6.13. Гомоскедастичность остатков подразумевает …
1) максимальную дисперсию остатков при средних значениях фактора
2) рост дисперсии остатков с увеличением значения фактора
3) одинаковую дисперсию остатков при каждом значении фактора
4) уменьшение дисперсии остаток с уменьшением значения фактора
6.14. Гомоскедастичность подразумевает . . .
1) рост дисперсии остатков с увеличением значения фактора
2) уменьшение дисперсии остатков с уменьшением значения фактора
3) одинаковую дисперсию остатков при каждом значении фактора
4) максимальную дисперсию остатков при средних значениях факторов
1.14. Дано уравнение регрессии y = a + b1x1 + b2x2 + . Определите спецификацию модели.
1) линейное уравнение множественной регрессии
2) линейное уравнение простой регрессии
3) полиномиальное уравнение множественной регрессии
4) полиномиальное уравнение парной регрессии
1.39. Датирование переменных модели предназначено для …
1) отражения фактора времени
2) отражения влияния экзогенных переменных
+3) отражения влияния эндогенных переменных
4) отражения влияния неучтённых факторов
2.2. Для определения степени зависимости результативной
переменной от факторных, пользуются методом:
1) наименьших квадратов
2) скользящих средних
3) корреляционного анализа
4) кластерного анализа
5.13. Для линейного уравнения регрессии y = a + bx + метод наименьших квадратов используется при оценивании параметров . . . [ ]
1) y 2) b 3) x 4) a
6.16 Дана последовательность операций:
1 оценка параметров регрессии
2. вычисление регрессионных остатков
3. вычисление статистики Дарбина-Уотсона
4. определение верхнего и нижнего значения распределения Дарбина-Уотсона
8.27 Для чего корректируются стандартные ошибки коэффициентов обобщённой регрессии?
1) чтобы получить несмещенную оценку ковариационной матрицы коэффициентов;
2) чтобы получить состоятельную оценку ковариационной матрицы коэффициентов;
3) чтобы получить минимально возможные стандартные ошибки оценок коэффициентов регрессии.
8.46 Для преодоления проблемы гетероскедантичности служит :
1) двухшаговый МНК
10.4 Для парной линейной регрессионной модели коэффициент детерминации является мерой, позволяющей сравнить …
1) вклад параметров регрессии α и β в вариацию результирующего признака у
2) средние значения фактора Хср и результирующего признака Yср
3) объяснение значений результирующего признака с
помощью линии регрессии Y = α + βХ и с помощью прямой Y = Yср
4) последовательные значения автокорреляционной функции
12.5. Для уравнения регрессии у = а + bx + выдвигается нулевая
статистическая гипотеза о том, что b = 0, которая
используется для проверки существенности …
1) переменной у
2) параметра а
3) параметра b
4) величины
12.7. Доверительный интервал характеризует …
1) интервал значений фактора, куда с заданной вероятностью попадает
истинное значение параметра
2) интервал значений результата, куда с заданной вероятностью попадает
истинное значение параметра
3) интервал значений коэффициента корреляции, куда с заданной вероятностью попадает
истинное значение параметра
4) интервал значений параметра, куда с заданной вероятностью попадает
истинное значение параметра
8.1. Для преодоления проблемы гетероскедастичности служит …
1) двухшаговый метод наименьших квадратов
2) обобщенный метод наименьших квадратов
3) косвенный метод наименьших квадратов
4) метод наименьших квадратов
1.28. Если выборка отражает основные характеристики генеральной совокупности,
то она называется:
+1) статистической;
2) эмпирической;
3) генеральной;
4) репрезентативной;
5) эффективной.
8.16. Если оценки коэффициентов обобщенной регрессии получить с
помощью МНК, то они будут:
1) смещёнными;
2) несмещёнными;
3) трудно понять, какими свойствами они обладают.
9.21 Если известны уравнения регрессии в виде
то коэффициент корреляции вычисляется по формуле
9. 23Если известны уравнения регрессии
то коэффициент корреляции равен:
1)0.40; 2)0.20 ; 3)0.16; 4) 0.50; 5) 0.35;
9.5 Значение коэффициента корреляции равно 0,81. Можно сделать вывод о том, что связь между результативным признаком и факторами является
1) функциональной
2) не тесной
3) слабой
4) достаточно тесной
10.2. Значение коэффициента детерминации составило 0,81, следовательно уравнением регрессии объяснено _____ дисперсии зависимой переменной
1) 19% 2) 0,19% 3) 0,81% 4) 81%
10.9. Значение коэффициента детерминации рассчитывается как отношение дисперсии результативного признака , объяснённого дисперсией, к _______ дисперсии результативного признака.
1) остаточной 2) общей 3) средней 4) факторной
12.9. Значимость коэффициентов регрессии проверяется по критерию
1) Фишера; 2) Чоу; 3) Стьюдента; 4) Пирсона; 5) Дарбина-Уотсона.
1.21. Из перечисленных моделей выберите регрессионные модели с одним уравнением: 1) модель цены от объема поставки; 2) модель спроса и предложения; 3) модель тренда и сезонности; 4) модель зависимости объема производства от производственных факторов:
а) 2, 4; б)1, 4; в) 2, 3; г) все.
3.11 Исходные значения фиктивных переменных предполагают значения . . .
1) количественно измеримые
2) одинаковые
3) качественные
4) нулевые значения
2.11. Из пары коллинеарных факторов в эконометрическую модель включается тот фактор . . .
1) который при отсутствии связи с результатом имеет меньшую связь с другими факторами
2) который при достаточно тесной связи с результатом имеет меньшую связь с другими факторами
3) который при отсутствии связи с результатом имеет максимальную связь с другими факторами
4) который при достаточно тесной связи с результатом имеет нелинейную связь с другими факторами
1.16. 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 явлений и процессов;
в) это наука, предметом изучения которой являются общие закономерности случайных явлений и методы количественной оценки влияния случайных факторов.