Tematică pentru examen parţial la disciplina ECONOMETRIEAnul II

1. Ce este econometria?

2. Concepte

3. Demersul metodologic al cercetării econometrice

4. Date statistice utilizate în econometrie

5. Modelul liniar simplu. Estimarea parametrilor modelului

6. Modelul liniar simplu. Testarea parametrilor modelului

7. Modelul liniar simplu. Coeficienţi de corelaţie

8. Modelul neliniar simplu. Modele liniarizabile

9. Modelul neliniar simplu. Modele polinomiale

10. Modelul liniar multiplu. Estimarea parametrilor modelului

11. Modelul liniar multiplu. Testarea parametrilor modelului

12. Modelul liniar multiplu. Coeficienţi de corelaţie

13. Modelul neliniar multiplu. Modele liniarizabile

14. Modelul neliniar multiplu. Modele polinomiale

15. Normalitatea erorilor

16. Homoscedasticitatea

17. Lipsa autocorelării erorilor

18. Lipsa coliniarităţii între variabilele independente

Exemple de subiecte

1. Modelul estimat pentru variabilele PIB (mii $ pe locuitor) şi rata criminalităţii într-o ţară, la un moment dat, este: . Să se interpreteze rezultatul.

2. Pentru nivelul salariului (RON) şi nivelul educaţiei (ani) s-a construit un model de regresie pe baza datelor de la nivelul unui eşantion de 30 de angajaţi. În SPSS, s-a obţinut tabelul de rezultate de mai jos.

Model Summaryb

.676a .457 .438 16479.68613 1.291Model1

R R SquareAdjustedR Square

Std. Error ofthe Estimate

Durbin-Watson

Predictors: (Constant), educatiea.

Dependent Variable: salariub.

Se cere:- să se interpreteze valoarea lui R;- să se testeze semnificaţia raportului de corelaţie, ştiind că n=30, pentru un risc de 5%;- să se testeze ipoteza de autocorelare a erorilor;- să se testeze semnificaţia coeficientului de corelaţie, ştiind că n=30, cu un risc de 5%;

3. Pentru nivelul salariului (RON) şi nivelul educaţiei (ani) s-a construit un model de regresie pe baza datelor de la nivelul unui eşantion de 30 de angajaţi. În SPSS, s-a obţinut tabelul de rezultate de mai jos.

ANOVAb

64.000 1

71.000

135.000 29

Regression

Residual

Total

Model1

Sum of Squares df

Dependent Variable: Salariub.

Se cere:- să se testeze semnificaţia influenţei educaţiei asupra salariului, pentru un risc de 5%;

4. Pentru nivelul salariului (RON) şi nivelul educaţiei (ani) s-a construit un model de regresie pe baza datelor de la nivelul unui eşantion de 30 de angajaţi. În SPSS, s-a obţinut tabelul de rezultate de mai jos.

Coefficientsa

-37638.9 16133.152 -2.333 .027 -70686.162 -4591.634

5527.732 1137.568 .676 4.859 .000 3197.530 7857.933

(Constant)

educatie

Model1

B Std. Error

UnstandardizedCoefficients

Beta

StandardizedCoefficients

t Sig. Lower Bound Upper Bound

95% Confidence Interval for B

Dependent Variable: salariua.

Se cere:- să se scrie ecuaţia estimată a modelului de regresie;- să se interpreteze estimaţiile obţinute pentru parametri;- să se interpreteze rezultatul: Std. Error = 1137,568- să se testeze semnificaţia parametrilor modelului de regresie, cunoscând că n=30, pentru un

risc de 5%;- să se interpreteze intervalele de încredere obţinute pentru parametri.

5. Pentru variabilele PIB/locuitor ($) şi speranţă de viaţă (ani) s-a obţinut rezultatul din tabelul de mai jos.

Coefficients

.095 .007 .807 14.153 .000

32.713 1.761 18.573 .000

ln(PIB/loc)

(Constant)

B Std. Error

UnstandardizedCoefficients

Beta

StandardizedCoefficients

t Sig.

The dependent variable is ln(Speranta de viata).

Se cere:- să se scrie ecuaţia estimată a modelului de regresie corespunzător;- să se interpreteze estimaţiile parametrilor;- să se testeze semnificaţia parametrilor, ştiind că n=109, pentru un risc de 5%.

6. Pentru variabilele PIB/locuitor ($) şi speranţă de viaţă (ani) s-a obţinut rezultatul din tabelul de mai jos.

Coefficients

1.100 .000 1.828 499376.3 .000

63.172 1.102 57.304 .000

PIB/loc

(Constant)

B Std. Error

UnstandardizedCoefficients

Beta

StandardizedCoefficients

t Sig.

The dependent variable is ln(Speranta de viata).

Se cere:- să se scrie ecuaţia estimată a modelului de regresie corespunzător;- să se interpreteze estimaţiile parametrilor;- să se testeze semnificaţia parametrilor, ştiind că n=109, pentru un risc de 5%.

7. Pentru variabilele PIB/locuitor ($) şi speranţă de viaţă (ani) s-a obţinut rezultatul din tabelul de mai jos.

Coefficients

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.B Std. Error Beta1/PIB pe loc -5762.350 454.967 -.775 -12.665 .000(Constant) 75.791 .782 96.879 .000

Variabila dependenta este Speranta de viata

Se cere:- să se scrie ecuaţia estimată a modelului de regresie corespunzător;- să se interpreteze estimaţiile parametrilor;- să se testeze semnificaţia parametrilor, ştiind că n=109, pentru un risc de 5%.

8. Pentru erorile estimate ale unui model de regresie s-a obţinut diagrama de mai jos. Se cere să se interpreteze rezultatul.

Runs Test

.0000000

19

16

35

18

.000

1.000

Test Valuea

Cases < Test Value

Cases >= Test Value

Total Cases

Number of Runs

Z

Asymp. Sig. (2-tailed)

Unstandardized Residual

Meana.

9. Pentru erorile estimate ale unui model de regresie s-a obţinut diagrama de mai jos. Se cere să se interpreteze rezultatul.

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

35

.0000000

.65104554

.193

.193

-.183

1.143

.147

N

Mean

Std. Deviation

Normal Parameters a,b

Absolute

Positive

Negative

Most ExtremeDifferences

Kolmogorov-Smirnov Z

Asymp. Sig. (2-tailed)

Unstandardized Residual

Test distribution is Normal.a.

Calculated from data.b.