Тест 1 Эконометрика (зачет) 2 3
Определение эконометрики Парная регрессия и корреляция Множественная регрессия и корреляция Система одновременных уравнений Временные ряды. Основные типы трендов и выявление компонент ряда Автокорреляция временных рядов Динамические эконометрические модели Содержание тем 08. 02. 2018 Эконометрика 2
1 2 3 Определение эконометрики 08. 02. 2018 Эконометрика 3
Какое определение соответствует понятию «эконометрика» : 4 1) это наука, предметом изучения которой является количественная сторона массовых социально-экономических явлений и процессов в конкретных условиях места и времени; 2) это наука, предметом изучения которой является количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов; 3) это наука, предметом изучения которой являются общие закономерности случайных явлений и методы количественной оценки влияния случайных факторов? Эконометрика 08. 02. 2018
Какова цель эконометрики: 5 1) представить экономические данные в наглядном виде; 2) разработать способы моделирования и количественного анализа реальных экономических объектов; 3) определить способы сбора и группировки статистических данных; 4) изучить качественные аспекты экономических явлений? Эконометрика 08. 02. 2018
Укажите последовательность в структуре 1. Факты, теория, инструментарий 2. Теория, факты, инструментарий эконометрического исследования 3. Инструментарий, факты, теория ? ? ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДАННЫЕ СТАТИСТ. ТЕОРИЯ (ТВи. МС, Соц. Эк. Стат. ) ЭКОНОМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ УТОЧНЕННЫЕ ДАННЫЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКАЯ ТЕХНИКА ? ОЦЕНИВАНИЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ НА ОСНОВЕ УТОЧНЕННЫХ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЙ ТЕХНИКИ СТРУКТУРНЫЙ АНАЛИЗ 08. 02. 2018 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ Эконометрика POLICY CONCLUSIONS 6
Спецификация модели — это: 7 1) определение цели исследования и выбор экономических переменных модели; 2) проведение статистического анализа модели, оценка качества ее параметров; 3) сбор необходимой статистической информации; 4) построение эконометрических моделей с целью эмпирического анализа. Эконометрика 08. 02. 2018
Степенная средняя … … 8 1. 2. 3. Эконометрика Арифметическая и геометрическая Простая и взвешенная Гармоническая и простая кубическая 08. 02. 2018
Формула для определения … 1. Корреляции 2. Контингенции 3. Ковариация где n – объем исследуемой совокупности; - i-е значение независимой переменной (i=1, 2, . . . , n); - i-е значение зависимой переменной (i=1, 2, . . . , n) - среднее значение независимой переменной. Определяется по формуле - среднее значение зависимой переменной. Определяется по формуле 08. 02. 2018 Эконометрика 9
Какая задача эконометрики является задачей параметризации модели: 10 1) составление прогноза и рекомендаций для конкретных экономических явлений по результатам эконометрического моделирования; 2) оценка параметров построения модели; 3) проверка качества параметров модели и самой модели в целом; 4) построение эконометрических моделей для эмпирического анализа? Эконометрика 08. 02. 2018
Структура эконометрических исследований классифицируется : 11 1. Способы 2. Методы 3. Системы Эконометрика ? ? ? Методы 3. 1. 2. 3. 4. Оценивание Проверка гипотез Прогнозирование Идентификация Оценивание 2 – МНК Методы ограниченной информации 3 – МНК ММП с полной информацией Эконометрика Макроуровень Мезоуровень Микроуровень Модели поведения потребителей, домашних хозяйств, фирм, предприятий 1. 2. ОМНК Анализ временных рядов Модели региональной экономики, отраслей, секторов МНК Системы уравнений Модели национальной экономики (агрегированные, неагрегированные, высокодетализированные) Одно уравнение Приложения 08. 02. 2018
Верификация модели — это: 12 1) определение вида экономической модели, выражение в ма тематической форме взаимосвязи между ее переменными; 2) определение исходных предпосылок и ограничений модели; 3) проверка качества как самой модели в целом, так и ее параметров; 4) анализ изучаемого экономического явления. Эконометрика 08. 02. 2018
Из перечисленных моделей выберите регрессионные модели с одним уравнением: 1) модель цены от объема поставки; 2) модель спроса и предложения; 3) модель тренда и сезонности; 4) модель зависимости объема производства от производственных факторов: 1) 2, 4; 2) 1, 4; 3) 2, 3; 4) ВСЕ.
Набор сведений о разных объектах, взятых за один период времени, называется: 14 1) 2) пространственными данными; 3) Эконометрика временными данными; атрибутивными данными 08. 02. 2018
1. Экзогенные, случайные 2. Эндогенные, функциональные 3. Эндогенные, экзогенные Укажите переменные 15 Эндогенные ? переменные Экзогенные переменные ? Эконометрика Лаговые переменные Расчетные промежуточные переменные Результирующие переменные Предопределенные переменные 08. 02. 2018
Выберите аналог понятия «независимая переменная» : 16 1) 2) результат; 3) Эконометрика эндогенная переменная; экзогенная переменная. 08. 02. 2018
Рассмотрите модель зависимости общей величины расходов на питание от располагаемого личного дохода (х) и цены продуктов питания (р): у = а 0 + ахх + а 2 р + е. Определите класс модели и вид переменных модели: 1) регрессионная модель с одним уравнением; эндогенная переменная — расходы на питание, экзогенная переменная — располагаемый личный доход, предопределенная переменная — цена продуктов питания; 2) регрессионная модель с одним уравнением; эндогенная переменная — расходы на питание, экзогенные переменные — располагаемый личный доход и цена продуктов питания; 3) модель временного ряда; эндогенная переменная — расходы на питание, лаговые переменные — располагаемый личный доход и цена продуктов питания.
Среднее … … отклонение для несгруппированных и сгруппированных данных 18 1. 2. 3. Эконометрика Частотное Квадратическое Линейное 08. 02. 2018
Среднее … … отклонение Для несгруппированных Для вариационного данных: ряда: 19 1. 2. 3. Эконометрика Линейное Вариационное Квадратическое 08. 02. 2018
Найдите правильную последовательность этапов эконометрического моделирования: 20 1) постановочный, априорный, параметризации, информационный, идентификации, верификации; 2) постановочный, априорный, информационный, параметризации, идентификации, верификации; 3) информационный, постановочный, априорный, параметризации, верификации, идентификации. Эконометрика 08. 02. 2018
1 2 3 Парная регрессия и корреляция 08. 02. 2018 Эконометрика 21
Связь называется корреляционной: 22 1) если каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака; 2) если каждому значению факторного признака соответствует множество значений результативного признака, т. е. определенное статистическое распределение; 3) если каждому значению факторного признака соответствует целое распределение значений результативного признака; 4) если каждому значению факторного признака соответствует строго определенное значение факторного признака. Эконометрика 08. 02. 2018
Линейный коэффициент … … 23 1. 2. Корреляции 3. Эконометрика Осцилляции Стагнации 08. 02. 2018
По аналитическому выражению различают связи: 24 1) 2) линейные; 3) Эконометрика обратные; парные. 08. 02. 2018
Укажите вариант гипотезы 1. Н 0 2. Н 1 25 Нулевая гипотеза ? (Н 0)? ? истинна Принимается Ошибка 1 -го рода Эконометрика ложна Отвергается Принимается Отвергается Ошибка 2 -го рода 08. 02. 2018
Регрессионный анализ заключается в определении: 26 1) аналитической формы связи, в которой изменение результативного признака обусловлено влиянием одного или нескольких факторных признаков, а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на результативный признак, принимается за постоянные и средние значения; 2) тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи); 3) статистической меры взаимодействия двух случайных переменных; 4) степени статистической связи между порядковыми переменными. Эконометрика 08. 02. 2018
Под частной корреляцией понимается: 27 1) зависимость результативного признака и двух и более факторных признаков, включенных в исследование; 2) связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными); 3) зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков; 4) зависимость между качественными признаками. Эконометрика 08. 02. 2018
Какое значение не может принимать парный коэффициент корреляции: 28 1) 2) 0, 005; 3) 1, 111; 4) Эконометрика -0, 973; 0, 721? 08. 02. 2018
Диаграмма … … … и теоретическая линия связи 29 y 1. насыщения 2. рассеяния 3. расслоения y = a + bx y 2 εn ε 2 yn ε 1 y 1 0 Эконометрика x 1 x 2 xn x 08. 02. 2018
При каком значении линейного коэффициента корреляции связь между признаками У и X можно считать тесной (сильной): 30 1) 2) 0, 657; 3) -0, 111; 4) Эконометрика -0, 975; 0, 421. 08. 02. 2018
Какой критерий используют для оценки значимости коэффициента корреляции: 31 1) 2) t-критерий Стьюдента; 3) критерий Пирсона; 4) Эконометрика F-критерий Фишера; d -критерий Дарбина—Уотсона 08. 02. 2018
Если парный коэффициент корреляции между признаками Y и X равен — 1, то это означает: 32 1) отсутствие связи; 2) наличие обратной корреляционной связи; 3) наличие обратной функциональной связи; 4) наличие прямой функциональной связи. Эконометрика 08. 02. 2018
Правило сложения … 33 1. 2. 3. Эконометрика Линейной средней Дисперсий Средних квадратов 08. 02. 2018
Если парный коэффициент корреляции между признаками Y и Xпринимает значение 0, 675, то коэффициент детерминации равен: 34 1) 2) -0, 675; 3) 0, 576; 4) Эконометрика 0, 822; 0, 456 08. 02. 2018
Формула для определения … 35 1. Коэффициента детерминации 2. Коэффициент корреляции 3. Коэффициент автокорреляции где - среднее квадратическое отклонение случайных вели чин х и у. Определяется по формулам:
Согласно методу наименьших квадратов минимизируется следующее выражение: 36 1 2 3 Эконометрика 08. 02. 2018
Укажите правильно отображенную последовательность ассиметрии 37 1. AS = 0, AS < 0, AS > 0 2. AS = 0, AS > 0, AS < 0 3. AS > 0, AS = 0, AS < 0 f(x) 1 f(x) 2 Эконометрика MX x 3 AS > 0 AS = 0 0 f(x) 0 MX x AS < 0 0 MX x 08. 02. 2018
Оценки параметров регрессии (свойства оценок МНК) должны быть: 38 1) 2) гетероскедатичными; 3) Эконометрика несмещенными; эффективными; 08. 02. 2018
В уравнении линейной парной регрессии параметр а, означает: 39 1) усредненное влияние на результативный признак неучтенных (не выделенных для исследования) факторов; 2) среднее изменение результативного признака при изменении факторного признака на 1%; 3) на какую величину в среднем изменится результативный признак у, если переменную х увеличить на единицу измерения; 4) какая доля вариации результативного признака у учтена в модели и обусловлена влиянием на нее переменной х? Эконометрика 08. 02. 2018
Значение параметра а, в уравнении линейной парной регрессии определяется по формуле: 40 1 2 3 Эконометрика 08. 02. 2018
Уравнение регрессии имеет вид у = 2, 02 ± 0, 78 x. На сколько единиц своего измерения в среднем изменится у при увеличении х на одну единицу своего измерения: 41 1) 2) увеличится на 0, 78; 3) увеличится на 2, 80; 4) Эконометрика увеличится на 2, 02; не изменится. 08. 02. 2018
Коэффициент … 42 1. Вариации, Осцилляции, Линейной вариации 2. Вариации, Линейной вариации, Осцилляции 3. Линейной вариации, Осцилляции, Вариации, Эконометрика 08. 02. 2018
Какой критерий используют для оценки значимости уравнения регрессии: 43 1) 2) t-критерий Стьюдента; 3) критерий Пирсона; 4) Эконометрика F-критерий Фишера; d-критерий Дарбина—Уотсона? 08. 02. 2018
Какой коэффициент определяет среднее изменение результативного признака при изменении факторного признака на 1%: 44 1) 2) коэффициент детерминации; 3) коэффициент корреляции; 4) Эконометрика коэффициент регрессии; коэффициент эластичности. 08. 02. 2018
Уравнение степенной функции имеет вид: 45 1 2 3 4 Эконометрика 08. 02. 2018
Уравнение гиперболы имеет вид: 46 1 2 3 4 Эконометрика 08. 02. 2018
Индекс корреляции определяется по формуле: 47 1 2 3 Эконометрика 08. 02. 2018
Чему равен коэффициент эластичности, если уравнение регрессии имеет вид , а и 48 1. 2. 1, 68 3. 0, 65 4. Эконометрика 0, 94 2, 42 08. 02. 2018
1 2 3 Множественная регрессия и корреляция 08. 02. 2018 Эконометрика 49
В каких пределах изменяется множественный коэффициент корреляции: 50 1 2 3 Эконометрика 08. 02. 2018
В каких пределах изменяется множественный коэффициент детерминации: 51 1 2 3 Эконометрика 08. 02. 2018
Частный коэффициент корреляции оценивает: 52 1) тесноту связи между двумя переменными; 2) тесноту связи между тремя переменными; 3) тесноту связи между двумя переменными при фиксированном значении остальных факторов. Эконометрика 08. 02. 2018
Какой коэффициент указывает в среднем процент изменения результативного показателя у при увеличении аргумента х на 1%: 53 1) 2) коэффициент регрессии; 3) коэффициент эластичности; 4) Эконометрика коэффициент детерминации; бета-коэффициент 08. 02. 2018
Множественный линейный коэффициент корреляции Ryx равен 0, 75. Какой процент вариации зависимой переменной у учтен в модели и обусловлен влиянием факторов x 1, и х2. 54 1) 2) 75, 0; 3) Эконометрика 56, 2; 37, 5. 08. 02. 2018
Парные коэффициенты … … 55 1. 2. Корреляции 3. Эконометрика Осцилляции Стагнации 08. 02. 2018
Уравнение множественной регрессии имеет вид: у = -27, 16 + 1, 37 x 1 -0, 29 х2. Параметр а 1 = 1, 37 означает следующее: 56 1)при увеличении х, на одну единицу своего измерения переменная у увеличится на 1, 37 единиц своего измерения; 2)при увеличении х1 на одну единицу своего измерения при фиксированном значении фактора х2, переменная увеличится на 1, 37 единиц своего измерения; 3)при увеличении х1 на 1, 37 единиц своего измерения и при фиксированном значении фактора х2, переменная у увеличится на одну единицу своего измерения. Эконометрика 08. 02. 2018
Какое значение может принимать множественный коэффициент корреляции: 57 1. 1, 501 2. -0, 453 3. 0, 861 Эконометрика 08. 02. 2018
Значение бета-коэффициента определяется по формуле: 58 1 2 3 Эконометрика 08. 02. 2018
1 2 3 Система одновременных уравнений 08. 02. 2018 Эконометрика 59
Системами эконометрических уравнений являются: 60 1. 2. системы рекурсивных уравнений; 3. Эконометрика системы одновременных уравнений; системы независимых уравнений. 08. 02. 2018
Сущность 1. обобщенный метода наименьших квадратов 2. метода наименьших квадратов 3. метода ограниченной информации 61 Эконометрика 08. 02. 2018
Система одновременных уравнений отличается от других видов эконометрических систем тем, что в ней: 62 1) эндогенная переменная одного уравнения находится в другом уравнении системы в качестве фактора; 2) одни и те же эндогенные переменные системы в одних уравнениях находятся в левой части, а в других уравнениях — в правой части; 3) каждая эндогенная переменная является функцией одной и той же совокупности экзогенных переменных. Эконометрика 08. 02. 2018
МНК позволяет получить состоятельные и несмещенные оценки параметров системы: 63 1. 2. одновременных уравнений; 3. Эконометрика однофакиорных уравнений; независимых уравнений. 08. 02. 2018
Укажите фактическую и расчетную линию регрессии 1) 1 и 2 2) 2 и 1 64 y P 4 P 1 R 2 R 4 y = a + bx 1 y = α + βx 2 R 3 α R 1 P 3 P 2 x 1 x 2 x 3 x 4 x y (фактическое значение) y (расчетное значение) Эконометрика 08. 02. 2018
Экзогенные переменные модели характеризуются тем, что они: 65 1) датируются предыдущими моментами времени; 2) являются независимыми и определяются вне системы; 3) являются зависимыми и определяются внутри системы. Эконометрика 08. 02. 2018
Выберите аналог понятия «эндогенная переменная» : 66 1) 2) зависимая переменная, определяемая внутри системы; 3) Эконометрика фактор; предопределенная переменная. 08. 02. 2018
Для данной приведенной формы модели укажите соответствующую ей структурную форму: 1. . 2. . 3. .
Если структурные коэффициенты модели выражены через приведенные коэффициенты и имеют более одного числового значения, то такая модель: 68 1)сверхидентифицируемая; 2)неидентифицируемая; 3)идентифицируемая. Эконометрика 08. 02. 2018
Укажите формулу для расчета средней квадратической ошибки 69 Дисперсия ряда остатков (остаточная дисперсия) 1 Средняя квадратическая ошибка где - среднее значение ряда остатков. Определяется по формуле: Представляет собой корень квадратный из дисперсии: 2 Чем меньше значение ошибки, тем точнее модель Средняя относительная ошибка аппроксимации 3 Допустимый предел значений составляет не более 8 -15%
Количество структурных и приведенных коэффициентов одинаково в модели: 70 1) 2) неидентифицируемой; 3) Эконометрика сверхидентифицируемой; идентифицируемой. 08. 02. 2018
В структурной модели не требуется проверки на идентификацию равенство, описывающее зависимость: 71 1) инвестиций в период t от процентной ставки в этот же период и от инвестиций в период (t — 1); 2) совокупного дохода в период t от расходов государства, расходов на потребление и инвестиций в такой же период t; 3) процентной ставки в период t от совокупного дохода и денежной массы в такой же период t. Эконометрика 08. 02. 2018
Определите, для какого уравнения структурной модели выполняется необходимое условие идентифицируемости: 72 уравнение (1); п = 2 (y 1 И y 3 - эндогенные переменные в уравнении); р = 2 (х1 и х2 — экзогенные переменные, которых нет в уравнении); 1) уравнение (2); п = 1 (у2 — эндогенная переменная в уравнении); р = 1 (х2 — экзогенная переменная, которой нет в уравнении); 2) уравнение (3); п = 2 (у2 и у3 — эндогенные переменные в уравнении); р = 1 (х1 — экзогенная переменная, которой нет в уравнении)? 3) Эконометрика 08. 02. 2018
Доказано, что система одновременных уравнений идентифицируемая. Определите, какое обоснование идентифицируемости для второго уравнения системы: 73 необходимое условие выполняется: n=3 (y 1, y 2, y 3); p=2 (x 1, x 3) значит, n=p+1. Достаточное условие выполняется: (3) x 1 1. x 3 (1) Общий вывод: уравнение точно идентифицируемое; 2. a 11 0 (2) a 21 a 23 необходимое условие выполняется: п = 2 (у2, y 1); p = 1 (х2) значит, (1) y 3 x 2 п = р + 1. Достаточное условие выполняется: (2) b 13 a 12 (3) -1 a 32 Общий вывод: уравнение точно идентифицируемое; 3. необходимое условие выполняется: п = 7(у1, у3); р = 1 (x 3), значит, п = р + 1. Достаточное условие выполняется: (1) Эконометрика x 3 (2) Общий вывод: уравнение точно идентифицируемое. y 2 -1 a 23 (3) b 32 0 08. 02. 2018
Приведенная форма модели имеет вид: Определите структурные коэффициенты модели. 74 1 2 3 Эконометрика 08. 02. 2018
Найдите правильную последовательность шагов алгоритма косвенного МНК: 75 1. а) приведенная форма модели преобразуется в структурную форму. б) параметры структурной формы модели оцениваются с помощью МНК. в) структурная форма модели преобразуется в приведенную форму; 2. а)параметры приведенной формы модели оцениваются с помощью МНК. б) приведенная форма модели преобразуется в структурную форму. в) структурная форма модели преобразуется в приведенную форму; 3. а) структурная форма модели преобразуется в приведенную форму; б)параметры приведенной формы модели оцениваются с помощью МНК. в) приведенная форма модели преобразуется в структурную форму. Эконометрика 08. 02. 2018
Экзогенные переменные модели характеризуются тем, что они: 76 1. 2. являются независимыми и определяются вне системы; 3. Эконометрика датируются предыдущими моментами времени; являются зависимыми и определяются внутри системы. 08. 02. 2018
Найдите правильную последовательность шагов алгоритма применения двухшагового МНК: 77 1. а) получение по соответствующим приведенным уравнениям теоретических значений эндогенных переменных правой части сверхидентифицируемого уравнения модели. б) процесс оценки параметров сверхидентифицируемого уравнения модели через теоретические значения эндогенных и фактические значения предопределенных переменных. в) преобразование структурной формы модели в приведенную. г) процесс оценки параметров приведенной формы с помощью МНК; 2. а) преобразование структурной формы модели в приведенную. б) процесс оценки параметров приведенной формы с помощью МНК; в) получение по соответствующим приведенным уравнениям теоретических значений эндогенных переменных правой части сверхидентифицируемого уравнения модели. г) процесс оценки параметров сверхидентифицируемого уравнения модели через теоретические значения эндогенных и фактические значения предопределенных переменных. Эконометрика 08. 02. 2018
Рассмотрите структурную форму и соответствующую ей таблицу коэффициентов при переменных модели: Уравнения Переменные эндогенные предопределенные у1 t y 2 t y 3 t x 1 t x 2 t x 3 t (1) -1 b 12 0 a 11 a 12 0 (2) b 21 -1 0 a 21 0 0 (3) b 31 0 -1 a 31 0 a 33 Если к уравнению (1) системы применить двухшаговый МНК, то оценки параметров получатся: 1. Состоятельными и несмещенными; 2. Несостоятельными и смещенными.
Модель денежного рынка имеет вид: Можно утверждать, что оценки параметров, полученные двухшаговым МНК совпадают с оценками, найденными косвенным МНК, если: 1. Система не идентифицируемая; 2. Для каждого уравнения системы выполняется необходимое и достаточное условие идентифицируемости; 3. Количество коэффициентов регрессии структурных уравнений совпадает с количеством коэффициентов регрессии приведенных уравнений.
1 2 3 Временные ряды. Основные типы трендов и выявление компонент ряда 08. 02. 2018 Эконометрика 80
На территории области в течение года ежемесячно проводится мониторинг цен на продовольственные и промышленные товары (5%-ная выборка торговых организаций). Индексы цен на продовольственные товары рассчитывались по методике Ласпейраса, а на промышленные товары — по методике Пааше. Укажите причины несопоставимости: 1. По территории; 2. По методике расчета показателей; 3. По кругу охватываемых единиц совокупности; 4. По стоимостным показателям.
В какое понятие включено исследование стационарного временного ряда: 82 1. 2. временной ряд 3. Эконометрика ряд динамики; ранжированный ряд 08. 02. 2018
Аддитивная модель ряда динамики представляет собой: 83 1 2 3 4 Эконометрика 08. 02. 2018
Мультипликативная модель ряда динамики представляет собой: 84 1 2 3 4 Эконометрика 08. 02. 2018
Укажите правильную функцию логарифмического тренда: 85 1 2 3 4 Эконометрика 08. 02. 2018
Укажите правильную функцию логистического тренда: 86 1 2 3 Эконометрика 08. 02. 2018
Укажите правильную формулу расчета коэффициента а 0 для линейного тренда. 87 1 2 3 Эконометрика 08. 02. 2018
Уравнение тренда представляет собой . На сколько в среднем за год в исследуемом периоде изменяется признак: 88 1. 2. увеличился на 4, 6; 3. уменьшился на 4, 6; 4. Эконометрика увеличивается на 32, 5; уменьшился на 32, 5. 08. 02. 2018
Если ряд динамики имеет тренд (нестационарный ряд динамики), то порядок расчета включает в себя этап расчета: 89 1. 2. отношения фактического и выровненного уровней; 3. средних значений за период; 4. Эконометрика гармоник Фурье; средних темпов роста. 08. 02. 2018
Для получения устойчивой тенденции сезонных колебаний, на которых бы не отражались особенности развития процессов в конкретные периоды, индекс сезонности I рассчитывают по формуле: 90 1 2 3 Эконометрика 08. 02. 2018
Укажите правильную функцию гиперболического тренда: 91 1 2 3 Эконометрика 08. 02. 2018
Укажите правильную характеристику параметра а 0 линейного тренда: 92 1. среднее изменение анализируемого явления от периода (момента) к периоду (моменту) времени; 2. среднее ускорение изменения анализируемого явления от периода (момента) к периоду (моменту) времени; 3. средний выровненный уровень ряда для периода (момента) времени, принятого за начало отсчета; Эконометрика 08. 02. 2018
Укажите правильную характеристику параметра k экспоненциального тренда. 93 1. среднее изменение анализируемого явления от периода(момента) к периоду (моменту) времени; 2. среднее ускорение изменения анализируемого явления от периода (момента) к периоду (моменту) времени; 3. постоянный цепной темп изменения уровней временного ряда. Эконометрика 08. 02. 2018
Что характеризует коэффициент параболического тренда а 2: 94 1. среднее изменение анализируемого явления от периода (момента) к периоду (моменту) времени; 2. среднее ускорение изменения анализируемого явления от периода (момента) к периоду (моменту) времени; 3. средний выровненный уровень ряда для периода (момента) времени, принятого за начало отсчета; Эконометрика 08. 02. 2018
Укажите полином II степени 95 Виды полиномов 1 2 3 Эконометрика 08. 02. 2018
Что характеризует коэффициент линейного тренда а 1: 96 1. среднее изменение анализируемого явления от периода (момента) к периоду (моменту) времени; 2. среднее ускорение изменения анализируемого явления от периода (момента) к периоду (моменту) времени; 3. постоянный цепной темп изменения уровней временного ряда. Эконометрика 08. 02. 2018
Случайная составляющая в модели обозначена: 97 1 Эконометрика 2 3 4 08. 02. 2018
1 2 3 Автокорреляция временных рядов 08. 02. 2018 Эконометрика 98
Коррелирование отклонений от выровненных уровней трендапроводят: 99 1. для определения тесноты связи между отклонениями фактических уровней от выровненных, отражающих тренд; 2. для определения тесноты связи между рядами динамики в случае отсутствия автокорреляции; 3. для исключения влияния автокорреляции; 4. для исключения влияния общей тенденции на коллеблемость признака. Эконометрика 08. 02. 2018
В каком случае присутствует явление коинтеграции: 100 1. если во временном ряду присутствует постоянный средний темп роста анализируемого показателя; 2. если ряд имеет постоянную дисперсию в длительном промежутке времени; 3. если во временном ряду присутствует постоянный цепной темп изменения уровней временного ряда. Эконометрика 08. 02. 2018
Укажите положительную автокорреляцию 101 у лето зима 1 зима у х 2 х Эконометрика 08. 02. 2018
Укажите формулу расчета нециклического коэффициента автокорреляции 102 1 2 Эконометрика 08. 02. 2018
Укажите формулу для выявления автокорреляции остатков в моделях авторегрессии: 103 1 2 3 Эконометрика 08. 02. 2018
Укажите методы уменьшения (устранения) автокорреляции во временных рядах: 104 1. 2. включения дополнительного фактора; 3. Эконометрика авторегрессионных преобразований; последовательных разностей. 08. 02. 2018
Это линия 1. Тренда 2. Регрессии 3. Сезонной компаненты 105 линия ? ? ? 0 Эконометрика 0 08. 02. 2018
Изучение связи между уровнями связных временных рядов проводят с помощью методов коррелирования: 106 1. 2. отклонений фактических уровней от тренда; 3. Эконометрика уровней ряда динамики; последовательных разностей. 08. 02. 2018
Укажите правильное определение связных рядов: 107 1. причинно-следственная связь в уровнях двух или более временных рядов, которая выражается в совпадении или противоположной направленности их тенденций и случайной колеблемости; 2. показывающие зависимость результативного признака от одного или нескольких факторных; 3. зависимости значений коэффициента автокорреляции от значений величины лага. Эконометрика 08. 02. 2018
1 2 3 Динамические эконометрические модели 08. 02. 2018 Эконометрика 108
Динамическая модель отличается от других видов эконометрических моделей тем, что в такой модели: 109 1. в данный момент времени учитывают значения входящих в нее переменных, относящихся к текущему моменту времени; 2. в данный момент времени учитывают значения входящих в нее переменных, относящихся к текущему и к предыдущему моментам времени. Эконометрика 08. 02. 2018
Лаговые значения переменных непосредственно включены в модель: 110 1. 2. с распределенным лагом; 3. Эконометрика адаптивных ожиданий; неполной (частичной) корректировки. 08. 02. 2018
Модели авторегрессии характеризуются тем, что они: 111 1. содержат в качестве факторных переменных лаговые значения результативного признака; 2. учитывают желаемое значение факторного признака в период (t + 1); 3. учитывают желаемое (ожидаемое) значение результативного признака в период (t + 1). Эконометрика 08. 02. 2018
Стандартные распределения 112 1. 2. 3. Эконометрика Распределение Стьюдента Распределение Фишера Распределение Пирсона 08. 02. 2018
Для некоторой модели адаптивных ожиданий в процессе преобразований получен механизм формирования ожиданий х*t+1 = 0, 76 хt + (1 -0, 76)хt*. Как ожидаемое значение х*t+1 адаптируется к предыдущим реальным значениям: 113 1. 2. медленнее; 3. Эконометрика не зависит от реальных значений; быстрее. 08. 02. 2018
В результате анализа фактических данных получена модель авторегрессии уt = 3 + 100 уt-1 + 20 хt + εt. Общее абсолютное изменение результата в момент времени (t + 1) равно: 114 1. 2. 300; 3. 60; 4. Эконометрика 2000; 6000. 08. 02. 2018
Укажите график отображающий случайные факторы 115 Тренд (основная тенденция ряда динамики) Циклические Случайные 1 2 3 колебания факторы 4 4 2 2 0 Эконометрика 2 4 0 5 0 2 4 5 -5 08. 02. 2018
Результативный признак зависит от ожидаемых значений факторного признака: 116 1. в краткосрочной функции модели адаптивных ожиданий; 2. в долгосрочной функции модели частичной корректировки; 3. в долгосрочной функции модели адаптивных ожиданий. Эконометрика 08. 02. 2018
Для некоторой модели частичной корректировки механизм формирования ожиданий получен в виде равенства yt =yt-1 + ηt. Это позволяет сделать вывод о том, что: 117 1. 2. корректировка происходит за один период; 3. корректировка не происходит; 4. Эконометрика корректировка происходит быстрее; корректировка происходит медленнее. 08. 02. 2018
Рассмотрите систему одновременных уравнений и соответствующую ей таблицу коэффициентов при переменных системы: Переменные Система уравнений сверхидентифицируемая, Уравнения так как сверхидентифицируемым является: эндогенные предопределенные у1 t y 2 t y 3 t x 1 t x 2 t x 3 t (1) -1 b 12 0 a 11 a 12 0 (2) b 21 -1 0 a 21 0 0 (3) b 31 0 -1 a 31 0 a 33 Первое уравнение, при условии, что другие структурные уравнения системы идентифицируемые; 2. Второе уравнение, при условии, что другие структурные уравнения системы идентифицируемые; 3. Третье уравнение, при условии, что другие структурные уравнения системы идентифицируемые. 1.
Укажите аддитивную модель составляющую компонент временного ряда 119 Модели 1 2
Укажите коэффициент детерминации 120 Регрессионная статистика 1 2 3 4 Наблюдения Эконометрика 0, 970341624 0, 941562868 0, 924866544 1, 668815973 10 08. 02. 2018
1) парной Анализ … регрессии 2) множественной 3) временной 121 Дисперсионный анализ Регрессия Остаток Итого df 2 7 9 Коэффициенты Y-пересечение Переменная X 1 Переменная X 2 -11, 98852548 0, 527128505 11, 77099931 Стандартная ошибка 4, 05283262 0, 197748647 1, 139898375 Нижние 95% -21, 57195178 0, 059527258 9, 075567973 Верхние 95% -2, 405099186 0, 994729752 14, 46643065 Эконометрика SS 314, 1053727 19, 49462727 333, 6 MS 157, 0526864 2, 784946753 F 56, 39342519 t-статистика P-Значение -2, 958060845 2, 665649107 10, 32635854 0, 021163231 0, 0322022 1, 73055 E-05 Нижние 95, 0% -21, 57195178 0, 059527258 9, 075567973 Значимость F 4, 82404 E-05 Верхние 95, 0% -2, 405099186 0, 994729752 14, 46643065 08. 02. 2018
1) парной Анализ … регрессии 2) множественной 3) стандартизированной 122 Дисперсионный анализ df Регрессия 1 Остаток 8 Итого 9 Коэффициенты Y-пересечение x Эконометрика 16, 85454545 2, 64242 SS 144, 0121212 6, 387878788 150, 4 MS 144, 0121212 0, 798484848 F Значимость F 180, 3567362 9, 05333 E-07 Стандартная Нижние t-статистика P-Значение ошибка 95, 0% 0, 525204932 32, 09136936 9, 68307 E-10 15, 64342071 0, 196759795 13, 42969606 9, 05333 E-07 2, 188695342 Верхние 95, 0% 18, 06567 3, 096153 08. 02. 2018
Укажите значение F – критерий Фишера 123 Дисперсионный анализ 1 Регрессия 1 Остаток 8 Итого 9 2 SS 144, 0121212 6, 387878788 150, 4 3 MS 144, 0121212 0, 798484848 4 5 F Значимость F 180, 3567362 9, 05333 E-07 Стандартная Нижние Верхние Коэффициенты Стандартная t-статистика P-Значение Нижние Верхние Коэффициенты t-статистика P-Значение ошибка 95, 0% Y-пересечение 16, 85454545 0, 525204932 32, 09136936 9, 68307 E-10 15, 64342071 18, 06567 x 2, 64242 0, 196759795 13, 42969606 9, 05333 E-07 2, 188695342 3, 096153 x 2, 64242 Эконометрика 0, 196759795 13, 42969606 9, 05333 E-07 2, 188695342 3, 096153 08. 02. 2018
Укажите значение коэффициенты регрессии 124 Дисперсионный анализ 1 Регрессия 1 Остаток 8 Итого 9 SS 2 144, 0121212 6, 387878788 150, 4 Y-пересечение x 16, 85454545 2, 64242 Стандартная ошибка 0, 525204932 0, 196759795 x 2, 64242 0, 196759795 Коэффициенты Стандартная 6 Эконометрика MS 3 144, 0121212 0, 798484848 F Значимость F 4 5 180, 3567362 9, 05333 E-07 32, 09136936 13, 42969606 Нижние 95, 0% 9, 68307 E-10 15, 64342071 9, 05333 E-07 2, 188695342 13, 42969606 9, 05333 E-07 2, 188695342 3, 096153 t-статистика 7 P-Значение 8 Верхние 95, 0% 18, 06567 3, 096153 08. 02. 2018
Укажите показатели t-критерий Стьюдента 125 Дисперсионный анализ Регрессия Остаток Итого 1 2 7 9 5 Y-пересечение Переменная X 1 Переменная X 2 2 314, 1053727 19, 49462727 333, 6 3 157, 0526864 2, 784946753 4 56, 39342519 7 -2, 958060845 2, 665649107 10, 32635854 0, 021163231 0, 0322022 1, 73055 E-05 Нижние 95% -21, 57195178 0, 059527258 9, 075567973 Эконометрика 6 -11, 98852548 0, 527128505 11, 77099931 Стандартная ошибка 4, 05283262 0, 197748647 1, 139898375 Верхние 95% -2, 405099186 0, 994729752 14, 46643065 Нижние 95, 0% -21, 57195178 0, 059527258 9, 075567973 Значимость F 4, 82404 E-05 Верхние 95, 0% -2, 405099186 0, 994729752 14, 46643065 08. 02. 2018
Укажите показатель «стандартная ошибка» 126 Дисперсионный анализ Регрессия Остаток Итого df 2 7 9 SS 314, 1053727 19, 49462727 333, 6 MS 157, 0526864 2, 784946753 F 56, 39342519 1 2 3 4 Y-пересечение Переменная X 1 Переменная X 2 -11, 98852548 0, 527128505 11, 77099931 4, 05283262 0, 197748647 1, 139898375 -2, 958060845 2, 665649107 10, 32635854 0, 021163231 0, 0322022 1, 73055 E-05 Нижние 95% -21, 57195178 0, 059527258 9, 075567973 Верхние 95% -2, 405099186 0, 994729752 14, 46643065 Нижние 95, 0% -21, 57195178 0, 059527258 9, 075567973 Верхние 95, 0% -2, 405099186 0, 994729752 14, 46643065 Эконометрика Значимость F 4, 82404 E-05 08. 02. 2018
Укажите значение «стандартная ошибка» 127 ВЫВОД ИТОГОВ Регрессионная статистика 1 0, 978533291 2 0, 957527402 3 4 Наблюдения Эконометрика 0, 952218327 0, 893579794 10 08. 02. 2018
Тесты на … 128 1) гетероскедастичность 2) мультиколлиниарность 3) автокорреляцию 1. Тест ранговой корреляции Спирмена. 2. Тест Парка (The Park test). 3. Тест Голдфелда-Квандта(Goldfeld-Quandt test) 4. Тест Уайта (White test) Эконометрика 08. 02. 2018
1) допустимых границ 2) выборки 3) поля корреляции Опасность выхода за пределы … 129 Y Y Вне модели model X Вне модели Y model X Y Вне модели model Эконометрика X model X 08. 02. 2018
При расчете t-статистики через коэффициент детерминации для оценки уравнения множественной регрессии используется формула: 130 Эконометрика 08. 02. 2018
При использовании метода Монте-Карло результаты наблюдений генерируются с помощью: 131 1) анализа зависимостей 2) решения системы уравнений 3) опросов 4) датчика случайных чисел 5) тестов Эконометрика 08. 02. 2018
Тест Фишера является: 132 1) двусторонним 2) односторонним 3) многосторонним 4) многокритериальным 5) трехшаговым Эконометрика 08. 02. 2018
Выборочная корреляция является _____оценкой теоретической корреляции: 133 1) точной 2) состоятельной 3) эффективной 4) несмещенной 5) случайной Эконометрика 08. 02. 2018
Если все наблюдения лежат на линии регрессии, то коэффициент детерминации R 2 для модели парной регрессии равен: 134 1) нулю 2) 2/3 3) единице 4) ½ 5) 0 Эконометрика 08. 02. 2018
Фиктивная переменная взаимодействия – это _____ фиктивных переменных: 135 1) произведение 2) среднее 3) разность 4) сумма 5) отношение Эконометрика 08. 02. 2018
МНК автоматически дает ______ для данной выборки значение коэффициента детерминации R 2: 136 1) минимальное 2) максимальное 3) среднее 4) средневзвешенное 5) случайное Эконометрика 08. 02. 2018
Для автокорреляции характерным является соотношение (u u ) __ 0: k i COV 137 1) > 2) < 3) ≠ 4) = 5) ≥ Эконометрика 08. 02. 2018
При автокорреляции оценка коэффициентов регрессии становится: 138 1) смещенной 2) невозможной 3) неэффективной 4) равной нулю 5) равной максимальному значению Эконометрика 08. 02. 2018
Число степеней свободы для уравнения m-мерной регрессии при достаточном числе наблюдений n составляет: 139 1) n/m 2) n-m 3) n-m+1 4) n-m-1 5) m-1 Эконометрика 08. 02. 2018
Наиболее частая причина положительной автокорреляции заключается в положительной направленности воздействия ____ переменных: 140 1) не включенных в уравнение 2) сезонных 3) фиктивных 4) лишних 5) циклических Эконометрика 08. 02. 2018
Сумма квадратов отклонений величины y от своего выборочного значения − _____ сумма квадратов отклонений: __ y 141 1) объясняющая 2) случайная 3) необъясняющая 4) общая 5) результирующая Эконометрика 08. 02. 2018
При отрицательной автокорреляции DW: 142 1) = 0 2) < 2 3) > 2 4) > 1 5) = 1 Эконометрика 08. 02. 2018
Линия регрессии _______ через точку (x, y): 143 1) может пройти 2) всегда проходит 3) несколько раз проходит 4) никогда не проходит 5) может пройти или не пройти Эконометрика 08. 02. 2018
Из перечисленных факторов: 1) число объясняющих переменных, 2) количество наблюдений в выборке, 3)конкретные значения переменных, − критические значения статистики Дарбина-Уотсона зависят от: 144 1) 1, 2, 3 2) 3 3) 1, 2 4) 2 5) 3, 2 Эконометрика 08. 02. 2018
Определение отдельного вклада каждой из независимых переменных в объясненную дисперсию в случае их коррелированности является ______ задачей: 145 1) достаточно простой 2) невыполнимой 3) достаточно сложной 4) первостепенной 5) выполнимой Эконометрика 08. 02. 2018
Зависимая переменная может быть представлена как фиктивная в случае если она: 146 1) подвержена сезонным колебаниям 2) имеет трендовую составляющую 3) является качественной по своему характеру 4) трудноизмерима 5) не подвержена сезонным колебаниям Эконометрика 08. 02. 2018
Значение статистики DW находится между значениями: 147 1) -3 и 3 2) 0 и 6 3) -2 и 2 4) 0 и 4 5) -1 и 1 Эконометрика 08. 02. 2018
Наилучший способ устранения автокорреляции – установление ответственного за нее фактора и включение соответствующей ______ переменной в регрессию: 148 1) фиктивной 2) объясняющей 3) сезонной 4) зависимой 5) циклической Эконометрика 08. 02. 2018
Значения t-статистики для фиктивных переменных незначимо отличается от: 149 1) 1 2) 0 3) -1 4) ½ 5) Эконометрика 2 08. 02. 2018
Условие гетероскедастичности означает, что вероятность того, что случайный член примет какое-либо конкретное значение ____ наблюдений: 150 1) зависит от числа 2) зависит от времени проведения 3) зависит от номера 4) одинакова для всех 5) не зависит от времени проведения Эконометрика 08. 02. 2018
Оценка параметра для модели множественной регрессии в случае двух независимых переменных вычисляется по формуле: а = 151 1) 1) 1 1 2 2 b x − b x 2) 1 1 2 2 y + b x 3) 1 1 2 2 y + b x − b x 4) 1 1 2 2 y − b x 5) 1 1 2 2 y −b x + b x Эконометрика 08. 02. 2018
Чем больше число наблюдений, тем _____ зона неопределенности для критерия Дарбина-Уотсона: 152 1) левее расположена 2) уже 3) шире 4) правее расположена 5) неизменна Эконометрика 08. 02. 2018
Коэффициенты при сезонных фиктивных переменных показывают _____ при смене сезона: 153 1) направление изменения, происходящего 2) трендовые изменения 3) изменение числа потребителей 4) численную величину изменения, происходящего 5) циклические изменения Эконометрика 08. 02. 2018
Фиктивная переменная – переменная, принимающая в каждом наблюдении: 154 1) ряд значений от 0 до 1 2) только отрицательные значения 3) только два значения 0 или 1 4) только положительные значения 5) случайные Эконометрика 08. 02. 2018
Стандартные отклонения коэффициентов регрессии обратно пропорциональны величине _____, где n – число наблюдений: 155 1) n 2 3) n 3 4) n 5) Эконометрика n 4 08. 02. 2018
Параметры множественной регрессии β 1 , β 2 , …βм показывают _____ соответствующих экономических факторов: 156 1) степень влияния 2) случайность 3) уровень независимости 4) непостоянство 5) цикличность Эконометрика 08. 02. 2018
Строгая линейная зависимость между переменными – ситуация, когда ____ двух переменных равна 1 или -1: 157 1) выборочная корреляция 2) разность 3) сумма 4) теоретическая корреляция 5) произведение Эконометрика 08. 02. 2018
К зоне неопределенности в тесте Дарбина-Уотсона относится случай, при котором ____ (d 1, d 2 – нижняя и верхняя границы): 158 1) DW > d 2 2) DW < d 1 3) d 1 < DW< d 2 4) DW = 0 5) DW ≠ 0 Эконометрика 08. 02. 2018
Если автокорреляция отсутствует, то DW ≈ 159 1) 1 2) -1 3) 2 4) 0 5) Эконометрика -2 08. 02. 2018
Зависимая переменная может быть представлена как фиктивная в случае, если она: 160 1) подвержена сезонным колебаниям 2) является качественной по своему характеру 3) трудноизмерима 4) имеет трендовую составляющую 5) случайная Эконометрика 08. 02. 2018
Наблюдение зависимой переменной регрессии в предшествующий момент, используемое как объясняющая переменная, называется: 161 1) временной 2) замещающей 3) лаговой 4) лишней 5) сезонной Эконометрика 08. 02. 2018
Гетероскедастичность заключается в том, что дисперсия случайного члена регрессии _______ наблюдений: 162 1) зависит от номера наблюдений 2) зависит от числа 3) зависит от времени проведения 4) одинакова для всех 5) зависит от характера Эконометрика 08. 02. 2018
Фиктивные переменные включаются в модель множественной регрессии, если необходимо установить влияние каких-либо ______ факторов: 163 1) непрерывных 2) дискретных 3) трудноизмеримых 4) случайных 5) циклических Эконометрика 08. 02. 2018
Гетероскедастичность приводит к ______ оценок параметров регрессии по МНК: 164 1) смещению 2) уменьшению дисперсии 3) усложнению вычисления 4) неэффективности 5) увеличению дисперсии Эконометрика 08. 02. 2018
При добавлении еще одной переменной в уравнение регрессии коэффициент детерминации: 165 1) остается неизменным 2) уменьшается 3) не уменьшается 4) не увеличивается 5) увеличивается Эконометрика 08. 02. 2018
Во множественном регрессионном анализе коэффициент детерминации определяет _______регрессией: 166 1) долю дисперсии x, объясненную 2) долю дисперсии y, объясненную 3) долю дисперсии x, необъясненную 4) долю дисперсии y, необъясненную 5) долю дисперсии x и y, объясненную Эконометрика 08. 02. 2018
Автокорреляция первого порядка – ситуация, когда коррелируют случайные члены регрессии в _____ наблюдениях: 167 1) нечетных 2) последовательных 3) k первых и k последних 4) четных 5) всех Эконометрика 08. 02. 2018
Значение статистики Дарбина-Уотсона находится между значениями: 168 1) 0 и 6 2) -3 и 3 3) 0 и 4 4) -2 и 2 5) Эконометрика 0 и 2 08. 02. 2018
В модели множественной регрессии за изменение ____ регрессии отвечает несколько объясняющих переменных: 169 1) двух случайных членов 2) нескольких случайных членов 3) двух зависимых переменных 4) одной зависимой переменной 5) случайной составляющей Эконометрика 08. 02. 2018
Фиктивная переменная взаимодействия – фиктивная переменная, предназначенная для установления влияния на регрессию _____событий: 170 1) одновременного наступления нескольких независимых 2) степени взаимосвязи возможных 3) наступления одного из нескольких взаимосвязанных 4) наступления одного из нескольких независимых 5) циклических Эконометрика 08. 02. 2018
Если две переменные независимы, то их теоретическая ковариация равна: 171 1) ½ 2) 0 3) 2 4) 1 5) -1 Эконометрика 08. 02. 2018
В вторегрессионной схеме первого порядка зависимость между последовательными случайными членами описывается формулой u k+1 = ____, где а ρ – константа, ε k+1 – новый случайный член: 172 1) − 1 +1 + k k ρu ε 2) +1 + k k ρu ε 3) +1 + k k u ρε 4) k +1 ρε 5) +1 − k k ρu ε Эконометрика 08. 02. 2018
Для того, чтобы установить влияние какого-либо события на коэффициент линейной регрессии при нефиктивной переменной, в модель включают: 173 1) фиктивную переменную взаимодействия 2) лаговую переменную 3) лишнюю переменную 4) фиктивную переменную для коэффициента наклона 5) циклическую Эконометрика 08. 02. 2018
Наиболее частая причина положительной автокорреляции заключается в постоянной направленности воздействия _______ переменных: 174 1) не включенных в уравнение 2) лишних 3) сезонных 4) фиктивных 5) циклических Эконометрика 08. 02. 2018
Близко к линии регрессии находится наблюдение, для которого теоретическое распределение случайного члена имеет: 175 1) асимметрию, равную 0 2) нулевое среднее значение 3) большое стандартное отклонение 4) малое стандартное отклонение 5) наибольшее среднее значение Эконометрика 08. 02. 2018
Модель множественной регрессии имеет вид: y = 176 Эконометрика 08. 02. 2018
Если независимые переменные имеют ярко выраженный временной тренд, то они оказываются: 177 1) имеющими большое влияние 2) малозначимыми 3) тесно коррелированными 4) слабо коррелированными 5) некоррелированными Эконометрика 08. 02. 2018
Если предположение о природе гетероскедастичности верно, то дисперсия случайного члена для первых наблюдений в упорядоченном ряду будет ____ для последних: 178 1) больше, чем 2) такая же, как 3) ниже, чем 4) равно 0 5) равно 1 Эконометрика 08. 02. 2018
Автокорреляция первого порядка – ситуация, когда коррелируют случайные члены регрессии в _____ наблюдениях: 179 1) последовательных 2) k первых и k последних 3) нечетных 4) четных 5) первых Эконометрика 08. 02. 2018
Число степеней свободы для уравнения множественной (mмерной) регрессии при достаточном числе наблюдений n составляет: 180 1) n-m-1 2) n-m+1 3) n-m 4) m/n 5) n+m+1 Эконометрика 08. 02. 2018
Стандартные ошибки, вычисленные при гетероскедастичности: 181 1) завышены по сравнению с истинными значениями 2) занижены по сравнению с истинными значениями 3) соответствуют истинным значениям 4) не имеют математического смысла 5) являются случайными Эконометрика 08. 02. 2018
В авторегрессионной схеме первого порядка предполагается, что значение ε в каждом наблюдении: 182 1) не зависит от его значения во всех других наблюдениях 2) зависит от его значения в предыдущих наблюдениях 3) зависит от его значения во всех других наблюдениях 4) зависит от его значения в первом наблюдении 5) равны 0 Эконометрика 08. 02. 2018
Из перечисленного: 1) число объясняющих переменных, 2) количество наблюдений в выборке, 3) конкретные значения переменных − критические значения статистики Дарбина-Уотсона зависят от: 183 1) 3 2) 1, 2 3) 1, 2, 3 4) 1, 3 5) 2 Эконометрика 08. 02. 2018
Множественный регрессионный анализ является ____ парного регрессионного анализа: 184 1) развитием 2) противоположностью 3) частным случаем 4) подобием 5) эквивалентностью Эконометрика 08. 02. 2018
Множественный регрессионный анализ является ____ парного регрессионного анализа: 185 1) развитием 2) противоположностью 3) частным случаем 4) подобием 5) эквивалентностью Эконометрика 08. 02. 2018
Критерий Дарбина-Уотсона –метод обнаружения _____ с помощью статистики Дарбина-Уотсона: 186 1) гетероскедастичности ошибки 2) сезонных колебаний 3) мультиколлинеарности 4) автокорреляции 5) гомоскедастичности Эконометрика 08. 02. 2018
Процесс выбора необходимых переменных для регрессии переменных и отбрасывание лишних переменных называется: 187 1) унификацией переменных 2) моделированием 3) спецификацией переменных 4) прогнозированием 5) подгонкой Эконометрика 08. 02. 2018
Положительная автокорреляция –ситуация, когда случайный член регрессии в следующем наблюдении ожидается: 188 1) противоположного знака по сравнению с настоящим наблюдением 2) того же знака, что и в первом наблюдении 3) того же знака, что и в настоящем наблюдении 4) противоположного знака по сравнению с первым наблюдением 5) равным 0 Эконометрика 08. 02. 2018
Статистика критерия Дарбина-Уотсона вычисляется по формуле DW = ____, где еk – остатки в наблюдениях авторегрессионной схемы первого порядка: 189 Эконометрика 08. 02. 2018
Условие гомоскедастичности означает, что вероятность того, что случайный член примет какое-либо конкретное значение _____ наблюдений: 190 1) зависит от времени проведения 2) одинакова для всех 3) зависит от номера 4) зависит от числа 5) от характера Эконометрика 08. 02. 2018
Первая главная компонента 191 1) Содержит максимальную долю изменчивости всей матрицы факторов 2) Отражает степень влияния первого фактора на результат 3) Отражает степень влияния результата на первый фактор 4) Отражает долю изменчивости результата, обусловленную первым фактором 5) Отражает тесноту связи между результатом и первым фактором Эконометрика 08. 02. 2018
Если расчетное значение F-критерия Фишера превышает табличное, то можно сделать вывод о… 192 1) статистической незначимости построеной модели 2) статистической значимости построенной модели 3) невозможности использования построенной модели для описания исследуемой зависимости Эконометрика 08. 02. 2018
Фиктивной переменными в уравнении множественной регрессии могут быть… 193 1) количественные переменные 2) экономические показатели, выраженные в стоимостном измерении 3) качественные переменные, преобразованные в количественные Эконометрика 08. 02. 2018
Косвенный метод наименьших квадратов применим для … 194 1) идентифицируемой системы одновременных уравнений 2) неидентифицируемой системы рекурсивных уравнений 3) неидентифицируемой системы уравнений 4) любой системы одновременных уравнений Эконометрика 08. 02. 2018
Двухшаговый метод наименьших квадратов применим для … 195 1) сверхидентифицируемой системы одновременных уравнений 2) идентифицируемой системы одновременных уравнений 3) любой системы одновременных уравнений 4) неидентифицируемой системы уравнений Эконометрика 08. 02. 2018
Структурная форма системы эконометрических уравнений это… 196 1) система регрессионных уравнений, в каждом из которых содержатся все объясняемые переменные из других уравнений 2) система регрессионных уравнений, матрица коэффициентов которых симметрична 3) система уравнений регрессии, имеющих треугольную структуру 4) исходные уравнения регрессии, каждое из которых в качестве объясняющей переменной может содержать объясняемую переменную из других уравнений Эконометрика 08. 02. 2018
Временным рядом называют: … 197 1) Временно созданный набор данных 2) Упорядоченные во времени значения показателя 3) Ряд данных, полученный расчетным путем за короткое время 4) Набор данных для исследования Эконометрика 08. 02. 2018
Главные компоненты представляют собой 198 1) Статистически значимые факторы 2) Экономически значимые факторы 3) Линейные комбинации факторов 4) Центрированные факторы 5) Пронормированные факторы. Эконометрика 08. 02. 2018
Аддитивно мультипликативная модель содержит компоненты в виде. . . 199 1) отношений 2) слагаемых 3) комбинации слагаемых и сомножителей 4) сомножителей Эконометрика 08. 02. 2018
Перечислить основные методы кластерного анализа 200 1) к-средних 2) дивизимный 3) агломеративный 4) главных компонент Эконометрика 08. 02. 2018