
- •Тести з навчальної дисципліни «Економіко-математичне моделювання »
- •Тема 1. Концептуальні аспекти математичного моделювання економіки.
- •Тема 2. Оптимізаційні економіко-математичні моделі.
- •Тема 3. Задача лінійного програмування та методи її розв'язування.
- •Тема 4. Теорія двоїстості та аналіз лінійних моделей оптимізаційних задач.
- •Тема 5. Цілочислове програмування.
- •Тема 6. Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем.
- •Тема 7. Аналіз та управління ризиком в економіці.
- •Тема 8. Система показників кількісного оцінювання ступеня ризику
- •Тема 9. Принципи побудови економетричних моделей. Парна лінійна регресія.
- •Тема 10. Лінійні моделі множинної регресії.
- •Тема 11. Узагальнені економетричні моделі.
Тема 10. Лінійні моделі множинної регресії.
Регресійні рівняння описують: |
структурний зв'язок між показниками економічних процесів; |
*функціональний зв'язок між суб'єктами економічної діяльності; |
кореляційний зв'язок між економічними показниками |
лінійний зв'язок між суб'єктами економічної діяльності; |
|
|
Однією з передумов застосування методу найменших квадратів є: |
математичне сподівання залишків моделі є сталою величиною |
сума залишків моделі відмінна від нуля; |
математичне сподівання залишків моделі дорівнює нулю. |
*усі відповіді вірні |
|
|
Показник, що визначає, яка частина руху залежної змінної описується даним регресійним рівнянням, називається: |
*коефіцієнтом детермінації; |
коефіцієнтом кореляції; |
оцінкою узгодженості (конкордації) |
усі відповіді вірні |
|
|
Найпоширенішими функціями в економетричному моделюванні є: |
показникові; |
*лінійні; |
логарифмічні. |
тригонометричні |
|
|
Оцінка параметра називається ефективною, якщо: |
задовольняє закон великих чисел; |
має найменшу дисперсію; |
*математичне сподівання її дорівнює значенню параметра. |
усі відповіді вірні |
|
|
Дисперсіймо-коваріаційна матриця визначається на підставі... |
*матриці спостережень незалежних змінних |
матриці нормалізованих змінних моделі |
системи нормальних рівнянь. |
усі відповіді вірні |
|
|
Основним методом знаходження оцінок параметрів лінійної регресії є… |
симплекс метод |
*метод найменших квадратів |
метод потенціалів |
комбінаторний метод |
|
|
Для перевірки якості рівняння регресії використовують ... |
коефіцієнт кореляції |
коефіцієнт детермінації |
*t - статистику |
*F - статистику |
|
|
Яка з наведених умов не є передумовою застосування методу найменших квадратів для знаходження оцінок параметрів лінійної регресії? |
математичне сподівання залишків прямує до 0 |
*коефіцієнт детермінації прямує до 1 |
дисперсія залишків постійна для різних обсягів вибірок |
коваріація залишків для різних пар спостережень дорівнює 0 |
|
|
Якою властивістю повинні володіти оцінки параметрів лінійної регресії? |
мультіколінеарністю |
гетероскедастичністю |
автокореліцією |
*ефективністю |
|
|
Для перевірки гіпотез про значущість коефіцієнтів регресії використовують критерій... |
*Стюдента |
Ватсона |
Фішера |
Неймана |
|
|
Якою властивістю повинні володіти оцінки параметрів лінійної регресії? |
мультіколінеаоністю |
гетероскедастичністю |
автокореліцією |
*незміщенністтю |
|
|
Якою властивістю повинні володіти оцінки параметрів лінійної регресії? |
мультіколінеаоністю |
гетероскедастичністю |
автокореліцією |
*точністю |
|
|
Для перевірки гіпотез про наявність мультіколінеарності факторів в регресії використовують критерій... |
Стюдента |
*Фарра-Глобера |
Фішера |
Неймана |
|
|
Для перевірки гіпотез про наявність гетероскедастиності в регресії використовують критерій... |
Стюдента |
Фарра-Глобера |
Фішера |
*Мю |
|
|
Для перевірки гіпотез про наявність автокореліції в регресії використовують критерій... |
Стюдента |
*Неймана |
Фішера |
Мю |
|
|
Яку умову не відносять до передумов застосування методу найменших квадратів в множинній регресії? |
гомоскедастичність |
відсутність автокореляції |
відсутність мультіколінеарності |
*прогнозованість |
|
|
Значення коефіцієнта множинної кореляції свідчать ....? |
*про тісноту зв’язку між показником та факторами |
про тісноту зв’язку між факторними змінними |
про тісноту зв’язку між оцінками параметрів моделі |
про тісноту зв’язку між залишками моделі |
|
|
Квадрат коефіцієнта множинної кореляції для лінійної регресії є.. |
коефіцієнтом Стюдента |
коефіцієнтом Фішера |
*коефіцієнтом детермінації |
коефіцієнтом автокореляції |
|
|
Перевірка гіпотези про адекватність моделі статистичним даним виконується за допомогою критерію... |
Стюдента |
Неймана |
*Фішера |
Мю |
|
|
За формулою (ХТХ)-1 *(ХТУ) знаходять... |
*оцінки параметрів множинної регресії |
матрицю коваріацій |
оцінки параметрів множинної регресії при наявності мультіколінеарності |
оцінки параметрів множинної регресії при наявності автокореляції |
|
|
За формулою (ХТ S -1Х)-1 *(ХТ S -1У) знаходять... |
оцінки параметрів множинної регресії |
матрицю коваріацій |
оцінки параметрів множинної регресії при наявності мультіколінеарності |
*оцінки параметрів множинної регресії при наявності автокореляції |
|
|
Якщо існує взаємозалежність послідовних членів часового чи просторового ряду, то маємо явище... |
гетероскедастичпості; |
*автокореляції; |
мультиколінеариості |
немає вірної відповіді |
|
|
Вимірювання зв'язку між економічними показниками з урахуванням часових зсувів виконується на основі: |
динамічних моделей; |
*моделей розподіленого лага; |
структурних рівнянь |
оптимізаціниї моделей |
|
|
Дисперсії залишків постійні для будь-якого обсягу вибірки, таке явище називають... |
*гомоскедастичністю |
гетероскедастиністю |
мультіколінеарністю |
автокореляцією |
|
|
Дисперсії залишків непостійні для різних за обсягом вибірок, таке явище називають... |
гомоскедастичністю |
*гетероскедастиністю |
мультіколінеарністю |
автокореляцією |
|
|
В моделі всі фактори лінійно незалежні, таке явище називають.... |
гомоскедастичністю |
гетероскедастиністю |
мультіколінеарністю |
*немає вірної відповіді |
|
|
В моделі деякі фактори лінійно залежні, таке явище називають.... |
гомоскедастичністю |
гетероскедастиністю |
*мультіколінеарністю |
немає вірної відповіді |
|
|
Якщо в моделі присутня гетероскедастичність, то наслідком буде... |
не ефективність оцінок параметрів моделі |
*зміщеність оцінок параметрів моделі |
не точність оцінок параметрів моделі |
немає вірної відповіді |
|
|
Який з нижче перелічених методів не відносять до методів перевірки на наявність гетероскедастичності? |
Тест Спірмена |
Мю-критерій |
*метод Фарра-Глобера |
тест Гольфреда-Квандта |
|
|
Які з нижче перелічених методів відносять до методів перевірки на наявність гетероскедастичності? |
метод Ейткена |
*Мю-критерій |
метод Фарра-Глобера |
*тест Гольфреда-Квандта |
|
|
Якщо кількість спостережень моделі більше 20, який метод краще застосувати для перевірки на наявність гетероскедастичності? |
Тест Спірмена |
*Мю-критерій |
тест Парка |
тест Гольфреда-Квандта |
|
|
Якщо в моделі виявлено наявність гетероскедастичності, то рекомендується? |
відхилити гіпотезу про наявність залежності між фактором та показниками |
*застосувати модифіковану версію методу найменших квадратів (метод Ейткена) |
зменшити обсяг вибірки |
вилучити деякі факторні змінні з моделі |
|
|
Якою буває автокореляція? |
*додатною та від ємною |
позитивною та негативною |
загальною та частковою |
немає вірної відповіді |
|
|
Яка з наведених причин не є передумовою появи автокореляції залишків? |
*лінійна залежність між факторами |
помилка специфікації |
інерція в економічних показниках |
наявність часового лагу (спізнення в часі) |
|
|
В моделі присутнє явище автокореляції, то наслідком буде... |
*не ефективність оцінок параметрів моделі |
зміщеність оцінок параметрів моделі |
не точність оцінок параметрів моделі |
немає вірної відповіді |
|
|
Який критерій не відносять до методів перевірки на наявність автокореляції залишків? |
метод Кохрана-Орката |
критерій Дарбіна-Уотсона |
метод Хилдрета-Лу |
*критерій Мю |
|
|
Що не відносять наслідків мултіколінеарності? |
великі помилки оцінок параметрів моделі |
зменшенні t- статистики коефіцієнтів |
можливість отриманні невірного знаку коефіцієнту регресії |
*немає вірної відповіді |
|
|
Для визначення наявності мультіколанеарності використовують метод.. |
метод Кохрана-Орката |
критерій Дарбіна-Уотсона |
*метод Фаррара-Глоббера |
критерій Мю |
|
|
Метод Фаррара-Глоббера ще називають.. |
*методом трьох критеріїв |
модифікованими методом найменших квадратів |
узагальненим методом найменших квадратів |
трьох кроковим методом найменших квадратів |
|
|
Між факторами моделі існує мультіколінеарність, тоді спостерігаються? |
великій коефіцієнт множинної детермінації, при незначущості коефіцієнтів моделі |
*великі коефіцієнти парної кореляції між факторами моделі |
велика дисперсія залишків |
немає вірної відповіді |
|
|
В методі Фаррара –Глобера якій критерій визначає наявність мультіколінеарності взагалі? |
t - критерій |
F- критерій |
*Хи- критерій |
Мю- критерій |
|
|
В методі Фаррара –Глобера якій критерій визначає наявність мультіколінеарності між парами? |
t - критерій |
*F- критерій |
Хи- критерій |
Мю- критерій |
|
|
Чи впливає наявність мультіколінеарності на визначення ступеню впливу факторів на показник? |
*так |
ні |
так, якщо коефіцієнт множинної детермінації великий |
ні, якщо коефіцієнт множинної детермінації великий |
|
|
Матриця коваріацій використовується для обчислення… |
коефіцієнта кореляції |
коефіцієнту еластичності |
*стандартних помилок оцінок параметрів моделі |
для перевірки адекватності моделі |
|
|
В табличному процесорі Excel, як називається пакет, що обчислює оцінки параметрів економетричної моделі? |
пошук рішення |
*аналіз даних |
підбор параметра |
залежності |
|
|
Якщо стандартні помилки оцінок параметрів моделі менше більше 30%, це свідчить про… |
наявність гетероскедастичності |
наявність мультіколінеарності |
*помилку специфікації моделі |
наявність автокореляції залишків |
|
|
Якщо F розрахункове дорівнює 1,3, а F табличне 4,3 то це говорить про те, що.. |
адекватність моделі статистичним даним |
про значущість коефіцієнта кореляції |
*про не адекватність моделі статистичним даним |
про значущість оцінок параметрів моделі |
|
|
Критерій “кси-квадрат” в алгоритмі Фаррара-Глобера показує, що... |
*існує мультіколінеарність |
існує мультіколінеарність між конкретними змінним |
існує кореляція між пояснювальними змінними та показником |
існує кореляція залишків |
|
|
Для двох лінійних
моделей розрахункові значення критерію
Фішера дорівнюють:
|
обидві моделі адекватні нестатистичним даним. |
*обидві моделі адекватні статистичним даним. |
перша модель адекватна статистичним даним, а друга ні |
немає вірної відповіді. |
|
|
Для двох лінійних
моделей розрахункові значення критерію
Фішера дорівнюють:
|
*обидві моделі не адекватні статистичним даним. |
обидві моделі адекватні статистичним даним. |
перша модель адекватна статистичним даним, а друга ні |
немає вірної відповіді. |
|
|
Для двох лінійних
моделей розрахункові значення критерію
Фішера дорівнюють:
,
табличне значення критерію Фішера
для цих моделей дорівнює
|
обидві моделі адекватні статистичним даним. |
обидві моделі адекватні статистичним даним. |
*перша модель адекватна статистичним даним, а друга ні. |
немає вірної відповіді. |
|
|
Для двоїх лінійних
моделей розрахункові значення критерію
Фішера дорівнюють:
|
*обидві моделі адекватні статистичним даним. |
обидві моделі адекватні статистичним даним. |
перша модель адекватна статистичним даним, а друга ні |
немає вірної відповіді. |
|
|
До властивостей коефіцієнта кореляції відносять наступну властивість .. |
він дорівнює одиниці |
* він менше або дорівнює одиниці |
він більше або дорівнює одиниці |
вірної відповіді немає |
|
|
Який показник не використовують для аналізу взаємозв’язку між випадковими змінними? |
коефіцієнт детермінації |
коефіцієнт кореляції |
коефіцієнт коваріації |
*коефіцієнт варіації |
|
|