37. Корреляционная зависимость между случайными величинами – это

а) зависимость, при которой изменение одной из величин влечет изменение среднего значения другой

б) зависимость, при которой изменение одной из величин влечет изменение распределения другой

в) зависимость, при которой каждому значению одной из величин соответствует одно значение другой

г) математическое ожидание произведения отклонений этих величин от соответствующих математических ожиданий

38. Вероятность отвергнуть правильную гипотезу называется

а) ошибкой второго рода б) ошибкой первого рода

в) мощностью критерия г) уровнем значимости.

39. Если выполняется 3-е условие Гаусса-Маркова, то это говорит о том, что модель

а) мультиколлинеарна б) гомоскедастична

в) гетероскедастична г) нет верного ответа

40. Какие величины в условиях классической регрессионной модели не являются случайными

а) результативные переменные б) ошибки

в) все нефакторные переменные г) никакие

41. При исследовании линейной модели находят

а) коэффициент корреляции б) индекс корреляции

в) нет верного ответа

42. Состоятельность МНК-оценок классической линейной регрессионной модели

у=₁+₂х₂ + …+ _к х_к означает, что

а) увеличивается точность при росте объема выборки, то есть α_i ≈ a_i при достаточно большом числе наблюдении

б) М(_i) = a_ii в) М(a_i)= _i для i=

г) оценки имеют наименьшую дисперсию

43. С помощью F-критерия Фишера обычно проверяют

а) значимость отдельных факторных переменных

б) значимость всей регрессионной модели

в) нет верного ответа

44. Временной ряд – это

а) совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов

б) динамический ряд, у которого отсутствует тренд

в) корреляционная зависимость между последовательными уровнями временного ряда

г) нет верного ответа

45. Отсутствие автокорреляции остатков обеспечивает

а) состоятельность и эффективность оценок коэффициентов регрессии

б) несмещенность оценок коэффициентов регрессии

в) нет верного ответа

46. Нелинейная регрессионная модель - это

а) модель, описывающая закономерность для выборочной совокупности

б) модель, описывающая закономерность для всей генеральной совокупности при неменяющихся значениях факторов, не входящих в уравнение модели

в) модель, описывающая закономерность для всей генеральной совокупности при меняющихся значениях факторов, не входящих в уравнение модели

г) нет верного ответа

47. Дисперсионный анализ – это

а) метод сравнения нескольких средних, основанный на сравнении дисперсий

б) метод анализа типа колеблемости и поиска длины цикла, основанный на вычислении коэффициентов автокорреляции отклонений от тренда

в) корреляция между уровнями ряда или отклонениями от тренда, взятыми со сдвигом о времени

г) нет верного ответа

48. Если из модели исключены существенные переменные, то

а) увеличивается точность оценок б) снижается неустойчивость модели

в) растет неустойчивость модели г) нет однозначного ответа

49. Объектом изучения эконометрики являются

а) наблюдения социально-экономических явлений

б) количественные закономерности экономических явлений

в) качественные закономерности экономических явлений

г) нет верного ответа

50. В эконометрических моделях выделяют следующие типы данных

а) выборочные б) достоверные

в) пространственные г) нет верного ответа

51. С помощью F-теста обычно проверяют

а) значимость отдельных факторных переменных

б) значимость всей регрессионной модели

в) значимость результативной переменной

52. Эндогенные переменные – это:

1. взаимозависимые переменные, которые определяются внутри модели и зависят от объясняющих переменных

2. независимые переменные, которые определяются вне системы и в определенной степени планируемые

3. переменные, выступающие в роли факторов-аргументов или объясняющих переменных;

4. нет верного ответа

53. Гомоскедастичность означает

а) равенство всех дисперсий ошибок в регрессионной модели

б) различие дисперсий ошибок в регрессионной модели

в) «почти линейную» зависимость между наборами значений факторных переменных

г) равенство всех математических ожиданий ошибок в регрессионной модели

54. Функциональная зависимость между случайными величинами – это:

1. зависимость, при которой изменение одной из величин влечет изменение среднего значения другой

2. зависимость, при которой изменение одной из величин влечет изменение распределения другой

3. зависимость, при которой каждому значению одной из величин соответствует одно значение другой

4. математическое ожидание произведения отклонений этих величин от соответствующих математических ожиданий