili više linearno zavisnih varijabli u jednačinu; 2. dvije ili više eksplanatornih varijabli, normalno slabo koreliranih, postaju visoko korelirane u specifičnim uslovima uzorka; . Varijabla koja je u velikoj korelaciji sa zavisnom varijablom je uključena u model.
Model multiplikativne vremenske serije ima oblik:- Y=T*S*E
Model multiplikativne vremenske serije se konstruiše ako: amplituda sezonskih fluktuacija se povećava ili smanjuje
Na osnovu kvartalnih podataka...vrijednosti 7-1 kvartal, 9-2 kvartal i 11-3 kvartal...-5
Pogrešan izbor funkcionalnog oblika ili eksplanatornih varijabli se zove greške u specifikaciji
Nepristranost procjene parametara regresije dobivene korištenjem OLS-a znači:- da ga karakteriše najmanja disperzija.
Jedan problem koji se može pojaviti u multivarijantnoj regresiji, a nikada se ne javlja u parnoj regresiji je korelacija između nezavisnih varijabli.
Šta određuje broj tačaka isključenih iz vremenske serije kao rezultat ujednačavanja: ovisno o korištenoj metodi zaglađivanja.
Obratite pažnju na glavne vrste grešaka u specifikaciji: odbacivanje značajne varijable; dodavanje beznačajne varijable;
Procjene koeficijenata parne regresije su nepristrasne ako: matematička očekivanja ostataka =0.
Procjene parametara za uparenu linearnu regresiju nalaze se pomoću formule b= Cov(x;y)/Var(x);a=y¯ bx¯
Procjene parametara regresije su nepristrasne ako Matematičko očekivanje ostatka je 0
Procjene parametara regresije su konzistentne ako: - tačnost procjene raste sa n, tj. kako n raste, vjerovatnoća procjene od prave vrijednosti parametra teži 0.
Procjene parne regresije fenomena. efikasan ako: procjene imaju najmanju disperziju u odnosu na druge procjene
U prisustvu heteroskedastičnosti treba koristiti sljedeće:- generalizirani najmanji kvadrati
Prilikom provjere značaja svih parametara istovremeno, koristi se sljedeće:-F-test.
Prilikom provjere važnosti svih parametara regresije istovremeno, koristi se sljedeće: F-test.
Da li je metoda najmanjih kvadrata primjenjiva za izračunavanje parametara eksponencijalne ovisnosti? primjenjivo nakon njegovog smanjenja
Da li je metoda najmanjih kvadrata (LSM) primjenjiva za izračunavanje parametara nelinearnih modela? primjenjivo nakon njegovog posebnog svođenja na linearni oblik
Koji se kriterij koristi za procjenu značaja koeficijenta regresije? Studentov T
Sa povećanjem broja eksplanatornih varijabli, korelirani koeficijent determinacije je:- povećava.
Odnos između indeksa višestruke determinacijeR ² i prilagođeni indeks višestruke determinacijeȒ² Tu je
Prilagođeno koeficijent odlučnost:- koeficijent više od uobičajenog. odlučnost
Standardizirani koeficijent regresione jednadžbe Ƀk pokazuje za koliko % će se rezultujući indikator y promijeniti kada se xi promijeni za 1% s nepromijenjenim prosječnim nivoom ostalih faktora
Koeficijent standardne regresijske jednadžbe: pokazuje koliko će 1 promijeniti y kada se faktor xk promijeni za 1 uz zadržavanje drugog.
Suština koeficijenta odlučnostr 2 xy je kako slijedi:- karakterizira proporciju varijanse rezultujuće karakteristike y koja se može objasniti. regresija., u ukupnoj varijansi rezultirajuće osobine.
Tabelarna vrijednost studentskog testa zavisi od nivo vjerovatnoću pouzdanosti i na broj uključenih faktora i na dužinu originalne serije (na prihvaćeni nivo značajnosti i na broj stupnjeva slobode (n - m -1))
Vrijednosti tablice Fisher (F) zavisi na vjerovatnoću pouzdanosti i na broj uključenih faktora i na dužinu originalne serije (o pouzdanu vjerovatnoću str i broj stepena slobode disperzije f1 I f2)..
Jednačina u kojojHDbroj egzogenih varijabli koje nedostaju, identificiranih ako D+1=H
Jednačina u kojojHbroj endogenih varijabli,Dbroj egzogenih varijabli koje nedostaju, koje se NE mogu identificirati ako D+1 Jednačina u kojojHbroj endogenih varijabli,Dbroj egzogenih varijabli koje nedostaju, preidentifikovanih ako D+1>H Jednačina se identifikuje ako:- D+1=H Jednačina je neidentifikovana ako:- D+1 Jednačina je preidentifikovana ako:- D+1>H Lažne varijable su: atributivne karakteristike (na primjer, profesija, spol, obrazovanje), kojima su date digitalne oznake; Formulat=
rxy....koristi se za str provjera značajnosti koeficijenta korelacije PrivatnoF-kriterijum:- ocjenjuje značaj regresione jednačine u cjelini Broj stupnjeva slobode za faktor zbroj kvadrata u modelu linearne višestruke regresije je: m; Šta pokazuje koeficijent nagiba - Koliko će se jedinica y promijeniti ako se x promijeni za jedan? Šta pokazuje koeficijent? apsolutni rast za koliko jedinica će se promijeniti y ako se x promijeni za jedan Egzogena varijabla je nezavisna varijabla ili X faktor. Egzogene varijable- to su varijable koje su određene izvan sistema i nezavisne su Egzogene varijable- Ovo unaprijed određene varijable koje utiču na zavisne varijable (endogene varijable), ali ne zavise od njih, označavaju se sa x Mjeri se elastičnost jedinica mjere faktora...indikator Elastičnost pokazuje za koliko % će se reduktivni indikator y promijeniti kada se faktor promijeni za 1% xk.
Endogene varijable su: zavisne varijable čiji je broj jednak broju jednačina u sistemu i koje su označene sa y Definicije T-omjer (t-test)- omjer procjene koeficijenta dobivene korištenjem OLS-a i standardne greške procijenjene vrijednosti. Aditivni model vremenske serije je model u kojem je vremenska serija predstavljena kao zbir navedenih komponenti. Fisherov kriterijum- metoda statističkog testiranja značajnosti regresione jednačine, u kojoj se izračunata (stvarna) vrijednost F-razmjera upoređuje sa njegovom kritičnom (teorijskom) vrijednošću. Linearna regresija je odnos (regresija), koji je predstavljen pravolinijskom jednadžbom i izražava najjednostavniji linearni odnos. Metoda instrumentalnih varijabli- Ovo je vrsta MNC. Koristi se za procjenu parametara modela opisanih s nekoliko jednačina. Glavno svojstvo je djelomična zamjena neprikladne objašnjavajuće varijable promjenljivom koja nije u korelaciji sa slučajnim terminom. Ova proxy varijabla naziva se instrumentalna varijabla i rezultira konzistentnim procjenama parametara. Metoda najmanjih kvadrata (LSM)- metoda za približno pronalaženje (procjenu) nepoznatih regresijskih koeficijenata (parametara). Ova metoda se zasniva na zahtjevu da se minimizira zbroj kvadrata odstupanja vrijednosti rezultata izračunatih iz jednadžbe regresije i pravih (opaženih) vrijednosti rezultata. Višestruka linearna regresija je višestruka regresija koja predstavlja linearnu vezu za svaki faktor. Višestruka regresija- regresija sa dvije ili više faktorskih varijabli. Model identifikovan- model u kojem su svi strukturni koeficijenti jednoznačno određeni koeficijentima redukovane forme modela. Model rekurzivnih jednačina- model koji sadrži zavisne varijable (rezultativne) nekih jednačina kao faktor, koji se pojavljuju na desnoj strani drugih jednačina. Multiplikativni model– model u kojem je vremenska serija predstavljena kao proizvod navedenih komponenti. Nepristrasna procjena- ocjenu čiji je prosjek jednak vrijednosti koja se ocjenjuje. Nulta hipoteza- pretpostavka da rezultat ne zavisi od faktora (koeficijent regresije je nula). Generalizirani najmanji kvadrati (GLS)- metoda koja ne zahtijeva konstantnu disperziju (homoskedastičnost) reziduala, ali pretpostavlja da su reziduali proporcionalni zajedničkom faktoru (varijansi). Dakle, to je ponderisani OLS. Varijanca objašnjena- indikator varijacije rezultata zbog regresije. Objašnjena (ishodna) varijabla- varijabla koja statistički zavisi od faktorske varijable, ili eksplanatorna (regresor). Preostala varijansa- neobjašnjiva varijansa, koja pokazuje varijaciju u rezultatu pod uticajem svih ostalih faktora koji nisu uzeti u obzir regresijom. Unaprijed definirane varijable su egzogene varijable sistema i zaostale endogene varijable sistema. Redukovani oblik sistema- oblik koji, za razliku od strukturnog, već sadrži samo endogene varijable koje su linearno zavisne od egzogenih varijabli. Spolja se ne razlikuje od sistema nezavisnih jednačina. Izračunata vrijednost F-razmjera- vrijednost dobijena dijeljenjem objašnjene varijanse po 1 stepenu slobode sa zaostalom varijansom po 1 stepenu slobode. regresija (ovisnost)- ovo je prosek (izglađen), tj. bez slučajnih fluktuacija malih razmjera (fluktuacija), kvazi-deterministički odnos između varijabli koja se objašnjava i varijabli koje se objašnjavaju. Ova veza je izražena formulama koje karakterišu funkcionalnu zavisnost i ne sadrže eksplicitno stohastičke (slučajne) varijable, koje sada ispoljavaju svoj uticaj kao rezultujući efekat, poprimajući oblik čisto funkcionalne zavisnosti. Regresor (objašnjavajuća varijabla, faktorska varijabla) je nezavisna varijabla koja je statistički povezana sa varijablom ishoda. Priroda ovog odnosa i uticaj promena (varijacija) u regresoru na rezultat proučava se u ekonometriji. Sistem međusobno povezanih jednačina je sistem simultanih ili međuzavisnih jednačina. U njemu se iste varijable pojavljuju istovremeno kao zavisne u nekim jednačinama i istovremeno nezavisne u drugim. Ovo je strukturni oblik sistema jednačina. LSM nije primjenjiv na njega. Sistem naizgled nepovezanih jednačina- sistem koji karakteriše prisustvo samo korelacija između reziduala (grešaka) u različitim jednačinama sistema. Slučajni ostatak (odstupanje)- ovo je čisto slučajan proces u obliku oscilacija malih razmjera, koji već ne sadrži determinističku komponentu, koja je prisutna u regresiji. Dosljedne procjene- procjene koje omogućavaju efektivnu upotrebu intervala povjerenja, kada vjerovatnoća dobijanja procjene na datoj udaljenosti od prave vrijednosti parametra postane blizu 1, a tačnost samih procjena raste sa povećanjem veličine uzorka. Specifikacija modela- identifikacija značajnih faktora i identifikacija multikolinearnosti. Standardna greška- srednja kvadratna (standardna) devijacija. Povezan je sa prosječnom greškom i faktorom povjerenja. Stepeni slobode- to su veličine koje karakterišu broj nezavisnih parametara i potrebne su za pronalaženje tablica raspodjele njihovih kritičnih vrijednosti. Trend- glavni trend razvoja, glatki, stabilni obrazac promjena u nivoima serije. Nivo značaja- vrijednost koja pokazuje vjerovatnoću pogrešnog zaključka pri testiranju statističke hipoteze korištenjem statističkog kriterija. Lažne varijable- ovo su varijable koje odražavaju sezonske komponente serije za bilo koji period. Ekonometrijski model- ovo je jednačina ili sistem jednačina koji na poseban način predstavlja zavisnost(e) između rezultata i faktora. Osnova ekonometrijskog modela je raščlanjivanje složenog i slabo shvaćenog odnosa između rezultata i faktora na zbir sljedeće dvije komponente: regresije (komponenta regresije) i nasumične (fluktuacijske) rezidualne. Druga klasa ekonometrijskih modela proizvodi vremenske serije. Efikasnost evaluacije- ovo je svojstvo procjene da ima najmanju varijaciju od svih mogućih. 1. Izbor vrste ekonomskog modela zasnovanog na odgovarajućoj teoriji odnosa između varijabli naziva se ________________ modeli. · izgradnja klasifikacija · specifikacija
· sistematizacija 2. Kolinearnost faktora u ekonometrijskom modelu se provjerava na osnovu matrice uparenih koeficijenata linearnih __________________ odlučnost regresija elastičnost · korelacije
3. Od predloženih ekonometrijskih modela, model višestruke linearne regresije je ... 4. Testiranje prisutnosti kolinearnih faktora u ekonometrijskom modelu zasniva se na razmatranju koeficijenta korelacije između... · y I x 1 · y i ( x 1 ;x 2 } · x
1 ix
2
· y I x 2 5. Interpretacija parametra s lažnom varijablom d u regresijskom modelu Gdje y– cijena stana, dolara, x– površina stana, m2, Biće sledeće... (imajte na umu da su svi koeficijenti u modelu značajni). · stan u prizemlju, pod svim ostalim uslovima, košta 1.000 dolara više · jedan kvadratni metar stambenog prostora u prizemlju košta 450 dolara. · stan u prizemlju, pod svim ostalim uslovima, košta 1.000 dolara manje
· sprat na kojem se stan nalazi ne utiče na cijenu stana 6. U modelu, vrijednost parametra a karakteriše... · uticaj slučajnih faktora na zavisnu varijablu modela y · prosječna vrijednost nezavisne varijable sa nultim vrijednostima zavisnih varijabli prosječna promjena zavisne varijable modela y kada se nezavisne varijable mijenjaju za jedan · prosjek sa nultim vrijednostima nezavisnih (objašnjavajućih) varijabli
7. Sistem jednačina koji služi za izračunavanje parametara regresione jednačine naziva se sistem _______________ jednačina. · istovremeno · nezavisni · normalno
rekurzivno 8. Suština metode najmanjih kvadrata (LSM) je da se koeficijenti regresijske jednadžbe nalaze iz uvjeta ... · zbir modula devijacije jednak je nuli · minimalni zbir kvadrata odstupanja
· zbir kvadrata odstupanja jednak je nuli minimalni zbir modula devijacije 9. Procjene parametara pronađene korištenjem ____________________ metode najmanjih kvadrata imaju svojstva nepristrasnosti, efikasnosti i konzistentnosti. kršenje preduslova · upotreba generalizovanih · usklađenost sa preduvjetima
· upotreba ponderisanih 10. U slučaju regresijskog modela sa autokoreliranim i/ili heteroskedastičnim rezidualima, razmotrite __________________ regresijski model. · klasično (obično) normalno · standardizovan · generalizovano
11. Poznato je da je bliska veza između x I y x vrijednost zavisne varijable y smanjuje se. Tada je vrijednost koeficijenta korelacije za takav upareni model linearne regresije u rasponu... · [-0,8; -0,6]
12. Za procjenu kvaliteta odabira ekonometrijskog modela jednačine linearne regresije izračunava se vrijednost koeficijenta determinacije. U ovom slučaju poznate su sljedeće varijanse zavisne varijable: σ 2 općenito– ukupna disperzija; σ 2 objasniti– varijansa objašnjena jednačinom; σ 2 ost– rezidualna varijansa. Odaberite tačan izraz. _________________ 13. Odaberite grafikon koji prikazuje slučaj kada reziduali modela nisu autokorelirani. 14. Odsustvo kolinearnih faktora u modelu može se dokazati vrijednošću koeficijenta linearne korelacije... 15. Vrijednosti su označene na brojevnoj osi d l I d u d l) i (4- d u); d(izračunata vrijednost Durbin-Watsonovog kriterija) 0 d l d u d 2 4-d u 4-d l 4 Ovakav raspored značenja d u odnosu na naznačene tačke tipično za ... pozitivna autokorelacija u rezidualima · odsustvo autokorelacije u rezidualima
negativna autokorelacija u reziduama Neizvjesna situacija u pogledu autokorelacije reziduala 16. Poznato je da je bliska veza između x I y prosjek, sa rastućom nezavisnom varijablom x vrijednost zavisne varijable y povećava. Tada je vrijednost koeficijenta korelacije za takav upareni model linearne regresije u rasponu... ·
17. Interpretacija parametra s lažnom varijablom d u regresijskom modelu Gdje y– cijena stana, dolara, x– površina stana, m2, Biće sledeći... (imajte na umu da t-statistika za koeficijente za odgovarajuće varijable i kritične vrijednosti za dati nivo značajnosti i zadati broj stupnjeva slobode su jednaki t x = 2,98; t d = 1,08; t crit = 2,16). · jedan kvadratni metar stana sa balkonom košta 450 dolara. · jedan kvadratni metar stambenog prostora košta 450 dolara. · prisustvo balkona ne utiče na cijenu stana
· stan sa balkonom košta 1,05$ više od sličnog stana bez balkona 18. Proučava se regresijski model. Koeficijent regresije u ovoj jednačini je... · b 2
19. Vrijednosti su označene na brojevnoj osi d l I d u(tabelarne vrijednosti Durbin-Watsonovog kriterija); (4- d l) i (4- d u); d(izračunata vrijednost Durbin-Watsonovog testa). Odredite graf gdje je vrijednost d nalazi se u zoni pozitivne autokorelacije u rezidualima. 0 d l d u 2 4-d u d 4-d l 4 0 d l d u d 2 4-d u 4-d l 4 0 d d l d u 2 4-d u 4-d l 4 0 d l d u 2 4-d u 4-d l d 4 20. Poziva se izraz oblika · zbir kvadrata odstupanja objašnjenih regresijom
ukupan zbir kvadrata odstupanja rezidualni zbir kvadrata odstupanja · zbir kvadrata odstupanja koja nisu objašnjena regresijom 21. Za ekonometrijski model, parametar za regresor x(2) pokazala se beznačajnom, pa je hipoteza o nultoj vrijednosti procjene ... · ostali parametri nisu potvrđeni · ovaj parametar nije potvrđen · drugi parametri potvrđeni · ovaj parametar je potvrđen
22. Parametri regresije izraženi interno linearnom funkcijom, nelinearnom u odnosu na parametre, nakon linearizacije, mogu se procijeniti korištenjem _________________ metode najmanjih kvadrata. · običan
trostepeni · indirektno · dvostepeni 23. Nelinearni oblik varijabilne zavisnosti y od faktora nije jednačina… 24. Most jednostavna metoda linearizacija nelinearne funkcije linearne u odnosu na parametre je ... · zamjena varijabli
· elementarne transformacije · primjena elementarnih transformacija zamjenom varijabli 25. Za ekonometrijski model nelinearne regresije konstruisano je korelaciono polje: Odredite koja jednačina najpreciznije opisuje odnos koji se proučava. ______________________________________ 26. Komponenta koja karakteriše periodično ponavljajuće oscilacije, čija amplituda može biti konstantna, rastuća ili opadajuća, naziva se _____________ komponenta. trendy · periodično · sezonski
· nasumično 27. Funkcija autokorelacije je prikaz odnosa između vrijednosti odgovarajućeg koeficijenta autokorelacije i ... · njegov red
· periodi (trenuci) vremena nivoi redova · korelogram 28. Model vremenske serije obrasca Y=T+S+E, Gdje Y– nivo reda, T– komponenta trenda, S– sezonska komponenta, E– slučajna komponenta, koja se koristi u prisustvu izražene sezonske komponente sa konstantnom amplitudom fluktuacija, naziva se ... model sa distribuiranim kašnjenjem · aditivni model
· model koji uključuje faktor vremena multiplikativni model 29. Za stacionarnu vremensku seriju nije izvršeno stanje … vremensko nezavisna vrednost disperzije vremenski nezavisna prosečna vrednost serije · prisustvo trenda i/ili sezonske komponente u njegovoj strukturi
homoskedastičnost reziduala 30. Sistem ekonometrijskih jednačina koji opisuju određenu ekonomsku situaciju, nije sistem __________________ jednačina. · normalno
· istovremeno · nezavisni rekurzivno 31. Sistem ekonometrijskih jednačina oblika pripada klasi ____________ ekonometrijskih jednačina. · istovremeno višestruko rekurzivno · nezavisni
32. Prilikom rješavanja sistema simultanih jednačina, zavisne varijable, čiji je broj jednak broju jednačina sistema, nazivaju se ____________________ promenljive. dato · strukturni · endogeni
egzogeni 33. Procjene parametara sistema ekonometrijskih jednadžbi oblika normalno · indirektno · običan
· ponderisano 34. Za procjene parametara regresije se kaže da su ___________ ako zadovoljavaju uslov da je njihova očekivana vrijednost jednaka samim procjenama ili, drugim riječima, očekivana vrijednost reziduala je nula. · bogat · raseljeni · nepristrasan
· efektivno 35. Za procjenu parametara modela linearne regresije sa ______________ reziduala, koristi se generalizirana metoda najmanjih kvadrata. nekorelirano · nije heteroskedastičan homoskedastičan · autokorelirano
36. Udio varijanse objašnjene regresijom u ukupnoj varijansi zavisne varijable karakteriše... koeficijent regresije · koeficijent odlučnosti
· F- statistika · Koeficijent korelacije 37. Jednačina koja je nelinearna po svojim parametrima je regresijski model oblika... 38. Metoda linearizacije interno linearne funkcije, nelinearne u odnosu na parametre, je ... · zamjena varijabli · elementarne transformacije · proširenje funkcije u Taylorov niz · primjenom elementarnih transformacija korištenjem zamjene varijabli
39. Za zavisnost koja se proučava, konstruisano je korelaciono polje: Od predloženih modela za opisivanje zavisnosti ne može biti model korišten... ·
40. Autokorelacija nivoa serija je karakteristika bliskosti veze između... nivo reda i vrijeme · nivo reda i komponente ovog nivoa slučajna komponenta i vrijeme · uzastopni nivoi serije
41. Zbir prilagođenih sezonskih komponenti za multiplikativni model je ... · jedinica pola zaostajanja · lagu
42. Nestacionarnost vremenskih serija y t može se pojaviti... · konstantnost disperzije njegovih nivoa homoskedastičnost njegovih ostataka · Invarijantnost funkcije regresije tokom vremena · prisustvo trenda u njegovoj strukturi
43. Sistem ekonometrijskih jednačina oblika Pripada klasi ___________ ekonometrijskih jednačina. · istovremeno · nezavisni · rekurzivno
međuzavisne 44. Prilikom rješavanja sistema simultanih jednačina, nezavisne varijable koje se nalaze samo na desnoj strani jednačine nazivaju se ____________________ varijable. dato · strukturni endogeni · egzogeni
45. Za +ε regresijski model, broj zavisnih varijabli je ... · 1
46. Na slici prikažite odstupanje stvarne vrijednosti od izračunate. linearno · nelinearni
· smirenje · indikativno 50. Jednačina koja je linearna po parametrima, ali nelinearna po varijablama, je regresijski model oblika ... ·
51. Opadajuća ili rastuća komponenta vremenske serije koja karakteriše kumulativni dugoročni uticaj mnogih faktora naziva se _____________ komponenta. · trending
· ciklično · sezonski · nasumično 52. Procjene parametara preidentificiranog sistema ekonometrijskih jednadžbi oblika · dvostepeni
· indirektno · običan · ponderisano Ekonometrija: udžbenik / I. I. Eliseeva [i drugi], priredila I. I. Eliseeva. - 2. izd., revidirano. i dodatne - M.: Finansije i statistika, 2005.-str.43-47. Eliseeva, 2005.-str.113-114. Ekonometrija: udžbenik / ur. Doktor ekonomskih nauka, prof. V.S. Mkhitaryan.-M.: Prospekt, 2008.-str.84 Magnus Y.R. Ekonometrija. Osnovni kurs: udžbenik/Ya.R.Magnus, P.K.Katyshev, A.A.Peresetsky.-3. izd., revidirano. i dodatne - M.: Delo, 200.-str.100-105. Eliseeva, 2009.-str.44. Elisejeva, 2005. Eliseeva, 2005.-str.30-35. Eliseeva, 2005.-str.182-190. Mkhitaryan, 2008.-str.93-95. Eliseeva, 2005.-str.51-55. Eliseeva, 2005.-str.60-61. Mkhitaryan, 2008.-str.93-95. Mkhitaryan, 2008.-str.84. Eliseeva, 2005.-str.436-442. Eliseeva, 2005.-str.51-55. Magnus, 2000.-str.100-105. Eliseeva, 2005.-str.120. Eliseeva, 2005.-str.436-442. Eliseeva, 2005.-str.60-61. Ayvazyan S.A. Primijenjena statistika. Osnove ekonometrije: udžbenik. za univerzitete: U 2 toma. Osnove ekonometrije / S. A. Ayvazyan, V. S. Mkhitaryan. - 2. izd., rev. - M.: UNITY-DANA, 2001. - str. 73. Eliseeva, 2005.-str.77-96. Eliseeva, 2005.-str.77-96. Eliseeva, 2005.-str.51-55. Eliseeva, 2005.-str.43-47. Eliseeva, 2005.-str.295. Eliseeva, 2005.-str.296-305. Byvshev V.A. Ekonometrija: udžbenik / V.A.Byvshev.-M.: Finansije i statistika, 2008.-str.209-212. Eliseeva, 2005.-str.246-283, Magnus, 2000.-str.197-214. Eliseeva, 2005.-str.240-260. Eliseeva, 2005.-str.246-283. Eliseeva, 2005.-str.182-185. Mkhitaryan, 2008.-str.93-95, 100-107. Eliseeva, 2005.-str.58-61. Eliseeva, 2005.-str.30-35. Eliseeva, 2005.-str.77-96. Eliseeva, 2005.-str.51-55. Byvshev, 2008.-str.209-212. Eliseeva, 2005.-str.311-324. Byvshev, 2008.-str.211. Radionica Eliseeva, 2008.-str.258. Eliseeva, 2005.-str.246-283, Magnus, 2000.-str.197-214. Eliseeva, 2005.-str.240-260. Eliseeva, 2005.-str.120. Magnus, 2000.-str.45-50. Eliseeva, 2005.-str.60-61. Ayvazyan, 2001.-str.72. Eliseeva, 2005.-str.77-96. Eliseeva, 2005.-str.30-35. Eliseeva, 2005.-str.43-47. Eliseeva, 2005.-str.246-283. Testovi iz ekonometrije, za provjeru znanja u dijelu „Vremenske serije“. 17 test pitanja - tačne opcije, označene crvenom bojom.
1. Tendencija (Trend) vremenske serije karakteriše kombinaciju faktora,
2. Komponenta vremenske serije koja se glatko mijenja, koja odražava uticaj dugoročnih faktora na ekonomske pokazatelje, naziva se:
3. Komponenta vremenske serije, koja odražava fluktuacije ekonomskih pokazatelja sa periodom od jedne godine, naziva se:
4. Komponenta vremenske serije koja odražava fluktuacije ekonomskih pokazatelja u periodima od nekoliko godina naziva se:
5. Komponenta vremenske serije, koja odražava uticaj slučajnih faktora koji se ne mogu uzeti u obzir i zabilježiti, naziva se:
6. Vremenska serija se naziva stacionarnom ako
7. Vremenska serija je nestacionarna ako:
8. U stacionarnoj vremenskoj seriji, komponenta trenda
9. U aditivnom modelu vremenske serije, njegove glavne komponente su
10. U multiplikativnom modelu vremenske serije, njegove glavne komponente su
11. U multiplikativno-aditivnom modelu vremenske serije, njegove glavne komponente su
12. Vremenska serija se piše u sljedećem obliku: Y=T+S+C+E, odaberite tip odgovarajućeg modela:
13. Vremenska serija se piše u sljedećem obliku: Y=T(S(C(E), odaberite tip odgovarajućeg modela:
14. Vremenska serija se piše u sljedećem obliku: Y=T(S(C+E, izaberite tip odgovarajućeg modela:
15. Koja metoda se koristi za izračunavanje sezonske komponente vremenske serije:
16. Koje metode se koriste pri modeliranju trenda vremenske serije?
17. Koja metoda se ne koristi pri modeliranju trenda vremenske serije?
