1. Podaj zał. regresji lin. modelem z wieloma zmien. model jest liniowy wzgl. param., model jest niezmienny ze wzgl. na obserwacje czyli wartości param. są stałe dla all okresów obserw., elementy macierzy X są liczbami rzeczyw. niezależnymi od skł. losowego u, rząd macierzy X jest = liczbie szacow. param. modelu, składnik losowy u ma rozkł norm o określ wart śred i określ wariancji, wartość średnia skł losowego jest = 0 a wariancja ma stałą skończ wart, obserw zawarte w próbie stat są jedyne info na podst których szac param modelu

2. Dlaczego wyzn się skoryg współczynnik deter? zwiększenie liczby zmiennych objaśn zmniejsza (lub zwiększa) wartość reszt modelu. Wsp. determ jest zatem niemalejącą funkcją liczby zmiennych objaśch, co utrudnia porów różnych modeli między sobą z punktu widz tego współczyn. Aby tego uniknąć stos się częst tzw. skoryg wsp. determinacji

3. Wymień i opisz składniki szeregu czasowego *Tendencja rozwojowa (trend) - ogólny kier zmian w czasie, ujawniający się najczęściej w długich okresach Trend może być rosnący, malejący lub wyrównany.*Wahania okres - powt się reg w kolej cyklach zmiany poziomu zjaw. *Wahania przyp - niereg zmiany poziomu zjaw wywołane przycz losowymi, nie związ z istotą badanego zjawiska

5. Jak można rozpoznać czy model jest lin wzgl param?.W modelu lin wzgl param pochodna cząstk zm objaśniającej „y” wzgl dowolnego param jest niezal od ALL param w modelu Aby oszac param modelu KMNK wymagana jest liniowość modelu wzgl tych param.

8. Jakie są kons braku stał wariancji skł los w modelu? Brak stałości wariancji skł. Losow = nie powinno się stos KMNK do oszac param. Estym przestaje być efektywny Model możne wtedy oszac innymi metod, jak np.:ważona MNK ,uogól MNK

9. Jakie są war testu D-W? obecność w mod wyrazu wolnego b₀ ,nielosowość zmiennych objaś x_it w modelu, brak w zbiorze zm objaś opóźnionej zmiennej endogenicznej y, zał o wyst autokor co najwyżej 1-ego rzędu

11. Podaj i opisz KMNK. 1.estym KMNK jest lin fun zm los y o rozkł norm, zatem sam także jest zm los o rozkł norm i określ wart oczekiwanej 2.estym jest nieobciążony bo jego wart śred jest= poszukiw wektorowi rzecz param b. 3. estym jest efektywny czyli posiada najmn wariancję spośród all nieobciąż estymatorów liniowych

12. Co to są zm 0/1? Zm 0/1 to zm „sztuczne” które przyjm 1 w żądanych okresach (stają się „obecne” w modelu) zaś w pozostałych wartości 0 (nieobecne) Szczeg przyp użycia takich zm jest anal wahań sez, gdy ilość tych zm w modelu odpowiada ilości okresów jednoimiennych w roku.

14. W jakim celu test norm rozkładu skł losow, konsekw? Jeśli skł los ma rozkład norm to estym uzyskany KMNK ma własności użyteczne w konstruow testów statysty w celu sprawdzenia różnych cech modelu ekonometr (testy t, F, χ²).

15. Zjawisko autokorelacji? polega na wyst liniowej zależ między skład losow pochodzącymi z różnych okresów czasu.

16. Konsekwencje wyst autokor skład losowego? estymator KMNK traci efektywność nie można prawidł wykonać oceny istotn zm objaśniaj modelu testem T-Stud gdyż średnie błędy ocen param mod mają przekłamane wartości. Powoduje to sztuczne zawyż statystyk T-Stud oraz zawyż wsp determ R².

19. Metod szacow param mod gdy wyst autokor?

-met róż zupeł - met najw wiaryg - uog met NK - interpr met Cochrana i Orcuta

22. Ogólne postacie analit modeli nielin,

model wielom y_t = b₀ + b₁x_t + b₂x²_t + … + b_kx^k_k + u_t stopień wielomianu k ≤ 3. Jeśli k = 2 to mamy funk kwadr stos np. do opisu funk kosztu przec produk.

model log y_t = b₀ + b₁lnx_1t + b₂x_2t + u_t wykorzyst jest do konstr tzw. krzywych Engla

model hiperbol y_t = b₀ + b₁ 1/x_1t + b₂x_2t + u_t - do konstr tzw. krzywych Engla, czyli funkcji opis konsumpcję y w zal od doch x₁ oraz zmiennych x₂.

model z interakcjami y_t = b₀ + b₁x_1t + b₂x_2t + b₃x_1tx_2t + u_t - efekt zmiany jednej ze zmien objaś x₁ zal od wart przyjm przez inną zmienną objaś x₂.

model pot-wykł - stos jako tzw. funkcja produkcji Cobba - Douglassa, lub funkcja opisująca popyt.

8. Ogólna postać hipot przy test istotności indyw zm objaś. H₀ = b_i = 0 H₁ = b_i ≠ 0 - bad param b_i nie(ist) różni się od 0

1. Podaj zał. regresji lin. modelem z wieloma zmien.

2. Dlaczego wyzn się skoryg współczynnik deter?

3. Wymień i opisz składniki szeregu czasowego

5. Jak można rozpoznać czy model jest lin wzgl param?

8. Jakie są kons braku stał wariancji skł los w modelu?

9. Jakie są war testu D-W?

11. Podaj i opisz KMNK

12. Co to są zm 0/1?

14. W jakim celu test norm rozkł skł losow, konsekw?

15. Zjawisko autokorelacji?

16. Konsekwencje wyst autokor skład losowego?

19. Metod szacow param mod gdy wyst autokor?

22. Ogólne postacie analit modeli nielin,

1

---