20.5. Стохастический процесс Xt называется стационарным в слабом (широком) смысле, если …

1) совместное распределение вероятностей всех переменных Xt₁, Xt₂,…, Xt_n тоже, что и для переменных Xt_1+τ , Xt_2+τ ,…, Xt_n+τ

2) среднее и дисперсия независимо от рассматриваемого периода времени имеют постоянное значение, а автоковариация зависит только от длины лага между рассматриваемыми переменными

3) трендовая компонента имеет линейную зависимость от времени

4) трендовая компонента имеет нелинейную зависимость от времени

20.6. Если временной ряд содержит некоторый тренд, требования постоянства дисперсии, среднего и ковариации нарушаются, то …

1) имеет место строго стационарный временной ряд

2) имеет место стационарный временной ряд в широком смысле

3) имеет место нестационарный временной ряд

4) имеет место «белый шум»

20.7. Пусть Xt – стохастический процесс. Пусть для него выполнены следующие условия: E(Xt)=const – постоянство математического ожидания, Var(Xt)=const – постоянство дисперсии, Cov(Xt, Xt+τ) = (τ) – автоковариация, зависящая только от величины лага между рассматриваемыми переменными. Тогда данный процесс является …

1) условно стационарным

2) слабо стационарным или стационарным в узком смысле

3) совместно стационарным

4) нестационарным

20.8. Каково соотношение строго и слабо (узко) стационарных временных рядов ?

1) стационарные ряды в узком смысле, стационарны и в широком

2) стационарные ряды в широком смысле, стационарны и в узком

3) стационарные ряды в узком смысле нестационарны в широком

20.9. Стационарность временного ряда предполагает наличие …

1) стохастического процесса с наличием тренда

2) конъюнктурных сдвигов

3) стационарного стохастического процесса

4) сезонных колебаний

20.10. Временной ряд называется стационарным, если он является реализацией ___ процесса

1) нестационарного стохастического

2) функционального

3) стационарного стохастического

4) неслучайного

20.11. Экономические временные ряды, представляющие собой данные наблюдений за ряд лет, как правило, являются _______ временными рядами

1) нестационарными

2) не зависящими от времени

3) строго убывающими

4) строго возрастающими

16.3. Для проверки статистической значимости уравнения нелинейной регрессии

по F -критерию Фишера используется …

1) коэффициент ранговой корреляции

2) индекс детерминации

3) относительная ошибка аппроксимации

4) коэффициент эластичности

16.4. Величина коэффициента эластичности показывает …

1) на сколько процентов изменится в среднем результат при изменении фактора на 1 %

2) во сколько раз изменится в среднем результат при изменении фактора в два раза

3) предельно допустимое изменение варьируемого признака

4) предельно возможное значение результата

16.5. Величина отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений представляет собой …

1) значение критерия Фишера

2) показатель эластичности

3) ошибку аппроксимации

4) ошибку корреляции

16.6. Значение индекса детерминации, рассчитанное для нелинейного уравнения регрессии характеризует . . .

1) долю дисперсии результативного признака, объяснённую линейной корреляцией в общей дисперсии результативного признака

2) долю дисперсии результативного признака, объяснённую нелинейной регрессией в общей дисперсии результативного признака

3) долю дисперсии результативного признака, объяснённую линейной регрессией в общей дисперсии результативного признака

4) долю дисперсии результативного признака, объяснённую нелинейной корреляцией в общей дисперсии результативного признака

16.7. Значение индекса корреляции, рассчитанное для нелинейного уравнения регрессии характеризует . . .

1) тесноту случайной связи

2) тесноту обратной связи

3) тесноту линейной связи

4) тесноту нелинейной связи

16.8. Оценить статистическую значимость нелинейного уравнения регрессии можно с помощью . . .

1) критерия Фишера

2) индекса корреляции

3) средней ошибки аппроксимации

4) индекса детерминации

16.9. Если значение индекса корреляции для нелинейного уравнения регрессии стремится к 1, следовательно нелинейная связь . . .

1) не достаточно тесная 2) слабая 3) очень тесная 4) отсутствует

16.10. По расположению точек корреляционного поля (диаграммы рассеяния) далеко не всегда можно принять окончательное решение о виде уравнения регрессии. Если теоретические соображения или опыт предыдущих исследований не могут подсказать точного решения, то необходимо сделать расчёты по нескольким уравнениям. Предпочтение отдаётся уравнению, для которого минимальна величина _______ дисперсии

1) остаточной 2) объясняющей 3) общей 4) факторной

16.11. Коэффициент эластичности является постоянной величиной в модели вида …

1)

2)

3)

4)

16.12. Коэффициент эластичности показывает …

1) отношение коэффициента детерминации к коэффициенту корреляции

2) на сколько процентов изменится результативный показатель при изменении величины факторного признака на один процент

3) величину остаточной дисперсии на одну степень свободы

4) на сколько единиц изменится результативный показатель при изменении величины факторного признака на единицу

16.13. Назовите показатель тесноты связи для нелинейных моделей регрессии.

1) индекс корреляции

2) линейный коэффициент корреляции

3) F-критерий Фишера

4) парный коэффициент линейной корреляции

16.14. Для оценки неизвестных параметров в нелинейных моделях используют следующие методы:

1) замена переменных;

2) логарифмирование обеих частей уравнения;

3) замена переменных и логарифмирование обеих частей уравнения

4) исключение лишних переменных.

16.15. Каким критерием необходимо пользоваться при выборе лучшей регрессионной

модели ?

1) коэффициентом корреляции между x и y;

2) суммой квадратов отклонений расчетных значений от фактических;

3) индексом корреляции.

17.7 Под автокорреляцией уровней временного ряда подразумевается …

1) корреляционно – функциональная зависимость между последовательными уровнями ряда

2) функциональная зависимость между последовательными уровнями ряда

3) корреляционная зависимость между последовательными уровнями ряда

4) функциональная зависимость между двумя временными рядами

17.8 Уровнем временного ряда является …

1) среднее значение временного ряда

2) значение временного ряда в конкретный момент (период) времени

3) совокупность значений временного ряда

4) значение конкретного момента (периода) времени

17. 9Под временным рядом (динамическим рядом или рядом динамики) понимается последовательность наблюдений некоторого признака Y, … [ ]

1) значения которого упорядочены во времени

2) который зависит от признака X, изменяющегося с течением времени ???

3) значения которого неупорядочены во времени

4) который не изменяется с течением времени

17. 10Временной ряд содержит сезонную компоненту, если на его уровни оказывают влияние факторы только _______ характера

1) сезонного

2) однократного

3) долговременного (тренд)

4) случайного

17. 11Основной задачей моделирования временных рядов является …

1) исключение значения каждой из трёх компонент из уровней временного ряда

2) выявление и придание количественного значения каждой из трёх компонент

3) добавление новых уровней к совокупности значений временного ряда

4) исключение уровней из совокупности значений временного ряда

17.12. В общем случае каждый уровень временного ряда формируется под воздействием …

1) случайных временных воздействий

2) тенденции и случайных факторов

3) сезонных колебаний и случайных факторов

4) тенденции, сезонных колебаний и случайных факторов

17.13. Временной ряд характеризует …

1) данные, описывающие один объект за ряд последовательных моментов (периодов) времени

2) зависимость последовательных моментов (периодов) времени

3) данные, описывающие совокупность различных объектов в определённый момент (период) времени

4) совокупность последовательных моментов (периодов) времени

17.14. Уровень временного ряда может формироваться под воздействием тенденции, сезонных колебаний и …

1) динамической составляющей

2) тренда

3) случайных воздействий

4) циклических колебаний

17.15. Временным рядом является … [ ]

1) совокупность временных факторов

2) совокупность значений экономического показателя за несколько последовательных моментов (периодов времени)

3) значения временных характеристик и соответствующие им значения экономического показателя

4) совокупность данных, описывающих различные объекты в определённый момент (период) времени

17.16. Имеется модель с распределенным лагом

В этой модели краткосрочный мультипликатор равен

1)4.61; 2)2.35; 3)13.49; 4) - 1.24; 5)5.75.

17.17. Имеется модель с распределенным лагом

В этой модели долгосрочный мультипликатор равен

1)4.61; 2)2.35; 3)13.49; 4) - 1.24; 5)5.75.

17.18. Имеется модель авторегрессии

Краткосрочный мультипликатор модели равен

1) 3.20; 2)0.78; 3)0.17; 4) - 1.24;

21.6. При построении системы эконометрических уравнений необходимо учитывать . . .

1) среднюю величину каждого фактора

2) максимальную величину каждого фактора

3) структуру связей реальной экономической системы

4) значения наблюдений

21.7. Системы эконометрических уравнений не используются при моделировании . . .

1) взаимосвязей случайного характера

2) связей между экономическими показателями

3) макроэкономических показателей

4) сложных экономических систем

21.8. Для моделирования сложных экономических систем целесообразно использовать . . .

1) изолированное уравнение регрессии

2) стационарный процесс

3) временной ряд

4) систему эконометрических уравнений

21.9. Что не отражают расчеты, проводимые с помощью эконометрических моделей, состоящих из одного регрессионного уравнения?

1) взаимосвязь между моделируемым показателем и фактором;

2) взаимосвязь между факторами модели;

3) независимость между факторами модели.

21.10. Верным является утверждение “в системе одновременных экономических

уравнений …”

1) каждое балансовое соотношение соответствует одной экзогенной переменной

2) могут отсутствовать балансовые соотношения

3) число поведенческих уравнений равно числу балансовых соотношений

4) обязательно должны присутствовать балансовые соотношения

21.11. Система эконометрических уравнений – это система …

1) уравнений регрессии

2) система социальных показателей

3) система экономических показателей

4) уравнений корреляции

22.1. Система уравнений, в которых каждая эндогенная переменная рассматривается как функция только предопределённых переменных, называется системой ____ уравнений.

1) одновременных

2) независимых

3) регрессионных

4) рекурсивных

22.2. Структурной формой модели называется система...

1) независимых уравнений

2) взаимосвязанных уравнений

3) рекурсивных уравнений

4) уравнений с фиксированным набором факторов

22.3. Системы эконометрических уравнений классифицируются по . . .

1) способу вхождения зависимых и независимых переменных в уравнении регрессии

2) способу ранжирования факторов в зависимости от силы влияния на моделируемые показатели

3) количеству уравнений в системе

4) количеству факторов в каждом уравнении системы

22.4. В системе независимых уравнений каждое уравнение представлено . . .

1) уравнением временного ряда

2) рекурсивным уравнением регрессии

3) совместным уравнением регрессии

4) изолированным уравнением регрессии

22.5. При построении систем независимых уравнений набор факторов в каждом уравнении определяется числом факторов, оказывающих _____ влияние на моделируемый показатель

1) опосредованное

2) краткосрочное

3) существенное

4) как существенное, так и несущественное

22.6. Левая часть системы взаимозависимых уравнений представлена вектором . . .

1) зависимых и независимых переменных

2) независимых переменных

3) зависимых переменных

4) зависимых переменных и случайных величин

15.15. Расположите номера моделей в порядке возрастания степени сложности оценки их параметров

1)

2)

3)

4)

Ответ: 4 2 3 1

15.16. Обратная модель относится к эконометрическим моделям …

1) нелинейным относительно объясняющей переменной, но линейным по оцениваемым параметрам

2) линейным относительно объясняющей переменной Y

3) нелинейным относительно объясняющей переменной Y

4) нелинейным по оцениваемым параметрам

= = = = = = = = = = =

15. 17Кубическая функция , может быть приведена к линейному виду с помощью следующих преобразований:

1) замена переменных;

2) логарифмирование обеих частей уравнения;

3) замена переменных и логарифмирование обеих частей уравнения;

4) исключение лишних переменных.

15. 18Модель вида может быть приведена к линейному виду с помощью следующих преобразовании:

1) замена переменных;

2) логарифмирование обеих частей уравнения;

3) замена переменных и логарифмирование обеих частей уравнения;

4) исключение лишних переменных.

15. 19Функция Кобба-Дугласа может быть приведена к линейному виду

с помощью следующих преобразований:

1) замена переменных;

2) логарифмирование обеих частей уравнения;

3) замена переменных и логарифмирование обеих частей уравнения;

4) исключение лишних переменных.

15. 20Согласно положениям регрессионного анализа нелинейная функция может быть приведена к линейной форме (т. е. линеаризирована) только в том случае, если ошибка обоих уравнений регрессии остается:

1) аддитивной; ???

2) мультипликативной;

3) смешанной.

15. 21Сравнимы ли между собой линейная и нелинейная модели по коэффициенту корреляции ?

1) нет; 2) да;

3) сравнимы, если коэффициент корреляции рассчитан после приведения нелинейной модели к линейной форме.

15. 22Применим ли метод наименьших квадратов для расчета параметров нелинейных моделей ?

1) нет;

2) да;

3) применим, после её специального приведения к линейному виду.

15. 23Применим ли метод наименьших квадратов для расчета параметров показательной зависимости ?

1) нет; 2) да;

3) применим, после ее приведения к линейному виду путем логарифмирования.

15. 24Применим ли метод наименьших квадратов для расчета параметров степенной зависимости?

1) нет; 2) да;

3) применим, после ее приведения к линейному виду путем логарифмирования.

16.1. Укажите верные характеристики коэффициента эластичности: [ ]

1) коэффициент эластичности показывает на сколько процентов изменится значение результирующего фактора при изменении на один процент объясняющего фактора

2) коэффициент эластичности показывает на сколько изменится значение результирующего фактора при изменении объясняющего фактора на одну единицу

3) по значению коэффициента эластичности можно судить

о силе связи объясняющего фактора с результирующим

4) коэффициент эластичности является постоянной величиной для всех видов моделей