ЭКОНОМЕТРИКА 1

Решение: Эконометрическая модель уравнения регрессии (регрессионная модель) может быть представлена выражением , где y – зависимая переменная, x_j – независимая переменная (j = 1,…, k; k – количество независимых переменных), f – тип функциональной зависимости (математическая функция),  – случайные факторы (остаток). При применении метода наименьших квадратов (МНК) к линейным регрессионным моделям относительно остатков регрессионной модели  выдвигаются определенные предпосылки. Если остатки не удовлетворяют предпосылкам МНК, то применение обычного (традиционного) МНК нецелесообразно. Если остатки гетероскедастичны, то проводят преобразование переменных и оценку параметров осуществляют с использованием обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК).  Для оценки параметров регрессионной модели с гетероскедастичными остатками применяют обобщенный МНК (ОМНК). Если остатки гетероскедастичны, следовательно, нарушена предпосылка МНК о постоянстве дисперсии остатков и остатки не являются гомоскедастичными. В этом случае можно сказать, что дисперсия остатков пропорциональна некоторому коэффициенту пропорциональности или некоторой величине. Поэтому верным вариантом ответа является «пропорциональна некоторой величине».

 ЗАДАНИЕ N 8 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 9 сообщить об ошибке Тема: Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике

Начало формы

Конец формы

Система эконометрических уравнений может состоять из _____ уравнения (-ий) регрессии.

			двух
			трех
			одного
			бесконечно большого количества

 ЗАДАНИЕ N 10 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

 ЗАДАНИЕ N 11 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

 ЗАДАНИЕ N 12 сообщить об ошибке Тема: Идентификация систем эконометрических уравнений

Начало формы

Конец формы

Даны структурная и приведенная формы модели системы одновременных уравнений:  и Установите соответствие между наименованием обозначения и его видом: (1) приведенный коэффициент (2) структурный коэффициент (3) переменная модели

1
2
3

 ЗАДАНИЕ N 13 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 14 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 15 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 16 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 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 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 19 сообщить об ошибке Тема: Проверка статистической значимости эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Для совокупности из n единиц наблюдений построена модель линейного уравнения множественной регрессии с количеством параметров при независимых переменных, равным k. Тогда при расчете объясненной дисперсии на одну степень свободы величину дисперсии относят к значению …

			k
			k + 1
			k – 1
			n + k

Решение: При расчете дисперсии на одну степень свободы величину дисперсии (суммы квадратов разности) относят к значению ее степени свободы. Так как число степеней свободы объясненной дисперсии равно k, то соответствующую сумму квадратов разности делят на k. Правильный вариант ответа – «k».

 ЗАДАНИЕ N 20 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества подбора уравнения

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели парной регрессии рассчитано значение коэффициента детерминации  (см. рис.). Следовательно, построенным уравнением объяснено ______ дисперсии зависимой переменной.

			6,5%
			0,065%
			(1 – 0,065)%
			65%

 ЗАДАНИЕ N 21 сообщить об ошибке Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

Для эконометрической модели линейного уравнения множественной регрессии вида  построена матрица парных коэффициентов линейной корреляции (y – зависимая переменная; х⁽¹⁾, х⁽²⁾, х⁽³⁾– независимые переменные): Коллинеарными (тесносвязанными) независимыми (объясняющими) переменными являются …

			x(1) и x(2)
			y и x(3)
			x(1)  и x(3)
			x(2) и x(3)

 ЗАДАНИЕ N 22 сообщить об ошибке Тема: Фиктивные переменные

Начало формы

Конец формы

Примерами фиктивных переменных в эконометрической модели зависимости дохода работника предприятия от ряда факторов могут выступать …

			пол (мужской, женский)
			уровень образования (начальное, среднее, высшее)
			стаж работы (количество лет, месяцев)
			величина среднемесячной заработной платы

 ЗАДАНИЕ N 23 сообщить об ошибке Тема: Спецификация эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Ошибкой спецификации эконометрической модели уравнения регрессии является …

			использование парной регрессии вместо множественной
			учет случайных факторов
			оценка параметров при помощи МНК
			расчет показателей качества модели

 ЗАДАНИЕ N 24 сообщить об ошибке Тема: Линейное уравнение множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

В эконометрической модели линейного уравнения регрессии  ошибкой модели является …

			a
			bj
			xj