Эконометрика - ЭН, вариант 4 - Контрольная работа

Содержание

Вопрос 1. Назовите некоторые основные проблемы эконометрического моделирования.

Вопрос 2. Как называется метод, который наиболее часто используется при оценке параметров линейной модели в эконометрике?

Вопрос 3. Как называются показатели, которые характеризует степень разброса случайной величины вокруг ее среднего значения?

Вопрос 4. Какой физический смысл несет коэффициент детерминации в эконометрической линейной модели связи двух переменных, таких как расходы и доходы, цена и спрос, число занятых и уровень безработицы и т.д.?

Вопрос 5. Что обозначает и как рассчитывается функция эластичности в линейной эконометрической модели ?

Вопрос 6. Что мы подразумеваем под свойствами линейной модели , если считаем, что ошибки - случайные величины ?

Вопрос 7. В каких пределах будет заключена случайная ошибка с вероятностью 0.95, если она имеет Гауссовское распределение с параметром ?

Вопрос 8. При каких значениях статистики Фишера нулевая гипотеза отвергается, и какова вероятность того, что мы отвергнем верную гипотезу?

Вопрос 9. Какая из трех нулевых гипотезе , , является простой, а какая – сложной?.

Вопрос 10. Что такое гетероскедастичность и автокоррелированность ошибок?

Основная часть (выдержка)

Вопрос 6

Что мы подразумеваем под свойствами линейной модели: yi=α+βxi+εi, i=1,….,n, если считаем, что ошибки εi,…,εn - случайные величины?

Ответ

Говоря об ошибках ε1 ,…, εn, как о случайных величинах, мы соответственно, понимаем линейную модель наблюдений таким образом, что:

а) существует (теоретическая, объективная или в виде тенденции) линейная зависимость значений переменной у от значений переменной х с вполне определенными, хотя обычно и не известными исследователю, значениями параметров α и β;

б) эта линейная связь для реальных статистических данных не является строгой: наблюдаемые значения yi переменной у отклоняются от значений ŷi, указываемых моделью линейной связи

ŷi = α + βxi, i = 1 ,., n;

в) при заданных (известных) значениях xi конкретные значения отклонений

εi = yi - ŷi, i = 1 ,., n,

не могут быть точно предсказаны до наблюдения значений уi, даже если значения параметров α и β известны точно;

г) для каждого z , -∞ ≤ z ≤ +∞, определена вероятность F(z) того, что наблюдаемое значение отклонения εi не превзойдет z, причем эта вероятность не зависит от номера наблюдения;

д) вероятность того, что наблюдаемое значение отклонения εi в i-м наблюдении не превзойдет z, не зависит от того, какие именно значения принимают отклонения в остальных n - 1 наблюдениях.