Эконометрика Тестовый вопрос

Гиперболической моделью не является регрессионная модель …

Вопрос № 92 539 Изменён 12 октября 2021 База ruotvet.ru
По этой дисциплине Сообщить об ошибке

Варианты ответа

Ответ из базы
Гиперболической моделью не является регрессионная модель …

Одним из видов нелинейных зависимостей в эконометрике являются гиперболические зависимости в виде функции, в которых независимая переменная находится в знаменателе дроби в степени (–1), (–2) и т.д. Как правило, в таких моделях параметры являются линейными. Рассмотрим уравнения:
  которые представляют одну и ту же модель, так как  и оба уравнения они отражают гиперболическую зависимость y  от  x.
В уравнении  независимая переменная x представлена в степени (–1) и (–2), и это тоже гиперболическая модель.
А в уравнении  переменная х представлена в степени 1, и это линейное уравнение регрессии с коэффициентом регрессии . Поэтому уравнение  не является гиперболической моделью.

Эконометрика: учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 77.

Дата изменения страницы не означает экспертную проверку ответа. Как проверять материалы.

Сообщить об ошибке или предложить уточнение

К вопросу № 92 539. Адрес этой страницы будет добавлен автоматически.

    Замечание, ссылка на страницу и указанные вами данные сохранятся у редакции для проверки. Почта нужна только если вы хотите получить ответ. Не указывайте пароли и другие конфиденциальные сведения. Как проверяются материалы.

    Ещё вопросы по дисциплине

    Вся тема «Эконометрика» →
    Частная автокорреляция 1-го порядка — это корреляция между членами временного ряда и , при условии, что ... Частная автокорреляционная функция первого порядка определяется по формуле Целевая переменная в модели частичного приспособления имеет вид Формула для получения несмещенной оценки дисперсии имеет вид Формула для F-статистики: __________________, где p — верхнее число степеней свободы, q — нижнее число степеней свободы. Условие стационарности ряда случайных остатков в модели АР (1) имеет вид