Upload
maxim-criulean
View
112
Download
2
Embed Size (px)
Citation preview
ECONOMETRIE, an II
MODEL DE BILET DE EXAMEN A1.
Urmtoarele date se refer la cererea de moned Y (miliarde euro) i rata dobnzii X (%) din zece ri diferite:
( ) 2yyi =541; ( ) 2xxi = 9,43; ( ) ( ) yyxx ii = -71,1; 6,6=x ; 5,47=y . a) Determinai coeficientul de corelaie corespunztor datelor de mai sus.
b) Considernd relaia ubxay ++= , estimai punctual parametrii a i b. c) Dac a 11-a economie are rata dobnzii de 9,1, previzionai cererea de bani a acestei
economii.
A2.
Cu ajutorul unui model liniar de regresie se analizeaz dependena dintre profitul anual brut
(exprimat n sute euro) obinut de ctre o firm i numrul de locuitori pe o raz de un kilometru
(exprimat n mii de locuitori) ca factor de influen.
Interpretai rezultatele cu ajutorul valorilor din tabelul urmtor:
Coefficients Abaterea medie ptratic
a estimatorului t Stat P-value Lower 95% Upper 95%
Nr. Loc. b= -9,73 bs =8,02 bt = -1,21 0,253266 -27,62 8,15
A3.
Pentru un prag de semnificaie ales i egal cu , se testeaz semnificaia parametrului a folosind urmtoarea regul de decizie:
Dac: ts
at
a
cal >=
atunci se accept ipoteza H1
Atunci parametrul a al modelului corespunztor populaiei din care s-a extras eantionul este:
a. semnificativ diferit de zero
b. semnificativ egal cu zero
c. nu este semnificativ diferit de zero
A4.
Dac se accept ipoteza de nulitate
=
=
0
0:0
b
aH , aceasta conduce la concluzia c parametrii
estimai :
a. sunt semnificativ diferii de zero i se renun la model
b. nu sunt semnificativ diferii de zero se continu analiza
c. nu sunt semnificativ diferii de zero i se revene la prima etap de analiz pentru a
propune o nou specificare
A5.
Pentru un numr de perechi observate 30
b. de acceptare a ipotezei alternative
c. de acceptare ipotezei nule
A7.
Interpretai rezultatele din tabelul urmtor:
Coefficients Abaterea medie ptratic
a estimatorului t Stat P-value Lower 95% Upper 95%
Intercept a= -136,286 sa =134,810 ta = -1,011 0,336 -436,662 164,090
Valoarea parametrului a din modelul liniar corespunztor datelor,
a. este semnificativ diferit de zero i se va respinge ipoteza de nulitate a parametrului a
b. este nesemnificativ i se va accepta ipoteza de nulitate a parametrului a
c. nu este semnificativ diferit de zero, se va respinge ipoteza de nulitate a parametrului
A8.
Dac pentru testul F dintr-un tabel ANOVA rezultatele arat c F calculat este 7,024, iar
Significance F (pragul de semnificatie) este 0,005, atunci:
a. modelul de regresie construit este invalid i nu poate fi utilizat pentru analiza dependenei
dintre variabilele precizate
b. modelul de regresie construit este valid i poate fi utilizat pentru analiza dependenei
dintre variabilele precizate
c. se accept ipoteza de egalitate a varianelor, variabila x fiind nesemnificativ pentru
variaia variabilei efect i modelul se declar invalid.
A9.
Pe baza datelor culese asupra a dou variabile, n urma studierii legturii liniare s-au obinut
urmtoarele rezultate:
SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
Multiple R 0,99
R Square 0,99
Adjusted R Square 0,98
Standard Error 0,80
Observations 10
ANOVA
df SS MS F Significance F
Regression 1 535,22 2,2999E-09
Residual ... 0,64
Total 9
Coefficients
Standard
Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%
Intercept 97,25 1,187E-11 93,22
X Variable 1 -7,53 0,26 2,3E-09 . -6,93
tiind ca 6,6=x , se cere: a) sa se completeze informaiile lips din tabelele de mai sus;
b) sa se testeze semnificaia modelului liniar de regresie, pentru un nivel de semnificaie de
5%
c) sa se testeze semnificaia parametrilor modelului, pentru acelai nivel de semnificaie.
Decan, Examinator, Profesor titular,