ЭКОНОМЕТРИКА 3

Начало формы

Конец формы

На графике изображен временной ряд, содержащий возрастающую тенденцию. Исходя из данной структуры ряда можно предположить, что наиболее высокое значение коэффициента автокорреляции уровней ряда будет наблюдаться для ______ порядка.

			первого
			седьмого
			одиннадцатого
			пятого

Решение: Структура временного ряда определяется по значениям коэффициента автокорреляции, рассчитанным для разных порядков. Коэффициент автокорреляции характеризует тесноту связи между уровнями исходного ряда и уровнями этого же ряда, сдвинутыми на значение порядка коэффициента автокорреляции. Если временной ряд содержит тенденцию, то наиболее высокое (максимальное или чуть меньше, чем максимальное) значение наблюдается у коэффициента автокорреляции первого порядка, так как оказываются тесно связанными два соседних уровня временного ряда. Поэтому правильный вариант ответа – «первого». Если наблюдаются высокие значения для коэффициента автокорреляции более высоких порядков, то это свидетельствует о наличии во временном ряде периодических колебаний, период колебаний равен порядку соответствующего коэффициента автокорреляции. Варианты ответов «седьмого», «одиннадцатого» и «пятого» не являются правильными, так как в этом бы случае ряд должен был содержать волну с соответствующим периодом колебаний. Кроме этого, максимальный порядок рассчитываемого коэффициента автокорреляции не должен превышать числа n/4, где n – число уровней исходного ряда.

 ЗАДАНИЕ N 11 сообщить об ошибке Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация

Начало формы

Конец формы

Для стационарных временных рядов y₁, у₂, … y_t, …, y_n (t = 1, …, n) автоковариация зависит только от величины …

			лага
			количества уровней ряда
			математического ожидания значений уровня ряда.
			начального значения процесса

  ЗАДАНИЕ N 12 сообщить об ошибке Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов

Начало формы

Конец формы

Уровень временного ряда (y_t) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Мультипликативную модель временного ряда формируют следующие значения компонент уровня временного ряда …

			yt = 7; T = 3,5; S = 2; E = 1
			yt = 7; T = 6,5; S = 0; E = 0,5
			yt = 7; T = -3,5; S = -2; E = -1
			yt = 7; T = 3,5; S = -2; E = 1

Решение: Мультипликативная модель временного ряда записывается в виде выражения и предполагает, что произведение компонент ряда T, S и Е равно значению уровня ряда y_t. Проверим какой из ответов удовлетворяет данному условию. Если y_t=7; T=6,5; S=0; E=0,5, то 7=6,500,5 => 7=0 => равенство не выполняется, это неправильный вариант ответа. Если y_t=7; T=-3,5; S=-2; E=-1, то 7=(-3,5)(-2)(-1) => 7=(-7) => равенство не выполняется, это неправильный вариант ответа. Если y_t=7; T=3,5; S=-2; E=1, то  => 7=3,5(-2)1 => 7=(-7) => равенство не выполняется, это неправильный вариант ответа. Если y_t=7; T=3,5; S=2; E=1, то 7=3,521 => 7=7 => равенство выполняется, это правильный вариант ответа.

 ЗАДАНИЕ N 13 сообщить об ошибке Тема: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

Начало формы

Конец формы

Для оценки параметров регрессионной модели с гетероскедастичными остатками используется _______ метод наименьших квадратов.

			обобщенный
			традиционный
			двухшаговый
			косвенный

 ЗАДАНИЕ N 14 сообщить об ошибке Тема: Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели несмещенность оценки параметра означает, что математическое ожидание остатков равно …

			0
			оцениваемому параметру, рассчитанному по генеральной совокупности
			свободному члену уравнения регрессии
			1

 ЗАДАНИЕ N 15 сообщить об ошибке Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Для построения эконометрической модели линейного уравнения регрессии используется таблица статистических данных. При помощи метода наименьших квадратов (МНК) рассчитываются оценки параметров модели вида . Для выборочного i-го наблюдения модель имеет вид  . При применении метода наименьших квадратов рассчитывается …

 ЗАДАНИЕ N 16 сообщить об ошибке Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки

Начало формы

Конец формы

Одной из предпосылок метода наименьших квадратов является утверждение, что остатки регрессионной модели должны подчиняться _____ закону распределения.

			нормальному
			равномерному
			экспоненциальному
			геометрическому

 ЗАДАНИЕ N 17 сообщить об ошибке Тема: Нелинейные зависимости в экономике

Начало формы

Конец формы

Нелинейным уравнением множественной регрессии является …

 ЗАДАНИЕ N 18 сообщить об ошибке Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии

Начало формы

Конец формы

При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется логарифмирование уравнения. Указанным способом может быть линеаризовано уравнение …

  ЗАДАНИЕ N 19 сообщить об ошибке Тема: Виды нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Регрессионная модель вида  является нелинейной относительно …

			переменной
			параметра
			переменной
			переменной

Решение: Модель  является нелинейным уравнением множественной регрессии. В данном уравнении переменными являются ; параметрами – . Нелинейной в данном уравнении является переменная , которая возводится в степень 2; переменные  линейны, так как они входят в уравнение в степени 1. Параметры   линейны. Таким образом, правильным ответом является «переменной ».

  ЗАДАНИЕ N 20 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели зависимости потребления материала на единицу продукции от объема выпуска продукции построено нелинейное уравнение (см. рис.). Значение индекса детерминации для данного уравнения составляет R² =0,904. Следовательно, …

			объемом выпуска продукции объяснено 90,4% дисперсии потребления материалов на единицу продукции
			потреблением материалов на единицу продукции объяснено 90,4% дисперсии объема выпуска продукции
			объемом выпуска продукции объяснено 9,6% дисперсии потребления материалов на единицу продукции
			потреблением материалов на единицу продукции объяснено 9,6% дисперсии объема выпуска продукции

Решение: Значение индекса детерминации R² характеризует долю дисперсии зависимой переменной, объясненную независимой переменной (построенным нелинейным уравнением регрессии). В данной модели зависимой переменной является потребление материала на единицу продукции, независимой – объем выпуска продукции. Так как значение индекса детерминации R² = 0,904, то доля  дисперсии зависимой переменной, объясненная независимой переменной, составляет 0,904 или 90,4%. Таким образом, объемом выпуска продукции (независимой переменной) объяснено 90,4% дисперсии потребления материалов на единицу продукции (зависимой переменной).

 ЗАДАНИЕ N 21 сообщить об ошибке Тема: Оценка тесноты связи

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели вида  рассчитано значение коэффициента парной корреляции ; если , то связь между у и х …

			обратная
			прямая
			функциональная
			отсутствует

  ЗАДАНИЕ N 22 сообщить об ошибке Тема: Оценка значимости параметров эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Если параметр эконометрической модели является статистически значимым, то отвергается статистическая гипотеза о том, что его значение …

			равно 0
			отлично от 0
			равно 1
			равно коэффициенту парной корреляции

Решение: Эконометрическая модель дает количественное выражение исследуемой зависимости между социально-экономическими показателями. При этом оценка параметров модели осуществляется по некоторой статистической выборке, отражающей данную зависимость для генеральной совокупности  однородных объектов. При проверке статистической значимости параметра проверяется статистическая гипотеза о том, что значение параметра модели равно 0 и соответствующая независимая переменная не оказывает влияния на моделируемый показатель (зависимую переменную). Если анализ показал, что параметр значим, то гипотеза о равенстве его значения нулю отвергается, таким образом, значение параметра признается отличным от 0, и влияние соответствующей независимой переменной на моделируемый показатель (зависимую переменную) признается значимым. Правильный вариант ответа – «равно 0». Или полный ответ: «если параметр эконометрической модели является статистически значимым, то отвергается статистическая гипотеза о том, что его значение равно 0».

 ЗАДАНИЕ N 23 сообщить об ошибке Тема: Проверка статистической значимости эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

При оценке статистической значимости построенной эконометрической модели выдвигают ______ гипотезы.

			статистические
			математические
			информационные
			коллективные

 ЗАДАНИЕ N 24 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества подбора уравнения

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели парной регрессии рассчитано значение коэффициента детерминации  (см. рис.). На дисперсию зависимой переменной, объясненную построенным уравнением приходится ________ общей дисперсии зависимой переменной.

			83,1 %
			16,9 %
			0,831 %
			0,169 %