х 2 - МГТУ

1
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Майкопский государственный технологический университет»
Факультет ______Информационных систем в экономике и юриспруденции__
Кафедра _____Прикладной информатики и информационных систем______
УТВЕРЖДАЮ
Декан факультета
информационных систем
в экономике и юриспруденции
________________ З. А. Хутыз
«______»_________ 201____г.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
по дисциплине
ОПД.Ф.09.05 Эконометрика
по специальности _____080801 Прикладная информатика (в экономике)____
Факультет ____Информационных систем в экономике и юриспруденции____
Форма обучения
очная, заочная
Майкоп
2
Рабочая программа составлена на основе ГОС ВПО и учебного плана МГТУ
по специальности 080801 Прикладная информатика в экономике
Составитель рабочей программы:
доцент, доцент, кандидат экономических наук
__________
Воитлева З. А.
(подпись)
(Ф.И.О.)
(должность, ученое звание, степень)
Рабочая программа утверждена на заседании кафедры
прикладной информатики и информационных систем ____________________
(наименование кафедры)
Заведующий кафедрой
«____»________201_г.
_____________
(подпись)
Чундышко В. Ю.
(Ф.И.О.)
Одобрено научно-методической комиссией факультета
(где осуществляется обучение)
«____»________201_г.
Председатель
научно-методической
комиссии факультета
(где осуществляется обучение)
_______________
(подпись)
Декан факультета
(где осуществляется обучение)
«____»________201_г.
_____________
(подпись)
СОГЛАСОВАНО:
Начальник УМУ
«____»________201_г.
_____________
(подпись)
Зав. выпускающей кафедрой
по направлению (специальности)
_____________
(подпись)
Хутыз З.А.
(Ф.И.О.)
Хутыз З.А.
(Ф.И.О.)
Бушманова Н.В.
(Ф.И.О.)
Чундышко В. Ю.
(Ф.И.О.)
3
1. Цели и задачи учебной дисциплины, ее место в учебном процессе
1.1. Цели и задачи изучения дисциплины
Целью изучения дисциплины «Эконометрика» является, прежде всего,
овладение студентами навыками построения эконометрических моделей,
которые можно использовать для описания, анализа и прогнозирования
реальных экономических процессов.
Для достижения поставленной цели студенты должны:
- оценить место и роль эконометрики в современной экономике;
- ознакомиться с содержанием, историей возникновения и развития
науки, а также ее задачами, принципами и основными категориями;
- изучить методы эконометрики;
- исследовать области применения эконометрики;
- приобрести навыки построения эконометрических моделей и
использования их для описания, анализа и прогнозирования реальных
экономических процессов.
1.2. Краткая характеристика дисциплины, ее место в учебном процессе
В настоящее время в любой области экономики требуются
специалисты, способные применять современные методы работы, знакомые с
достижениями мировой экономической мысли. Большинство новых методов
основано на эконометрических моделях, концепциях, приемах. Кроме того,
экономистам часто приходится работать в условиях недостатка исходных
данных, а анализ такой информации проводится с использованием
специальных методов, которые составляют один из аспектов эконометрики.
Некоторые методы, используемые в эконометрике, заимствованы из
статистики. Кроме этого, развитие эконометрики тесно связано с изучением
микро- и макроэкономики, поскольку эконометрический подход
используется как на микроуровне, так и на макроуровне.
1.3. Связь с предшествующими дисциплинами
Зарождение эконометрики является следствием междисциплинарного
подхода к изучению экономики. Эта наука возникла в результате
взаимодействия и объединения трех компонент: экономической теории,
статистических и математических методов. Впоследствии к ним
присоединилось развитие вычислительной техники как условие развития
эконометрики.
Таким
образом,
дисциплина
«Эконометрика»
непосредственно связана с такими дисциплинами, входящими в учебный
план и предшествующими ее изучению, как «Математика», «Экономика»,
«Статистика», «Теория вероятностей и математическая статистика».
Такая дисциплина как «Экономика» (разделы: общеэкономические
понятия; микроэкономика; макроэкономика) знакомит студентов с
основными экономическими понятиями, раскрывает и обосновывает связи и
соотношения между экономическими явлениями и процессами.
4
Дисциплина «Математика» также обеспечивает успешное изучение
данного курса. Можно выделить следующие разделы дисциплины
«Математика», на которые опирается изложение и изучение курса: алгебра и
геометрия, математический анализ.
Такие темы курса «Статистика» как «Абсолютные и относительные
величины, средние величины», «Ряды динамики», «Индексы», «Показатели
вариации», «Выборочное наблюдение», «Корреляционный анализ»,
«Многомерный статистический анализ», «Статистические методы
моделирования и прогнозирования социально-экономических явлений и
процессов»
знакомят
студентов
со
статистическими
методами,
применяемыми в ходе изучения взаимосвязей между экономическими
явлениями. Заметим, что статистический подход к эконометрическим
измерениям стал в настоящее время доминирующим.
Можно выделить следующие темы дисциплины «Теория вероятностей
и математическая статистика»: статистические методы обработки
экспериментальных данных, множественный корреляционно-регрессионный
анализ.
1.4. Связь с последующими дисциплинами
Эконометрика – наука об измерении и анализе экономических явлений,
она дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и
процессов. В связи с этим методы эконометрических исследований могут
быть использованы в ходе изложения материала по некоторым последующим
дисциплинам, в частности, курса «Экономика предприятий» (темы:
разработка маркетинговой и товарной стратегии; теория оптимального
объема выпуска продукции; издержки производства и себестоимость
продукции;
производственное
планирование
и
бизнес-план
предприятия;
оценка
эффективности
хозяйственной
деятельности
и
состояния
баланса),
курса «Экономический
анализ» (тема:
приемы
экономического
анализа),
курса
«Финансовый
менеджмент»
(темы:
финансовое
планирование
и
прогнозирование; методы прогнозирования основных финансовых
показателей).
2. Распределение часов учебных занятий по семестрам
-
24
52
Форма итоговой
аттестации
(зачет, экзамен)
зачет
зачет
Лабораторные
18
4
Практические
18
4
Практические
(семин.)
Лекции
Всего
36
8
СРС
Количество часов
в неделю
Лекции
60
60
Аудиторные
Лабораторные
4, ОФО
4, ЗФО
Общий объем
Номер семестра,
форма обучения
Учебные занятия
1
-
1
-
-
5
3. Содержание дисциплины
3.1. Наименование тем, их содержание, объем в часах лекционных
занятий
Лекционный курс
Порядковый
номер лекции
Раздел, тема учебного курса,
содержание лекции
1
2
Раздел 1. Парная регрессия и корреляция в
эконометрических исследованиях.
Тема 1.1. Введение в эконометрику.
История возникновения и развития
эконометрики. Актуальность ее изучения.
Предмет, цели и задачи эконометрики.
Факторы
развития
эконометрики.
Информационная база эконометрических
исследований. Этапы эконометрического
исследования.
Основные
понятия
корреляционно - регрессионного анализа.
Взаимосвязь эконометрики
с другими
учебными дисциплинами.
Тема 1.2. Линейная регрессия в
эконометрических исследованиях.
Методы
параметризации
уравнения
линейной регрессии. Оценка значимости
уравнения линейной регрессии. Оценка
существенности
параметров
уравнения
линейной регрессии.
1
2
3
4
Тема 1.3. Нелинейная регрессия
в
эконометрических исследованиях.
Классификация нелинейных регрессий.
Параметризация уравнения
нелинейной
регрессии. Экономическая интерпретация
коэффициента эластичности. Корреляция для
нелинейной регрессии.
Раздел 2. Множественная регрессия и
корреляция.
Тема 2.1. Множественная регрессия.
Спецификация модели множественной
регрессии. Оценка параметров уравнения
множественной регрессии.
Тема 2.2. Множественная корреляция.
Множественная корреляция. Частная
Количество часов
ОФО
ЗФО
3
4
2
1
2
2
2
1
6
5
6
7
8
9
корреляция. Оценка надежности результатов
множественной регрессии и корреляции.
Раздел 3. Одномерные временные ряды.
Тема 3.1. Основные элементы временного
ряда.
Пространственные модели и модели
временных рядов. Факторы формирования
уровней временного ряда. Компоненты
временного
ряда.
Аддитивные
и
мультипликативные модели временного
ряда.
Тема 3.2. Моделирование одномерных
временных рядов.
Автокорреляция уровней временного ряда
и выявление его структуры. Моделирование
тенденции временного ряда. Моделирование
сезонных
и
циклических
колебаний.
Моделирование тенденции временного ряда
при наличии структурных изменений.
Тема 3.3. Изучение взаимосвязей по
временным рядам.
Специфика
статистической
оценки
взаимосвязи двух временных рядов. Методы
исключения тенденции. Автокорреляция в
остатках.
Обобщенный МНК.
Коинтеграция временных рядов.
Раздел 4. Системы
эконометрических
уравнений.
Тема
4.1.
Понятие
о
системах
эконометрических уравнений.
Классификация систем эконометрических
уравнений. Структурная и приведенная
формы модели. Параметризация структурной
модели.
Тема
4.2.
Применение
систем
эконометрических уравнений.
Мультипликативные
модели
кейнсианского типа. Динамические модели
экономики. Модели спроса и предложения.
Раздел
5.
Динамические
эконометрические модели.
Тема 5. Динамические эконометрические
модели.
Основные
типы
динамических
2
1
2
2
2
2
1
7
эконометрических моделей. Интерпретация
параметров моделей с распределенным
лагом. Изучение структуры лага и выбор
вида модели с распределенным лагом.
Модели адаптивных ожиданий и неполной
корректировки. Оценка параметров моделей
авторегрессии.
3.2. Практические (семинарские) занятия, их наименование, содержание
и объем в часах
Практические (семинарские) занятия
Порядковый
номер
семинара
Раздел, тема учебного курса,
содержание семинара
1
1
2
Количество часов
ОФО
ЗФО
2
Раздел 1. Парная регрессия и корреляция в
эконометрических исследованиях.
Тема 1.1. Введение в эконометрику.
История
возникновения
и
развития
эконометрики. Предмет, цели и задачи
эконометрики.
Информационная
база
эконометрических исследований. Факторы
развития эконометрики. Роль статистики в
формировании эконометрического метода.
Этапы эконометрического исследования.
Основные
понятия
корреляционно
регрессионного анализа.
Тема
1.2.
Линейная
регрессия
в
эконометрических исследованиях.
Простая
и
множественная
регрессия.
Линейная
и
нелинейная
регрессия.
Графический
метод
параметризации
уравнения линейной регрессии. Метод
наименьших квадратов. Методика оценки
значимости уравнения линейной регрессии.
Методика оценки существенности параметров
уравнения линейной регрессии. Интервалы
прогноза
по
линейному
уравнению
регрессии.
3
4
2
1
Тема 1.3. Нелинейная регрессия
в
эконометрических исследованиях.
Регрессии,
нелинейные
относительно
независимых переменных, но линейные по
2
8
3
4
5
6
параметрам уравнения.
Регрессии,
нелинейные
относительно
параметров
уравнения.
Параметризация
уравнений
регрессии,
нелинейных
относительно
независимых переменных, но линейных
по параметрам уравнения. Параметризация
уравнений
регрессии,
нелинейных
относительно
параметров
уравнения.
Экономическая
интерпретация
коэффициента эластичности. Корреляция для
нелинейной регрессии. Средняя ошибка
аппроксимации.
Раздел 2. Множественная регрессия и
корреляция.
Тема 2.1. Множественная регрессия.
Отбор
факторов
при
построении
множественной регрессии. Выбор формы
уравнения множественной регрессии. Оценка
параметров
уравнения
множественной
регрессии.
Частные
уравнения
множественной регрессии.
Тема 2.2. Множественная корреляция.
Множественная
корреляция.
Частная
корреляция. Оценка надежности результатов
множественной регрессии и корреляции.
Фиктивные переменные во множественной
регрессии.
Контрольная работа.
Раздел 3. Одномерные временные ряды.
Тема 3.1. Основные элементы временного
ряда.
Пространственные
модели
и
модели
временных рядов. Факторы формирования
уровней временного ряда. Компоненты
временного
ряда. Аддитивные и
мультипликативные модели временного
ряда.
Тема 3.2. Моделирование одномерных
временных рядов.
Автокорреляция уровней временного ряда.
Выявление структуры временного ряда.
Моделирование тенденции временного ряда.
Моделирование сезонных и циклических
колебаний.
Моделирование
тенденции
2
1
1
1
2
2
1
9
7
8
9
временного ряда при наличии структурных
изменений. Применение теста Чоу для
моделирования тенденции временного ряда.
Тема 3.3. Изучение взаимосвязей по
временным рядам.
Специфика
статистической
оценки
взаимосвязи двух временных рядов. Методы
исключения тенденции. Автокорреляция в
остатках.
Методы ее выявления.
Основные
этапы обобщенного МНК.
Коинтеграция временных рядов. Методы
тестирования
временных
рядов
на
коинтеграцию. Применение критерия Дарбина
– Уотсона
для тестирования
модели
регрессии на
автокорреляцию в остатках.
Раздел 4. Системы
эконометрических
уравнений.
Тема
4.1.
Понятие
о
системах
эконометрических уравнений.
Классификация систем эконометрических
уравнений. Структурная и приведенная
формы модели. Идентификация структурной
модели. Методы параметризации структурной
модели.
Тема
4.2.
Применение
систем
эконометрических уравнений.
Мультипликативные модели кейнсианского
типа. Динамические модели экономики.
Модели спроса и предложения. Сущность
путевого анализа.
Раздел 5. Динамические эконометрические
модели.
Тема 5. Динамические эконометрические
модели.
Основные
типы
динамических
эконометрических моделей. Интерпретация
параметров моделей с распределенным лагом.
Изучение структуры лага и выбор вида
модели с распределенным лагом. Модели
адаптивных
ожиданий
и
неполной
корректировки. Оценка параметров моделей
авторегрессии. Новые направления в анализе
многомерных временных рядов.
2
2
2
1
10
3.3. Лабораторные занятия, их наименования и объём в часах
Лабораторные занятия учебным планом не предусмотрены.
3.4. Самостоятельная работа студентов
Содержание и объем самостоятельной работы студентов
Разделы и темы рабочей
программы самостоятельного
изучения
Перечень домашних заданий и
других вопросов для
самостоятельного изучения
1
2
Раздел 1. Парная регрессия
и
корреляция
в
эконометрических исследованиях.
Тема 1.1. Введение в
Вопрос для самостоятельэконометрику.
ного
изучения:
«Роль
статистики в формировании
эконометрического метода».
Тема
1.2.
Линейная Написание реферата на тему:
регрессия в эконометрических «Интервалы
прогноза
по
исследованиях.
линейному
уравнению
регрессии». Решение задач.
Тема
1.3.
Нелинейная
Вопрос для самостоятельрегрессия
в
эконометри- ного
изучения:
«Средняя
ческих исследованиях.
ошибка
аппроксимации».
Решение задач.
Раздел 2. Множественная
регрессия и корреляция.
Тема 2.1. Множественная
Вопрос для самостоятельрегрессия.
ного
изучения:
«Частные
уравнения
множественной
регрессии».
Тема 2.2. Множественная
Вопрос для самостоятелькорреляция.
ного изучения: «Фиктивные
переменные во множественной
регрессии». Решение задач.
Раздел
3.
Одномерные
временные ряды.
Тема
3.1.
Основные Решение задач.
элементы временного ряда.
Тема 3.2. Моделирование Вопрос для самостоятельного
одномерных временных рядов. изучения: «Применение теста
Чоу
для
моделирования
тенденции временного ряда».
Тема
3.3.
Изучение Вопрос для самостоятельного
Объем часов
ОФО ЗФО
3
4
2
4
2
4
2
6
2
4
4
6
2
4
2
4
2
6
11
взаимосвязей по временным изучения:
«Применение
рядам.
критерия Дарбина – Уотсона для
тестирования модели регрессии
на автокорреляцию в остатках».
Раздел
4.
Системы
эконометрических уравнений.
Тема
4.1.
Понятие
о
Решение задач.
системах
эконометрических
уравнений.
Тема
4.2.
Применение
Вопрос для самостоятельсистем
эконометрических ного
изучения:
«Сущность
уравнений.
путевого анализа».
Раздел 5. Динамические
эконометрические модели.
Тема 5. Динамические
Вопрос для самостоятельэконометрические модели.
ного
изучения:
«Новые
направления
в
анализе
многомерных
временных
рядов».
2
4
2
4
2
6
Организация и методика текущего и итогового контроля знаний
Перечень
контрольных
работ, тестов
Сроки
проведения
контроля
Разделы и темы
рабочей программы
1
2
3
Раздел 1. Парная регрессия и корреляция
в эконометрических исследованиях.
Тема 1.1. Введение в эконометрику.
Тема 1.2. Линейная
регрессия в
эконометрических исследованиях.
Тема
1.3.
Нелинейная
регрессия
в
эконометрических исследованиях.
Раздел 2. Множественная регрессия и
корреляция.
Тема 2.1. Множественная регрессия.
Тема 2.2. Множественная корреляция.
Раздел 3. Одномерные временные ряды.
Тема 3.1. Основные элементы временного
ряда.
Тема 3.2. Моделирование
одномерных
временных рядов.
Тема 3.3. Изучение взаимосвязей по
временным рядам.
Контрольная
работа
10.04
12
Тестирование
20.05
Раздел 4. Системы
эконометрических
уравнений.
Тема
4.1.
Понятие
о
системах
эконометрических уравнений.
Тема
4.2.
Применение
систем
эконометрических уравнений.
Раздел 5. Динамические эконометрические
модели.
Тема 5. Динамические эконометрические
модели.
3.5. Курсовой проект (работа), его характеристика и трудоемкость,
примерная тематика
Выполнение курсового проекта (работы) учебным планом не
предусмотрено.
3.6. Учебная практика по дисциплине, краткая характеристика
Учебная практика по дисциплине учебным планом не предусмотрена.
4. Учебно-методические материалы по дисциплине
4.1. Основная и дополнительная литература
Основная литература
1. Елисеева, И. И. Эконометрика: учебник для студентов вузов / И. И.
Елисеева и др.; под ред. И. И. Елисеевой. - М.: Проспект, 2010.- 288 с.
2. Валентинов, В. А. Эконометрика: учебник для студентов вузов / В.
А. Валентинов. - М.: Дашков и К, 2009.- 448 с.
Дополнительная литература
1. Колемаев, В. А. Эконометрика: учебник для студентов вузов / В. А.
Колемаев. - М.: Инфра-М, 2006.- 160 с.
2. Эконометрика: учебник для студентов вузов / под ред. И. И.
Елисеевой.- М.: Финансы и статистика, 2005.- 576 с.
4.2. Перечень методических указаний к проведению учебных
занятий и самостоятельной работы студентов
1. ЭБС «Айбукс» Валентинов, В. А. Эконометрика: Практикум: учеб.
пособие / В. А. Валентинов.- М.: Дашков и К, 2010.- 436 с. – Режим доступа:
http://ibooks.ru/
4.3. Перечень методических указаний к лабораторным занятиям
Лабораторные занятия учебным планом не предусмотрены.
13
4.4. Перечень обучающих, контролирующих компьютерных программ,
диафильмов, кино- и телефильмов, мультимедиа и т.п.
В учебном процессе не используются.
4.5. Раздаточный материал
Карточки с задачами – 20 шт.
4.6. Примерный перечень вопросов к зачету по всему курсу
1. Предмет
эконометрики.
Информационная
база,
этапы
эконометрических исследований.
2. История возникновения эконометрики.
3. Понятие о регрессионном анализе.
4. Спецификация уравнения регрессии.
5.Источники присутствия случайной величины ε в уравнении
регрессии.
6. Методы выбора вида уравнения регрессии.
7. Параметризация уравнения регрессии.
8. Графический метод параметризации уравнения парной линейной
регрессии.
9. Параметризация уравнения парной линейной регрессии с помощью
метода наименьших квадратов (через систему уравнений).
10.Параметризация уравнения парной линейной регрессии с помощью
метода наименьших квадратов (с использованием формул).
11.Линейный коэффициент корреляции как показатель тесноты связи.
12.Коэффициент детерминации как показатель качества подбора
уравнения регрессии.
13. Оценка значимости уравнения линейной регрессии.
14. Оценка значимости параметров уравнения линейной регрессии.
15. Регрессии, нелинейные относительно объясняющих переменных, но
линейные по параметрам.
16. Регрессии, нелинейные по параметрам.
17. Множественная регрессия и корреляция.
18.Общее понятие о системах уравнений, используемых в
эконометрике.
19. Структурная и приведенная формы модели.
20. Проблема идентификации модели.
21. Оценивание параметров структурной модели.
22. Основные элементы временного ряда.
23.Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его
структуры.
24. Моделирование тенденции временного ряда.
25. Динамические эконометрические модели.
14
Примерные задания для промежуточного контроля
Задача №1.
По семи территориям Уральского района за 199Х г. известны значения
двух признаков (табл. 1).
Район
Расходы на покупку
продовольственных товаров
в общих расходах, %, у
Удмуртская респ.
68,8
Свердловская обл.
61,2
Башкортостан
59,9
Челябинская обл.
56,7
Пермская обл.
55,0
Курганская обл.
54,3
Оренбургская обл.
49,3
Таблица 1
Среднедневная
заработная плата одного
работающего, руб., х
45,1
59,0
57,2
61,8
58,8
47,2
55,2
Требуется:
1. Для характеристики зависимости у от х рассчитать параметры
следующих функций: а) степенной; б) показательной; в) равносторонней
гиперболы.
2. Оценить каждую модель через среднюю ошибку аппроксимации А и
F-критерий Фишера.
Задача №2.
По группе предприятий, производящих однородную продукцию, известно,
как зависит себестоимость единицы продукции у от факторов, приведенных в
табл.2.
Таблица 2
Признак-фактор
Уравнение парной
Среднее значение
регрессии
фактора
Объем производства,
млн руб., х1
у = 0,62 + 58,74/ х1
2,64
Оптовая цена за 1 т энергоносителя, млн руб., х2
у =11,75+ х21,6281
1,503
Доля прибыли, изымаемой
государством, %, х3
у = 14,87*1,016 Х 3
26,3
Требуется:
1. Определить с помощью коэффициентов эластичности силу влияния
каждого фактора на результат.
2. Ранжировать факторы по силе влияния.
15
Задача №3.
Исследуя спрос на телевизоры марки N, аналитический отдел компании A по
данным, собранным по 19 торговым точкам компании, выявил следующую
зависимость:
lnу = 10,5- 0,8 lnx + e,
(2,5) (-4,0)
где у - объем продаж телевизоров марки N в отдельной торговой точке;
х - средняя цена телевизора в данной торговой точке;
в скобках приведены фактические значения r-критерия Стьюдента для
параметров уравнения регрессии.
До проведения этого исследования администрация компании предполагала,
что эластичность спроса по цене для телевизоров марки N составляет -0,9.
Подтвердилось ли предположение администрации результатами исследования?
Задача №4.
По 30 территориям России имеются данные, представленные в табл. 3.
Признак
Среднедневной
душевой доход,
руб., у
Среднедневная
заработная плата
одного
работающего,
руб., х1
Средний возраст
безработного, лет,
х2
Среднее
значение
Среднее
квадратическое
отклонение
86,8
11,44
Таблица 3
Линейный
коэффициент
парной
корреляции
-
rух1 = 0,8405
54,9
5,86
33,5
0,58
r ух = -0,2101
r х1х2 =-0,1160
Требуется:
1. Построить уравнение множественной регрессии в стандартизованной и
естественной форме; рассчитать частные коэффициенты эластичности.
2.Рассчитать линейные коэффициенты частной корреляции и коэффициент
множественной корреляции, сравнить их с линейными коэффициентами
парной корреляции, пояснить различия между ними.
3.Рассчитать общий и частные F-критерии Фишера.
16
Примерные тесты для контроля остаточных знаний
ЗАДАНИЕ № 1 (выберите один вариант ответа)
Использование в эконометрическом моделировании парной регрессии вместо
множественной является ошибкой ...
1) выборки;
2) измерения;
3) линеаризации;
+ 4) спецификации.
ЗАДАНИЕ № 2 (выберите несколько вариантов ответа)
Метод наименьших квадратов применим к уравнениям регрессии …
1) которые
отражают
нелинейную
зависимость
между
двумя
экономическими показателями и не могут быть приведены к линейному
виду;
+ 2) которые
отражают
нелинейную
зависимость
между
двумя
экономическими показателями, но могут быть приведены к линейному виду;
3) нелинейного вида;
+ 4) которые
отражают
линейную
зависимость
между
двумя
экономическими показателями.
ЗАДАНИЕ № 3 (выберите один вариант ответа)
Графический метод спецификации уравнения парной регрессии заключается
1) в построении по фактическим значениям переменных кривой ;
+ 2) в построении по фактическим значениям переменных
экспериментальной кривой, сравнении ее с основными типами кривых,
выборе кривой (и соответствующего ей уравнения), на которую в большей
степени походит экспериментальная кривая;
3) в параметризации математической модели.
ЗАДАНИЕ № 4 (выберите один вариант ответа)
Если коэффициент регрессии является несущественным, то его значение
приравнивается к …
1) к табличному значению и соответствующий фактор не включается в
модель;
+ 2) нулю и соответствующий фактор не включается в модель;
3) к единице и не влияет на результат;
4) к нулю и соответствующий фактор включается в модель.
ЗАДАНИЕ № 5 (выберите один вариант ответа)
Линеаризация экспоненциальной зависимости (кривой Энгеля, отражающей
зависимость спроса от уровня семейных доходов) основана на …
1) интегрировании функции по параметрам;
2) дифференцировании функции по параметрам;
3) разложении функции в ряд;
+ 4) логарифмировании и замене преобразованной переменной.
ЗАДАНИЕ № 6 (выберите один вариант ответа)
Параметризация уравнения регрессии – это
1) выбор формулы связи переменных;
17
+ 2) оценка значений параметров уравнения;
3) осуществление прогнозов по уравнению регрессии.
ЗАДАНИЕ № 7 (выберите один вариант ответа)
Модель – это
1) объект исследования ;
+ 2) условный образ объекта исследования, который отражает основные его
свойства;
3) увеличенная копия объекта исследования.
ЗАДАНИЕ № 8 (выберите один вариант ответа)
Фиктивные переменные - это
1) экономические переменные, принимающие количественные значения;
2) факторы, входящие в эконометрическую модель;
+ 3) сконструированные переменные, позволяющие качественные
переменные преобразовать в количественные.
ЗАДАНИЕ № 9 (выберите один вариант ответа)
Множественная регрессия – это
1) зависимость между двумя переменными;
2) зависимость между тремя переменными;
+ 3) зависимость между тремя и большим числом переменных.
ЗАДАНИЕ № 10 (выберите несколько вариантов ответа)
К видам эконометрических моделей по типам зависимости относятся модели
…
+ 1) нелинейной регрессии;
2) временных рядов;
3) систем эконометрических уравнений ;
+ 4) линейной регрессии.
ЗАДАНИЕ № 11 (выберите один вариант ответа)
Следующее уравнение является уравнением линейной регрессии:
1) y = 1 / ( 8 - 5x1 + 2 x2);
2) y = 18x + 4x² – 0,1x³;
+ 3) y = 15 – 8,4x1 + 2,3x2.
ЗАДАНИЕ № 12 (выберите один вариант ответа)
Автокорреляция уровней временного ряда – это
1) отношение уровней временного ряда;
+ 2) зависимость между последовательными уровнями ряда;
3) сумма всех уровней ряда.
ЗАДАНИЕ № 13 (выберите один вариант ответа)
Математическая модель является идентифицируемой, если
+ 1) число структурных коэффициентов равно числу коэффициентов
приведенной формы модели;
2) число приведенных коэффициентов меньше числа структурных
коэффициентов;
3) число приведенных коэффициентов больше числа структурных
коэффициентов.
18
ЗАДАНИЕ № 14 (выберите несколько вариантов ответа)
В линейном уравнении парной регрессии y = a + bx переменными не
являются …
1) y;
+ 2) a;
3) x;
+ 4) b.
ЗАДАНИЕ № 15 (выберите один вариант ответа)
Обобщенный метод наименьших квадратов – это
1) метод оценки автокорреляции уровней временного ряда;
+ 2) метод оценки параметров регрессионных моделей, являющийся
обобщением классического метода наименьших квадратов;
3) метод спецификации математической модели.
ЗАДАНИЕ № 16 (выберите один вариант ответа)
Качество линейной модели парной регрессии характеризуется с помощью
следующих показателей:
+ 1) парный линейный коэффициент корреляции; коэффициент
детерминации;
2) коэффициент детерминации;
3) коэффициент автокорреляции.
ЗАДАНИЕ № 17 (выберите один вариант ответа)
Выберите нелинейную модель регрессии:
1) y = 77 + 8x1 – 6 х2 – 3х3;
2) y = 1,9 + 78x1 – 19х2 ;
+ 3) y = 11 – 3x + 2х2;
4) y = 2 + 4x.
ЗАДАНИЕ № 18 (выберите один вариант ответа)
Временной ряд - это
+ 1) числовой ряд, характеризующий изменение изучаемого показателя во
времени;
2) числовой ряд, отражающий взаимосвязь между показателями;
3) числовой ряд, характеризующий изменение изучаемого показателя.
ЗАДАНИЕ № 19 (выберите один вариант ответа)
Временной ряд является стационарным, если
1) его основные характеристики меняются со временем;
+ 2) его основные характеристики не меняются со временем;
3) к его основным характеристикам относят математическое ожидание и
дисперсию.
ЗАДАНИЕ № 20 (выберите один вариант ответа)
Параметризация системы линейных одновременных (структурных)
уравнений осуществляется с помощью
+ 1) косвенного метода наименьших квадратов;
2) традиционного метода наименьших квадратов;
3) графического метода.
19
5. Дополнения и изменения в рабочей программе
за _______ / _______ учебный год
в рабочую программу _______________________________________________
(наименование дисциплины)
для специальности (тей) _____________________________________________
(номер специальности)
вносятся следующие дополнения и изменения:
Дополнения и изменения внес ________________________________________
(должность, Ф.И.О., подпись)
Рабочая программа пересмотрена и одобрена на заседании кафедры ________
__________________________________________________________________
(наименование кафедры)
«___» ________________ 20__ г.
Заведующий кафедрой
______________
(подпись)
______________
(Ф.И.О.)