Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ:  Археология Биология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия ЭкологияТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву 
Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Нелинейные зависимости в экономикеСодержание книги
Похожие статьи вашей тематики
Поиск на нашем сайте Временные ряды Уровень временного ряда (yt) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Аддитивную модель временного ряда формируют следующие значения компонент уровня временного ряда …
Изображенный на рисунке временной ряд содержит следующие компоненты:
Ряд, уровни которого образуются как сумма среднего уровня ряда и некоторой случайной компоненты, изображен на графике …
Для аддитивной модели временного ряда Y = T + S + E лаг модели равен 4 и известны значения трех скорректированных сезонных компонент: Известно, что дисперсия временного ряда Y увеличивается с течением времени. Значит, ряд Y …
Автокорреляцией уровней ряда называется корреляционная зависимость между …
Значение критерия Дарбина – Уотсона можно приблизительно рассчитать по формуле
Известно, что временной ряд Y порожден случайным процессом, который по своим характеристикам является «белым шумом». Значит, ряд Y …
Для мультипликативной модели временного ряда Y = T · S · E сумма скорректированных сезонных компонент равна …
Уровень временного ряда (yt) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Для аддитивной модели временного ряда для уровня y3 получено уравнение тренда T = 3,14 + 2,07t. Известны значения компонент: S3 = 1,6; E3 = –0,3. Тогда значение уровня временного ряда y3 будет равно …
Нелинейные зависимости в экономике При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется замена переменных. Указанным способом может быть линеаризовано уравнение …
Переменная х является нелинейной в уравнении …
Уравнением нелинейной регрессии, отражающей полиномиальную зависимость y от x, является …
При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется замена переменных. Указанным способом не может быть линеаризовано уравнение …
Регрессионная модель вида
Нелинейным уравнением множественной регрессии является …
Степенной моделью не является регрессионная модель …
Для регрессионной модели
Если зависимость объема спроса от цены характеризуется постоянной эластичностью, то моделирование целесообразно проводить на основе …
Спецификация. Гетероскедастичность, мультиколлинеарность. Фиктивные переменные.
Дана матрица парных коэффициентов корреляции.
Коллинеарными являются факторы …
Ошибки спецификации эконометрической модели имеют место вследствие …
Временные ряды Уровень временного ряда (yt) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Аддитивную модель временного ряда формируют следующие значения компонент уровня временного ряда …
Изображенный на рисунке временной ряд содержит следующие компоненты:
Ряд, уровни которого образуются как сумма среднего уровня ряда и некоторой случайной компоненты, изображен на графике …
Для аддитивной модели временного ряда Y = T + S + E лаг модели равен 4 и известны значения трех скорректированных сезонных компонент: Известно, что дисперсия временного ряда Y увеличивается с течением времени. Значит, ряд Y …
Автокорреляцией уровней ряда называется корреляционная зависимость между …
Значение критерия Дарбина – Уотсона можно приблизительно рассчитать по формуле
Известно, что временной ряд Y порожден случайным процессом, который по своим характеристикам является «белым шумом». Значит, ряд Y …
Для мультипликативной модели временного ряда Y = T · S · E сумма скорректированных сезонных компонент равна …
Уровень временного ряда (yt) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Для аддитивной модели временного ряда для уровня y3 получено уравнение тренда T = 3,14 + 2,07t. Известны значения компонент: S3 = 1,6; E3 = –0,3. Тогда значение уровня временного ряда y3 будет равно …
Нелинейные зависимости в экономике При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется замена переменных. Указанным способом может быть линеаризовано уравнение …
Переменная х является нелинейной в уравнении …
Уравнением нелинейной регрессии, отражающей полиномиальную зависимость y от x, является …
При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется замена переменных. Указанным способом не может быть линеаризовано уравнение …
Регрессионная модель вида
Нелинейным уравнением множественной регрессии является …
Степенной моделью не является регрессионная модель …
Для регрессионной модели
Если зависимость объема спроса от цены характеризуется постоянной эластичностью, то моделирование целесообразно проводить на основе …
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-08-26; просмотров: 1335; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 216.73.216.156 (0.007 с.) |
, 
, 
, 
равна …
, где 
– значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Минимальная величина значения 
будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.
является нелинейной относительно…
, где 
– нелинейная функция, 
– рассчитанное по модели значение переменной 
, получены значения дисперсий: 
. Не объяснена моделью часть дисперсии переменной 
и 
