ЭКОНОМЕТРИКА 2
.docx|
|
|
|
убывающую тенденцию и случайную компоненту |
|
|
|
|
возрастающую тенденцию и случайную компоненту |
|
|
|
|
убывающую сезонную компоненту и случайную компоненту |
|
|
|
|
сезонную компоненту и убывающую случайную компоненту |
ЗАДАНИЕ
N 3
сообщить
об ошибке
Тема:
Модели стационарных и нестационарных
временных рядов и их идентификация
Начало формы
Конец формы
Процесс «белый шум» является _______ временным рядом.
|
|
|
|
стационарным |
|
|
|
|
нестационарным |
|
|
|
|
детерминированным |
|
|
|
|
неслучайным |
ЗАДАНИЕ
N 4
сообщить
об ошибке
Тема:
Структура временного ряда
Начало формы
Конец формы
Данная
таблица значений автокорреляционной
функции соответствует структуре
временного ряда …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ
N 5
сообщить
об ошибке
Тема:
Линейное уравнение множественной
регрессии
Начало формы
Конец формы
В
эконометрической модели линейного
уравнения регрессии
переменной(-ыми)
является(-ются) …
|
|
|
|
y, xj |
|
|
|
|
a |
|
|
|
|
bj |
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ
N 6
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 |
ЗАДАНИЕ
N 7
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 8
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 9
сообщить
об ошибке
Тема:
Нелинейные зависимости в экономике
Начало формы
Конец формы
Уравнением нелинейной регрессии, отражающей полиномиальную зависимость y от x, является …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ N 10
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 11
сообщить
об ошибке
Тема:
Линеаризация нелинейных моделей
регрессии
Начало формы
Конец формы
При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется замена переменных. Указанным способом не может быть линеаризовано уравнение …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ
N 12
сообщить
об ошибке
Тема:
Виды нелинейных уравнений регрессии
Начало формы
Конец формы
Регрессионная
модель вида
является
нелинейной относительно …
|
|
|
|
переменной
|
|
|
|
|
параметра
|
|
|
|
|
переменной
|
|
|
|
|
переменной
|
ЗАДАНИЕ
N 13
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 минимизируется сумма
квадратов …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ
N 14
сообщить
об ошибке
Тема:
Обобщенный метод наименьших квадратов
(ОМНК)
Начало формы
Конец формы
Для оценки параметров регрессионной модели с коррелированными остатками используется _______ метод наименьших квадратов.
|
|
|
|
обобщенный |
|
|
|
|
традиционный |
|
|
|
|
двухшаговый |
|
|
|
|
косвенный |
ЗАДАНИЕ
N 15
сообщить
об ошибке
Тема:
Свойства оценок параметров эконометрической
модели, получаемых при помощи МНК
Начало формы
Конец формы
При выполнении предпосылок метода наименьших квадратов (МНК) оценки параметров регрессионной модели, рассчитанные с помощью МНК, обладают свойствами …
|
|
|
|
состоятельности, несмещенности и эффективности |
|
|
|
|
несостоятельности, смещенности и эффективности |
|
|
|
|
состоятельности, смещенности и эффективности |
|
|
|
|
состоятельности, смещенности и неэффективности |
ЗАДАНИЕ N 16
сообщить
об ошибке
Тема:
Предпосылки МНК, методы их проверки
Начало формы
Конец формы
Для
оценки
параметров эконометрической модели
линейного уравнения регрессии вида
используется
метод наименьших квадратов (МНК), при
этом выдвигаются предпосылки относительно
величины …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Решение:
Метод
наименьших квадратов МНК позволяет
рассчитать такие оценки параметров
линейной модели регрессии, для которых
сумма квадратов отклонений фактических
значений зависимой переменной y
от ее модельных (теоретических) значений
минимальна.
Так, если модель регрессии записана в
виде выражения
,
где
,
то разность
(
– ошибка модели).
При применении МНК
величина
должна
удовлетворять определенным условиям
(предпосылкам), поэтому предпосылки
выдвигаются относительно величины
.
Верным ответом является «
».
Остальные варианты ответов – неверные,
так как «
»–
это модельное (теоретическое) значение
зависимой переменной;
–
зависимая переменная модели;
–
независимая переменная модели.
ЗАДАНИЕ
N 17
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 |
ЗАДАНИЕ
N 18
сообщить
об ошибке
Тема:
Оценка качества подбора уравнения
Начало формы
Конец формы
Для
регрессионной модели парной регрессии
рассчитано значение коэффициента
детерминации
.
Тогда долю остаточной дисперсии зависимой
переменной характеризует величина …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ
N 19
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 …