Examen ECONOMETRIE

1. Coeficientul de determinatie arată:a) proporţia din influenţa tuturor factorilor asupra variaţiei lui y, neexplicată de modelb) validitatea modelului,c) proporţia din influenţa tuturor factorilor asupra variaţiei lui y, explicată de modeld) ponderea influenţei factorilor semnificativi asupra variaţiei lui ye) ponderea influenţei variabilelor explicative asupra variaţiei lui y

2. Coeficientul de corelaţie simplă, r, arată:a) validitatea modelului, cât de bine modelul liniar explică variaţia lui yb) când 0 < r < 1, arată un model bunc) când -1 < r < 0, arată că modelul nu este bine alesd) intensitatea corelaţiei simultane dintre variabilele explicative x1, x2, …xk asupra variabilei ye) intensitatea corelaţiei variabilei explicative x asupra variabilei yf) când r > 1, arată că modelul este global semnificativ

3. Coeficientul de corelaţie multiplă, r, se determină:

a) b) c) d)

4. Testul Fisher arată:a) validitatea modelului b) semnificaţia regresiei variabilei x asupra variaţiei lui y, la regresia simplăc) semnificaţia globală a regresiei variabilelor explicative semnificative asupra variaţiei lui y, la

regresia multiplăd) semnificaţia globală a regresiei variabilelor explicative x1, x2, …xk asupra variabilei y

5. Homoscedaticitatea se referă la:a) , faptul că erorile sunt independente de variabilele explicative, pentru i=1,k;

b) erorile sunt necorelate (independenţa erorilor),

c) varianţa erorilor este constantă pentru orice t=1,n,

d) speranţa matematică a erorilor este nulă.

6. Testul Student al estimatorului arată:a) validitatea estimatorului b) semnificaţia globală a regresieic) semnificaţia faţă de zero a estimatorului d) semnificaţia faţă de o valoare prestabilită a estimatorului

7. Scrieţi relaţia dintre coeficienţii de corelaţie simplă, parţială şi multiplă pentru un model de regresie cu trei variabile explicative: …………………………

8. Pentru modelul din tabela de regresie de mai jos:

a) să se scrie modelul liniar ………………………………………………………………………b)să se comenteze validitatea modelului, scriindu-se valoare indicatorului …0.994966 Modeliul liniar explica variatia lui y intr-o proportie de 99,5%. Modelul este foarte bine ales, conform acestui indicator.c) să se scrie coeficientul de corelaţie multiplă si sa se comenteze intensitatea corelaţiei …

0.99748 intensite f. puternica intre y si x1,x2, x3 , x4 simultand) Să se precizeze despre fiecare estimator dacă este sau nu semnificativ şi să se comenteze

intervalul de încredere. Limita inf Limita sup

ao -30.8186 22.50753a1 0.004543 0.18837a2 -0.14834 0.196057a3 -0.35504 0.162624a4 -0.30229 0.605726

P value Comentariiao 0.705236 nesemnificativa1 0.042906 semnificativa2 0.736268 nesemnificativa3 0.38322 nesemnificativa4 0.429576 nesemnificativ

e) Să se arate daca regresia este global semnificativă, indicându-se pragul de semnificaţie:F Significance F

247.0493 6.27E-06

Alpha = 0 P= 100%

f) Sa se formuleze o concluzie generală despre aceasta regresie multiplă.Modelul nu este bine construit, se manifesta probabil efectul de multicoliniaritate. Se elimina variabilele ai caror coeficienti sunt nesemnificativ diferiti de 0 : x2, x3, x4

SUMMARY OUTPUTRegression Statistics

Multiple R 0.99748R Square 0.994966

Adjusted R Square

0.990938

Standard Error

0.389094

Observations 10ANOVA df SS MS F Significance

F

Regression 4 149.607 37.40176 247.0493 6.27E-06Residual 5 0.75697 0.151394

Total 9 150.364Coefficients Standard

Errort Stat P-value Lower 95% Upper

95%Intercept -4.15552 10.3724 -0.40063 0.705236 -30.8186 22.50753

X Variable 1 0.096456 0.035756 2.697625 0.042906 0.004543 0.18837X Variable 2 0.023858 0.066989 0.356143 0.736268 -0.14834 0.196057X Variable 3 -0.09621 0.100689 -0.95547 0.38322 -0.35504 0.162624X Variable 4 0.151719 0.176617 0.859026 0.429576 -0.30229 0.605726

Yt= -4,155+0,096x1+0,024x2-0.09x3+0.152x4

9. Modelul este un model autoregresiv, variabila explicata apare intre variabilele explicative.

10. Modelul este un model cu lag distribuit.