- •15.Величина, рассчитанная по формуле является оценкой
- •Временной ряд, в котором ошибки некоррелированы и их математическое ожидание равно 0, называется
- •16.Выборочный коэффициент корреляции r по абсолютной величине
- •18.Гетероскедастичность регрессионной модели – это
- •19.Какой из приведенных тестов является тестом на гетероскедастичность?
- •20.Какой показатель характеризует значимость коэффициента корреляции?
- •21.Какой показатель характеризует тесноту нелинейной связи?
- •15.Коэффициент множественной детерминации показывает
- •22.Метод устранения (уменьшения) мультиколлинеарности
- •28. Метод наименьших квадратов применим к уравнениям регрессии ...
- •Предопределенные переменные включают в себя:
- •При моделировании временных рядов экономических показателей необходимо учитывать характер уровней исследуемых показателей ...
- •22.Применим ли метод наименьших квадратов для расчёта параметров нелинейных моделей?
-
Аддитивная модель содержит компоненты в виде …
-
комбинации слагаемых и сомножителей
-
сомножителей
-
отношений
-
слагаемых
9.В линейной регрессии Y=b0+b1X+e параметрами уравнения регрессии являются:
-
b0;
-
Y ;
-
X;
-
b1 .
18.В каком случае модель считается адекватной?
-
,
-
,
-
значение коэффициента корреляции > 0,8.
13.В каких пределах изменяется коэффициент детерминации
-
от 0 до 1,
-
от –1 до 0,
-
от –1 до 1,
-
от 0 до 10.
-
В правой части приведенной формы системы одновременных уравнений, построенной по перекрестным данным (cross-section data) без учета временных факторов, могут стоять _______ переменные.
-
лаговые
-
зависимые
-
эндогенные
-
экзогенные
-
В стационарном временном ряде трендовая компонента …
-
имеет линейную зависимость от времени
-
отсутствует
-
имеет нелинейную зависимость от времени
-
присутствует
2.В хорошо подобранной модели остатки должны
-
иметь нормальный закон распределения с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией,
-
не коррелировать друг с другом,
-
иметь экспоненциальный закон распределения,
-
хаотично разбросаны.
5.Величина, рассчитанная по формуле является оценкой
-
коэффициента детерминации,
-
парного коэффициента корреляции,
-
частного коэффициента корреляции,
-
множественного коэффициента корреляции.
15.Величина, рассчитанная по формуле является оценкой
-
коэффициента детерминации,
-
парного коэффициента корреляции,
-
частного коэффициента корреляции,
-
множественного коэффициента корреляции.
10.Величина коэффициента эластичности показывает …
-
во сколько раз изменится в среднем результат при изменении фактора в два раза;
-
на сколько процентов изменится в среднем результат при изменении фактора на 1% ;
-
предельно допустимое изменение варьируемого признака;
-
предельно возможное значение результата .
1.Величина коэффициента детерминации … (неск)
-
характеризует долю дисперсии зависимой переменной y, объясненную уравнением, в ее общей дисперсии
-
рассчитывается для оценки качества подбора уравнения регрессии
-
характеризует долю дисперсии остаточной величины в общей дисперсии зависимой переменной у
-
оценивает значимость каждого из факторов, включенных в уравнение регрессии
-
Временной ряд, в котором ошибки некоррелированы и их математическое ожидание равно 0, называется
-
"белый шум"
-
парная линейная регрессия
-
простейший ряд
-
трендовый ряд
16.Выборочный коэффициент корреляции r по абсолютной величине
-
не превосходит единицы,
-
не превосходит нуля,
-
равен 2
-
принимает любые значения.
18.Гетероскедастичность регрессионной модели – это
-
высокая степень взаимной коррелированности объясняющих переменных
-
немонотонность графика регрессионной зависимости
-
непостоянство дисперсий ошибок регрессии для различных значений объясняющей переменной
-
непостоянство математического ожидания объясняемой переменной
7. Дана ковариационная матрица вектора оценок коэффициентов регрессии:
Чему равна несмещенная оценка дисперсии элемента :
-
0,306;
-
0,004;
-
0,152;
-
-0,028.
8. Дана ковариационная матрица вектора оценок коэффициентов регрессии:
Чему равна несмещенная оценка дисперсии элемента :
-
0,306;
-
0,004;
-
0,152;
-
-0,028.
5.Дисперсионный анализ уравнения парной регрессии проверяет:
-
значимость коэффициента корреляции;
-
значимость уравнения регрессии;
-
значимость коэффициента регрессии;
-
значимость свободного члена уравнения регрессии.
27. Для оценки заработной платы некоторого работника используется следующая модель
Yi = α + β1Xi + γ1Di + γ2Ci + γ3Si + γ4Wi + εi.
где Yi — заработная плата г-го работника;
Xi — общий стаж его работы на данном предприятии;
Di — количество лет, потраченных работником на профессиональное обучение (в том числе п повышение квалификации);
Ci — переменная, принимающая значение 1, если у работника есть дети и 0. если нет.
Si — переменная, принимающая значение 1. если работник мужчина, и 0, если женщина;
Wi — количество должностей, которые сменил работник на различных предприятиях в течение последнего года.
Сколько факторов необходимо представить в модели фиктивными переменными?
Введите ответ: 2!!
-
Для оценки коэффициентов структурной формы модели не применяют метод наименьших квадратов...
-
косвенный -
-
трехшаговый
-
обычный
-
двухшаговый
-
Для точно идентифицированных уравнений двухшаговый метод наименьших квадратов (МНК) дает оценки:
-
одинаковые с косвенным МНК
-
лучше, чем косвенный МНК
-
хуже, чем косвенный МНК
-
Если в модели присутствуют лаговые переменные, то это:
-
линейная модель;
-
нелинейная модель;
-
модель со случайными возмущениями;
-
динамическая модель.
17.Если в уравнении регрессии имеется несущественная переменная, то она обнаруживает себя по низкому значению
-
t – статистики,
-
F – статистики,
-
коэффициента детерминации.
-
- статистики
-
Если все текущие эндогенные переменные выражены через предопределенные переменные, то СОУ представлена
-
в приведённой форме;
-
в структурной форме;
-
в форме открытой модели;
-
в форме закрытой модели.
-
Если значения цепных абсолютных приростов временного ряда примерно одинаковы, то для вычисления прогнозного значения в следующей точке корректно использовать
-
средний абсолютный прирост,
-
средний темп роста,
-
средний темп прироста,
-
среднее квадратическое отклонение.
32.Если коэффициент регрессии является несущественным, то его значение приравнивается к ...
-
к табличному значению и соответствующий фактор не включается в модель
-
нулю и соответствующий фактор не включается в модель
-
к единице и не влияет на результат
-
к нулю и соответствующий фактор включается в модель
26.Если коэффициент корреляции положителен, то в линейной модели
-
с ростом х уменьшается у,
-
с ростом х увеличивается у,
-
с уменьшением х растёт у
-
с ростом х не меняется у.
27.Если коэффициент корреляции отрицателен, то в линейной модели
-
с ростом х уменьшается у,
-
с ростом х увеличивается у,
-
с уменьшением х уменьшается у.
-
с ростом х не меняется у.
29.Если предпосылки метода наименьших квадратов нарушены, то ...
-
оценки параметров могут не обладать свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности
-
коэффициент регрессии является несущественным
-
коэффициент корреляции является несущественным
-
полученное уравнение статистически незначимо
-
Идентификация модели – это:
-
единственность соответствия между приведенной и структурной формами модели
-
преобладание эндогенных переменных над экзогенными
-
преобладание экзогенных переменных над эндогенными
26.Использование в эконометрическом моделировании парной регрессии вместо множественной является ошибкой ...
-
выборки
-
измерения
-
линеаризации
-
спецификации
19.Как интерпретируется в линейной модели коэффициент регрессии b1?
-
коэффициент эластичности,
-
коэффициент относительного роста,
-
коэффициент корреляции,
-
коэффициент абсолютного роста.
20.Как в показательной модели интерпретируется коэффициент регрессии b1?
-
коэффициент эластичности,
-
коэффициент относительного роста,
-
коэффициент корреляции,
-
коэффициент абсолютного роста.
21.Как в степенной модели интерпретируется коэффициент регрессии b1?
-
коэффициент эластичности,
-
коэффициент относительного роста,
-
коэффициент корреляции,
-
коэффициент абсолютного роста.
-
Какая составляющая временного ряда отражает влияние долговременных факторов?
-
Коррелограмма
-
Лаг
-
случайная компонента
-
тренд
-
Какая составляющая временного ряда отражает влияние факторов, не поддающихся учёту и регистрации?
-
Коррелограмма
-
Лаг
-
случайная компонента
-
тренд
-
Какая составляющая временного ряда отражает влияние факторов, повторяющихся через некоторые промежутки времени?
-
Коррелограмма
-
Лаг
-
случайная компонента
-
циклическая компонента
-
Какая функция используется при моделировании показателей с постоянным ростом?
-
линейная,
-
показательная,
-
степенная,
-
параболическая.
-
Какие временные ряды называются интервальными?
-
уровни которых характеризуют изучаемое явление за определённые интервалы времени,
-
уровни которых отражают величину изучаемого явления на определённый момент времени,
-
уровни которых характеризуют изучаемое явление с помощью относительных величин,
-
уровни которых характеризуют изучаемое явление с помощью средних величин.
-
Какие временные ряды называются моментными?
-
уровни которых характеризуют изучаемое явление за определённые интервалы времени,
-
уровни которых отражают величину изучаемого явления на определённый момент времени,
-
уровни которых характеризуют изучаемое явление с помощью относительных величин,
-
уровни которых характеризуют изучаемое явление с помощью средних величин.
-
Какие точки исключаются из временного ряда процедурой сглаживания
-
стоящие в начале временного ряда,
-
никакие не исключаются
-
стоящие в конце временного ряда,
-
стоящие и в начале, и в конце временного ряда.
-
Какой из приведенных тестов является тестом на автокорреляцию?
-
Гаусса-Маркова
-
Голдфелда-Квандта
-
Дарбина-Уотсона
-
Чоу