ФиК-20, ПиОЭИ, ЛР№13.2 (тесты по дисциплине "Эконометрика")

Макарова Валерия Денисовна, 5 вариант.
1. Из перечисленного: 1) число объясняющих переменных, 2) количество наблюдений в выборке, 3) конкретные значения переменных − критические значения статистики Дарбина-Уотсона зависят от:
1, 2, 3
1, 2
1, 3
3
2

2. При добавлении еще одной переменной в уравнение регрессии коэффициент детерминации:
1) остается неизменным
2) уменьшается
3) не уменьшается
4) не увеличивается
5) увеличивается

3.При проверке счетного правила выяснилось, что для всех уравнений системы одновременных уравнений выполняется необходимое условие идентификации и все уравнения по счетному правилу точно идентифицируемы. Чтобы получить структурные коэффициенты системы, действия нужно выполнить в следующем порядке:
для каждого уравнения приведенной формы модели обычным методом наименьших квадратов оценить приведенные коэффициенты
коэффициенты приведенной формы модели преобразовать в параметры структурной модели
преобразовать структурную форму модели в приведенную форму модели
для каждого уравнения проверить условие неравенства нулю определителя матрицы коэффициентов, присутствующих в других уравнениях, но отсутствующих в данном уравнении

4.Совокупность значений экономического показателя за несколько последовательных моментов (периодов) времени называется …
коррелограммой
автокорреляционной функцией
временным рядом
тенденцией

5.Известно, что временной ряд Y характеризуется устойчивой тенденцией, то есть его среднее значение меняется. Значит, ряд Y, скорее всего, является …
стационарным
нестационарным
автокорреляционным
сбалансированным

6.Левая часть системы эконометрических уравнений представлена совокупностью _________ переменных.
экзогенных
эндогенных
независимых
зависимых

7.Гетероскедастичность приводит к ___________ оценок параметров регрессии по МНК:
1) смещению
2) уменьшению дисперсии
3) усложнению вычисления
4) неэффективности
5) увеличению дисперсии

8.Зависимая переменная может быть представлена как фиктивная в случае если она:
1) подвержена сезонным колебаниям
2) имеет трендовую составляющую
3) является качественной по своему характеру
4) трудноизмерима
5) не подвержена сезонным колебаниям

9.Стандартные ошибки, вычисленные при гетероскедастичности:
1) завышены по сравнению с истинными значениями
2) занижены по сравнению с истинными значениями
3) соответствуют истинным значениям
4) не имеют математического смысла
5) являются случайными

10.В случае нарушений предпосылок метода наименьших квадратов применяют обобщенный метод наименьших квадратов, который используется для оценки параметров линейных регрессионных моделей с __________ остатками.
только автокоррелированными
автокоррелированными и/или гетероскедастичными
гомоскедастичными и некоррелированными
только гетероскедастичными

11.Оценка параметра для модели множественной регрессии в случае двух независимых пе-
ременных вычисляется по формуле: а =
1) 1 1 2 2 b x ? b x
2) 1 1 2 2 y + b x + b x
3) ( ) 1 1 2 2 y + b x ? b x
4) 1 1 2 2 y ? b x ? b x
5) 1 1 2 2 y ?b x + b x

12.Определение отдельного вклада каждой из независимых переменных в объясненную
дисперсию в случае их коррелированности является ___________ задачей:
1) достаточно простой
2) невыполнимой
3) достаточно сложной
4) первостепенной
5) выполнимой

13.Сумма квадратов отклонений величины y от своего выборочного значения − _____ сумма квадратов отклонений:
результирующая
объясняющая
необъясняющая
случайная
общая

14.Если независимые переменные имеют ярко выраженный временной тренд, то они оказываются:
1) имеющими большое влияние:
2) малозначимыми
3) тесно коррелированными
4) слабо коррелированными
5) некоррелированными

15.Если оценка параметра является смещенной, то нарушается предпосылка метода наименьших квадратов о _________ остатков.
нормальном законе распределения
нулевой средней величине
случайном характере
гомоскедастичности
 
 

16.В вторегрессионной схеме первого порядка зависимость между последовательными случайными членами описывается формулой u k+1 = ________, где а ρ – константа, ε k+1 – новый случайный член:
−1 +1 + k k ρu ε
+1 − k k ρu ε
k +1 ρε
+1 + k k u ρε
+1 + k k ρu ε

17.Для эконометрической модели уравнения регрессии ошибка модели определяется как ______ между фактическим значением зависимой переменной и ее расчетным значением.
сумма квадратов разности
разность
сумма разности квадратов
квадрат разности

18.Параметры множественной регрессии ?1, ?2,…?м показывают _________ соответствующих экономических факторов:
1) степень влияния
2) случайность
3) уровень независимости
4) непостоянство
5) цикличность

19.Уровень временного ряда (yt) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Для мультипликативной модели временного ряда, содержащего периодические колебания в 4 момента, получены значения сезонных компонент: S1 = 2,087; S2 = 0,632; S3 = 0,931; S4 = 3,256. Известны значения компонент: T5 = 20,6 и E5 = 0,4. Рассчитайте значение уровня временного ряда y5.
0,83
17,2
23,1
33

20.Если две переменные независимы, то их теоретическая ковариация равна:
1) ?
2) 0
3) 2
4) 1
5) -1

21.Критерий Дарбина-Уотсона –метод обнаружения _________ с помощью статистики Дарбина-Уотсона:
1) гетероскедастичности ошибки
2) сезонных колебаний
3) мультиколлинеарности
4) автокорреляции
5) гомоскедастичности

22.Стандартные отклонения коэффициентов регрессии обратно пропорциональны величи-
не _________, где n – число наблюдений:

1) n
2) n2
3) n3
4) n
5) n4

23.Автокорреляционной функцией временного ряда называется последовательность коэффициентов автокорреляции …
первого, второго, третьего и последующих порядков
факторов, формирующих уровень ряда
между трендовой, сезонной и случайной компонентами
между несколькими временными рядами

24.При проверке счетного правила выяснилось, что для всех уравнений системы одновременных уравнений выполняется необходимое условие идентификации и все уравнения по счетному правилу сверхидентифицируемы. Чтобы получить структурные коэффициенты системы, действия нужно выполнить в следующем порядке:
применить обычный метод наименьших квадратов, подставив вместо фактических значений эндогенных переменных, стоящих в правой части уравнения, рассчитанные теоретические значения, и получить структурные коэффициенты модели
на основе коэффициентов приведенной формы модели получить теоретические значения эндогенных переменных, содержащихся в правой части сверхидентифицированных уравнений
для каждого уравнения приведенной формы модели обычным методом наименьших квадратов оценить приведенные коэффициенты
преобразовать структурную форму модели в приведенную форму модели
для каждого уравнения проверить условие неравенства нулю определителя матрицы коэффициентов, присутствующих в других уравнениях, но отсутствующих в данном уравнении

25.Линия регрессии _______ через точку (, ):
может пройти или не пройти
всегда проходит
x y
несколько раз проходит
_ __
никогда не проходит
может пройти

26.Уровень временного ряда (yt) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Для аддитивной модели временного ряда для уровня y3 получено уравнение тренда T = 3,14 + 2,07t. Известны значения компонент: S3 = 1,6; E3 = –0,3. Тогда значение уровня временного ряда y3 будет равно …
1,3
6,51
9,35
10,65

27.Число степеней свободы для уравнения m-мерной регрессии при достаточном числе
наблюдений n составляет:
1) n/m
2) n-m
3) n-m+1
4) n-m-1
5) m-1

1. Оценка значимости параметров уравнения регрессии осуществляется на основе:

а) t - критерия Стьюдента;

б) F - критерия Фишера – Снедекора;

в) средней квадратической ошибки;

г) средней ошибки аппроксимации.

2. Корреляционное отношение (индекс корреляции) измеряет степень тесноты связи между Х и Y:

а) только при нелинейной форме зависимости;

б) при любой форме зависимости;

в) только при линейной зависимости.

3. По направлению связи бывают:

а) умеренные;

б) прямые;

в) прямолинейные.

4. Каковы последствия нарушения допущения МНК «математическое ожидание регрессионных остатков равно нулю»?

а) Смещенные оценки коэффициентов регрессии;

б) Эффективные, но несостоятельные оценки коэффициентов регрессии;

в) Неэффективные оценки коэффициентов регрессии;

г) Несостоятельные оценки коэффициентов регрессии.

5. Какое из следующих утверждений верно в случае гетероскедастичности остатков?

а) Выводы по t и F- статистикам являются ненадежными;

б) Гетероскедастичность проявляется через низкое значение статистики Дарбина-Уотсона;

в) При гетероскедастичности оценки остаются эффективными;

г) Оценки параметров уравнения регрессии являются смещенными.

6. Каким методом можно воспользоваться для устранения автокорреляции?

а) Обобщенным методом наименьших квадратов;

б) Взвешенным методом наименьших квадратов;

в) Методом максимального правдоподобия;

г) Двухшаговым методом наименьших квадратов.

7. Как называется нарушение допущения о постоянстве дисперсии остатков?

а) Мультиколлинеарность;

б) Автокорреляция;

в) Гетероскедастичность;

г) Гомоскедастичность.

8. Фиктивные переменные вводятся в:

а) только в линейные модели;

б) только во множественную нелинейную регрессию;

в) только в нелинейные модели;

г) как в линейные, так и в нелинейные модели, приводимые к линейному виду.

9. С помощью какой меры невозможно избавиться от мультиколлинеарности?

а) Увеличение объема выборки;

б) Исключения переменных высококоррелированных с остальными;

в) Изменение спецификации модели;

г) Преобразование случайной составляющей.

10.В чем состоит проблема идентификации модели?

а) получение однозначно определенных параметров модели, заданной системой одновременных уравнений;

б) выбор и реализация методов статистического оценивания неизвестных параметров модели по исходным статистическим данным;

в) проверка адекватности модели.

11. Какой метод применяется для оценивания параметров сверхиденцифицированного уравнения?

в) ДМНК, КМНК;

б) КМНК;

в) ДМНК.

12. Если качественная переменная имеет k альтернативных значений, то при моделировании используются:

а) (k-1) фиктивная переменная;

б) k фиктивных переменных;

в) (k+1) фиктивная переменная.

13. Анализ тесноты и направления связей двух признаков осуществляется на основе:

а) парного коэффициента корреляции;

б) коэффициента детерминации;

в) множественного коэффициента корреляции.

14. Какой показатель используется для определения части вариации, обусловленной изменением величины изучаемого фактора?

а) коэффициент вариации;

б) коэффициент корреляции;

в) коэффициент детерминации;

г) коэффициент эластичности.

15. Коэффициент эластичности показывает:

а) на сколько % изменится значение y при изменении x на 1 %;

б) на сколько единиц своего измерения изменится значение y при изменении x на 1 %;

в) на сколько % изменится значение y при изменении x на ед. своего измерения.

16. Какие методы можно применить для обнаружения гетероскедастичности?

а) Тест Голфелда-Квандта;

б) Тест ранговой корреляции Спирмена;

в) Тест Дарбина- Уотсона.

17. С помощью каких методов нельзя устранить автокорреляцию остатков?

а) Обобщенным методом наименьших квадратов;

б) Взвешенным методом наименьших квадратов;

в) Методом максимального правдоподобия

г) Двухшаговым методом наименьших квадратов.

18. Как называется нарушение допущения о независимости остатков?

а) Мультиколлинеарность;

б) Автокорреляция;

в) Гетероскедастичность;

г) Гомоскедастичность.

19. Каким методом можно воспользоваться для устранения гетероскедастичности?

а) Обобщенным методом наименьших квадратов;

б) Взвешенным методом наименьших квадратов;

в) Методом максимального правдоподобия;

г) Двухшаговым методом наименьших квадратов.

20. Если по t-критерию большинство коэффициентов регрессии статистически значимы, а модель в целом по F- критерию незначима то это может свидетельствовать о:

а) Мультиколлинеарности;

б) Об автокорреляции остатков;

в) О гетероскедастичности остатков;

г) Такой вариант невозможен.

21. Возможно ли с помощью преобразования переменных избавиться от мультиколлинеарности?

а) Эта мера эффективна только при увеличении объема выборки;

б) Нет;

в) Да.

22. С помощью какого метода можно найти оценки параметра уравнения линейной регрессии:

а) методом наименьшего квадрата;

б) корреляционно-регрессионного анализа;

в) дисперсионного анализа.

23. Какой из перечисленных методов не может быть применен для обнаружения автокорреляции?

а) Метод рядов;

б) критерий Дарбина-Уотсона;

в) тест ранговой корреляции Спирмена;

г) тест Уайта.

24. Для оценивания параметров точно идентифицируемой системы уравнений применяется:

а) ДМНК, КМНК;

б) ДМНК, МНК, КМНК;

в) КМНК.

25. Критерий Чоу основывается на применении:

а) F - статистики;

б) t - статистики;

в) критерии Дарбина –Уотсона.

26. Фиктивные переменные могут принимать значения:

а) 1 и 0;

б) 2;

в) -1 и 1;

г) любые значения.

27. Фиктивные переменные являются переменными:

а) качественными;

б) случайными;

в) количественными;

г) логическими.

1. Какое определение соответствует понятию «эконометрика»:
а) это наука, предметом изучения которой является количественная сторона массовых социально-экономических явлений и процессов в конкретных условиях места и времени;
б) это наука, предметом изучения которой является количественное выражение взаимосвязей экономических процессов и явлений;
в) это наука, предметом изучения которой являются общие закономерности случайных явлений и методы количественной оценки влияния случайных факторов.
2. Какова цель эконометрики?
а) представить экономические данные в наглядном виде;
б) разработать методы моделирования и количественного анализа реальных экономических объектов;
в) определить способы сбора и группировки статистических данных;
г) изучить качественные аспекты экономических явлений.
3. Как называются эконометрические модели, представляющие собой зависимость результативного признака от времени?
а) регрессионные модели;
б) системы одновременных уравнений;
в) модели временных рядов.
4. Связь называется корреляционной:
а) если каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака;
б) если каждому значению факторного признака соответствует множество значений результативного признака, т.е. определенное статистическое распределение;
в) если каждому значению факторного признака соответствует целое распределение значений результативного признака;
г) если каждому значению факторного признака соответствует строго определенное значение результативного признака.
5. Какой критерий используют для оценки значимости коэффициента парной корреляции:
а) F-критерий Фишера;
б) t-критерий Стьюдента;
в) критерий Пирсона;
г) критерий Дарбина-Уотсона.
6. Если парный коэффициент корреляции между признаками равен -1, то это означает:
а) отсутствие связи;
б) наличие обратной корреляционной связи;
в) наличие прямой корреляционной связи;
г) наличие обратной функциональной связи.
7. Модели временных рядов в эконометрике – это модели:
а) Которые используются для того, чтобы определить, как себя будет вести тот или иной фактор в течение определенного промежутка времени
б) Которые позволяют максимально точно рассчитать период времени, требующийся для того, чтобы значение фактора изменилось на значимую величину
в) Для построения которых используются данные, характеризующие один объект за несколько последовательных периодов
8. Метод наименьших квадратов в эконометрике – это метод:
а) Который используется для расчета наименьших отклонений случайных величин, влияющих на конечный результат
б) Который позволяет решать задачи, опираясь на минимизацию суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных
в) Который позволяет оценить значение неизвестного параметра, минимизируя значение функции правдоподобия
9. Модели в эконометрике – это:
а) Средство прогнозирования значений определенных переменных
б)Экономические и статистические зависимости, выраженные математическим языком
г) Данные одного типа, сгруппированные определенным образом
10. Какие существуют типы данных в эконометрике?
а) Постоянные, переменные
б) Определенные, неопределенные, качественные, количественные
г) Пространственные, временные, панельные
11. Зависимая переменная в эконометрике – это:
а) Параметр, состоящий из случайной и неслучайной величин
б) Некоторая переменная регрессионной модели, которая является функцией регрессии с точностью до случайного возмущения
в) Переменная, которая получается путем перевода качественных характеристик в количественные, т.е. путем присвоения цифровой метки
12. Что представляет собой выборочная дисперсия?
а) Несмещенную оценку генеральной дисперсии
б) Смещенную оценку генеральной дисперсии
в) Смещенную оценку моды
13. Предельно допустимое значение средней ошибки аппроксимации составляет … %.
а) Не более 10-12
б) Не более 3-5
г) Не более 8-10
14. Какие существуют типы переменных в эконометрике?
а) Предопределенные, экзогенные, эндогенные
б) Пространственные, временные, панельные
в) Экзогенные, эндогенные
15. Укажите, какими способами оценивают параметры линейной регрессии:
а) Дисперсия, метод наименьших квадратов, математическое ожидание
б)Дисперсия, математическое ожидание, ковариация, среднеквадратичное отклонение
в) Математическое ожидание, регрессия, медиана
16. Случайная величина, принимающая отдельные, изолированные друг от друга значения – это:
а) Дискретная величина
б) Вероятностный парадокс
в) Неравномерная величина
17. Выборочная совокупность – это …
а) любое множество наблюдений
б) значения случайной величины, удовлетворяющие условиям наблюдения
в) множество наблюдений, составляющих часть генеральной совокупности
г) значения случайной величины, принятые в процессе наблюдения
18. По направлению связи бывают:
а) умеренные;
б) прямые;
в) прямолинейные.
19. Факторы, включаемые во множественную регрессию должны быть:
а) количественно измеримы;
б) функционально зависимы;
в) независимы или слабо коррелированны;
г) явно коллинеарны.
20. При дополнительном включении во множественную регрессию новой объясняющей переменной должны выполняться условия:
а) коэффициент детерминации должен возрастать, остаточная дисперсия увеличиваться;
б) коэффициент детерминации должен убывать, остаточная дисперсия увеличиваться;
в) коэффициент детерминации должен возрастать, остаточная дисперсия уменьшаться;
г) коэффициент детерминации должен убывать, остаточная дисперсия уменьшаться.
21. Под частной корреляцией понимается:
а) зависимость результативного признака и двух или более факторов, включенных в регрессионную модель;
б) связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными);
в) зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении других факторных признаков;
г) зависимость между качественными признаками.
22. При отборе факторов в уравнение множественной регрессии используют:
а) метод наименьших квадратов;
б) метод исключения переменных;
в) метод включения дополнительной переменной.
23. Какая величина позволяет по уравнению множественной регрессии ранжировать объясняющие переменные по силе их воздействия на результат?
а) коэффициенты эластичности;
б) коэффициенты регрессии;
в) коэффициенты корреляции;
г) стандартизированные коэффициенты регрессии.
24. Скорректированный коэффициент детерминации:
а) меньше обычного коэффициента детерминации;
б) больше обычного коэффициента детерминации;
в) меньше или равен обычному коэффициенту детерминации.
25. МНК не позволяет получить состоятельные и несмещенные оценки параметров системы:
а) рекурсивных уравнений;
б) одновременных уравнений;
в) независимых уравнений.
26. Динамическая модель отличается от других видов эконометрических моделей тем, что в такой модели:
а) в данный момент времени учитывают значения входящих в нее переменных, относящихся к текущему времени;
б) в данный момент времени учитывают значения входящих в нее переменных, относящихся к текущему и к предыдущему моментам времени.
27. С помощью какого метода можно найти оценки параметра уравнения линейной регрессии:
а) методом наименьшего квадрата;
б) корреляционно-регрессионного анализа;
в) дисперсионного анализа.

1. Аддитивная модель содержит компоненты в виде …

1. комбинации слагаемых и сомножителей;
2. сомножителей;
3. отношений;
4. слагаемых.

 
2. В стационарном временном ряде трендовая компонента

1. имеет линейную зависимость от времени;
2. отсутствует;
3. имеет нелинейную зависимость от времени;
4. присутствует.

 
3. Величина коэффициента детерминации … (неск)

1. характеризует долю дисперсии зависимой переменной y, объясненную уравнением, в ее общей дисперсии;
2. рассчитывается для оценки качества подбора уравнения регрессии;
3. характеризует долю дисперсии остаточной величины в общей дисперсии зависимой переменной у;
4. оценивает значимость каждого из факторов, включенных в уравнение регрессии.

 
4. Величина коэффициента регрессии показывает

1. среднее изменение фактора при изменении результата на одну единицу измерения;
2. на сколько процентов изменится результат при изменении фактора на 1 %;
3. значение тесноты связи между фактором и результатом;
4. среднее изменение результата при изменении фактора на одну единицу измерения.

 
5. Величина коэффициента эластичности показывает …

1. на сколько процентов изменится в среднем результат при изменении фактора на 1%;
2. во сколько раз изменится в среднем результат при изменении фактора в два раза;
3. предельно допустимое изменение варьируемого признака;
4. предельно возможное значение результата.

 
6. Временным рядом является совокупность значений... (неск)

1. экономического показателя за несколько последовательных моментов (периодов) времени;
2. последовательных моментов (периодов) времени и соответствующих им значений экономического показателя;
3. экономических однотипных объектов по состоянию на определенный момент времени;
4. экономического показателя для однотипных объектов на определенный момент времени.

 
7. Выберите верные утверждения по поводу структурной формы системы эконометрических уравнений:

1. каждое уравнение системы может рассматриваться в качестве отдельного уравнения регрессии зависимости одной переменной от группы факторов;
2. система регрессионных уравнений, матрица коэффициентов которых симметрична;
3. эндогенные переменные в одних уравнениях могут выступать в роли независимых переменных в других уравнениях системы;
4. система одновременных уравнений описывает реальное экономическое явление или процесс.

 
8. Гомоскедастичность остатков подразумевает …

1. рост дисперсии остатков с увеличением значения фактора;
2. максимальную дисперсию остатков при средних значениях фактора;
3. уменьшение дисперсии остаток с уменьшением значения фактора;
4. одинаковую дисперсию остатков при каждом значении фактора.

 
9. Диаграмма рассеяния указывает на нелинейную зависимость. В этом случае следует осуществить … (неск)

1. расчет линейного коэффициента корреляции и использование линейной модели;
2. включение в модель дополнительных факторных признаков;
3. визуальный подбор функциональной зависимости нелинейного характера, соответствующего структуре точечного графика;
4. подбор преобразования переменных, дающего наибольшее по абсолютной величине значение коэффициента парной корреляции.

 
10. Для расчета критического значения распределения Стьюдента служат следующие параметры:

1. количество зависимых переменных;
2. объем выборки и количество объясняющих переменных;
3. коэффициент детерминации;
4. уровень значимости.

 
11. К классам эконометрических моделей относятся: (неск)

1. системы нормальных уравнений;
2. корреляционно – регрессионные модели;
3. модели временных рядов;
4. автокорреляционные функции.

 
12. Компонентами временного ряда являются: (неск)

1. циклическая (сезонная) компонента;
2. коэффициент автокорреляции;
3. лаг;
4. тренд.

 
13. Корреляция подразумевает наличие связи между …

1. результатом и случайными факторами;
2. переменными;
3. случайными факторами;
4. параметрами.

 
14. Косвенный метод наименьших квадратов применим для …

1. неидентифицируемой системы уравнений;
2. неидентифицируемой системы рекурсивных уравнений;
3. любой системы одновременных уравнений;
4. идентифицируемой системы одновременных уравнений.

 
15. Коэффициент детерминации рассчитывается для оценки качества…

1. подбора уравнения регрессии;
2. параметров уравнения регрессии;
3. факторов, не включенных в уравнение регрессии;
4. мультиколлинеарных факторов.

 
16. Коэффициент парной корреляции характеризует тесноту ____ связи между _____ переменными.

1. нелинейной … несколькими;
2. линейной … несколькими;
3. нелинейной … двумя;
4. линейной … двумя.

 
17. Критические значения критерия Стьюдента определяются по…

1. двум степеням свободы;
2. уровню незначимости;
3. трем и более степеням свободы;
4. уровню значимости и одной степени свободы.

 
18. Метод наименьших квадратов используется для оценивания …

1. величины коэффициента детерминации;
2. параметров линейной регрессии;
3. величины коэффициента корреляции;
4. средней ошибки аппроксимации.

1. Что является предметом изучения эконометрики?
 

1)Количественная сторона экономических процессов и явлений

2)Массовые экономические процессы и явления

3)Система внутренних связей между явлениями национальной экономики
 

2. Гетероскедастичность – это в эконометрике термин, обозначающий:
 

1) Неоднородность наблюдений, которая выражается в непостоянной (неодинаковой) дисперсии случайной ошибки эконометрической (регрессионной) модели

2)Однородную вариантность значений наблюдений, которая выражена в относительной стабильности, гомогенности дисперсии случайной ошибки эконометрической (регрессионной) модели

3)Меру разброса значений случайной величины относительно ее математического ожидания
 

3. Мультиколлинеарность – это в эконометрике термин, обозначающий:
 

1) Метод, позволяющий оценить параметры модели, опираясь на случайные выборки

2)Статистическую зависимость между последовательными элементами одного ряда, которые взяты со сдвигом

3)Наличие линейной зависимости между факторами (объясняющими переменными) регрессионной модели
 

4. Теорема Гаусса-Маркова в эконометрике опирается на:
 

1) Метод наименьших квадратов

2)Метод наименьших модулей

3)Метод инструментальных переменных
 

5. Эконометрика – это наука, которая изучает:
 

1) Структуру, порядок и отношения, сложившиеся на основе операций подсчета, измерения и описания формы объектов

2)Возможности применения методов математики для решения экономических задач

3) Количественные и качественные экономические взаимосвязи, и взаимозависимости, опираясь на методы и модели математики и статистики
 

6. Коэффициент эластичности (формула в общем виде) в эконометрике имеет вид:
 

1)фор1

2)фор2

3)фор3
 

7. Модели временных рядов в эконометрике – это модели:
 

1)Которые используются для того, чтобы определить, как себя будет вести тот или иной фактор в течение определенного промежутка времени
 

2)Которые позволяют максимально точно рассчитать период времени, требующийся для того, чтобы значение фактора изменилось на значимую величину
 

3)Для построения которых используются данные, характеризующие один объект за несколько последовательных периодов
 

8. Метод наименьших квадратов в эконометрике – это метод:
 

1) Который используется для расчета наименьших отклонений случайных величин, влияющих на конечный результат

2) Который позволяет решать задачи, опираясь на минимизацию суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных

3) Который позволяет оценить значение неизвестного параметра, минимизируя значение функции правдоподобия
 

9. Линейный коэффициент корреляции в эконометрике выражается формулой:
 

1)фор4

2)фор5

3)фор6
 

10. Истинный коэффициент детерминации в эконометрике выражается формулой:
 

1)фор7

2)фор8

3)фор9
 

11. Модели в эконометрике – это:
 

1) Средство прогнозирования значений определенных переменных

2) Экономические и статистические зависимости, выраженные математическим языком

3) Данные одного типа, сгруппированные определенным образом
 

12. Какие существуют типы данных в эконометрике?
 

1) Постоянные, переменные

2) Определенные, неопределенные, качественные, количественные

3) Пространственные, временные, панельные
 

13. Зависимая переменная в эконометрике – это:
 

1) Параметр, состоящий из случайной и неслучайной величин

2) Некоторая переменная регрессионной модели, которая является функцией регрессии с точностью до случайного возмущения

3)Переменная, которая получается путем перевода качественных характеристик в количественные, т.е. путем присвоения цифровой метки
 

14. Какова цель эконометрики?
 

1) Поиск, трактовка (с использованием математического инструментария) и систематизация факторов, которые влияют на поведение экономического объекта

2)Выявление качественных и количественных связей между характеристиками экономических объектов с целью построить экономическую модель их развития

3) Разработка инструментов для прогнозирования поведения экономического объекта в различных ситуациях и на их базе решение практических задач по управлению объектом, выбору поведения в сложившихся экономических условиях и т.д.
 

15. Что представляет собой выборочная дисперсия?

1) Несмещенную оценку генеральной дисперсии

2) Смещенную оценку генеральной дисперсии

3) Смещенную оценку моды
 

16. Какие приемы используют для идентификации модели?
 

1) Проверка адекватности, статистический анализ
 

2) Оценка параметров, статистический анализ
 

3) Расчет математических ожиданий, проверка адекватности
 

17. Предельно допустимое значение средней ошибки аппроксимации составляет … %.
 

1) Не более 10-12
 

2) Не более 3-5
 

3) Не более 8-10