Протягом тривалого часу існувало два різні варіанти визначення економетрики: від “економетрики до широкому значенніслова” до “економетрики у вузькому значенні слова”. Під “економетрикою у сенсі слова” розуміється сукупність різноманітних економічних досліджень, які з використанням математичних методів. Під "економетрикою у вузькому значенні слова" розуміється, головним чином, застосування математико-статистичних методів в економічних дослідженнях: побудова математико-статистичних моделей економічних явищ, оцінка параметрів у моделях будь-якого типу і т.д.
Назва “економетрика” було запроваджено засновником цього напряму економіки в 1926 р. Рагнаром Фришем. Лінгвістично термін "економетрія" німецького походження (Оkonometrie). Вперше цей термін з'явився 1910 р. у німецькій книзі з бухгалтерського обліку, автор якої розумів під ним теорію бухгалтерії. У буквальному перекладі економетрика означає "вимірювання економіки" (можна порівняти з біометрикою, наукометрикою, астрометрикою, соціометрикою, психометрикою, політометрикою).
Проте, нині можна з упевненістю стверджувати, що визначення, що наводять С.А. Айвазян і В.С Мхітарян у своєму останньому підручнику, є найоб'єктивнішим, найсучаснішим і найточнішим:
Визначення: Економетрика – це самостійна наукова дисципліна, що поєднує сукупність теоретичних результатів, прийомів, методів та моделей, призначених для того, щоб на базі
- економічної теорії,
- економічної статистики,
- математико-статистичного інструментарію
- надавати конкретне кількісне вираження загальним (кількісним) закономірностям, зумовленим економічною теорією.
Як бачимо, це визначення повністю відповідає тому, що вводив Р.Фріш сімдесят років тому. Він вважав, що економетрика повинна слідувати триєдиної формули, поєднуючи в собі теоретичний аналіз, емпіричні дані та математичні методи.
Говорячи про економічну теорію в рамках економетрики, дослідники цікавляться не просто виявленням об'єктивно існуючих (на якісному рівні) економічних законів та зв'язків між економічними показниками, а й підходами до їх формалізації. При розгляді економічної статистики як складової частини економетрики дослідники цікавляться лише тим аспектом цієї самостійної дисципліни, який безпосередньо пов'язаний із інформаційним забезпеченням аналізованої економетричної моделі. І, нарешті, під математико-статистичним інструментарієм економетрики мається на увазі, природно, не математична статистика в традиційному її розумінні, а лише окремі її розділи (класична та узагальнена лінійні моделі регресійного аналізу, аналіз часових рядів, побудова та аналіз систем одночасних рівнянь). Ці розділи математичної статистики мають бути доповнені деякими відомостями ( спеціальні типимоделей регресії, підходи до вирішення проблем специфікації, ідентифікованості та верифікованості моделей і т.д.).
У всій діяльності економетриста суттєвим є використання моделі. Тому дуже важливо простежити весь “ланцюжок” визначень щодо цього поняття.
Математична модель - це абстракція реального світу, в якій дослідника, що цікавлять відносини між реальними елементами замінені відповідними відносинами між математичними категоріями.
Економіко-математична модель це будь-яка математична модель, що описує механізм функціонування певної гіпотетичної економічної системи чи соціально-економічної системи. Іноді цю модель можуть називати просто економічною . (Приклад такої моделі – найпростіший варіант так званої павутинної моделі, яка описує процес формування попиту та пропозиції певного товару або виду послуг на конкурентному ринку).
Якщо у визначенні економіко-математичної моделі йдеться не про будь-яку математичну модель, а про модель, побудовану з використанням апарату теорії ймовірностей та математичної статистики, то можна вже отримати уявлення про економетричну модель. Але для цього слід пам'ятати такі визначення.
Вірогідна модель – це математична модель, що імітує механізм функціонування гіпотетичного(Не конкретного) реального явища (або системи) стохастичної природи.
Ймовірнісно-статистична модель – це імовірнісна модель, значення окремих характеристик (параметрів) якої оцінюються за результатами спостережень (вихідними статистичними даними), що характеризує функціонування моделюваного конкретного(а не гіпотетичного) явища (або системи).
Зрештою, можна говорити про економетричну модель:
Економетричною моделлюназивається імовірнісно-статистична модель, що описує механізм функціонування економічної чи соціально-економічної системи.
У будь-якій економетричній моделі всі перемінні, що беруть участь у ній, залежно від кінцевих прикладних цілей поділяються на екзогенні, ендогенні та зумовлені:
екзогенні змінні(ekzo-зовні, genous-походження)- це змінні, які задаються хіба що “ззовні”, автономно, й у певною мірою є керованими (планованими);
ендогенні змінні(endo-всередині, genous-походження) - це змінні, значення яких формуються в процесі та всерединіфункціонування аналізованої соціально-економічної системи значною мірою під впливом екзогенних змінних і, звісно, у взаємодії друг з одним; в економетричної моделі є предметом пояснення;
зумовлені змінні- це змінні, які виступають у системі в ролі факторів - аргументів, або що пояснюютьзмінних.
Безліч зумовлених змінних формується з усіх екзогенних змінних (які можуть бути "прив'язані" до минулих, поточних і майбутніх моментів часу) і так званих лагових ендогенних змінних,тобто. таких ендогенних змінних, значення яких входять до рівнянь аналізованої економетричної системи виміряними в минулі(по відношенню до поточного) моменти часу, а отже, є вже відомими, заданими.
1.яке з рівнянь регресії є статечним
Y= A? A?? A
2. оцінки параметрів регресії є незміщеними, якщо
Математичне очікування залишків дорівнює 0
3. оцінки параметрів регресії є ефективними, якщо
Оцінки мають найменшу дисперсію………….оцінки
4. оцінки параметрів регресії є заможними, якщо
Збільшити. точність….
5.фіктивні змінні - це
Атрибутивні ознаки.
6. якщо якісний фактор має 3 градації, то необхідна кількість фіктивних змінних
7.коефіцієнт кореляції, рівний нулю, означає, що між змінними
Ситуацію не визначено
8.коефіцієнт кореляції, рівний -1, означає, що між змінними
Функціональна залежність
9. в економетричному аналізі Xj розглядаються
Як випадкові величини
10.коефіцієнт регресії змінюється не більше
Приймає будь-яке значення
11.Q=………..min відповідає
Методу найменших квадратів
12. у яких межах змінюється коефіцієнт детермінації
13. у добре підібраній моделі залишки повинні
Мати нормальний закон…..
14. неправильний вибір функціональної форми або пояснюючих змінних називається
Помилками специфікації
15.коефіцієнт детермінації - це
Квадрат парного.
16.величина розрахована за формулою r=………………є оцінкою
Парний коефіцієнт кореляції
17. Вибірковий коефіцієнт Кореляції r за абсолютною величиною
Не перевищує одиниці
18.компоненти вектору Ei
Мають нормальний закон
19. Чи застосовується метод найменших квадратів для розрахунків параметрів не лінійних моделей
Застосуємо після неї.
20. чи застосуємо метод найменших квадратів для розрахунків параметрів показової залежності
Застосуємо після її наведення
21.що показує коефіцієнт абсолютного зростання
На скільки одиниць зміниться, якщо х змінився на одиницю
22.если коефіцієнт Кореляції позитивний, то лінійної моделі
Зі зростанням х збільшується у
23. яка функція використовується при моделюванні моделей з постійним зростанням
Якщо відносна величина……………………необмежено
25.еластичність показує
На скільки % зміниться……………………………..на 1%
26. Табличне значення студента залежить
І від рівня довірчої ймовірності, і від числа факторів, включених у модель та від довжини вихідного ряду
27. Табличне значення критерію фішера залежить від
Тільки від рівня довірчої ймовірності та від числа факторів, включених до моделі
28. Яка статистична характеристика виражена формулою
Rxy =…………
Коефіцієнт кореляції
29. Формула t = rxy ... ... ... .... Використовується для
Перевірки суттєвості коефіцієнт Кореляції
30. Яка статистична характеристика виражається формулою R?=……………
Коефіцієнт детермінації
31.коефіцієнт кореляції використовується для
Визначення тісноти зв'язку……………..
32.еластичність вимірюється
Одиниця виміру фактора…………………показника
33. оцінки параметрів парної лінійної регресії перебувають за формулою
B = Cov (x; y) / Var (x); a = y? bx?
34.для регресії y=a+bx з n спостережень інтервал довіри (1-а)% для коефіцієнт b складе
35.припустимо, що залежність витрат від доходу описується функцією y=a+bx
Середнє значення у=2……………….рівняється
36.для парної регресії o?b одно
…….(xi-x?)?)
37.залежність між коефіцієнтом множинної детермінації (D) та кореляції (R) описується наступним методом
38. Довірча ймовірність
Імовірність того, що………………..прогнозний інтервал
39.для перевірки значимості окремого параметра використовують
40.кількість ступенів свободи для t статистики при перевірці значущості параметрів регресії з 35 спостережень та 3 незалежних змінних
41.кількість ступенів свободи знаменників f статистики регресії з 50 спостережень та 4 незалежних змінних
42.однієї з проблем кіт. Може виникнути в багатофакторної регресії і ніколи не буває в парній регресії, є
Кореляція між незалежними змінними
43.Мультиколлінеарність виникає тоді коли
Дві та більше незалежних…………
44. гетероскедатичність присутня коли
Дисперсія випадкових.
45. стандартизований коефіцієнт рівняння регресії?k показує
На скільки % зміниться результуючий показник при зміні хi на 1% при незміненому середньому рівні інших факторів
46.зв'язок між індексом множинної детермінації R? та скоригованим індексом множинної детермінації RC?(у формулі з зверху R)
RC? = R? (n-1)/(n-m-1)
47.припустимо, що для опису одного економічного процесу придатні 2 моделі. Обидві адекватні за критерієм фішера. який надати перевагу, у тієї, яка має:
Більше значення F критерію
48. для регресії з n спостережень та m незалежних змінних існує такий зв'язок між R? та F
…………..=[(n-m-1)/m](R?/(1- R?)]
49. значимість приватних та парних коефіцієнт кореляції перевіряється за допомогою
T критерію студента
50.если у рівнянні регресії є несуттєва змінна, вона виявляє себе за низьким значенням
T статистки
51. у якому випадку модель вважається адекватною
Fрасч>Fтабл
52.за допомогою якого критерію оцінюється значущість коефіцієнта регресії
T студента
53.величинав довірчого інтервалу дозволяє встановити наскільки надійно припущення про те, що
Інтервал містить параметри генеральної сукупності
54.гіпотеза про відсутність автокореляції залишків доведена, якщо
Уt=a+b0x1+?yt-1+?t
56. виберіть модель з лагами
Уt= a+b0x1…….(найдовша формула)
57.які точки виключаються з часового ряду процедурою згладжування
Ті, що стоять на початку і в кінці тимчасового ряду
58.від чого залежить кількість точок, що виключаються в результаті згладжування
Від кількості точок………………
59.автокореляція є коли
кожне наступне значеннязалишків
60.в результаті автокореляції маємо
Неефективні оцінки параметрів
61.якщо ми зацікавлені у використанні атрибутивних змінних для відображення ефекту різних місяців ми маємо використовувати
11 атрибутивних методів
62. адитивна модель тимчасового ряду має вигляд
63.МУЛЬТИПЛІКАТИВНА МОДЕЛЬ МАЄ ВИГЛЯД
64.коефіцієнт автокореляції
Характеризує тісноту лінійного зв'язку поточного та попереднього рівнів ряду
65. адитивна модель часового ряду будується
Амплітуда сезонних коливань зростає та зменшується
66.на основі поквартальних даних………..значення 7-1 квартал, 9-2квартал і 11-3квартал…………….
67.ендогенні змінні це
Залежні змінні, кількість яких дорівнює кількості рівнянь……..
68.екзогенні змінні
Зумовлені змінні, що впливають…………..
69.лаговые перемінні це
Значення залежних змінних за попередній час
70.для визначення параметрів структурну форму моделі необхідно перетворити на
Наведену форму моделі
71.Рівняння, в якому H число ендогенних змінних, D число відсутніх екзогенних змінних, ідентифіковано якщо
72. рівняння, в якому H число ендогенних змінних, D число відсутніх екзогенних змінних, Не ідентифіковано якщо
73. рівняння, в якому H число ендогенних змінних, D число відсутніх екзогенних змінних, надідентифіковано якщо
74.для визначення параметрів точно ідентифікованої моделі
Застосовується непрямий МНК
75. для визначення параметрів ЗВЕРХідентифікованої моделі
застосовується двокроковий МНК
76.для визначення параметрів моделі, що не ідентифікується
НЕ ОДИН З ІСНУЮЧИХ МЕТОДІВ ЗАСТОСУВАТИ НЕ МОЖНА
Пошук на сайті
Предмети
Оберіть рубрику Адвокатура Адміністративне право Аналіз фінансової звітності Антикризове управління Аудит Банківська справа Банківське право Бізнес-планування Біржова справа Біржі Бухгалтерська фінансова звітність Бухгалтерський облік Бухгалтерський облік Бухгалтерський облік фінансовий облікБухгалтерское дело Бухучёт в бюджетных организациях Бухучёт в инвестфондах Бухучет в страховых организациях Бухучёт и аудит Бюджетная система рф Валютное регулирование и валютный контроль Выставочное и аукционное дело Высшая математика Вэд Госслужба Государственная регистрация сделок с недвижимостью Государственное регулирование вэд Гражданский и арбитражный процесс Декларирование Деньги, кредит, банки Довгострокова фінансова політика Житлове право Земельне право Інвестиції Інвестиційні стратегії Інноваційний менеджмент Інформаційно-митні технології Інформаційні системи в економіці Інформаційні технології Інформаційні технології управління Позовне виробництво Дослідження систем управління Історія держави та права зарубіжних країн Історія вітчизняної держави та права Історія політичних та прав аналіз господарської діяльностіКонституційне право зарубіжних країн Конституційне право Росії Контракти в міжнародній торгівлі Контролінг Контроль та ревізія Кон'юнктура товарних ринків Короткострокова фінансова політика Криміналістика Кримінологія Логістика Маркетинг Міжнародне правоМіжнародні валютно-кредитні відносини Міжнародні конвенції та угоди з торгівлі Міжнародні стандартиаудиторської діяльності Міжнародні стандарти фінансової звітностіМіжнародні економічні відносини Менеджмент Методи оцінки фінансових ризиків Світова економіка Світова економіка та повноважень Муніципальне право Податки та оподаткування Податкове право Спадкове правоНетарифне регулювання ВЕД Нотаріат Обгрунтування та контроль контрактних цін Загальний та митний менеджмент Організаційна поведінка Організація валютного контролю Організація діяльності комерційних банків Організація діяльності цб Організація та технологія зовнішньої торгівлі Організація митного контролю Основи бізнесу Особливості обліку в торгівлі Галузеві особливості Право інтелектуальної власності Право соціального забезпечення Правознавство Правове забезпечення економіки Правове регулюванняприватизації Правові інформаційні системиПравові основи рф Підприємницькі ризики Регіональна економіка та управління Реклама Ринок цінних паперів Системи обробки ки зарубіжних країн Соціологія Соціологія управління Статистика Статистика фінансів та кредиту Стратегічний менеджмент Страхування Страхова право Митна справа Митне право Теорія бухгалтерського облікуТеорія держави та права Теорія організації Теорія управління Теорія економічного аналізу Товарознавство Товарознавство та експертиза в митній справі Торгово-економічні відносини рф Трудове право Упд Управління якістю Управління персоналом Управління проектами Управління ризиками Управління фінансами зовнішньої торгівлі Управління рішень Облік витрат у торгівлі та Естетика Фінансове середовище та підприємницькі ризики Фінансове право Фінансові системи зарубіжних держав Фінансовий менеджмент Фінанси Фінанси підприємств Фінанси, грошовий обіг та кредит Господарське право Ціноутворення Ціноутворення в міжнародній торгівлі ЕОМ Екологічне право Економіка та регіоналістика Економічна теоріяЕкономічний аналіз Юридична етика
Q=……….. minвідповідаєметодом найменших квадратів
Автокореляція- Це кореляційна залежність рівнів ряду від попередніх значень.
Автокореляція є коликожне наступне значення залишків
Адитивна модель часового ряду має вигляд: Y=T+S+E
Атрибутивна змінна може використовуватися, коли:незалежна змінна якісна;
У яких межах змінюється коефіцієнт детермінанту: від 0 до 1
У якому разі модель вважається адекватною Fрасч>Fтабл
Внаслідок автокореляції маємонеефективні оцінки параметрів
У добре підібраній моделі залишки повинні імати нормальний закон
В економетричному аналізіXjрозглядаютьсяяк випадкові величини
Величина довірчого інтервалу дозволяє встановити припущення, що:інтервал містить оцінку параметра невідомого.
Величина розрахована за формулоюr= ... є оцінкоюпарного коеф. Кореляції
Внутрішньо нелінійна регресія- це істинно нелінійна регресія, яка може бути приведена до лінійної регресії перетворенням змінних і запровадженням нових змінних.
Тимчасовий ряд- це послідовність значень ознаки (результативної змінної), що приймаються протягом послідовних моментів часу або періодів.
Виберіть модель із лагамиУt= a+b0x1…….(найдовша формула)
Вибіркове значення Rxy не > 1, | R |< 1
Вибірковий коефіцієнт кореляціїrпо абсолютнійвеличині не перевищує одиниці
Гетероскедастичність- Порушення сталості дисперсії для всіх спостережень.
Гетероскедастичність присутня коли:дисперсія випадкових залишків не постійна
Гетероскидастичність – цеколи дисперсія залишків різна
Гіпотезу про відсутність автокореляції залишків доведено,якщо Dтабл2...
Гомоскедастичність- сталість дисперсії всім спостережень, чи однаковість дисперсії кожного відхилення (залишку) всім значень факторних змінних.
Гомоскидастичність– це коли дисперсія залишків стала і однакова всім … спостережень.
Дисперсія- Показник варіації.
Для визначення параметрів неіденцифікованої моделі застосовується.не один із сущ. методів застосувати не можна
Для визначення параметрів понад ідентифіковану модель застосування.застосовується. 2-х кроковий МНК
Для визначення параметрів структурну форму моделі необхідно перетворити нанаведену форму моделі
Для визначення параметрів точно ідентифікованої моделі:застосовується непрямий МНК;
Для оцінки … зміниyвідxвводиться:коефіцієнт еластичності:
Для парної регресії ơ²bодно….(xi-x¯)²)
Для перевірки значущості окремих параметрів регресії використовується: t-тест.
Для регресіїy= a+ bxзnспостережень інтервал довіри (1-а)% для коеф.bскладе b±t…….·ơb
Для регресії зnспостережень таmнезалежних змінних існує такий зв'язок міжR² таF..=[(n-m-1)/m](R²/(1- R²)]
Довірча ймовірність- Це ймовірність того, що справжнє значення результативного показника потрапить у розрахунковий прогнозний інтервал.
Припустимо, що для опису одного економічного процесу придатні 2 моделі. Обидві адекватні заfкритерієм фішера. який надати перевагу, у той у кіт.:більше значення F критерію
Допустимо, що залежність витрат від доходу описується функцієюy= a+ bxсереднє значення у = 2 ... дорівнює 9
ЯкщоRxyпозитивний, тозі зростанням x збільшується y.
Якщо рівнянні регресії є несуттєва змінна, вона виявляє себе за низьким значенням T статистки
Якщо якісний фактор має 3 градації, то необхідна кількість фіктивних змінних 2
Якщо коефіцієнт кореляції позитивний, то лінійної моделізі зростанням х збільшується у
Якщо ми зацікавлені у використанні атрибутивних змінних для відображення ефекту різних місяців, ми повинні використовувати 11 атрибутивних методів.
Якщо регресійна модель має показову залежність, тометод МНК застосовується після приведення до лінійного вигляду.
Залежність між коефіцієнтом множинної детермінації (D) та кореляції (R) описується наступним методом R=√D
Значущість рівняння регресії- дійсна наявність досліджуваної залежності, а не просто випадковий збіг факторів, що імітує залежність, яка фактично не існує.
Значимість рівняння регресії загалом оцінюють: -F-критерій Фішера
Значимість приватних та парних коеф. кореляції повірено. за допомогою:-t-критерію Стьюдента
Інтеркореляція та пов'язана з нею мультиколінеарність- це тісний зв'язок між факторами, що наближається до повної лінійної залежності.
Яка статистична характеристика виражається формулоюR²=… коефіцієнт детермінації
Яка статистична хар-ка виражена формулою: r xy = Ca(x; y) розділити на коріньVar(x)* Var(y): коефіцієнт. кореляції
Яка функція використовується при моделюванні моделей з постійним зростаннямстатечна
Які точки виключаються із тимчасового ряду процедурою згладжуванняі на початку, і наприкінці.
Яке з рівнянь регресії є статечним y= a˳ aͯ¹ a
Класичний метод оцінювання параметрів регресії заснований на:- метод найменших квадратів (МНК)
Кількість ступенів свободи дляtстатистики під час перевірки значущості параметрів регресії з 35 спостережень та 3 незалежних змінних 31;
Кількість ступенів свободи знаменникаF-статистики в регресії з 50 спостережень та 4 незалежних змінних: 45
Компоненти вектораEiімають нормальний закон
Кореляція- стохастична залежність, що є узагальненням строго детермінованої функціональної залежності за допомогою включення імовірнісної (випадкової) компоненти.
Коефіцієнт автокореляції:характеризує тісноту лінійного зв'язку поточного та майбутнього рівнів ряду
Коефіцієнт детермінації- Показник тісноти стохастичного зв'язку в загальному випадку нелінійної регресії
Коефіцієнт детермінації– це величина, яка характеризує зв'язок між залежними та незалежними змінними.
Коефіцієнт детермінації – цеквадрат множинного коефіцієнта кореляції
Коефіцієнт детермінації – це:величина, яка характеризує зв'язок між незалежною та залежною (залежною) змінними;
Коефіцієнт детермінаціїRпоказуєчастку варіацій залежної змінної y, зрозумілу впливом факторів, що включаються до моделі.
Коефіцієнт детермінації змінюється у межах: - від 0 до 1
Коефіцієнт довіри- це коефіцієнт, який пов'язує лінійною залежністю граничну та середню помилки, з'ясовує сенс граничної помилки, що характеризує точність оцінки, та є аргументом розподілу (найчастіше, інтеграла ймовірностей). Саме ця ймовірність і є мірою надійності оцінки.
Коефіцієнт довіри (нормоване відхилення)- результат розподілу відхилення від середнього на стандартне відхилення, що змістовно характеризує ступінь надійності (впевненості) отриманої оцінки.
Коефіцієнт кореляціїRxyвикористовуєтьсявизначення повноти зв'язку X і Y.
Коефіцієнт кореляції змінюється не більше: від -1 до 1
Коефіцієнт кореляції дорівнює 0 означає, що: -відсутній лінійний зв'язок .
Коефіцієнт кореляції дорівнює 1 означає, що: існує функціональна залежність.
Коефіцієнт кореляції використовується для:визначення тісноти зв'язку між випадковими величинами X та Y;
Коефіцієнт кореляції розраховується длявиміру ступеня лінійного взаємозв'язку між двома випадковими змінними.
Коефіцієнт лінійної кореляції- Показник тісноти стохастичного зв'язку між фактором і результатом у разі лінійної регресії.
Коефіцієнт регресії- Коефіцієнт при факторної змінної в моделі лінійної регресії.
Коефіцієнт регресіїbпоказує:скільки одиниць збільшується y, якщо x збільшується на 1.
Коефіцієнт регресії змінюється у межах: застосовується будь-яке значення; від 0 до 1; від -1 до 1;
Коефіцієнт еластичності вимірюється в: незмірна величина.
Критерій Дарвіна-Чотсона застосовується для: - відбору факторів у модель; або - визначення автокореляції у залишках
Критерій Стьюдента- перевірка значимості окремих коефіцієнтів регресії та значущості коефіцієнта кореляції.
Критерій Фішера показуєстатистичну значимість моделі загалом з урахуванням сукупної достовірності всіх її коефіцієнтів;
Лагові змінні: - це змінні, що належать до попередніх моментів часу; або-це значення залеж. змін. за попередній період.
Лагові змінні цезначення залежних змінних за попередній період
Модель загалом статистично значуща, якщо Fрасч > Fтабл.
Модель ідентифікована, якщо:- Число параметрів структурної моделі дорівнює числу параметрів наведено. форми моделі.
Модель не ідентифікована, якщо:- Число наведено. коеф . більше числа структурних коеф.
Модель надідентифікована, якщо: число наведено. коеф. менше кількості структурних коеф
Мультиколеніарність виникає, коли: помилкове включення до рівняння 2х чи більше лінійно залежних змінних; 2. дві або більше пояснюють змінні, у нормальній ситуації слабо корельовані, стають у конкретних умовах вибірки сильно корельованими; . в модель включається змінна, що сильно корелює із залежною змінною.
Мультиплікативна модель тимчасового ряду має вигляд:- Y=T*S*E
Мультиплікативна модель тимчасового ряду будується, якщо:амплітуда сезонних коливань зростає чи зменшується
На основі поквартальних даних ... значення 7-1 квартал, 9-2квартал і 11-3квартал...-5
Неправильний вибір функціональної форми або пояснюючих змінних називається прошибками специфікації
Незміщеність оцінки параметра регресії, отриманої МНК, означає:- що вона характеризується найменшою дисперсією.
Однією з проблем, яка може виникнути в багатофакторній регресії і ніколи не буває в парній регресії, є кореляція між незалежними змінними
Від чого залежить кількість точок, що виключаються з часового ряду в результаті згладжування:від застосовуваного методу згладжування.
Відмітьте основні види помилок специфікації:відкидання значної змінної; додавання незначної змінної;
Оцінки коефіцієнтів парної регресії є незміщеним, якщо: математичні очікування залишків =0.
Оцінки параметрів парної лінійної регресії перебувають за формулою b = Cov (x; y) / Var (x); a = y bx
Оцінки параметрів регресії є незміщеними, якщоМатематичне очікування залишків дорівнює 0
Оцінки параметрів регресії є заможними, якщо: -Збільшується точність оцінки при n, тобто при збільшенні n ймовірність оцінки від істинного значення параметра прагне 0.
Оцінки парної регресії явл. ефективними, якщо:оцінка мають найменшу дисперсію в порівнянні з іншими оцінками
За наявності гетероскедастичності слід застосовувати:- узагальнений МНК
Під час перевірки значущості одночасно всіх параметрів використовується:-F-тест.
Під час перевірки значущості одночасно всіх параметрів регресії використовується: F-тест.
Чи можна застосувати метод найменших квадратів для розрахунків параметрів показової залежностізастосуємо після її наведення
Чи можна застосувати метод найменших квадратів (МНК) для розрахунку параметрів нелінійних моделей?застосуємо після її спеціального приведення до лінійного вигляду
За допомогою якого критерію оцінюється значущість коефіцієнта регресії T студента
Зі збільшенням числа змінних, що пояснюють, скоррестований коефіцієнт детермінації:- Збільшується.
Зв'язок між індексом множинної детермінаціїR ² та скоригованим індексом множинної детермінаціїȒ² є
Скоригувати. коеф. детермінації:- Більше звичайного коеф. детермінації
Стандартизований коефіцієнт рівняння регресії k показуєна скільки % зміниться результуючий показник при зміні хi на 1% при незміненому середньому рівні інших факторів
Стандартний коефіцієнт рівняння регресії:показує на скільки 1 зміниться y за зміни фактора xk на 1 при збереженні ін.
Суть коеф. детермінаціїr 2 xy полягає в наступному: -характеризує частку дисперсії результативної ознаки y пояснюємо. регрес., у загальній дисперсії результативної ознаки.
Табличне значення критерію Стьюдента залежитьвід рівня довірчої ймовірності і від числа включених факторів і від довжини вихідного ряду.
Табличні значення Фішера (F) залежатьвід довірчої ймовірності та від числа включених факторів та від довжини вихідного ряду (від довірчої ймовірності pта числа ступенів свободи дисперсій f1і f2)..
Рівняння в якомуHDкількість відсутніх екзогенних змінних, що ідентифікується якщо D+1=H
Рівняння в якомуHчисло ендогенних змінних,Dчисло відсутніх екзогенних змінних, НЕ ідентифіковано якщо D+1 Рівняння в якомуHчисло ендогенних змінних,Dчисло відсутніх екзогенних змінних, надідентифіковано якщо D+1>H Рівняння ідентифіковано, якщо:- D+1=H Рівняння не ідентифіковано, якщо:- D+1 Рівняння надідентифіковано, якщо:- D+1>H Фіктивні змінні – це:атрибутивні ознаки (наприклад, професія, стать, освіта), яким надали цифрові мітки; Формулаt=
rxy….використовується для проверки суттєвості коефіцієнта кореляції ПриватнийF-Критерій:- оцінює значимість рівняння регресії загалом Число ступенів свободи для факторної суми квадратів у лінійній моделі множинної регресії дорівнює: m; Що показує коефіцієнт нахилу -на скільки одиниць зміниться у, якщо х змінився на одиницю, Що вказує коефіцієнт. абсолютного зростанняна скільки одиниць зміниться у, якщо х змінився на одиницю Екзогенна змінна- Це незалежна змінна або фактор-Х. Екзогенні змінні- це змінні, які визначаються поза системою та є незалежними Екзогенні змінні– цезумовлені змінні, що впливають на залежні змінні (ендогенні змінні), але не залежать від них, позначаються через х Еластичність вимірюєтьсяодиниця виміру фактора ... показника Еластичність показуєна скільки % зміниться редуктивний показник y за зміни на 1% фактора xk.
Ендогенні змінні - це:залежні змінні, число яких дорівнює числу рівнянь у системі і які позначаються через у Визначення T-відношення (t-критерій)- Відношення оцінки коефіцієнта, отриманої за допомогою МНК, до величини стандартної помилки оцінюваної величини. Адитивна модель часового ряду– це модель, у якій часовий ряд представлений як сума перерахованих компонентів. Критерій Фішера- спосіб статистичної перевірки значущості рівняння регресії, у якому розрахункове (фактичне) значення F-відносини порівнюється з його критичним (теоретичним) значенням. Лінійна регресія- це зв'язок (регресія), яка представлена рівнянням прямої лінії та виражає найпростішу лінійну залежність. Метод інструментальних змінних- це різновид МНК. Використовується для оцінки параметрів моделей, що описуються кількома рівняннями. Головна властивість - часткова заміна непридатною пояснювальною змінною на таку змінну, яка некорельована з випадковим членом. Ця замінна змінна називається інструментальною і призводить до отримання заможних оцінок параметрів. Метод найменших квадратів (МНК)- спосіб наближеного знаходження (оцінювання) невідомих коефіцієнтів (параметрів) регресії. Цей метод ґрунтується на вимогі мінімізації суми квадратів відхилень значень результату, розрахованих за рівнянням регресії, та справжніх (спостережених) значень результату. Множинна лінійна регресія- це множинна регресія, що представляє лінійний зв'язок за кожним фактором. Множинна регресія- регресія з двома та більш факторними змінними. Модель, що ідентифікується- Модель, в якій всі структурні коефіцієнти однозначно визначаються за коефіцієнтами наведеної форми моделі. Модель рекурсивних рівнянь- Модель, яка містить залежні змінні (результативні) одних рівнянь у ролі фактора, опиняючись у правій частині інших рівнянь. Мультиплікативна модель- Модель, в якій тимчасовий ряд представлений як добуток перерахованих компонент. Незміщена оцінка- Оцінка, середнє якої дорівнює самій оцінюваній величині. Нульова гіпотеза- припущення у тому, що результат залежить від чинника (коефіцієнт регресії дорівнює нулю). Узагальнений метод найменших квадратів (ОМНК)- метод, який вимагає постійності дисперсії (гомоскедастичності) залишків, але передбачає пропорційність залишків загальному множнику (дисперсії). Отже, це зважений МНК. Пояснена дисперсія- Показник варіації результату, обумовленої регресією. Пояснення (результативна) змінна- Змінна, яка статистично залежить від факторної змінної, або пояснюючої (регресора). Залишкова дисперсія- непояснена дисперсія, яка показує варіацію результату під впливом всіх інших факторів, неврахованих регресією. Зумовлені змінні- це екзогенні змінні системи та лагові ендогенні змінні системи. Наведена форма системи- Форма, яка, на відміну від структурної, вже містить одні тільки лінійно залежні від екзогенних змінних ендогенні змінні. Зовні нічим не відрізняється від системи незалежних рівнянь. Розрахункове значення F-відносини- значення, яке набувають розподілом поясненої дисперсії на 1 ступінь свободи на залишкову дисперсію на 1 ступінь свободи. Регресія (залежність)- це усереднена (згладжена), тобто. вільна від випадкових дрібномасштабних коливань (флуктуацій), квазідетермінований зв'язок між змінною (змінною) і пояснювальною змінною (змінною). Цей зв'язок виражається формулами, які характеризують функціональну залежність і не містять явно стохастичних (випадкових) змінних, які впливають тепер як результуючий вплив, що набуває вигляду суто функціональної залежності. Регресор (що пояснює змінна, факторна змінна)- це незалежна змінна, статистично пов'язана з результуючою змінною. Характер цього зв'язку та вплив зміни (варіації) регресора на результат досліджуються в економетриці. Система взаємопов'язаних рівнянь- це система одночасних чи взаємозалежних рівнянь. У ній одні й самі змінні виступають одночасно як залежні в одних рівняннях і в той же час незалежні в інших. Це структурна форма системи рівнянь. До неї не застосовується МНК. Система зовні не пов'язаних між собою рівнянь- система, яка характеризується наявністю одних лише кореляцій між залишками (помилками) у різних рівняннях системи. Випадковий залишок (відхилення)- це суто випадковий процес у вигляді дрібномасштабних коливань, що не містить детермінованої компоненти, яка є в регресії. Заможні оцінки- оцінки, які дозволяють ефективно застосовувати довірчі інтервали, коли ймовірність отримання оцінки на заданій відстані від істинного значення параметра стає близькою до 1, а точність оцінок збільшується зі зростанням обсягу вибірки. Специфікація моделі- Визначення суттєвих факторів та виявлення мультиколлінеарності. Стандартна помилка- Середньоквадратичне (стандартне) відхилення. Воно пов'язане із середньою помилкою та коефіцієнтом довіри. Ступені свободи- це величини, що характеризують число незалежних параметрів та необхідні для знаходження за таблицями розподілів їх критичних значень. Тренд- основна тенденція розвитку, плавна стійка закономірність зміни рівнів низки. Рівень значущості- величина, що показує, яка ймовірність помилкового висновку під час перевірки статистичної гіпотези за статистичним критерієм. Фіктивні змінні- це змінні, які відбивають сезонні компоненти ряду якогось одного періоду. Економетрична модель- це рівняння або система рівнянь, що особливим чином представляють залежність (залежності) між результатом і факторами. В основі економетричної моделі лежить розбиття складної та малозрозумілої залежності між результатом та факторами на суму двох наступних компонентів: регресію (регресійна компонента) та випадковий (флуктуаційний) залишок. Інший клас економетричних моделей утворює часові лави. Ефективність оцінки- це властивість оцінки мати найменшу дисперсію з усіх можливих. 1. Вибір виду економічної моделі на підставі відповідної теорії зв'язку між змінними називається ________________ моделі. · Побудовою · Класифікацією · специфікацією
· Систематизацією 2. Колінеарність факторів економетричної моделі перевіряється на основі матриці парних коефіцієнтів лінійної __________________ · Детермінації · Регресії · Еластичність · кореляції
3. Із запропонованих економетричних моделей моделлю множинної лінійної регресії є … 4. Перевірка наявності колінеарних факторів в економетричній моделі ґрунтується на розгляді коефіцієнта кореляції між … · yі x 1 · yі ( x 1 ;x 2 } · x
1 таx
2
· yі x 2 5. Інтерпретація параметра при фіктивній змінній dу моделі регресії Де y- ціна квартири, дол., x- Площа квартири, кв.м., Буде наступною … (слід врахувати, що всі коефіцієнти моделі є значущими). · квартира на першому поверсі за інших рівних умов коштує на 1000 дол. · Один квадратний метр житла на першому поверсі коштує 450 дол. · квартира на першому поверсі за інших рівних умов коштує на 1000 дол. дешевше
· Поверх, на якому знаходиться квартира, не впливає на ціну квартири 6. У моделі значення параметра aхарактеризує … · Вплив випадкових факторів на залежну змінну моделі y · Середнє значення незалежної змінної при нульових значеннях залежних змінних · Середня зміна залежної змінної моделі yза зміни незалежних змінних на одиницю · середнє при нульових значеннях незалежних (що пояснюють) змінних
7. Система рівнянь, яка служить розрахунку параметрів рівняння регресії називається системою _______________ рівнянь. · Одночасних · незалежних · нормальних
· Рекурсивних 8. Суть методу найменших квадратів (МНК) у тому, що коефіцієнти рівняння регресії перебувають із умови … · Рівності нулю суми модулів відхилень · мінімуму суми квадратів відхилень
· Рівності нулю суми квадратів відхилень · мінімуму суми модулів відхилень 9. Оцінки параметрів, знайдені при ____________________ методу найменших квадратів, мають властивості незміщеності, ефективності та спроможності. · Порушення передумов · Використання узагальненого · дотриманні передумов
· Використання зваженого 10. У разі регресійної моделі з автокорельованими та/або гетероскедастичними залишками розглядають __________________ модель регресії. · класичну (звичайну) · Нормальну · Стандартизовану · узагальнену
11. Відомо, що тіснота зв'язку між xі y xзначення залежної змінної yзменшується. Тоді значення коефіцієнта кореляції для такої моделі парної лінійної регресії знаходиться в інтервалі. · [-0,8; -0,6]
12. Для оцінки якості підбору економетричної моделі лінійного рівняння регресії розраховують значення коефіцієнта детермінації. При цьому відомі такі дисперсії залежної змінної: 2 заг- загальна дисперсія; σ 2 пояснив- Дисперсія, пояснена рівнянням; σ 2 ост- Залишкова дисперсія. Виберіть правильний вираз. _________________ 13. Виберіть графік, який відображає випадок відсутності автокореляції залишків моделі. 14. Відсутність колінеарних факторів у моделі може бути доведена значенням лінійного коефіцієнта кореляції. 15. На числовій осі відзначено значення d lі d u d l) та (4- d u); d(Розрахункове значення критерію Дарбіна-Уотсона) 0 d l d u d 2 4-d u 4-d l 4 Таке розташування значення dщодо зазначених точок характерно для … · позитивної автокореляції у залишках · відсутності автокореляції у залишках
· Негативної автокореляції в залишках · невизначеної ситуації щодо автокореляції залишків 16. Відомо, що тіснота зв'язку між xі yсередня, при збільшенні незалежної змінної xзначення залежної змінної yзбільшується. Тоді значення коефіцієнта кореляції для такої моделі парної лінійної регресії знаходиться в інтервалі. ·
17. Інтерпретація параметра при фіктивній змінній dу моделі регресії Де y- ціна квартири, дол., x- Площа квартири, кв.м., Буде наступною … (слід врахувати, що t-статистики для коефіцієнтів при відповідних змінних та критичне значення для заданого рівня значимості та заданої кількості ступенів свободи рівні t x = 2,98; t d = 1,08; t крит = 2,16). · Один квадратний метр квартири з балконом коштує 450 дол. · Один квадратний метр житла коштує 450 дол. · наявність балкона не впливає на ціну квартири
· квартира з балконом коштує на 1,05 дол. дорожче за аналогічну квартиру без балкона 18. Досліджується регресійна модель. Коефіцієнтом регресії у цьому рівнянні є … · b 2
19. На числовій осі відзначено значення d lі d u(табличні значення критерію Дарбіна-Уотсона); (4- d l) та (4- d u); d(Розрахункове значення критерію Дарбіна-Уотсона). Визначте графік, на якому значення dзнаходиться у зоні позитивної автокореляції у залишках. 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. Вираз виду називається · сумою квадратів відхилень, пояснених регресією
· загальною сумою квадратів відхилень · Залишковою сумою квадратів відхилень · сумою квадратів відхилень, не пояснених регресією 21. Для економетричної моделі параметр під час регресора x(2) виявився незначним, отже, гіпотеза про нульове значення оцінки … · інших параметрів не підтвердилася · цього параметра не підтвердилася · інших параметрів підтвердилася · цього параметра підтвердилася
22. Параметри регресії, вираженої внутрішньо лінійною функцією, нелінійної щодо параметрів, після лінеаризації можна оцінити за допомогою методу найменших квадратів. · звичайного
· Трикрокового · Непрямого · двокрокового 23. Нелінійною формою залежності змінної yвід фактора (-ів) не єрівняння … 24. Найбільш простим методомлінеаризації нелінійної функції, лінійної щодо параметрів, є … · заміна змінних
· Елементарні перетворення · Застосування елементарних перетворень з використанням заміни змінних 25. Для економетричної моделі нелінійної регресії збудовано поле кореляції: Визначте, яке із рівнянь найточніше описує досліджувану залежність. ______________________________________ 26. Компонента, що характеризує коливання, що періодично повторюються, амплітуда яких може бути або незмінною, або зростаючою або спадною називається _____________ компонентом. · Трендовий · Періодичною · сезонної
· Випадковий 27. Автокореляційна функція є відображенням залежності між значеннями відповідного коефіцієнта автокореляції та … · його порядком
· Періодами (моментами) часу · рівнями ряду · Корелограмою 28. Модель часового ряду виду Y=T+S+E, де Y- Рівень ряду, T- трендова компонента, S- сезонна компонента, E– випадкова компонента, яка використовується за наявності вираженої сезонної компоненти з постійною амплітудою коливань, називається … · моделлю з розподіленим лагом · адитивною моделлю
· моделлю, що включає фактор часу · мультиплікативною моделлю 29. Для стаціонарного часового ряду не виконуєтьсяумова … · Незалежної від часу величини дисперсії · Незалежної від часу середньої величини ряду · наявності у його структурі тренду та/або сезонної компоненти
· Гомоскедастичність залишків 30. Системою економетричних рівнянь, що описує ту чи іншу економічну ситуацію, не єсистема рівнянь. · нормальних
· Одночасних · незалежних · Рекурсивних 31. Система економетричних рівнянь виду належить до класу ____________ економетричних рівнянь. · Одночасних · множинних · Рекурсивних · незалежних
32. При вирішенні систем одночасних рівнянь залежні змінні, число яких дорівнює числу рівнянь системи називаються змінними. · Наведеними · Структурними · ендогенними
· Екзогенними 33. Оцінки параметрів системи економетричних рівнянь виду · Нормального · Непрямого · звичайного
· Виваженого 34. Кажуть, що оцінки параметрів регресії є ___________ , якщо для них виконується умова, що їхнє математичне очікування дорівнює самим оцінкам або, іншими словами, математичне очікування залишків дорівнює нулю. · Заможними · Зміщеними · незміщеними
· Ефективними 35. Для оцінки параметрів лінійної регресійної моделі з залишками ______________ застосовується узагальнений метод найменших квадратів. · Некорельованими · не гетероскедастичними · Гомоскедастичними · автокорельованими
36. Частку поясненої за допомогою регресії дисперсії у спільній дисперсії залежної змінної характеризує … · Коефіцієнт регресії · коефіцієнт детермінації
· F-статистика · Коефіцієнт кореляції 37. Рівнянням, нелінійним за параметрами є регресійна модель виду … 38. Методом лінеаризації внутрішньолінійної функції, нелінійної щодо параметрів, є … · Заміна змінних · Елементарні перетворення · Розкладання функції в ряд Тейлора · застосування елементарних перетворень із використанням заміни змінних
39. Для досліджуваної залежності побудовано поле кореляції: Із запропонованих моделей для опису залежності не може бутивикористана модель … ·
40. Автокореляція рівнів ряду є характеристикою тісноти зв'язку між … · Рівнем ряду і часом · Рівнем ряду та компонентами цього рівня · випадкової складової та часом · послідовними рівнями ряду
41. Сума скоригованих сезонних компонентів для мультиплікативної моделі дорівнює … · одиниці · половині лага · лагу
42. Нестаціонарність часового ряду y tможе виявлятися … · Постійністю дисперсії його рівнів · Гомоскедастичністю його залишків · Незмінністю функції регресії у часі · наявністю у його структурі тренду
43. Система економетричних рівнянь виду Належить до класу ___________ економетричних рівнянь. · Одночасних · незалежних · рекурсивних
· Взаємозалежних 44. При вирішенні систем одночасних рівнянь, незалежні змінні, що знаходяться лише у правих частинах рівняння, називаються змінними ____________________. · Наведеними · Структурними · ендогенними · екзогенними
45. Для регресійної моделі +ε кількість залежних змінних дорівнює … · 1
46. Покажіть малюнку відхилення фактичного значення від розрахункового. · Лінійної · нелінійною
· статечною · Показовою 50. Рівнянням, лінійним за параметрами, але нелінійним за змінними є регресійна модель виду … ·
51. Зменшуюча або зростаюча компонента часового ряду, що характеризує сукупний довготривалий вплив безлічі факторів називається _____________ компонентом. · трендовий
· Циклічною · сезонної · Випадковий 52. Оцінки параметрів надідентифікованої системи економетричних рівнянь виду · двокрокового
· Непрямого · Звичайного · Виваженого Економетрика: учеб./И.И.Елисеева [та інших.], під ред.И.И.Елисеевой.-2-е вид., перераб. та доп.-М.: Фінанси та статистика, 2005.-с.43-47. Єлісєєва, 2005.-с.113-114. Економетрика: навч. / За ред. д-ра екон.наук, проф.В.С.Мхітаряна.-М.: Проспект, 2008.-с.84 Магнус Я.Р. Економетрики. Початковий курс: учеб./Я.Р.Магнус, П.К.Катышев, А.А.Пересецький.-3-тє вид., перераб. та доп.-М.: Справа, 200.-с.100-105. Єлісєєва, 2009.-с.44. Єлісєєва,2005. Єлісєєва, 2005.-с.30-35. Єлісєєва, 2005.-с.182-190. Мхітарян, 2008.-с.93-95. Єлісєєва, 2005.-с.51-55. Єлісєєва, 2005.-с.60-61. Мхітарян, 2008.-с.93-95. Мхітарян, 2008.-с.84. Єлісєєва, 2005.-с.436-442. Єлісєєва, 2005.-с.51-55. Магнус, 2000.-с.100-105. Єлісєєва, 2005.-с.120. Єлісєєва, 2005.-с.436-442. Єлісєєва, 2005.-с.60-61. Айвазян С.А. Прикладна статистика Основи економетрики: навч. для вузів: У 2 т. Основи економетрики / С. А. Айвазян, В. С. Мхітарян. - 2-ге вид., Випр. Єлісєєва, 2005.-с.77-96. Єлісєєва, 2005.-с.77-96. Єлісєєва, 2005.-с.51-55. Єлісєєва, 2005.-с.43-47. Єлісєєва, 2005.-с.295. Єлісєєва, 2005.-с.296-305. Бувшев В.А. Економетрика: учеб.посібник/В.А.Бившев.-М.: Фінанси та статистика, 2008.-с.209-212. Єлісєєва, 2005.-с.246-283, Магнус, 2000.-с.197-214. Єлісєєва, 2005.-с.240-260. Єлісєєва, 2005.-с.246-283. Єлісєєва, 2005.-с.182-185. Мхітарян, 2008.-с.93-95, 100-107. Єлісєєва, 2005.-с.58-61. Єлісєєва, 2005.-с.30-35. Єлісєєва, 2005.-с.77-96. Єлісєєва, 2005.-с.51-55. Бувшев, 2008.-с.209-212. Єлісєєва, 2005.-с.311-324. Бувшев, 2008.-с.211. Практикум Єлісєєвої, 2008.-с.258. Єлісєєва, 2005.-с.246-283, Магнус, 2000.-с.197-214. Єлісєєва, 2005.-с.240-260. Єлісєєва, 2005.-с.120. Магнус, 2000.-с.45-50. Єлісєєва, 2005.-с.60-61. Айвазян, 2001.-с.72. Єлісєєва, 2005.-с.77-96. Єлісєєва, 2005.-с.30-35. Єлісєєва, 2005.-с.43-47. Єлісєєва, 2005.-с.246-283. Тести з економетрики, для тестування знань у розділі «Тимчасові ряди». 17 тестових питань – правильні варіанти, виділені червоним кольором.
1. Тенденція (Тренд) тимчасового ряду характеризує сукупність факторів,
2. Плавно мінлива компонента часового ряду, що відбиває вплив на економічні показники довготривалих факторів, називається:
3. Компонента тимчасового ряду, яка відображає коливання економічних показників з періодом рівним одному році, називається:
4. Компонента тимчасового ряду, яка відображає коливання економічних показників з періодами завдовжки кілька років, називається:
5. Компонента тимчасового ряду, яка відображає вплив випадкових факторів, що не піддаються обліку та реєстрації, називається:
6. Тимчасовий ряд називається стаціонарним, якщо
7. Тимчасовий ряд є нестаціонарним, якщо:
8. У стаціонарному часовому ряді трендова компонента
9. В адитивній моделі часового ряду його основні компоненти
10. У мультиплікативної моделі часового ряду його основні компоненти
11. У мультиплікативно-адитивній моделі часового ряду його основні компоненти
12. Тимчасовий ряд записаний у наступному вигляді: Y=T+S+C+E, виберіть вид відповідної моделі:
13. Тимчасовий ряд записаний у наступному вигляді: Y=T(S(C(E, виберіть вид відповідної моделі):
14. Тимчасовий ряд записаний у наступному вигляді: Y=T(S(C+E), виберіть вид відповідної моделі:
15. Який із методів використовується при обчисленні сезонної компоненти часового ряду:
16. Які методи використовуються при моделюванні тренду часового ряду?
17. Який метод не використовується при моделюванні тренду часового ряду?
