ЭКОНОМЕТРИКА 1

Начало формы

Конец формы

Изображенный на рисунке  временной ряд содержит следующие компоненты:

			возрастающую тенденцию и сезонную компоненту
			тенденцию и возрастающую сезонную компоненту
			убывающую тенденцию и возрастающую сезонную компоненту
			возрастающую тенденцию и возрастающую сезонную компоненту

  ЗАДАНИЕ N 23 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 24 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

Образовательное учреждение: Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарева Специальность: 080105.65 - Финансы и кредит Группа: 308 экон Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Макушкина Алина Анатольевна Логин: 03fs482672 Начало тестирования: 2012-12-03 17:37:21 Завершение тестирования: 2012-12-03 18:08:10 Продолжительность тестирования: 30 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 21 Процент правильно выполненных заданий: 87 %

 ЗАДАНИЕ N 1 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 2 сообщить об ошибке Тема: Классификация систем уравнений

Начало формы

Конец формы

Установите соответствие между видом и классом системы эконометрических уравнений; (1) (2) (3)

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

 ЗАДАНИЕ N 3 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

Определите последовательность этапов алгоритма оценки параметров модели системы эконометрических уравнений.

1			определение класса системы эконометрических уравнений
2			оценка возможности идентификации модели
3			выбор метода оценки параметров модели в соответствии с идентифицируемостью модели
4			расчет оценок параметров модели системы эконометрических уравнений

 ЗАДАНИЕ N 4 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 5 сообщить об ошибке Тема: Фиктивные переменные

Начало формы

Конец формы

Эконометрическое моделирование зависимости по неоднородной совокупности данных может осуществляться на основе …

			использования фиктивных переменных
			разделения неоднородной совокупности данных на однородные
			использования стандартизованных переменных
			неоднородных статистических гипотез

Решение: Одним из типов эконометрических моделей является уравнение регрессии, которое может быть записано в виде математического выражения , где y – зависимая переменная, x_j – независимая переменная (j = 1,…, k; k – количество независимых переменных), f – тип функциональной зависимости (математическая функция),  – случайные факторы. Данное уравнение является наглядным примером количественного выражения взаимосвязей социально-экономических показателей. При построении регрессионной модели может возникнуть ситуация, когда необходимо включить в уравнение помимо количественных переменных переменные, отражающие некоторые атрибутивные признаки (пол, образование, регион и т.п.). Такого рода качественные переменные называются «фиктивными» (dummy) переменными. Они отражают неоднородность исследуемой статистической совокупности и используются для более качественного моделирования зависимостей в таких неоднородных объектах наблюдения. Однако, в некоторых случаях можно рекомендовать разделить неоднородную совокупность данных на однородные и применять методы моделирования к отдельным однородным совокупностям данных. Поэтому правильными вариантами являются ответы: « использования фиктивных переменных» и « разделения неоднородной совокупности на однородные». Вариант «использование стандартизованных переменных» не является верным, так как стандартизованные переменные используются для приведения уравнения в естественном масштабе к стандартизованному уравнению регрессии с бета-коэффициентами (стандартизованными коэффициентами регрессии). Вариант ответа «неоднородных статистических гипотез» не несет в себе смысловой нагрузки, поэтому тоже не является правильным.

 ЗАДАНИЕ N 6 сообщить об ошибке Тема: Спецификация эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Использование линейного уравнения регрессии для описания нелинейной зависимости показателей является ошибкой _______ эконометрической модели.

			спецификации
			идентификации
			стандартизации
			верификации

 ЗАДАНИЕ N 7 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 8 сообщить об ошибке Тема: Линейное уравнение множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

В эконометрической модели линейного уравнения регрессии  коэффициентом регрессии, характеризующим среднее изменение зависимой переменной при изменении независимой переменной на 1 единицу измерения, является …

			bj
			a
			y
			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). Коэффициентом регрессии является параметр b_j. Его величина показывает на сколько в среднем измениться зависимая переменная y при изменении соответствующей независимой переменной  x_j  на 1 единицу измерения. Таким образом, верным ответом является «b_j».

 ЗАДАНИЕ N 9 сообщить об ошибке Тема: Оценка тесноты связи

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели вида  построена на координатной плоскости совокупность точек с координатами , данное графическое отображение зависимости называется …

			полем корреляции
			параметрами уравнения
			случайными факторами
			множественной регрессией

 ЗАДАНИЕ N 10 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 остаточной дисперсии на одну степень свободы величину дисперсии относят к значению …

			n – k  – 1
			n + k + 1
			n + k  – 1
			n + k

 ЗАДАНИЕ N 11 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 12 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества подбора уравнения

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели парной регрессии рассчитано значение коэффициента детерминации  (см. рис.). На остаточную дисперсию зависимой переменной приходится _____ общей дисперсии зависимой переменной.

			16,9 %
			83,1 %
			0,831 %
			0,169 %

 ЗАДАНИЕ N 13 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