Тест_1_exam
.doc
![]()
ЗАДАНИЕ N 1 Тема: Виды нелинейных уравнений регрессии
Уравнением нелинейной регрессии, являющейся нелинейной по параметрам является …
|
|
|
|
|
|
|
|
![]()
ЗАДАНИЕ N 2 Тема: Нелинейные зависимости в экономике
Если с увеличением масштабов производства удельный расход сырья сокращается, то моделирование целесообразно проводить на основе …
|
равносторонней гиперболы |
|
степенной функции |
|
параболы второй степени |
|
экспоненциальной функции |
![]()
ЗАДАНИЕ N 3 Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии
Для линеаризации
нелинейной регрессионной модели
используется
…
|
логарифмирование |
|
потенцирование |
|
замена переменных |
|
приведение уравнения к виду 1/y |
![]()
ЗАДАНИЕ N 4 Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии
Для нелинейной регрессионной модели зависимости рассчитано значение индекса детерминации R2 = 0,9. Тогда значение индекса корреляции составит …
|
|
|
|
|
|
|
|
![]()
ЗАДАНИЕ N 5 Тема: Проверка статистической значимости эконометрической модели
Для совокупности из n единиц наблюдений построена модель линейного уравнения множественной регрессии с количеством параметров при независимых переменных, равным k. Тогда при расчете остаточной дисперсии на одну степень свободы величину дисперсии относят к значению …
|
n – k – 1 |
|
n + k + 1 |
|
n + k – 1 |
|
n + k |
![]()
ЗАДАНИЕ N 6 Тема: Оценка тесноты связи
Для регрессионной
модели вида
построена
на координатной плоскости совокупность
точек с координатами
,
данное графическое отображение
зависимости называется …
|
полем корреляции |
|
параметрами уравнения |
|
случайными факторами |
|
множественной регрессией |
![]()
ЗАДАНИЕ N 7 Тема: Оценка значимости параметров эконометрической модели
В уравнении
множественной регрессии, построенном
на основании 14 наблюдений,
в
скобках указаны значения t-статистики
соответствующие параметрам регрессии.
Также известны критические значения
Стьюдента для 10 степеней свободы для
различных уровней значимости
,
,
.
Для данного уравнения при уровне
значимости α=0,05
значимыми
являются параметры …
|
|
|
|
|
|
|
|
![]()
ЗАДАНИЕ N 8 Тема: Оценка качества подбора уравнения
Для регрессионной
модели парной регрессии рассчитано
значение коэффициента детерминации
.
Тогда долю остаточной дисперсии зависимой
переменной характеризует величина …
|
|
|
|
|
|
|
|
![]()
ЗАДАНИЕ N 9 Тема: Классификация систем уравнений
Установите соответствие между классом и видом системы эконометрических уравнений: (1) система независимых уравнений (2) система взаимозависимых (одновременных) уравнений (3) система рекурсивных уравнений
|
|
|
|
|
|
|
|
![]()
ЗАДАНИЕ N 10 Тема: Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике
Модель равенства
спроса и предложения, в которой предложение
является
линейной функцией цены p,
а спрос
является
линейной функцией цены p
и дохода y,
состоит из уравнений …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
![]()
ЗАДАНИЕ N 11 Тема: Идентификация систем эконометрических уравнений
Дана приведенная
форма модели системы одновременных
уравнений:
Установите
соответствие между обозначением и его
наименованием:
(1)
(2)
(3)
![]()
|
эндогенная переменная |
|
экзогенная переменная системы |
|
приведенный коэффициент |
|
структурный коэффициент |
![]()
ЗАДАНИЕ N 12 Тема: Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)
Определите последовательность этапов алгоритма обычного метода наименьших квадратов (МНК) для оценки параметров системы независимых уравнений.
|
разложение системы независимых уравнений на отдельные (изолированные) уравнения регрессии, число которых определяется количеством эндогенных переменных модели |
|
построение системы нормальных уравнений для каждого отдельного (изолированного) уравнения |
|
расчет оценок параметров каждого отдельного (изолированного) уравнения |
|
запись системы независимых уравнений с найденными значениями оценок параметров |
![]()
ЗАДАНИЕ N 13 Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии
Для эконометрической модели уравнения регрессии ошибка модели определяется как ______ между фактическим значением зависимой переменной и ее расчетным значением.
|
разность |
|
сумма квадратов разности |
|
квадрат разности |
|
сумма разности квадратов |
![]()
ЗАДАНИЕ N 14 Тема: Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК
Состоятельность оценок параметров регрессии означает, что …
|
точность оценок выборки увеличивается с увеличением объема выборки |
|
математическое ожидание остатков равно нулю |
|
дисперсия остатков минимальная |
|
дисперсия
остатков не зависит от величины
|
![]()
ЗАДАНИЕ N 15 Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки
Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является ____ остатков.
|
гетероскедатичность |
|
случайный характер |
|
нулевая средняя величина |
|
отсутствие автокорреляции |
![]()
ЗАДАНИЕ N 16 Тема: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)
Пусть y
– издержки
производства,
–
объем продукции,
–
основные производственные фонды,
–
численность работников. Известно, что
в уравнении
дисперсии
остатков пропорциональны квадрату
объема продукции
.
Применим
обобщенный метод наименьших квадратов,
поделив обе части уравнения на
После
применения обобщенного метода наименьших
квадратов новая модель приняла вид
.
Тогда параметр
в
новом уравнении характеризует среднее
изменение затрат на единицу продукции
при увеличении …
|
фондоемкости продукции при неизменном уровне трудоемкости продукции |
|
трудоемкости продукции при неизменном уровне фондоемкости продукции |
|
производительности труда при неизменном уровне фондовооруженности труда |
|
фондовооруженности труда при неизменном уровне производительности труда |
![]()
ЗАДАНИЕ N 17 Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов
Уровень временного ряда (yt) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Мультипликативную модель временного ряда не формируют следующие значения компонент уровня временного ряда …
|
yt = 7; T = -3,5; S = -2; E = -1 |
|
yt = 7; T = 7; S = 1; E = 1 |
|
yt = 7; T = 3,5; S = 2; E = 1 |
|
yt = 7; T = 3,5; S = -2; E = -1 |
![]()
ЗАДАНИЕ N 18 Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация
Для временного
ряда известны характеристики:
–
среднее и
–
дисперсия. Если временной ряд является
стационарным, то …
|
|
|
|
|
|
|
|
![]()
ЗАДАНИЕ N 19 Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия
Изображенный на
рисунке временной ряд содержит
следующие компоненты:

|
возрастающую тенденцию и сезонную компоненту |
|
тенденцию и возрастающую сезонную компоненту |
|
убывающую тенденцию и возрастающую сезонную компоненту |
|
возрастающую тенденцию и возрастающую сезонную компоненту |
![]()
ЗАДАНИЕ N 20 Тема: Структура временного ряда
Вывод о присутствии
в данном временном ряде сезонной
компоненты можно сделать по значению
коэффициента автокорреляции ____
порядка.

|
четвертого |
|
первого |
|
второго |
|
восьмого |
![]()
ЗАДАНИЕ N 21 Тема: Фиктивные переменные
В эконометрике фиктивной переменной принято считать …
|
переменную, принимающую значения 0 и 1 |
|
описывающую количественным образом качественный признак |
|
переменную, которая может равняться только целому числу |
|
несущественную переменную |
![]()
ЗАДАНИЕ N 22 Тема: Спецификация эконометрической модели
Эконометрическая модель уравнения регрессии может включать одну или несколько независимых переменных. По данному классификационному признаку различают _______ регрессию.
|
простую и множественную |
|
линейную и нелинейную |
|
множественную и многофакторную |
|
простую и парную |
![]()
ЗАДАНИЕ N 23 Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии
Для эконометрической
модели линейного уравнения множественной
регрессии вида
построена
матрица парных коэффициентов линейной
корреляции (y
– зависимая переменная; х(1),
х(2),
х(3)
–
независимые переменные):
Количество
пар коллинеарных независимых переменных
в данной модели равно …
|
2 |
|
3 |
|
4 |
|
8 |
![]()
ЗАДАНИЕ N 24 Тема: Линейное уравнение множественной регрессии
В эконометрической
модели линейного уравнения регрессии
коэффициентом
регрессии, характеризующим среднее
изменение зависимой переменной при
изменении независимой переменной на 1
единицу измерения, является …
|
bj |
|
a |
|
y |
|
xj |
![]()




