ЭКОНОМЕТРИКА 3

1			система взаимозависимых (одновременных) уравнений
2			система рекурсивных уравнений
3			система независимых уравнений
			система нормальных уравнений

Образовательное учреждение: Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарева Специальность: 080105.65 - Финансы и кредит Группа: 308 экон Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Ливанова Екатерина Александровна Логин: 03fs482671 Начало тестирования: 2012-12-03 17:41:52 Завершение тестирования: 2012-12-03 18:11:48 Продолжительность тестирования: 29 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 15 Процент правильно выполненных заданий: 62 %

  ЗАДАНИЕ N 1 сообщить об ошибке Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация

Начало формы

Конец формы

Рассмотрим стационарный временной ряд y₁, у₂, … y_t, …, y_n, для которого математическое ожидание E(y_t) = 0 (где t = 1, …, n). Тогда данный стационарный ряд является реализацией процесса «____ шум».

			белый
			серый
			нормальный
			стандартизованный

Решение: Процесс «белый шум» является частным случаем стационарного временного ряда, для которого математическое ожидание значений уровня этого ряда равно 0 (одно из определений процесса «белый шум»). Правильный вариант ответа – «белый».

 ЗАДАНИЕ N 2 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 3 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 не формируют следующие значения компонент уровня временного ряда …

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

  ЗАДАНИЕ N 4 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 наличии во временном ряде периодических колебаний, период колебаний равен порядку соответствующего коэффициента автокорреляции. Анализ таблицы показывает, что максимальное значение 0,872 наблюдается для коэффициента автокорреляции первого порядка, следовательно, тесно связаны соседние уровни и ряд содержит тенденцию, такой ряд отображен на графике (1). Поэтому правильный вариант ответа – «(1)». Остальные варианты ответов неверные. Рассмотрим ряды (2) – (4). 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). Ряд (4) отражает влияние только случайной компоненты, так как значения показателя разбросаны хаотично, поэтому для такого ряда ни один из коэффициентов автокорреляции не будет обладать высоким значением, характеризующим тесную связь между уровнями исходного и сдвинутого рядов.

 ЗАДАНИЕ N 5 сообщить об ошибке Тема: Фиктивные переменные

Начало формы

Конец формы

Фиктивные переменные эконометрической модели …

			отражают качественные признаки исследуемого объекта наблюдения
			используются в случае неоднородных совокупностей данных
			отражают количественные признаки исследуемого объекта наблюдения
			используются в случае однородных совокупностей данных

 ЗАДАНИЕ N 6 сообщить об ошибке Тема: Спецификация эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Особенность эконометрики как прикладной науки заключается в ____ существующих взаимосвязей социально-экономических показателей и систем.

			количественном измерении
			качественном описании
			формулировании теорий
			схематическом описании

  ЗАДАНИЕ N 7 сообщить об ошибке Тема: Линейное уравнение множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

В эконометрической модели линейного уравнения регрессии  ошибкой модели является …

			a
			bj
			xj

Решение: Эконометрическая модель линейного уравнения регрессии имеет вид , где y – зависимая переменная, x_j – независимая переменная ( – номер независимой переменной в модели, k – общее количество независимых переменных в модели); a, b_j – параметры уравнения;  – ошибка модели (учитывает влияние на зависимую переменную y прочих факторов, не являющихся в модели независимыми переменными). Таким образом, верным ответом является «».

  ЗАДАНИЕ N 8 сообщить об ошибке Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

При моделировании уравнения множественной регрессии проверку тесноты связи между независимыми переменными (объясняющими переменными, регрессорами, факторами) модели осуществляют на основе …

			матрицы парных коэффициентов линейной корреляции
			системы нормальных уравнений МНК
			показателей существенности параметров модели
			коэффициента множественной корреляции

Решение: Эконометрическая модель уравнения множественной регрессии может быть представлена выражением , где y – зависимая переменная, x_j – независимая переменная (j = 2,…, k; k – количество независимых переменных), f – тип функциональной зависимости (математическая функция),  – случайные факторы. При построении модели множественной регрессии необходимо исключить возможность существования тесной линейной зависимости между независимыми (объясняющими) переменными, которая ведет к проблеме мультиколлинеарности. При этом осуществляют проверку коэффициентов линейной корреляции для каждой пары независимых (объясняющих) переменных. Эти значения отражены в матрице парных коэффициентов линейной корреляции. Верным вариантом ответа является « матрицы парных коэффициентов линейной корреляции».

  ЗАДАНИЕ N 9 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 10 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

  ЗАДАНИЕ N 11 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 %

Решение: Значение коэффициента детерминации  характеризует долю дисперсии зависимой переменной, объясненную построенным уравнением регрессии, в общей дисперсии зависимой переменной, что в нашем случае составляет 0,831. В процентном соотношении эта величина равна . Поэтому верный вариант ответа – «83,1%».

  ЗАДАНИЕ N 12 сообщить об ошибке Тема: Проверка статистической значимости эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Проверку статистической значимости построенной эконометрической модели на основе F-критерия осуществляют с использованием …

			статистических гипотез
			стандартизованных переменных
			системы нормальных уравнений
			коллективных гипотез

Решение: Эконометрическая модель дает количественное выражение некоторой исследуемой зависимости между социально-экономическими показателями. При этом оценка параметров модели осуществляется по некоторой статистической выборке, отражающей данную зависимость для генеральной совокупности однородных объектов. Одним из критериев для проверки статистической значимости модели является F-критерий Фишера. При использовании F-критерия выдвигаются нулевая (H₀) и альтернативная (H₁) статистические гипотезы. Поэтому правильный вариант ответа – «статистических гипотез».

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

Начало формы

Конец формы

Проводится оценка параметров линейной модели парной регрессии . Было выявлено, что остатки модели  являются гетероскедастичными и дисперсия остатков  пропорциональна величине (, где  – постоянная дисперсия). Оценку параметров предложено провести с помощью обобщенного метода наименьших квадратов, тогда преобразование исходных переменных модели  будет иметь вид …

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

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели состоятельность оценки параметра означает, что при увеличении выборки значение оценки параметра стремиться к …

			истинному значению параметра, вычисленному для генеральной совокупности
			оцениваемому параметру, рассчитанному по другой выборке, объем которой значительно меньше исходной совокупности данных
			свободному члену уравнения регрессии
			коэффициенту парной корреляции между зависимой переменной и соответствующей независимой переменной

Решение: Желательными свойствами оценок параметров регрессионной модели являются состоятельность, несмещенность и эффективность. Понятие состоятельности оценки формулируется следующим образом: «Оценка  параметра  называется состоятельной, если значение оценки параметра сходится по вероятности к значению параметра генеральной совокупности при условии, что объем выборки стремится к бесконечности». Поэтому верным ответом является «истинному значению параметра, вычисленному для генеральной совокупности».