Ekonometrija
Ekonometrija: Testirajte svoje znanje
Dobrodošli u kviz o ekonometriji! Ovaj kviz se sastoji od 24 pitanja koja pokrivaju kljuĝne koncepte i metode u analizi podataka.
Proverite svoje znanje o:
- Statistiĝkoj znaĝajnosti
- Modeliranju i regresiji
- Korelaciji i multikolinearnosti
- Varijablama i hipotezama
Ako je apsolutna vrijednost izraĝunate t-statistike veća od kritiĝne vrijednosti standardne normalne distribucije, tada kažemo da:
Nemamo dovoljno dokaza da prihvatimo hipotezu
Odbijamo pretpostavku da su ocijenjene greške homoskedastiĝne
Zakljuĝujemo da većina stvarnih vrijednosti su veoma blizu ocjenjene regresione prave
Možemo sigurno pretpostaviti da su regresioni rezultati statistiĝki znaĝajni
Ukoliko izostavimo varijablu koja je korelirana sa ukljuĝenim nezavisnim varijablama, koja pretpostavka klasiĝnog linearnog regresionog modela je narušena
Nezavisnost oĝekivane vrijednosti sluĝajnog ĝlana
Sluĝajni uzorak
Nepostojanje savršene korelacije između nezavisnih varijabli
Linearnost u parametrima
Kada kažemo da varijabla nije statistiĝki znaĝajna
Ukoliko apriori smatramo da je varijabla znaĝajna determinanta zavisne varijable
Ukoliko je regresioni koeficijent razliĝit od nule u dvosmjernom testu
Ukoliko je varijabla objašnjava većinu varijacija zavisne varijable
Ukoliko regresioni koeficijent nije razliĝit od nule u dvosmjernom testu
Ocijenili smo potrošnju sljedećom jednaĝinom korištenjem OLS metode: POTROSNJA=0,1+0,5DOHODAK. Ukoliko je se(βdohodak)=0,3. Ukoliko je kritiĝna vrijednost 1% nivo znaĝajnosti t0,01=2,33, tada vrijedi:
Efekat potrošnje na dohodak nije statistiĝki znaĝajno veći od nula na nivou znaĝajnosti od 1%
Efekat dohodaka na potrošnju je statistiĝki znaĝajno veći od nula na nivou znaĝajnosti 1%
Efekat potrošnje na dohodak je statistiĝki znaĝajno veći od nula na nivou znaĝajnosti 1%
Efekat dohodaka na potrošnju nije statistiĝki znaĝajno veći od nula na nivou znaĝajnosti 1%
Posljedice heteroskedastiĝnosti na ocjene OLS-a su
Ocjene parametara nisu efikasne
Heteroskedastiĝnost ne utjeĝe na ocjene OLS-a
Test statistika (F I t testovi) I statistiĝko zakljuĝivanje je više pouzdano ukoliko postoji heteroskedastiĝnost
Najĝešće precjenjuju stvarnu varijansu ocjena parametara modela
Šta je posljedica visoke korelacije između dvije ili više varijabli?
Nema nikakav uticaj na ocjenu parametara
Višestruka regresija ne može jasno razdvojiti pojedinaĝni uticaj svake od varijabli
Narušene u pretpostavke linearnog regresionog modela
To znaĝi da ne možemo ocijeniti uticaj najmanje jedna nezavisne varijable na Y
Pod pretpostavkom da su ostali faktori nepromijenjeni, ocijenjeni faktor β1 ima manju varijansu ukoliko
Odsjeĝak βo ima malu vrijednost
Je veće variranje u objašnjavajućoj varijabli X
Je manji uzorak
Je veliko variranje sluĝajnog ĝlana u
Koja od sljedećih tvrdnji se odnosi na pretpostavke o multikolinearnosti
Podaci moraju biti normalno raspoređeni
Nezavisna varijabla ne može biti linearna kombinacija drugih nezavisnih varijabli
Varijansa sluĝajnog ĝlana je ista nezavisno od vrijednosti sluĝajne varijable
Veza između zavisnih varijabli ne bi trebala biti iznad r=0,8
Pretpostavimo da ste ocjenili model ljudskog kapitala tako što ste ocijenili zaradu u zavisnosti od binarne varijable (muškarac) koja uzima vrijednost 1 ukoliko je osoba muškarac I 0 ukoliko je osoba žena I još jedne binarne varijable (žena) koja uzima vrijednost 1 ukoliko je osoba žena I 0 ukoliko je osoba muškarac. Zbog apriori oĝekivanja da žene zarađuju više nego muškarci , oĝekujemo da:
Nije moguće ocijeniti koeficijente jer postoji savršena korelacija između varijabli
Je koeficijent uz varijablu muškarac negativan dok je koeficijent uz varijablu žena pozitivan
Je koeficijent uz varijablu muškarac pozitivan dok je koeficijent uz varijablu žena negativan
Oba koeficijenta imaju jednaku razdaljinu konstante
Ukoliko smo ocijenili da je Bj=1 (p<0,03), šta zakljuĝujemo
Niska p vrijednost je dokaz za odbacivanje alternativne hipoteze da ne postoji efekat xj na y
Niska p vrijednost je dokaz za odbacivanje nulte hipoteze da ne postoji efekat xj na y
Niska p vrijednost je dokaz za prihvatanje nulte hipoteze da ne postoji efekat xj na y
Šta trebamo znati da bismo ocijenili preciznost ocjenjenih parametara?
Preciznost ocjenjenih parametara se ne može ocjeniti na osnovu oĝekivane vrijednosti I varijanse
Samo oĝekivanu vrijednost
Samo varijansu
Oĝekivanu vrijednost I varijansu
Log-log forma implicira
Promjenljivu elastiĝnost između varijabli
Konstantnu elastiĝnost između varijabli
Ne implicira elastiĝnost između varijabli
Samo pozitivnu konstantnu elastiĝnost između varijabli
Ocjenjeni koeficijent uz nezavisnu varijablu u višestrukoj regresiji pokazuje oĝekivanu promjenu (povećanje ili smanjenje zavisno od znaka koeficijenta) varijable Y ukoliko se X poveća za 1 jedinicu a sve druge nezavisne varijable u modelu
Ostanu nepromijenjene
Imaju vrijednost nula
Se povećaju za 1%
Se povećaju za 1 jedinicu
Ukoliko postoji heteroskedastiĝnost OLS je idalje
Nekonzistentan
Nepristrasan I nekonzistentan
Nepristrasan I konzistentan
Najbolji linearni nepristrasan estimator
U sljedećoj jednaĝini POTR predstavlja mjeseĝnu potrošnju (u KM) dok DOH predstavljaju direktne strane investicije (u KM), KREDIT mjeseĝnu ratu kredita (u KM). POTR=3,18+0,693DOH-0,17KREDIT. Standardne devijacije redom iznose (0,13-0,022-0,017). Koja od sljedećih izjava je taĝna?
Ako se dohodak poveća za 1% potrošnja će se povećati za 0,693% ukoliko nivo kredita ostane nepromijenjen
Ako se kredit poveća za 1% potrošnja će se smanjiti za 0,17% ukoliko nivo dohotka ostane nepromijenjen
Ako se dohodak poveća za 1KM kredit će smanjiti za 0,17% ukoliko nivo potrošnje ostane nepromijenjen
Ako se dohodak poveća za 1KM potrošnja će se povećati za 0,693KM ukoliko nivo kredita ostane nepromijenjen
Trebate da brinete o savršenoj korelaciji u modelu višestruke regresije jer
OLS ocjene nisu više nepristrasne
Ništa od navedenog
Mnoge ekonomski variajble su savršeno korelirane
OLS model neće biti moguće ocijeniti
MLR.3 standardna pretpostavka višestruke linearne regresije glasi:
Homoskedastiĝnost
Nema savršene korelacije nezavisnih varijabli
Sluĝajni uzorak
Nezavisnost oĝekivane vrijednosti sluĝajnog ĝlana
Ukoliko analiziramo broj sluĝajeva infekcije COVID-19 po kantonima BiH u maju 2020. Tada koristimo
Panel podatke
Vremenske serije
Kros-sekcione podatke
Eksperimentalne podatke
Nezavisna varijabla koja je korelirana sa sluĝajnim ĝlanom naziva se
Stohastiĝka varijabla
Egzogena varijabla
Ništa od navedenog
Endogena varijabla
Koji od navedenog predstavlja primjer vremenske serije
Podaci o stopi smrtnosti u 50 zemalja u periodu 2000-2020
Podaci o direktnim stranim investicijama po kantonima FBiH u perioud 2000-2020
Podaci o broju sluĝajeva sezonske gripe u entitetima (FBiH, Brĝko I RS) u BiH za period 2010-2022
Podaci o trgovinskoj razmjeri u BiH u periodu 2000-2020
E(uiIXi)=0 znaĝi da
Ukoliko sluĝajni ĝlan podijelimo sa nezavisnom varijablom rezultat će biti 0 (u prosjeku)
Nezavisne varijable nisu korelirane sa sluĝajnim ĝlanom
Prosjeĝne vrijednosti nezavisnih varijabli u uzorku su veće nego standardne greške ocjene
Oĝekivana vrijednost sluĝajnog ĝlana je konstantna
{"name":"Ekonometrija", "url":"https://www.quiz-maker.com/QPREVIEW","txt":"Dobrodošli u kviz o ekonometriji! Ovaj kviz se sastoji od 24 pitanja koja pokrivaju kljuĝne koncepte i metode u analizi podataka.Proverite svoje znanje o:Statistiĝkoj znaĝajnostiModeliranju i regresijiKorelaciji i multikolinearnostiVarijablama i hipotezama","img":"https:/images/course3.png"}
More Quizzes
Poslovna inteligencija- prva parcijala
894493
PI
251288
MIS integrala 2
1005030
Upravljanje razvojem informacionih sistema - GRUPA B
251296
Afroecuatorianos y montubios
9412
Alexnder
630
Oral Cancer Awareness
10519
Siapakah saya?
100
Technical
10527
Which Stirling Colour Suits you Best?
520
Which Region Should You Live In?
105125
Should you unhaul that book?
740