114. @ Сверхидентифицируемая система совместных эконометрических уравнений решается

- двухшаговым МНК - косвенным МНК - методом неопределенных коэффициентов - не может решаться - обычным МНК

115. @ Система эконометрических уравнений идентифицируема, если...

- количество приведенных и структурных коэффициентов одинаково - количество приведенных коэффициентов больше количества структурных коэффициентов - количество приведенных коэффициентов меньше количества структурных коэффициентов - количество структурных коэффициентов больше количества приведенных коэффициентов - количество структурных коэффициентов меньше количества приведенных коэффициентов

116. @ Система эконометрических уравнений неидентифицируема, если...

- количество приведенных и структурных коэффициентов одинаково - количество приведенных коэффициентов больше количества структурных коэффициентов - количество приведенных коэффициентов меньше количества структурных коэффициентов - количество структурных коэффициентов больше количества приведенных коэффициентов - количество структурных коэффициентов меньше количества приведенных коэффициентов

117. @ Система эконометрических уравнений сверхидентифицируема, если...

- количество приведенных и структурных коэффициентов одинаково - количество приведенных коэффициентов больше количества структурных коэффициентов - количество приведенных коэффициентов меньше количества структурных коэффициентов - количество структурных коэффициентов больше количества приведенных коэффициентов - количество структурных коэффициентов меньше количества приведенных коэффициентов

118. @ Система эконометрических уравнений является идентифицируемой, если

- идентифицируемо каждое уравнение системы - неидентифицируемо хотя бы одно уравнение системы - неидентифицируемы все уравнения системы - сверхидентифицируемо хотя бы одно уравнение системы - сверхидентифицируемы все уравнения системы

119. @ Система эконометрических уравнений является неидентифицируемой, если

- идентифицируемо каждое уравнение системы - неидентифицируемо хотя бы одно уравнение системы - неидентифицируемы все уравнения системы - сверхидентифицируемо хотя бы одно уравнение системы - сверхидентифицируемы все уравнения системы

120. @ Система эконометрических уравнений является сверхидентифицируемой, если

- идентифицируемо каждое уравнение системы - неидентифицируемо хотя бы одно уравнение системы - неидентифицируемы все уравнения системы - сверхидентифицируемо хотя бы одно уравнение системы - сверхидентифицируемы все уравнения системы

121. @ Системы эконометрических уравнений с точки зрения идентифицируемости бывают ...

- высокоидентифицируемые - гиперидентифицируемые - малоидентифицируемые - сверхидентифицируемые - слабоидентифицируемые

122. @ Случайная компонента временного ряда отражает ...

- влияние глобальных долговременных факторов - влияние факторов, не поддающихся учёту и регистрации - влияние факторов, периодически повторяющихся через некоторые промежутки времени - общую тенденцию изменения корреляционной зависимости - сдвиг во временном ряде относительно начального момента

123. @ Тест Голдфелда-Квандта даёт наилучшие результаты при сравнении первых m и последних m упорядоченных наблюдений из выборки размером n, если

- m - n = 3 - m = n/10 - m = n/2 - m = n/3 - m = n/5

124. @ Тест Чоу проводится для выяснения

- автокорреляции остатков временного ряда - наличия в модели мультиколлинеарности - наличия гетероскедастичности в выборке - однородности двух выборок в регрессионном смысле - стационарности временного ряда

125. @ Тренд - это ...

- линия регрессии - сдвиг во временном ряде относительно начального момента - составляющая временного ряда отражающая влияние факторов, не поддающихся учёту и регистрации - составляющая временного ряда, отражающая влияние долговременных факторов - составляющая временного ряда, отражающая влияние факторов, повторяющихся через некоторые промежутки времени

126. @ Фиктивные переменные – это

- две переменные, парный коэффициент корреляции между которыми равен нулю - переменные, используемые для учета в регрессионной модели качественных факторов - переменные, принимающие в модели нулевые значения - переменные, связанные между собой линейной функциональной зависимостью - переменные, стремящиеся к нулевым значениям при неограниченном росте выборки

127. @ Формула для вычисления дисперсии случайной величины X

- D(X)=[M(X^2)-M^2(X)]^2 - D(X)=M(X^2)-M^2(X) - D(X)=M(X^2)-M^2(X^2) - D(X)=M^2(X)-M(X^2) - D(X)=M^2(X^2)-M(X^2)

128. @ Формула для расчета коэффициента детерминации

- R2 = 1 – Qe/Q = 1– СУММА((Y – Yоц.)^2) / СУММА((Y – Yср.))^2 - R2 = 1 – Qr/Q = 1– СУММА((Yоц. – Yср.)^2) / СУММА((Y – Yср.))^2 - R2 = Qe/Q = СУММА((Y – Yоц.)^2) / СУММА((Y – Yср.))^2 - R2 = Qe/Qr = СУММА((Y – Yоц.)^2) / СУММА((Yоц. – Yср.))^2 - R2 = Qr/Q = СУММА((Yоц. –Yср.)^2) / СУММА((Y – Yср.))^2

129. @ Формула для расчета коэффициента парной линейной корреляции

- r = ((X*Y)ср. - Xср.*Yср.) / ((X^2)ср. - Xср.^2) - r = ((X*Y)ср. - Xср.*Yср.) / ((СИГМА(X)*СИГМА(Y)) - r = ((X^2)ср. - Xср.^2) / ((СИГМА(X)*СИГМА(Y)) - r = СУММА(X) / n - r = СУММА(X^2) / n

130. @ Формула для расчета коэффициента парной линейной регрессии y = a + b*x

- b = ((X*Y)ср. - Xср.*Yср.) / ((X^2)ср. - Xср.^2) - b = ((X*Y)ср. - Xср.*Yср.) / ((СИГМА(X)*СИГМА(Y)) - b = ((X*Y)ср. - Xср.*Yср.) / (Xср.^2 - (X^2)ср.) - b = (Xср.*Yср. - (X*Y)ср.) / ((X^2)ср. - Xср.^2) - b = КОРЕНЬ (((X*Y)ср. - Xср.*Yср.) / ((СИГМА(X)*СИГМА(Y)))