- •Тема 1: Эконометрика как научная дисциплина
- •Тема 2: Основные понятия теории вероятностей и статистики, применяемые в эконометрике
- •Тема 3. Линейная модель парной регрессии и методы ее оценивания
- •Тема 4. Экономическая и статистическая интерпретация модели парной регрессии
- •Тема 5. Линейная модель множественной регрессии и оценка ее параметров
- •Тема 6. Оценка качества модели множественной регрессии
- •Тема 7. Мультиколлинеарность
- •Тема 8. Гетероскедастичность
- •Тема 9. Автокорреляция
- •Тема 11. Нелинейные регрессии и их линеаризация
- •Тема 14. Ошибки спецификации
- •Тема 15. Модели одномерных временных рядов
- •Тема 17. Модели стационарных и нестационарных временных рядов
- •Тема 19. Понятие о системах эконометрических уравнений
Название предмета: Эконометрика
Тема 1: Эконометрика как научная дисциплина
Компетенции:
1.ОПК-1
2.ОПК-2
3.ОПК-3
4. ПК-1
Тест 1 (уровень сложности 1)
Эконометрика - это а) наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей в экономике б) учение о системе показателей, дающих представление об экономике в) различного рода цифровые данные
Тест 2 (уровень сложности 1)
Эконометрическая модель описывает а) стохастические связи между переменными б)функциональные связи между переменными в)набор цифровых данных г) состав переменных
Тест 3 (уровень сложности 1)
Переменные, задаваемые «из вне», в определенной степени управляемые (планируемые), называются а)экзогенные б)эндогенные в) предопределенные
Тест 4 (уровень сложности 1)
Верификация модели – это а) проверка точности модельных данных б)статистическое оценивание неизвестных параметров модели в)формулировка вида модели, состава и формы входящих в нее связей г)сбор необходимой статистической информации
Тест 5 (уровень сложности 1)
К одному из методов эконометрики относится а)анализ временных рядов б)индексный анализ в)счета и двойная запись г)кластерный анализ
Тест 6 (уровень сложности 1)
Идентификация модели – это а)статистическое оценивание неизвестных параметров модели б)формулировка вида модели, состава и формы входящих в нее связей в)сбор необходимой статистической информации г)проверка точности модельных данных
Тема 2: Основные понятия теории вероятностей и статистики, применяемые в эконометрике
Компетенции:
1.ОПК-1
2.ОПК-2
3.ОПК-3
4. ПК-4
5. ПК-5
Тест 1 (уровень сложности 1)
Статистическими называются выводы, полученные путем а) обобщения свойств выборки на генеральную совокупность б) измерения генеральной совокупности в) сбора статистических данных
Тест 2 (уровень сложности 1)
Выборочное среднее квадратическое отклонение является а)оценкой разброса в генеральной совокупности б)оценкой среднего в генеральной совокупности в)наиболее часто встречающейся величиной в генеральной совокупности
Тест 3 (уровень сложности 1)
Если линейный коэффициент корреляции между двумя случайными величинами больше нуля, то значит а)случайные величины имеют прямую линейную зависимость б)случайные величины имеют обратную линейную зависимость в)случайные величины не зависимы
Тест 4 (уровень сложности 2)
Вероятность
события А изменяется в пределах
а)
б)
в)
Тест 5 (уровень сложности 1)
Случайной величина а) заранее не известное численное значение, зависящее от случайных обстоятельств б)количественная мера для сравнения событий по степени возможности их появления в)исход или совокупность исходов вероятностного эксперимента
Тест 6 (уровень сложности 1)
Законом распределения дискретной случайной величины называется а) соответствие между всеми возможными значениями дискретной случайной величины и их вероятностями б) функция, определяющая вероятность того, что случайная величина X примет значение, меньшее, чем Х в) функция, производная от функции распределения дискретной случайной величины
Тест 7 (уровень сложности 2)
Функцией распределения случайной величины Х называется а)функция, определяющая вероятность того, что случайная величина X примет значение, меньшее, чем Х б)соответствие между всеми возможными значениями случайной величины и их вероятностями в)функция, производная от функции распределения непрерывной случайной величины
Тест 8 (уровень сложности 2)
Плотностью распределения вероятностей случайной величины Х называется а)функция, производная от функции распределения случайной величины б)соответствие между всеми возможными значениями случайной величины и их вероятностями в)функция, определяющая вероятность того, что случайная величина X примет значение, меньшее, чем Х
Тест 9 (уровень сложности 2)
Стандартизированное
нормальное распределение имеет параметры
а)
б)
в)
Тест 10 (уровень сложности 2)
Оценка
*
значения параметра модели
является несмещенной, если
а)
б)
*
обладает наименьшей дисперсией по
сравнению с другими оценками
в)При
N,
вероятность отклонения *
от значения
cтремится к 0
г)
д)Математическое
ожидание
*
равно
Тест 11 (уровень сложности 2)
Оценка * значения параметра модели является эффективной, если а)Математическое ожидание * равно б) * обладает наименьшей дисперсией по сравнению с другими оценками в) г)При N, вероятность отклонения * от значения cтремится к 0 д)
Тест 12 (уровень сложности 2)
Оценка * значения параметра модели является состоятельной, если а) * обладает наименьшей дисперсией по сравнению с другими оценками б)Математическое ожидание * равно в) г)При N, вероятность отклонения * от значения cтремится к 0 д)
Тест 13 (уровень сложности 3)
При
проверке гипотезы
против альтернативной
обследуется выборка
.
Дисперсия неизвестна. В этом случае на
уровне 0,05 критическое значение статистики
равно
а) 2,1315
б)1,7531
в)1,96
г)1,645
д)-1,96
е)-1,645
Тест 14 (уровень сложности 3)
При
проверке гипотезы
против альтернативной
обследуются две выборки
и
,
причем было получено
.
Тогда на уровне 0,05 критическое значение
статистики равно
а)2,63
б)2,77
в)2,53
г)2,46
