68. Предопределенные переменные – это:

1. взаимозависимые переменные, которые определяются внутри модели;

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

69. Лаговые переменные – это:

1. взаимозависимые переменные, которые определяются внутри модели

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

3. переменные, измеренные в предыдущие моменты времени

4. нет верных ответов

70. Величина ε в условиях классической регрессионной модели является

а) результатом б) фактором

в) случайной ошибкой г) нет верного ответа

71. Если в модели присутствуют лаговые эндогенные переменные, то это

а) линейная модель б) нелинейная модель;

в) модель со случайными возмущениями

г) динамическая модель

72. Случайные возмущения в эконометрической модели могут быть включены в

а) экзогенные переменные б) предопределённые переменные

в) поведенческие уравнения г) тождества

73. Если справедлива гипотеза H0: b1 = 0 относительно коэффициента b1 модели парной регрессии, то экзогенная переменная х является

а) значимой б) незначимой

в) необходимой г) желательной

74. Функция регрессии в модели предназначена для объяснения

а) величины y б) величины x1

в) величины x2 г) величины (a0 + a1∙x1 + a2∙x2).

75. Тест Голдфелда-Квандта может быть выполнен после

а) первого этапа схемы построения модели

б) второго этапа схемы построения модели

в) третьего этапа схемы построения модели

г) завершения спецификации модели

76. Для оценки точности оптимального прогноза значения эндогенной переменной, необходимо знать

а) прогнозное значение эндогенной переменной

б) оценку дисперсии случайного возмущения

в) параметры модели

г) коэффициент детерминации R²

77. Наличие незначащей объясняющей переменной в функции регрессии влечёт

а) неадекватность модели

б) неравенство нулю математических ожиданий случайных возмущений

в) некоррелированность экзогенных переменных

г) снижение точности оценок коэффициентов уравнения регрессии

78. При исследовании качества спецификации линейной эконометрической модели по формуле вычисляется

а) коэффициент детерминации

б) статистика теста Голдфелда-Квандта

в) F – статистика г) t - статистика.

79. Что показывает коэффициент эластичности:

а) корреляционную связь факторов между собой

б) корреляционную связь функций отклика и факторов

в) на сколько % изменяется «у» при изменении «х» на 1%

г) это то же, что коэффициент парной корреляции для экспоненциальной модели

80. Уравнение прямой имеет вид:

а) С = а + ву + е б) у =х+ в

в) у = ах х n г) у = а + вх + е

81. Что такое рекурсивное уравнение:

а) оно определяет взаимосвязь непараметрических коэффициентов

б) оно определяет уровень вероятности

в) это алгебраическая система, соответствующая графу без контуров

г) это когда «y» выступает как «x» в другом уравнении

82. Что такое коррелограмма:

а) графическое изображение дискретного вариационного ряда

б) кумулята, если оси поменять местами

в) график зависимости автокорреляционной функции временного ряда от величины лага

г) изображение накопленных частот

83. Что такое мультипликативные модели:

а) последовательное произведение мультипликативных индексов

б) произведение факторов-сомножителей (тенденции, сезонности, случайность компонентов)

в) временные ряды факторных переменных, сдвинутые на определенные моменты времени

г) причинно-следственная связь в уровнях рядов факторов

84. . Что такое средний лаг:

a) средний период, в течение которого будет происходить изменение результата под воздействием изменения фактора в момент времени t

б) коэффициент, характеризующий абсолютные изменения «у» при изменении «х» за единицу своего измерения в момент времени t воздействия лаговых значений «x»

в) коэффициент, характеризующий относительные измерения «y» при изменении «x» за единицу своего измерения в момент t воздействия, с учетом воздействия лаговых значений «x»

г) коэффициент, характеризующий относительные изменения «y» при изменении «x» за единицу своего измерения в момент t без учета воздействия лаговых значений «х»

85. Что такое лаг:

а) изображение накопительных частот

б) поиск промежуточных значений фактора

в) число периодов, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции

г) доля первоначальной величины в его окончательной сумме

86. Что такое аппроксимация:

а) доказательство

б) поиск промежуточных значений величины

в) приближение г) то же, что и экстраполяция

87. Что такое вариационный ряд:

а) ряд, построенный по атрибутивному признаку

б) это аддитивный ряд

в) ряд, построенный по количественному признаку

г) ряд, построенный по количественному и качественному признакам

88. Что представляет собой аддитивная модель:

а) модель множественной корреляции

б) в этой модели представлены сумма трех компонентов (изменение тенденции, сезонность, случайность)

в) в этой модели представлены произведение трех компонентов (изменение тенденции, сезонность, случайность)

г) нет верного ответа

89. Что такое верификация:

а) корреляция б) качественный признак

в) количественный признак

г) доказательство, проверка, способ подтверждения

90. Что такое вариация:

а) приближение б) колеблемость признака

в) то же, что и корреляция г) определение тесноты связи

91. Что определяют мультипликативные индексы:

а) множественную корреляцию б) детерминацию

в) последовательное произведение этих индексов приводит к сводному индексу за весь период

г) отношение текущего показателя к базисному

92. Что такое симметричность?

а) это отождествление объекта с некоторыми свойствами

б) когда отношения, существующие между градациями х1 и х2 имеют, место и между х2 и х1

в) когда х1=х2, х2=х3 и х1=х3

г) когда происходит измерение числового выражения величин, причем числа должны соответствовать необходимым свойствам

93. Что такое транзитность?

а) когда х1=х2, х2=х3 и х1=х3

б) когда существующие отношения между х1 и х2 имеют место и между х2 и х1

в) когда шкала измерения определяется допустимыми преобразованиями

г) когда истинные утверждения не становятся ложными, а ложные – истинными

94. Когда применяется метод максимального правдоподобия структурной модели:

а) в случае точно идентифицируемой структурной модели

б) для сверхидентифицируемых систем

в) при ограниченной информации

г) если число приведенных коэффициентов больше числа структурных коэффициентов

95. Что такое лишняя переменная?

а) переменная, повышающая коэффициент детерминации

б) переменная, введение которой не изменяет коэффициент детерминации

в) переменная, понижающая коэффициент детерминации

г) переменная, повышающая парный коэффициент корреляции

96. Какой способ называется аналитическим выравниванием временного ряда:

а) он характеризует зависимость уровней ряда от времени или тренда

б) он позволяет произвести декомпозицию корреляции

в) он не позволяет произвести декомпозицию корреляции

г) это трехшаговый метод наименьших квадратов

97. Когда применяется метод фиктивных переменных для моделирования сезонных колебаний:

а) когда надо произвести автокорреляцию

б) когда количество фиктивных переменных меньше на 1 число моментов времени внутри одного цикла колебаний

в) когда коэффициент детерминации близок к 1

г) когда корреляционное отношение близко к 1

98. Что такое теория соотношения (шкал)

а) это теория классификации по точности измерений

б) это теория классификации по степени подконтрольности

в) это теория классификации по структурным характеристикам

г) это теория измерения как соотношение множества объектов, описываемых некоторой переменной с множеством меток

99. Что такое иерархическая классификация?

а) это, когда множество объектов взаимно сходны

б) когда полученные классы могут быть упорядочены по некоторому основанию

в) это классификация по меткам г) это классификация по оцифровкам

100. Что определяют объемные характеристики?

а) качество б) масштаб явления;

в) разнообразие г) натуральные метрики.

101. Что такое полезная переменная:

а) переменная, которая дает в уравнении регрессии коэффициент корреляции, близкий к 1

б) переменная, которая понижает коэффициент детерминации

в) переменная, повышающая коэффициент детерминации

г) переменная, понижающая корреляционное отношение

102. F-статистика для ____________ является в точности квадратом t-статистики для r_x,y

103. МНК дает__________ для данной выборки значение коэффициента детерминации R²

104. Cитуация, при которой нулевая гипотеза была отвергнута, хотя была истинной, носит название

105. В модели парной регрессии у* = 4 + 2х изменение х на 2 единицы вызывает изменение у на _______ единиц

106. В парном регрессионном анализе коэффициент детерминации R² равен

107. Вероятности, с которыми случайная величина принимает свои значения, называют __________ случайной величины

108. Верхнее число степеней свободы F-cтатистики в случае парной регрессии равно

109. Всю совокупность реализаций случайной величины называют __________совокупностью

110. Выборочная дисперсия как оценка теоретической дисперсии имеет ___________смещение

Ключ

Номер задания	Вариант Ответа	Номер задания	Вариант ответа
102	коэффициента детерминации	107	законом распределения
103	Максимальное	108	одному
104	ошибки I рода	109	генеральной
106	(rх у)2	110	отрицательное

Приложение В