Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
эконометрика1.doc
Скачиваний:
22
Добавлен:
06.08.2019
Размер:
371.71 Кб
Скачать

[1] 1. Спецификация эконометрической модели

[1] 2. Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

[1] 3. Фиктивные переменные

[1] 4. Линейное уравнение множественной регрессии

[2] 5. Оценка параметров линейных уравнений регрессии

[2] 6. Предпосылки МНК, методы их проверки

[2] 7. Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК

[2] 8. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

[3] 9. Оценка тесноты связи

[3] 10. Оценка качества подбора уравнения

[3] 11. Проверка статистической значимости эконометрической модели

[3] 12. Оценка значимости параметров эконометрической модели

[3] 13. Тест Голдфелда-Квандта

[4] 14. Нелинейные зависимости в экономике

[4] 15. Нелинейные модели регрессии

[4] 16. Коэффициент эластичности

[4] 17. Нахождение параметров уравнения регрессии

[4] 18. Степень полинома модели

[4] 19. Виды нелинейных уравнений регрессии

[4] 20. Причины гетероскедастичности и автокорреляции

[4] 21. Линеаризация нелинейных моделей регрессии

[4] 22. Оценка качества нелинейных уравнений регрессии

[5] 23. Временные ряды данных: характеристики и общие понятия

[5] 24. Структура временного ряда

[5] 25. Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов

[5] 26. Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация

[6] 27. Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике

[6] 28. Классификация систем уравнений

[6] 29. Идентификация систем эконометрических уравнений

[6] 30. Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)

F1: Эконометрика

F2: Тамбовский государственный технический университет

F3: Тесты для пробного тестирования

V1: Эконометрика

V2: Линейная модель множественной регрессии

V3:Спецификация эконометрической модели.

(Задание с выбором двух правильных ответов из предложенных)

I: {1}, K=A;

S: К основным проблемам эконометрического моделирования относятся …

-: мультиколлинеарность экономических показателей;

-: гомоскедастичность остатков;

-: отсутствие автокорреляции в остатках;

-: гетероскедастичность остатков.

I: {2}, K=B;

S: Основными ошибками спецификации эконометрической модели являются …

-: отбрасывание значимой переменной;

-: включение в уравнение ошибки (отклонения) ;

-: добавление фиктивной переменной;

-: выбор неправильной формы уравнения.

I: {3}, K=A;

S: Эконометрическая модель линейного уравнения регрессии может содержать …

-: одну объясняющую переменную и две зависимых переменных;

-: одну зависимую переменную;

-: несколько объясняющих переменных;

-: несколько зависимых переменных.

I: {4}, K=A;

S: Становление науки эконометрика происходило на базе …

-: экономической теории;

-: теории массового обслуживания;

-: математической статистики;

-: логистики.

I: {5}, K=A;

S: Результатом эконометрического моделирования может являться …

-: прогнозирование состояния экономической системы;

-: оценка возможностей информационных технологий;

-: анализ взаимосвязей экономических показателей;

-: разработка новых методов математического моделирования.

F1: Эконометрика

F2: Тамбовский государственный технический университет

F3: Тесты для пробного тестирования

V1: Эконометрика

V2: Линейная модель множественной регрессии

V3: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии (Задание с выбором одного правильного ответа из предложенных)

I: {1}, K=A;

S: Матрица парных линейных коэффициентов корреляции не отображает

-: тесноту нелинейной связи между переменными;

-: тесноту линейной связи между переменными;

-: значения парных коэффициентов линейной корреляции;

-: наличие в модели коллинеарных факторов.

I: {2}, K=B;

S: Мультиколлинеарность – это…

-: модель множественной линейной регрессии ;

-: линейная зависимость двух или нескольких переменных ;

-: корреляция соседних случайных отклонений;

- : процесс перехода от парной к множественной регрессии.

I: {3}, K=A;

S: Для обоснования целесообразности включения в линейную модель множественной регрессии дополнительного фактора требуется зафиксировать ______ коэффициента множественной детерминации.

-: убывание;

-: неизменность;

-: периодические колебания;

-: возрастание.

I: {4}, K=A;

S: Пошаговые процедуры отбора наиболее информативных признаков с использованием оценки изменения коэффициента детерминации являются ...

-: одним из методов уменьшения мультиколлинеарности;

-: методами оценки параметров регрессии;

-: способами и явлениями автокорреляции остатков;

-: алгоритмом подсчета ковариации факторов.

I: {5}, K=A;

S: Мультиколлинеарность, как правило, приводит к получению …

-: более надежных оценок регрессии;

-: существенных факторов;

- строго детерминированных моделей;

-: ненадежных оценок регрессии.

V3: Фиктивные переменные

(Задание с выбором двух правильных ответов из предложенных)

I: {1}, K=A;

S: Фиктивная переменная может принимать значения:

-: в интервале от -1 до 1;

-: 0 ;

-: 1;

-: -1.

I: {2}, K=B;

S: Если качественной переменной является пол сотрудника, то соответствующая ей фиктивная переменная может принимать следующие варианты значений:

-: D = 0 - если пол мужской, D = 1 - если пол женский;

-: D = -1 - если пол мужской, D = 1 - если пол женский ;

-: D = 0 - если пол женский, D = 1 - если пол мужской ;

-: D = -1 - если пол женский, D = 1 - если пол мужской .

I: {3}, K=A;

S: Укажите уравнения регрессии, в которых фиктивная переменная D используется в мультипликативной форме:

-: Y=b0-b1X2-b2D;

-: Y=b0-b1X-b2D- b3D·X;

-: Y=b0-b1X -b2X2-b3D;

-: Y=b0-b1D- b2D·X.

I: {4}, K=A;

S: Исследуется зависимость выработки рабочего от ряда факторов: х1 – уровня образования, х2 – стажа, х3 – пола работника, х4 – заработной платы. Фиктивными переменными в модели являются …

-: х2;

-: х4;

-:х3;

-: х1.

I: {5}, K=A;

S: Исследуется зависимость потребления кофе от ряда факторов: х1 – марки кофе, х2 – уровня крепости кофе (крепкий, средней крепости, слабой крепости), х3 – дохода потребителя, х4 – цены на кофе. Фиктивными переменными в модели не являются

-: х2;

-: х4;

-:х3;

-: х1.

F1: Эконометрика

F2: Тамбовский государственный технический университет

F3: Тесты для пробного тестирования