ЭКОНОМЕТРИКА 2
.docx
ЗАДАНИЕ
N 10
сообщить
об ошибке
Тема:
Аддитивная и мультипликативная модели
временных рядов
Начало формы
Конец формы
Для
временного ряда, отображенного на
рисунке одним из методов построения
модели ряда является выравнивание ряда
по методу скользящей средней. При этом
количество слагаемых при расчете
значений выровненного ряда будет
равно …
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
20 |
|
|
|
|
5 |
ЗАДАНИЕ N 11
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 12
сообщить
об ошибке
Тема:
Временные ряды данных: характеристики
и общие понятия
Начало формы
Конец формы
Изображенный
на рисунке временной ряд содержит
случайную …
|
|
|
|
компоненту |
|
|
|
|
сезонную компоненту |
|
|
|
|
циклическую компоненту |
|
|
|
|
тенденцию |
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:
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 15
сообщить
об ошибке
Тема:
Свойства оценок параметров эконометрической
модели, получаемых при помощи МНК
Начало формы
Конец формы
Для регрессионной модели математическое ожидание остатков равно 0, следовательно, оценки параметров обладают свойством …
|
|
|
|
несмещенности |
|
|
|
|
состоятельности |
|
|
|
|
эффективности |
|
|
|
|
оптимальности |
ЗАДАНИЕ
N 16
сообщить
об ошибке
Тема:
Оценка параметров линейных уравнений
регрессии
Начало формы
Конец формы
Для
построения эконометрической модели
линейного уравнения регрессии вида
используется
таблица статистических данных.
При
помощи метода наименьших квадратов
(МНК) рассчитываются оценки параметров
модели …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ
N 17
сообщить
об ошибке
Тема:
Отбор факторов, включаемых в модель
множественной регрессии
Начало формы
Конец формы
Строится
эконометрическая модель уравнения
множественной регрессии для зависимости
y
от пяти факторов х(1),
х(2),
х(3),
х(4),
х(5).
Получена матрица парных коэффициентов
линейной корреляции (y
– зависимая переменная):
Требование
отсутствия коллинеарных независимых
переменных выполняется в модели …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ
N 18
сообщить
об ошибке
Тема:
Фиктивные переменные
Начало формы
Конец формы
Для учета влияния на исследуемую (зависимую) переменную признаков качественного характера используются фиктивные переменные, при этом фиктивной переменной может присваиваться значение …
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
–1 |
|
|
|
|
0,1 |
ЗАДАНИЕ
N 19
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 20
сообщить
об ошибке
Тема:
Спецификация эконометрической модели
Начало формы
Конец формы
Эконометрическая модель уравнения регрессии может включать одну или несколько независимых переменных. По данному классификационному признаку различают _______ регрессию.
|
|
|
|
простую и множественную |
|
|
|
|
линейную и нелинейную |
|
|
|
|
множественную и многофакторную |
|
|
|
|
простую и парную |
ЗАДАНИЕ
N 21
сообщить
об ошибке
Тема:
Нелинейные зависимости в экономике
Начало формы
Конец формы
Нелинейная регрессия представляет собой …
|
|
|
|
вид связи между зависимой переменной и независимой переменной (независимыми переменными) |
|
|
|
|
показатель качества эконометрической модели |
|
|
|
|
характеристика количества независимых переменных, входящих в эконометрическую модель |
|
|
|
|
показатель статистической значимости параметров |
ЗАДАНИЕ
N 22
сообщить
об ошибке
Тема:
Виды нелинейных уравнений регрессии
Начало формы
Конец формы
Переменная х является нелинейной в уравнении …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ
N 23
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 не может быть линеаризовано уравнение …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ЗАДАНИЕ
N 24
сообщить
об ошибке
Тема:
Оценка качества нелинейных уравнений
регрессии
Начало формы
Конец формы
Для нелинейной регрессионной модели зависимости рассчитано значение индекса детерминации R2 = 0,9. Тогда значение индекса корреляции составит …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Образовательное учреждение: Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарева Специальность: 080105.65 - Финансы и кредит Группа: 308 экон Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Морозова Юлия Владимировна Логин: 03fs482675 Начало тестирования: 2012-12-03 17:39:21 Завершение тестирования: 2012-12-03 18:14:50 Продолжительность тестирования: 35 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 19 Процент правильно выполненных заданий: 79 %
ЗАДАНИЕ
N 1
сообщить
об ошибке
Тема:
Аддитивная и мультипликативная модели
временных рядов
Начало формы
Конец формы
Для
временного ряда, отображенного на
рисунке одним из методов построения
модели ряда является выравнивание ряда
по методу скользящей средней. При этом
количество слагаемых при расчете
значений выровненного ряда будет
равно …
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
20 |
|
|
|
|
5 |
ЗАДАНИЕ
N 2
сообщить
об ошибке
Тема:
Временные ряды данных: характеристики
и общие понятия
Начало формы
Конец формы
Изображенный
на рисунке временной ряд содержит
следующие компоненты:
