ЭКОНОМЕТРИКА 3

			обратная
			прямая
			функциональная
			отсутствует

 ЗАДАНИЕ N 23 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества подбора уравнения

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели вида  построена на координатной плоскости совокупность точек с координатами . Выведены две линии регрессии (две модели) с указанием значения коэффициента детерминации для каждой. Более высоким качеством подбора уравнения регрессии обладает модель ____, так как уравнением объяснено ____ дисперсии зависимой переменной.

			(2); 73,4%
			(1); 52,3%
			(2); 26,6%
			(1); 47,7%

 ЗАДАНИЕ N 24 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

Образовательное учреждение: Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарева Специальность: 080105.65 - Финансы и кредит Группа: 308 экон Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Вагина Ксения Евгеньевна Логин: 03fs482660 Начало тестирования: 2012-12-03 17:00:18 Завершение тестирования: 2012-12-03 17:43:17 Продолжительность тестирования: 42 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 16 Процент правильно выполненных заданий: 66 %

 ЗАДАНИЕ N 1 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 %

  ЗАДАНИЕ N 2 сообщить об ошибке Тема: Оценка тесноты связи

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели вида  показателем тесноты связи является …

			коэффициент множественной корреляции
			парный коэффициент корреляции
			коэффициент автокорреляции
			F-критерий Фишера

Решение: Заданная регрессионная модель – это линейное уравнение множественной регрессии, для которого показателем тесноты связи является коэффициент множественной корреляции, характеризующий связь между зависимой переменной  y  и совокупностью независимых переменных . Верный вариант – «коэффициент множественной корреляции». Вариант «парный коэффициент корреляции» неверный, так как в данном случае рассматривается уравнение множественной регрессии. Вариант «коэффициент автокорреляции» неверный, так как автокорреляция предполагает исследование тесноты связи внутри одного ряда. Вариант «F-критерий Фишера» неверный, так как данный показатель используется для оценки существенности связи и значимости построенного уравнения, но не для оценки тесноты связи.

  ЗАДАНИЕ N 3 сообщить об ошибке Тема: Оценка значимости параметров эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Если параметр эконометрической модели является статистически значимым, то его значение признается …

			отличным от 0
			равным 0
			равным 1
			равным 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 0 его значения отвергается, таким образом, значение параметра признается отличным от 0, и влияние соответствующей независимой переменной на моделируемый показатель (зависимую переменную) признается значимым. Правильный вариант ответа – «отличным от 0». Или полный ответ: «Если параметр эконометрической модели является статистически значимым, то его значение признается отличным от 0».

 ЗАДАНИЕ N 4 сообщить об ошибке Тема: Проверка статистической значимости эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Для совокупности из n единиц наблюдений рассчитывают общую дисперсию на одну степень свободы, при этом величину дисперсии относят к значению …

			n – 1
			n + 1
			n
			n / 2

 ЗАДАНИЕ N 5 сообщить об ошибке Тема: Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике

Начало формы

Конец формы

Система эконометрических уравнений может быть использована для …

			описания взаимосвязей между совокупностью зависимых и независимых переменных
			улучшения качества моделирования исследуемого явления или процесса по сравнению с отдельным уравнением регрессии
			упрощения вида моделируемой связи
			линеаризации моделируемого экономического процесса или явления

  ЗАДАНИЕ N 6 сообщить об ошибке Тема: Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)

Начало формы

Конец формы

С помощью косвенного метода наименьших квадратов выполняют оценку параметров структурной формы модели идентифицируемой системы эконометрических уравнений вида . Определите последовательность этапов реализации алгоритма КМНК для этой системы.

1			получение приведенной формы модели
2			оценка параметров каждого уравнения приведенной формы модели с помощью обычного МНК, получение системы
3			трансформация коэффициентов приведенной формы модели  в параметры структурной формы модели
4			запись структурной формы модели системы эконометрических уравнений с рассчитанными значениями структурных коэффициентов, получение системы вида

Решение: В случае точно идентифицируемой структурной формы модели для оценки ее параметров применяют косвенный метод наименьших квадратов (КМНК). При этом соблюдают следующую последовательность этапов КМНК: 1) структурная форма модели преобразовывается в приведенную форму модели; 2) для каждого уравнения приведенной формы модели обычным МНК оцениваются параметры приведенной формы модели – приведенные коэффициенты; 3) коэффициенты приведенной формы модели трансформируются в параметры структурной формы модели; 4) записывается структурная форма модели системы эконометрических уравнений с рассчитанными значениями структурных коэффициентов. Поэтому соответственно данной последовательности алгоритма можем составить алгоритм по системе задания. Тогда имеем следующую последовательность действий: 1) получение приведенной формы модели ; 2) оценка параметров каждого уравнения приведенной формы модели с помощью обычного МНК, получение системы ; 3) трансформация коэффициентов приведенной формы модели  в параметры структурной формы модели; 4) запись структурной формы модели системы эконометрических уравнений с рассчитанными значениями структурных коэффициентов, получение системы вида . Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005. – С. 266– 268 с.  

 ЗАДАНИЕ N 7 сообщить об ошибке Тема: Идентификация систем эконометрических уравнений

Начало формы

Конец формы

Установите соответствие между видом системы одновременных (совместных) эконометрических уравнений и формой модели: (1) (2)

1			структурная форма модели
2			приведенная форма модели
			форма нормальных уравнений

  ЗАДАНИЕ N 8 сообщить об ошибке Тема: Классификация систем уравнений

Начало формы

Конец формы

Установите соответствие между классом и видом системы эконометрических уравнений: (1) система взаимозависимых (одновременных) уравнений (2) система независимых уравнений

1
2

Решение: Рассмотрим каждую из систем эконометрических уравнений. (1) – система взаимозависимых (одновременных) уравнений, в правой части уравнений такой системы стоят как зависимые переменные y других уравнений, так и независимые переменные х. Порядок следования зависимых переменных у в правой части уравнений не зависит от количества предыдущих уравнений. Поэтому для системы (1) правильным вариантом ответа является система   (2) – система независимых уравнений, в такой системе в правой части уравнений стоят только независимые переменные х. Поэтому для системы (2) правильным вариантом ответа является система Вариант ответа  является системой рекурсивных уравнений, т.к. в правой части уравнений стоят как зависимые переменные y других уравнений, так и независимые переменные х, при этом каждое последующее уравнение в правой части включает зависимые переменные у только предыдущих уравнений системы. Данный вариант системы не является ни системой взаимозависимых (одновременных) уравнений, ни системой независимых уравнений, он неправильный.

 ЗАДАНИЕ N 9 сообщить об ошибке Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия

Начало формы

Конец формы

На графике изображен(-ы) (см. рис.) …

			временной ряд
			уравнение регрессии
			перекрестные данные
			коррелограмма

  ЗАДАНИЕ N 10 сообщить об ошибке Тема: Структура временного ряда

Начало формы

Конец формы

Данная таблица значений автокорреляционной функции соответствует структуре временного ряда …

Решение: Структура временного ряда определяется по значениям коэффициента автокорреляции, рассчитанным для разных порядков коэффициента автокорреляции. Коэффициент автокорреляции характеризует тесноту связи между уровнями исходного ряда и уровнями этого же ряда, сдвинутыми на значение порядка.  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. Если наблюдаются высокие значения (близкие к 1 или равные 1) для коэффициента автокорреляции более высоких порядков, то это свидетельствует о наличие во временном ряде периодических колебаний, период колебаний равен порядку соответствующего коэффициента автокорреляции. Анализ таблицы показывает, что ряд не содержит высоких значений, отражающих тесную связь между уровнями исходного и сдвинутого рядов, поэтому утверждать, что ряд может содержать тенденцию или волну нельзя, таблица отображает ряд, который сформировался под влиянием только случайных воздействий, такой ряд отображен на графике (4).  Поэтому правильный вариант ответа – «(4)». Остальные варианты ответов неверные. Рассмотрим ряды (1) – (3). Ряд (1) содержит тенденцию, следовательно, тесно связаны соседние уровни и должен был быть высоким коэффициент первого порядка. Ряды (2) и (3) содержат волну, это должно было отразиться в таблице значений автокорреляционной функции (в таблице должны были присутствовать значения коэффициента, близкие к 1, для более высоких порядков).

 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). Аддитивную модель временного ряда формируют следующие значения компонент уровня временного ряда …

			yt = 7; T = 7,5; S = 0; E = -0,5
			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