8. Тестовые вопросы

Тема № 1. Спецификация эконометрической модели

(Задания предполагают 1 правильный ответ)

Вопрос № 1.1

Эконометрическая модель – это…

Варианты ответов:

1. графическое представление экспериментальных данных;

2. совокупность числовых характеристик, характеризующих экономический объект;

3. линейная функциональная зависимость между экономическими показателями;

4. экономическая модель, представленная в математической форме.

Вопрос № 1.2

Отбрасывание значимой переменной в  уравнении множественной регрессии является ошибкой ...

Варианты ответов:

1. идентификации;

2. верификации;

3. спецификации;

4. параметризации.

Вопрос № 1.3

Добавление незначимой переменной в  уравнение множественной регрессии является ошибкой ...

Варианты ответов:

1. верификации;

2. параметризации;

3. идентификации;

4. спецификации.

Вопрос № 1.4

В зависимости от вида функции уравнения регрессии эконометрические модели делятся на ...

Варианты ответов:

1. гомоскедастичные и гетероскедастичные;

2. линейные и нелинейные;

3. парные и множественные;

4. стандартизированные и нестандартизированные.

Вопрос № 1.5

Математическая форма записи уравнения зависимости переменной уот одного или нескольких факторовхназывается ______ эконометрической модели.

Варианты ответов:

1. апробацией;

2. спецификацией;

3. адаптацией;

4. измерением.

Тема № 2. Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

(Задания предполагают несколько правильных ответов)

Вопрос № 2.1

Матрица парных коэффициентов линейной корреляции может служить для решения следующих задач:

Варианты ответов:

1. определения значимости коэффициента детерминации;

2. определения тесноты линейной связи между переменными;

3. расчета оценок параметров уравнения;

4. выявления мультиколлинеарных факторов.

Вопрос № 2.2

В эконометрическую модель множественной регрессии включаются ____ факторы.

Варианты ответов:

1. коллинеарные;

2. неколлинеарные;

3. существенные;

4. несущественные.

Вопрос № 2.3

Значения матрицы парных коэффициентов корреляции не характеризуют…

Варианты ответов:

1. значение коэффициента множественной корреляции;

2. тесноту линейной связи между двумя переменными;

3. статистическую значимость построенного уравнения;

4. наличие коллинеарных факторов в модели.

Вопрос № 2.4

В матрице парных коэффициентов корреляции отображены значения парных коэффициентов линейной корреляции между …

Варианты ответов:

1. коэффициентами множественной корреляции и детерминации;

2. значениями параметров линейного уравнения множественной регрессии;

3. зависимой и независимой переменными;

4. двумя независимыми переменными;

Вопрос № 2.5

Отбор факторов в модель множественной регрессии с использованием  метода включения может быть основан на сравнении …

Варианты ответов:

1. величины остаточной дисперсии до и после включения фактора в модель;

2. стандартных ошибок коэффициентов регрессии;

3. величины объясненной дисперсии до и после включения фактора в модель;

4. значений коэффициентов "чистой" регрессии.

Тема № 3. Фиктивные переменные

(Задания предполагают 1 правильный ответ)

Вопрос № 3.1

Строится модель зависимости спроса от ряда факторов. Фиктивной переменной в данном уравнении множественной регрессии не является__________ потребителя.

Варианты ответов:

1. пол;

2. уровень образования;

3. доход;

4. семейное положение.

Вопрос № 3.2

Фиктивная переменная является…

Варианты ответов:

1. константой;

2. равноправной переменной;

3. вспомогательной переменной;

4. показателем качества модели.

Вопрос № 3.3

При включении в эконометрическую модель фиктивных переменных им присваиваются …

Варианты ответов:

1. исходные значения наблюдаемого признака;

2. числовые метки;

3. минимальные значения;

4. средние значения наблюдаемого признака.

Вопрос № 3.4

Фиктивные переменные в регрессионном анализе выступают в качестве…

Варианты ответов:

1. несущественных переменных;

2. обычных регрессоров;

3. случайных факторов;

4. главных компонент

Вопрос № 3.5

Пусть – зависимая переменная,и− независимые количественные переменные,– фиктивная переменная. Оценили регрессию вида. Оценка, гипотезаотвергается при необходимом уровне значимости. Тогда можно утверждать, что…

Варианты ответов:

1. фиктивная переменная оказывает влияние на оценку коэффициента при переменной ;

2. фиктивная переменная оказывает влияние на оценку коэффициента при переменной ;

3. фиктивная переменная оказывает влияние на оценку константы ;

4. введение фиктивной переменной не оказывает значимого влияния на зависимую переменную.

Тема № 4. Линейное уравнение множественной регрессии

(Задания предполагают несколько правильных ответов)

Вопрос № 4.1

В линейной регрессии Y=b₀+b₁X+eпеременными уравнения регрессии являются:

Варианты ответов:

1. X;

2. b₀;

3. Y;

4. b₁.

Вопрос № 4.2

Укажите правильные варианты  ответов относительно числа переменных, включаемых в уравнение регрессии:

Варианты ответов:

1. несколько зависимых и одна независимая переменных;

2. несколько зависимых и несколько независимых переменных;

3. одна зависимая и одна независимая переменные;

4. одна зависимая и несколько независимых переменных.

Вопрос № 4.3

Величина коэффициента регрессии характеризует …

Варианты ответов:

1. значение параметра при независимой переменной;

2. фактическое значение независимой переменной;

3. среднее изменение результата при изменении фактора на одну единицу;

4. значение свободного члена в уравнении.

Вопрос № 4.4

В линейном уравнении парной регрессии параметрами являются …

Варианты ответов:

1. y;

2. x;

3. a;

4. b.

Вопрос № 4.5

В стандартизованном уравнении множественной регрессии стандартизованными переменнымине являются…

Варианты ответов:

1. 

2. 

3. 

4. 

Тема № 5. Оценка параметров линейных уравнений регрессии

(Задания предполагают 1 правильный ответ)

Вопрос № 5.1

Оценки параметров уравнений регрессии при помощи метода наименьших квадратов находятся на основании решения …  

Варианты ответов:

1. системы нормальных неравенств;

2. уравнения регрессии;

3. двойственной задачи;

4. системы нормальных уравнений.

Вопрос № 5.2

Метод наименьших квадратов применяется для оценки …

Варианты ответов:

1. параметров линейных уравнений регрессии;

2. качества линейных уравнений регрессии;

3. существенности параметров уравнений регрессии;

4. параметров уравнений регрессии, внутренне нелинейных.

Вопрос № 5.3

Самым распространенным методом оценки параметров регрессии является метод наименьших …

Варианты ответов:

1. разностей;

2. моментов;

3. модулей;

4. квадратов.

Вопрос № 5.4

Метод наименьших квадратов может применяться для оценки параметров регрессионных моделей, если эти модели ...

Варианты ответов:

1. линейны по параметрам и факторным переменным;

2. включают лаговую переменную;

3. характеризуются гетероскедастичностью случайных отклонений;

4. имеют автокорреляцию в остатках.

Вопрос № 5.5

Решение системы нормальных уравнений может быть получено ...

Варианты ответов:

1. с использованием -критерия Фишера;

2. с использованием -критерия Стьюдента;

3. по теореме Крамера (с использованием определителей);

4. по теореме Гаусса-Маркова.

Тема № 6. Предпосылки МНК, методы их проверки

(Задания предполагают несколько правильных ответов)

Вопрос № 6.1

Причинами нарушения предпосылок МНК могут являться …

Варианты ответов:

1. наличие в уравнении фиктивных переменных;

2. нелинейный характер зависимости между переменными;

3. наличие не учтенного в уравнении существенного фактора;

4. большой объем наблюдений.

Вопрос № 6.2

К методам обнаружения гетероскедастичности остатков относятся:

Варианты ответов:

1. тест Голдфелда-Квандта;

2. метод наименьших квадратов;

3. критерий Дарбина-Уотсона;

4. графический анализ остатков.

Вопрос № 6.3

Автокорреляции остатков бывает следующих видов:

Варианты ответов:

1. положительная;

2. обратная;

3. отрицательная;

4. линейная.

Вопрос № 6.4

Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков eот теоретических значений зависимой переменнойy':

Варианты ответов:

1. модель содержит циклическую компоненту;

2. нарушена предпосылка МНК о постоянстве дисперсий случайных отклонений;

3. нарушена предпосылка МНК о равенстве нулю математического ожидания случайных отклонений;

4. имеет место гетероскедастичность остатков.

Тема № 7. Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК

(Задания предполагают 1 правильный ответ)

Вопрос № 7.1

При увеличении объема выборки дисперсия эффективной оценки параметра становится бесконечно малой величиной. Такая оценка параметра называется ...

Варианты ответов:

1. достоверной;

2. асимтотически эффективной;

3. состоятельной;

4. несмещенной.

Вопрос № 7.2

Несмещенная оценка параметраимеет наименьшую дисперсию среди всех возможных несмещенных оценок параметра, вычисленных по выборкам одного и того же объема. Такая оценка называется ...

Варианты ответов:

1. асимптотически эффективной;

2. эффективной;

3. состоятельной;

4. несмещенной.

Вопрос № 7.3

Эмпирический коэффициент регрессииявляется состоятельной оценкой теоретического коэффициентарегрессии

при условии, что ...

Варианты ответов:

1. 1. сходится по вероятности кпри числе наблюдений, стремящемся к 0;

2. 2. математическое ожидание оценки равно нулю;

3. 3. дисперсия оценки равна 1;

4. 4. сходится по вероятности кпри числе наблюдений, стремящемся к бесконечности.

Вопрос № 7.4

Разница между математическим ожиданием оценки и соответствующей теоретической характеристикой генеральной  совокупности называется …

Варианты ответов:

1. смещением;

2. корреляцией;

3. задержкой;

4. ожиданием.

Вопрос № 7.5

Пусть оценивается регрессия и выполнены все предпосылки МНК. Тогда полученные оценкиипараметровибудут …

Варианты ответов:

1. нелинейными, несмещенными и неэффективными;

2. линейными, несмещенными и неэффективными;

3. линейными, несмещенными и эффективными;

4. линейными, смещенными и эффективными.

Тема № 8. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

(Задания предполагают несколько правильных ответов)

Вопрос № 8.1

К методам устранения автокорреляции остатков не относятся:

Варианты ответов:

1. метод Голдфелда-Квандта;

2. обобщенный метод наименьших квадратов;

3. метод Кохрана-Оркатта;

4. традиционный метод наименьших квадратов.

Вопрос № 8.2

Обобщенный метод наименьших квадратов может применяться в случае нарушения предпосылки МНК о _______ остатков.

Варианты ответов:

1. существовании;

2. отсутствии автокорреляции;

3. гомоскедастичности;

4. максимизации суммы квадратов.

Вопрос № 8.3

Обобщенный метод наименьших квадратов может использоваться для корректировки _______ остатков.

Варианты ответов:

1. стандартной ошибки;

2. гетероскедастичности;

3. автокорреляции;

4. доверительного интервала.

Вопрос № 8.4

Обобщенный метод наименьших квадратов подразумевает …

Варианты ответов:

1. переход от множественной регрессии к парной;

2. преобразование переменных;

3. введение в выражение для дисперсии остатков коэффициента пропорциональности;

4. двухэтапное применение метода наименьших квадратов.

Вопрос № 8.5

Обобщенный метод наименьших квадратов используется для линейных уравнений регрессии с ________ остатками.

Варианты ответов:

1. нулевыми;  

2. гетероскедастичными и/или автокоррелированными;

3. гомоскедастичными;

4. некоррелированными.

Тема № 9. Оценка тесноты связи

(Задания предполагают 1 правильный ответ)

Вопрос № 9.1

Значение коэффициента корреляции характеризует …

Варианты ответов:

1. силу (тесноту) связи между зависимой переменной и фактором (факторами);

2. как изменяется зависимая переменная при изменении независимой переменной на 1 единицу измерения;

3. качество подбора построенного уравнения регрессии;

4. статистическую значимость построенного уравнения регрессии.

Вопрос № 9.2

При построении поля корреляции на координатной плоскости откладывают точки с координатами …

Варианты ответов:

1. (хi; yi);

2. (хi; yтеор);

3. (yi; yтеор);

4. (хi; хтеор).

Вопрос № 9.3

Положение на плоскости каждой точки корреляционного поля определяется значениями …

Варианты ответов:

1. величинами остатков в предыдущем наблюдении и последующем;

2. факторного и результативного признаков для конкретного наблюдения;

3. коэффициентов автокорреляции первого и второго порядков;

4. коэффициентов детерминации и корреляции.

Вопрос № 9.4

Корреляционно—регрессионный анализ относится к _____ методам оценки взаимосвязи между переменными.

Варианты ответов:

1. статистическим;  

2. оптимизационным;

3. непараметрическим;

4. функциональным.

Вопрос № 9.5

Множественный коэффициент линейной корреляции близок к единице. Это означает, что …

Варианты ответов:

1. зависимость между результатом и группой факторов не является линейной;

2. рассматриваются факторы, оказывающие незначимое влияние на результат;

3. случайные факторы значимо влияют на результат;

4. рассматриваются факторы значимо влияющие на результат.

Тема № 10. Оценка качества подбора уравнения

(Задания предполагают несколько правильных ответов)

Вопрос № 10.1

Значение коэффициента детерминации составило 0,9, следовательно …

Варианты ответов:

1. доля остаточной дисперсии зависимой переменной ув ее общей дисперсии составила 10 %;

2. уравнением регрессии объяснено 10% дисперсии результативного признака;

3. доля остаточной дисперсии зависимой переменной ув ее общей дисперсии составила 90 %;

4. уравнением регрессии объяснено 90% дисперсии результативного признака.

Вопрос № 10.2

Доля остаточной дисперсии зависимой переменной ув ее общей дисперсии составила 30 %, следовательно величина …

Варианты ответов:

1. коэффициента детерминации равна 0,7;

2. разности равна 0,7 , где— коэффициент детерминации;

3. коэффициента детерминации равна 0,3;

4. разности равна 0,3 , где— коэффициент детерминации.

Вопрос № 10.3

Отношение остаточной дисперсии к общей дисперсии равно 0,05, следовательно, величина …

Варианты ответов:

1. разности , где— коэффициент детерминации, равна 0,95;

2. коэффициента детерминации равна 0,05;

3. коэффициента детерминации равна 0,95;

4. разности , где— коэффициент детерминации, равна 0,05.

Вопрос № 10.4

Для общей (D_общ), факторной (D_факт) и остаточной (D_ост) дисперсий зависимой переменной и коэффициента детерминации R² выполняется …

Варианты ответов:

1. ;

2. ;

3. ;

4. .

Тема № 11. Проверка статистической значимости эконометрической модели

(Задания предполагают 1 правильный ответ)

Вопрос № 11.1

Критические значения критерия Фишера определяются по …

Варианты ответов:

1. уровню значимости  и степени свободы общей дисперсии;

2. уровню значимости;

3. уровню значимости и степеням свободы факторной и остаточной дисперсий;

4. степеням свободы факторной и остаточной дисперсий.

Вопрос № 11.2

Оценка значимости уравнения в целом осуществляется по критерию …

Варианты ответов:

1. Пирсона;

2. Фишера;

3. Стьюдента;

4. Дарбина–Уотсона.

Вопрос № 11.3

Расчетное значение критерия Фишера определяется как ______ факторной дисперсии и остаточной, рассчитанных на одну степень свободы.

Варианты ответов:

1. отношение;  

2. разность;

3. произведение;

4. сумма.   

Вопрос № 11.4

При расчете остаточной суммы квадратов отклонений используются отклонения …

Варианты ответов:

1. индивидуальных значений результирующего признака от его среднего значения;

2. индивидуальных значений результирующего признака от расчетных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии;

3. расчетных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии, от среднего значения результирующего признака;

4. расчетных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии, от нуля.

Тема № 12. Оценка значимости параметров эконометрической модели

(Задания предполагают несколько правильных ответов)

Вопрос № 12.1

Величина t–критерия Стьюдента коэффициента регрессии эконометрической модели рассчитывается для определения значимости (существенности) …

Варианты ответов:

1. коэффициента детерминации;

2. этого коэффициента регрессии;

3. влияния соответствующей независимой переменной (фактора) на зависимую переменную;

4. зависимой переменной.

Вопрос № 12.2

При проверке на существенность (значимость) коэффициента регрессии в качестве статистической гипотезы выдвигается альтернативная (обратная нулевой) гипотеза о …

Варианты ответов:

1. существенности влияния соответствующей независимой переменной на зависимую переменную;

2. отличии от нуля этого коэффициента регрессии;

3. равенстве нулю этого коэффициента регрессии;

4. несущественности влияния соответствующей независимой переменной на зависимую переменную.

Вопрос № 12.3

Если коэффициент регрессии является несущественным, то для него   выполняются условия …

Варианты ответов:

1. существенность влияния соответствующей независимой переменной на зависимую переменную;

2. отличие от нуля этого коэффициента регрессии;

3. равенство нулю этого коэффициента регрессии;

4. несущественность влияния соответствующей независимой переменной на зависимую переменную.

Вопрос № 12.4

Если коэффициент регрессии является существенным, то для него   выполняются условия …

Варианты ответов:

1. стандартная ошибка не превышает половины значения параметра;

2. стандартная ошибка больше значения параметра;

3. расчетное значение t–критерия Стьюдента больше табличного;

4. расчетное значение t–критерия Стьюдента меньше табличного.

Вопрос № 12.5

Если коэффициент регрессии является существенным, то для него   выполняются условия …

Варианты ответов:

1. доверительный интервал проходит через ноль;

2. расчетное значение t–критерия Стьюдента меньше табличного;

3. стандартная ошибка не превышает половины значения параметра;

4. расчетное значение t–критерия Стьюдента больше табличного.

Тема № 13. Нелинейные зависимости в экономике

(Задания предполагают 1 правильный ответ)

Вопрос № 13.1

Пусть Y — объем выпуска, K и L — затраты капитала и труда соответственно. В принятых обозначениях производственная функция Кобба-Дугласа имеет вид:

Варианты ответов:

1. .

2. .

3. .

4. .

Вопрос № 13.2

Модели Торнквиста служат для описания зависимости …

Варианты ответов:

1. спроса на товары  различных групп от дохода;

2. валового национального продукта от денежной массы;

3. уровня безработицы от изменения заработной платы;

4. объема выпуска от затрат капитала и труда.

Вопрос № 13.3

Модель Филлипса служит для описания зависимости …

Варианты ответов:

1. спроса на товары  различных групп от дохода;

2. уровня безработицы от изменения заработной платы;

3. объема выпуска от затрат капитала и труда;

4. прибыли от расходов на рекламу.

Вопрос № 13.4

Зависимость процентного изменения заработной платы от уровня безработицы в процентах (кривая Филипса, ) характеризуется обратной эконометрической моделью …

Варианты ответов:

1. .

2. .

3. .

4. .

Тема № 14. Виды нелинейных уравнений регрессии

(Задания предполагают несколько правильных ответов)

Вопрос № 14.1

В эконометрическую модель вида Кобба–Дугласа нелинейным образом включены …

Варианты ответов:

1. параметр а;   

2. переменная х₂;

3. переменная х₁;

4. переменная y;

Вопрос № 14.2

В эконометрическую модель линейным образом включены …

Варианты ответов:

1. переменная х₁;

2. переменная х₂;

3. параметр с;

4. параметр b.

Вопрос № 14.3

В эконометрическую модель нелинейным образом включены …

Варианты ответов:

1. параметр а;

2. переменная у;

3. параметр b;

4. переменная х.

Вопрос № 14.4

В эконометрическую модель линейным образом включены …

Варианты ответов:

1. переменная у;

2. величина е;

3. переменная х;

4. параметр а.

Вопрос № 14.5

Выберите неверныеутверждения по поводу модели.

Варианты ответов:

1. нелинейная относительно параметров уравнения регрессии;

2. нельзя преобразовать в линейную форму;

3. нелинейная;

4. Y убывает при увеличении X.

Тема № 15. Линеаризация нелинейных моделей регрессии

(Задания на установление правильной последовательности)

Вопрос № 15.1

Укажите последовательность этапов оценки параметров нелинейной регрессии .

Варианты ответов:

1. оцениваются параметры регрессии b₀, b₁, b₂;

2. задается спецификация модели, линейная относительно логарифмов исходных переменных  , где;

3. определяются исходные параметры из тождеств: ;

4. находятся логарифмы правой и левой частей нелинейного уравнения .

Вопрос № 15.2

Укажите последовательность этапов оценки параметров нелинейной регрессии .

Варианты ответов:

1. задается полулогарифмическая спецификация модели , где;

2. оцениваются параметры регрессии b₀, b₁, b₂;

3. определяются исходные параметры из тождеств: ;

4. находятся логарифмы правой и левой частей нелинейного уравнения.

Вопрос № 15.3

Укажите последовательность этапов оценки параметров нелинейной регрессии, линейной относительно параметров.

Варианты ответов:

1. определяются оценки исходные параметры нелинейной модели, которые совпадают с параметрами линеаризованной модели;

2. применяется метод наименьших квадратов для оценки линеаризованной модели;

3. задается линейная спецификация модели в новых переменных;

4. выбирается метод линеаризации исходной модели.

Вопрос № 15.4

Укажите последовательность этапов оценки параметров нелинейной модели внутренне линейной.

Варианты ответов:

1. задается линейная спецификация модели в новых переменных;

2. определяются параметры нелинейной модели по формулам, связывающим их с параметрами линеаризованной модели;

3. применяется метод наименьших квадратов;

4. выбирается метод линеаризации исходной модели.

Тема № 16. Оценка качества нелинейных уравнений регрессии

(Задания предполагают 1 правильный ответ)

Вопрос № 16.1

Назовите показатель тесноты связи для нелинейных моделей регрессии.

Варианты ответов:

1. F-критерий Фишера;

2. парный коэффициент линейной корреляции;

3. линейный коэффициент корреляции;

4. индекс корреляции.

Вопрос № 16.2

Пусть - наблюдаемые значения зависимой переменной, а- ее расчетные значения. В принятых обозначениях формула для расчета средней ошибки аппроксимации модели может быть определена по формуле …

Варианты ответов:

1. .

2. .

3. .

4. .

Вопрос № 16.3

Выражение позволяет вычислить значение …

Варианты ответов:

1. средней ошибки аппроксимации;

2. F—критерия Фишера;

3. коэффициента эластичности;

4. индекса корреляции.

Вопрос № 16.4

Коэффициент эластичности показывает …

Варианты ответов:

1. отношение коэффициента детерминации к коэффициенту корреляции;

2. величину остаточной дисперсии на одну степень свободы;

3. на сколько единиц изменится результативный показатель при изменении величины факторного признака на единицу;

4. на сколько процентов изменится результативный показатель при изменении величины факторного признака на один процент.

Тема № 17. Временные ряды данных: характеристики и общие понятия

(Задания предполагают несколько правильных ответов)

Вопрос № 17.1

Уровень временного ряда характеризуется конкретным значением …

Варианты ответов:

1. сезонных колебаний временного ряда;

2. экономического показателя в определенный момент времени;

3. временного ряда в заданный момент (период) времени;

4. случайной компоненты временного ряда.

Вопрос № 17.2

Среди факторов, оказывающих влияние на уровень временного ряда, можно назвать …

Варианты ответов:

1. тенденцию и случайные факторы;

2. сезонные колебания и тенденцию;

3. автокорреляцию и тренд;

4. динамику и совокупные факторы.

Вопрос № 17.3

Факторы, описывающие сезонную компоненту временного ряда, могут характеризоваться _____ воздействием на экономический показатель.

Варианты ответов:

1. случайным;

2. долговременным характером;

3. периодическим;

4. сезонным.

Вопрос № 17.4

Факторы, описывающие случайную компоненту временного ряда, могут характеризоваться ____ воздействием на экономический показатель.

Варианты ответов:

1. долговременным;

2. случайным;

3. единовременным;

4. периодичным.

Вопрос № 17.5

Временным рядом является …

Варианты ответов:

1. значения временных характеристик и соответствующие им значения экономического показателя

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

3. совокупность данных, описывающих различные объекты в определенный момент (период) времени

4. совокупность временных факторов

Тема № 18. Структура временного ряда

(Задания на установление соответствия)

Вопрос № 18.1

Установите соответствие между значениями коэффициентов автокорреляции различного порядка и возможной структурой временного ряда.

1. Высокий коэффициент автокорреляции только первого порядка.

2. Высокий коэффициент автокорреляции первого порядка и t (t > 2).

3. Высокий коэффициент автокорреляции только порядка t (t > 2).

4. Отсутствуют высокие значения коэффициентов автокорреляции.

Варианты ответов:

1. ряд содержит тенденцию, сезонные колебания и случайную составляющую;

2. ряд содержит только случайную составляющую или имеет сильную нелинейную тенденцию;

3. ряд содержит сезонные колебания и случайную составляющую;

4. ряд содержит линейную тенденцию и случайную составляющую.

Вопрос № 18.2

Пусть y_t = f(T, S, E)– модель временного ряда. Установите соответствие между обозначениями и их интерпретациями.

1. y_t.

2. T.

3. S.

4. E.

Варианты ответов:

1. случайные факторы;

2. уровень временного ряда в момент времени t;

3. сезонные колебания;

4. тенденция ряда.

Вопрос № 18.3

Установите соответствие между видом функций временного ряда и его структурой.

1. y_t = f(T, E).

2. y_t = f(T, S, E).

3. y_t = f( S, E).

4. y_t = f(E).

Варианты ответов:

1. ряд содержит тенденцию и случайную составляющую;

2. ряд содержит только случайную составляющую;

3. ряд содержит сезонные колебания и случайную составляющую;

4. ряд содержит тенденцию, сезонные колебания и случайную составляющую.

Вопрос № 18.4

Установите соответствие между эконометрическими терминами и областью их применения.

1. Автокорреляционная функция

2. Тест Голдфелда-Квандта

3. Критерий Дарбина-Уотсона

4. Матрица парных коэффициентов корреляции

Варианты ответов:

1. служит для выявления структуры временного ряда;

2. служит для проверки гипотезы о гомоскедастичности остатков;

3. служит для проверки гипотезы об отсутствии автокорреляции остатков;

4. служит для оценки мультиколлинеарности факторов.

Вопрос № 18.5

Установите соответствие между эконометрическими терминами и их определениями.

1. Временной ряд.

2. Порядок коэффициента автокорреляции уровней временного ряда.

3. Уровень временного ряда.

4. Автокорреляционная функция.

Варианты ответов:

1. значение временного ряда в определенный период времени;

2. ряд значений экономического показателя за несколько последовательных периодов времени;

3. последовательность коэффициентов автокорреляции первого, второго и т.д. порядков;

4. число периодов на которое сдвигается исходный временной ряд при расчете значения коэффициента автокорреляции.