Ancova – модель;

LOGIT – модель;

ANOVA – модель;

ANVA – модель.

В уравнении вида Y = β₀+β₁X+γD+ε коэффициент γ называется:

интервальным коэффициентом корреляции;

фиктивной переменной;

дифференциальным коэффициентом свободного члена;

дифференциальным коэффициентом объясняемой переменной.

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

(k+1) фиктивных переменных;

(k-1) фиктивных переменных;

(k+2) фиктивных переменных;

(k-2) фиктивных переменных.

Для сравнения двух регрессий, учитывающих изменения, произошедшие с некоторого момента t в характере расположения точек наблюдений используют:

Тест Парка;

Тест Валда;

Тест Рамсея;

Тест Чоу.

Модели, в которых зависимая переменная выражается в виде фиктивной (двоичной) переменной называется:

ANOVA - моделями;

ANCOVA – модель;

LOGIT – модель;

LPM – моделями.

Модель вида называется:

Anova - моделями;

ANCOVA – модель;

LOGIT – модель;

LPM – моделями.

Переменные, влияние которых характеризуется определенным запаздыванием, называются:

фиктивными переменными;

лаговыми переменными;

эндогенными переменными;

альтернативными переменными.

Модели с лагами – это:

модели, содержащие в качестве лаговых переменных лишь независимые переменные;

модели, содержащие в качестве лаговых переменных фиктивные переменные;

модели, содержащие в качестве лаговых переменных зависимые переменные;

модели, содержащие в качестве лаговых переменных лаговые переменные;

Какие из ниже перечисленных причин вызывают наличие лагов в экономике:

механизмы формирования экономических показателей;

технологические причины;

институциональные причины;

все выше перечисленные причины.

В модели с распределенными лагами краткосрочный мультипликатор β₀ характеризует:

изменение среднего значения Y под воздействием единичного изменения переменной X в тот же самый момент времени;

изменение Y под воздействием единичного изменения переменной X в каждом из рассматриваемых временных периодов;

изменение среднего значения X под воздействием единичного изменения переменной Y в тот же самый момент времени;

изменение X под воздействием единичного изменения переменной Y в каждом из рассматриваемых временных периодов;

В модели с распределенными лагами долгосрочный мультипликатор характеризует:

Изменение среднего значения y под воздействием единичного изменения переменной X в тот же самый момент времени;

изменение Y под воздействием единичного изменения переменной X в каждом из рассматриваемых временных периодов;

изменение среднего значения X под воздействием единичного изменения переменной Y в тот же самый момент времени;

изменение X под воздействием единичного изменения переменной Y в каждом из рассматриваемых временных периодов;

Любую сумму коэффициентов (h<k) называют:

распределенным мультипликатором;

краткосрочным мультипликатором;

долгосрочным мультипликатором;

промежуточным мультипликатором;

Преобразования Койка это:

метод арифметической прогрессии;

метод геометрической прогрессии

метод наименьших квадратов;

метод последовательных преобразований.

К авторегрессионным моделям относят:

полулогарифмическую модель;

АNCOVA – модель;

модель адаптивных ожиданий;

ни одну из выше перечисленных моделей.

В модели акселератора в уравнение регрессии в качестве зависимой переменной входит:

фактическое значение y_t;

желаемое (долгосрочное) значение y_t^*;

свободный коэффициент α;

ни одна из выше перечисленных переменных.

В модели частичной корректировки коэффициент корректировки λ изменятся в интервале:

0≤ λ≤1;

-1≤ λ≤1;

1≤ λ≤2;

-1≤ λ≤0;

Какой из методов является наиболее распространенным при оценке авторегрессионных моделей?