41_7_Econometrics_Polyansky__Additions

Полянский Ю.Н. Эконометрика. Экономическое моделирование и прогнозирование.

@Практически допустимый уровень средней относительной ошибки аппроксимации

•> 8…10 %

•< 2…4 %

•< 25…30 %

•< 8…10 %

•< 0,8…1,0 %

@Какой из методов является методом сглаживания временного ряда?

•метод Монте-Карло

•метод моментов

•метод инструментальных переменных

•метод скользящих средних

•метод треугольников

@Метод скользящих средних - это метод ...

•определения наличия в модели гетероскедастичности

•определения наличия в модели мультиколлинеарности

•определения наличия в модели автокорреляции остатков

•механического сглаживания временного ряда

•отбора малозначимых факторов

@Что такое “ белый шум”?

•временной ряд с постоянной по времени дисперсией ошибок

•регрессионная модель с гетероскедастичностью

•авторегрессионная модель 1-го порядка

•последовательность некоррелированных случайных величин с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией

•временной ряд с постоянным временным трендом

@Временной ряд, в котором ошибки некоррелированы и их математи- ческое ожидание равно 0, называется

•простейший ряд

•парная линейная регрессия

•нулевой ряд

•"белый шум"

•трендовый ряд

@Какая составляющая временного ряда отражает влияние долговре- менных факторов?

•случайная компонента

168

Полянский Ю.Н.

Эконометрика. Экономическое моделирование и прогнозирование.

•коррелограмма

•циклическая компонента

•лаг

•тренд

@Какая составляющая временного ряда отражает влияние факторов, повторяющихся через некоторые промежутки времени?

•циклическая компонента

•случайная компонента

•коррелограмма

•тренд

•лаг

@Какая составляющая временного ряда отражает влияние факторов, не поддающихся учёту и регистрации?

•тренд

•коррелограмма

•случайная компонента

•циклическая компонента

•лаг

@Тренд - это ...

•составляющая временного ряда, отражающая влияние факторов, повто-

ряющихся через некоторые промежутки времени

•составляющая временного ряда отражающая влияние факторов, не под-

дающихся учёту и регистрации

•составляющая временного ряда, отражающая влияние долговременных

факторов

•сдвиг во временном ряде относительно начального момента

•линия регрессии

@Циклическая компонента временного ряда отражает ...

•влияние факторов, не поддающихся учёту и регистрации

•влияние глобальных долговременных факторов

•общую тенденцию изменения корреляционной зависимости

•сдвиг во временном ряде относительно начального момента

•влияние факторов, периодически повторяющихся через некоторые

промежутки времени

@Случайная компонента временного ряда отражает ...

•влияние факторов, не поддающихся учёту и регистрации

169

Полянский Ю.Н. Эконометрика. Экономическое моделирование и прогнозирование.

• влияние факторов, периодически повторяющихся через некоторые

промежутки времени

• влияние глобальных долговременных факторов

• общую тенденцию изменения корреляционной зависимости

• сдвиг во временном ряде относительно начального момента

@ Какой временной ряд называется стационарным?

• временной ряд с монотонной регрессионной зависимостью

• временной ряд с условно постоянными во времени вероятностными

свойствами

• временной ряд с линейной регрессионной зависимостью

• временной ряд с нелинейной регрессионной зависимостью

• временной ряд с горизонтальной линией тренда

@ Автокорреляционная функция - это ...

• значения коэффициента корреляции объясняемой переменной с раз-

личными объясняющими переменными

• сдвиг во временном ряде относительно начального момента

• общая тенденция изменения корреляционной зависимости

• зависимость коэффициентов корреляции между участками временного ряда одинаковой продолжительности, сдвинутыми на лаг, от величины

этого лага

• временной ряд, в котором ошибки некоррелированы и их математиче- ское ожидание равно 0

@ Как в целом ведет себя автокорреляционная функция с увеличением временного лага?

• возрастает (по абсолютной величине)

• убывает (по абсолютной величине)

• возрастает

• постоянна

• терпит разрыв

@ Резко убывание автокорреляционной функции свидетельствует о ...

• значительной нестабильности (резких изменениях) временного ряда

• стабильности (отсутствии резких изменений) временного ряда

• постоянстве временного ряда

• тенденции временного ряда к убыванию

• тенденции временного ряда к возрастанию

@ Коррелограмма - это ...

170

Полянский Ю.Н.

Эконометрика. Экономическое моделирование и прогнозирование.

•значения коэффициента корреляции объясняемой переменной с раз-

личными объясняющими переменными

•сдвиг во временном ряде относительно начального момента

•график автокорреляционной функции

•общая тенденция изменения корреляционной зависимости

•временной ряд, в котором ошибки некоррелированы и их математиче- ское ожидание равно 0

@Тест Чоу проводится для выяснения

•наличия гетероскедастичности в выборке

•автокорреляции остатков временного ряда

•стационарности временного ряда

•однородности двух выборок в регрессионном смысле

•наличия в модели мультиколлинеарности

@Мультиколлинеарность регрессионной модели – это

•зависимость объясняемой переменной от нескольких объясняющих факторов

•зависимость значений объясняемой переменной от ее значений в пред-

шествовавшие моменты времени

•высокая степень взаимной коррелированности некоторых из объясня-

ющих переменных

•возможность построения нескольких моделей (в том числе нелиней- ных) на основе одних исходных данных

•высокая значимость характеристик регрессионной модели

@Гетероскедастичность регрессионной модели – это

•немонотонность графика регрессионной зависимости

•зависимость объясняющей переменной только от нескольких объясня-

ющих факторов

•непостоянство дисперсий ошибок регрессии для различных значений объясняющей переменной

•высокая степень взаимной коррелированности объясняющих перемен-

ных

•непостоянство математического ожидания объясняемой переменной

@Автокорреляция остатков регрессионной модели – это

•зависимость значений объясняемой переменной от ее значений в пред-

шествовавшие моменты времени

•высокая степень взаимной коррелированности некоторых из объясня-

ющих переменных

171

Полянский Ю.Н. Эконометрика. Экономическое моделирование и прогнозирование.

• зависимость объясняемой переменной от нескольких объясняющих

факторов

• возможность построения нескольких моделей (в том числе нелиней- ных) на основе одних исходных данных

• высокая значимость характеристик регрессионной модели

@ Фиктивные переменные – это

• переменные, принимающие в модели нулевые значения

• переменные, связанные между собой линейной функциональной зави-

симостью

• переменные, стремящиеся к нулевым значениям при неограниченном

росте выборки

• переменные, используемые для учета в регрессионной модели каче-

ственных факторов

• две переменные, парный коэффициент корреляции между которыми

равен нулю

@ Какой из приведенных тестов является тестом на гетероскедастич- ность?

• Дарбина-Уотсона

• Льюинга-Бокса

• Голдфелда-Квандта

• Чоу

• Гаусса-Маркова

@ Какой из приведенных тестов является тестом на автокорреляцию?

• Чоу

• Чебышева

• Голдфелда-Квандта

• Гаусса-Маркова

• Дарбина-Уотсона

@ С помощью какой функции Microsoft Excel можно вычислить коэф-

172

Полянский Ю.Н.

Эконометрика. Экономическое моделирование и прогнозирование.

фициент b парной линейной модели y =a +bx +ε ?

• РЕГРЕС

• НАКЛОН

• КОРРЕЛ

• СРЗНАЧ

• СУММАКВ

@ С помощью какой функции Microsoft Excel можно вычислить коэф- фициент a парной линейной модели y =a +bx +ε ?

• НАКЛОН

• РЕГРЕС

• КОРРЕЛ

• ОТРЕЗОК

• СРЗНАЧ

@ С помощью какой функции Microsoft Excel можно вычислить коэф- фициент детерминации парной линейной модели y =a +bx +ε ?

• ОТРЕЗОК

• НАКЛОН

• РЕГРЕС

• ЛИНЕЙН

• СРЗНАЧ

@ С помощью какой функции Microsoft Excel можно вычислить F- статистику Фишера-Снедекора парной линейной модели

y =a +bx +ε ?

• ОТРЕЗОК

• НАКЛОН

• РЕГРЕС

• СРЗНАЧ0

• ЛИНЕЙН

@ С помощью какой функции Microsoft Excel можно вычислить коэф- фициент корреляции r множественной линейной модели

173

Полянский Ю.Н. Эконометрика. Экономическое моделирование и прогнозирование.

•НАКЛОН0 1 1 2 2 p p

•КОРРЕЛ

•СРЗНАЧ

•ЛИНЕЙН

•СУММАКВ

@С помощью какой функции Microsoft Excel можно вычислить коэф- фициент bo множественной линейной модели

y =b +b x +b x + ... +b x +ε ?

•НАКЛОН0 1 1 2 2 p p

•РЕГРЕС

•ЛИНЕЙН

•КОРРЕЛ

•СРЗНАЧ

@С помощью какой функции Microsoft Excel можно вычислить коэф- фициент детерминации множественной линейной модели

y =b +b x +b x + ... +b x +ε ?

•ОТРЕЗОК0 1 1 2 2 p p

•НАКЛОН

•РЕГРЕС

•ЛИНЕЙН

•СРЗНАЧ

@С помощью какой функции Microsoft Excel можно вычислить F- статистику Фишера-Снедекора множественной линейной модели

y =b +b x +b x + ... +b x +ε ?

•ОТРЕЗОК0 1 1 2 2 p p

•НАКЛОН

•РЕГРЕС

•СРЗНАЧ

•ЛИНЕЙН

@С помощью какой функции Microsoft Excel можно без дополнитель- ных вычислений (за одну операцию) спрогнозировать значение объ- ясняемой переменной Y в парной линейной модели ?

174

Полянский Ю.Н.

Эконометрика. Экономическое моделирование и прогнозирование.

•ПРЕДСКАЗ

•ЛИНЕЙН

•НАКЛОН

•ОТРЕЗОК

•КОРРЕЛ

@Какая функция Microsoft Excel позволяет без дополнительных вы- числений (за одну операцию) вычислить прогнозное значение объяс- няемой переменной Y в парной линейной модели ?

•ЛИНЕЙН

•НАКЛОН

•ТЕНДЕНЦИЯ

•ОТРЕЗОК

•КОРРЕЛ

@Какой пакет анализа Microsoft Excel позволяет оценить наибольшее количество характеристик линейной регрессионной модели?

•"Корреляция"

•"Ковариация"

•"Выборка"

•"Регрессия"

•"Гистограмма"

@Какой пакет анализа Microsoft Excel позволяет построить корреля- ционную матрицу для множественной линейной модели?

•"Регрессия"

•"Ковариация"

•"Корреляция"

•"Выборка"

•"Гистограмма"

@Какую характеристику модели не вычисляет пакет анализа "Регрес-

сия" Microsoft Excel?

•среднюю относительную ошибку

•коэффициент детерминации

•нормированный (скорректированный) коэффициент детерминации

•множественный коэффициент корреляции

•F-статистику Фишера-Снедекора

@Какое средство Microsoft Excel позволяет проще всего найти коэф- фициент (индекс) детерминации для многих нелинейных регресси-

175

Полянский Ю.Н. Эконометрика. Экономическое моделирование и прогнозирование.

@ Метод устранения (уменьшения) мультиколлинеарности

• упорядочение переменных по возрастанию фактора

• введение в модель фиктивных переменных

• устранение временного тренда

• сглаживание временного ряда

• применение пошаговых процедур отбора наиболее информативных пе-

ременных

@ Метод скользящих средних - это...

• метод устранения (уменьшения) мультиколлинеарности в модели

• метод устранения (уменьшения) гетероскедатичности в модели

• метод устранения (уменьшения) автокорреляции в модели

• метод решения систем одновременных эконометрических уравнений

• метод механического сглаживания временного ряда

@ Нарушение какого допущения (предпосылки) регрессионного анали- за ведет к возникновению в модели мультиколлинеарности?

176

Полянский Ю.Н.

Эконометрика. Экономическое моделирование и прогнозирование.

•постоянство дисперсии ошибок при различных значениях объясняющей переменной: D( ε ) =const

некоррелированностьi объясняющих переменных между собой:

@Нарушение какого допущения (предпосылки) регрессионного анали- за ведет к возникновению в модели гетероскедастичности?

некоррелированность объясняющих переменных между собой:•

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

• m ≈ n/2

• m ≈ n/5

• m - n ≈ 3

• m ≈ n/10

• m ≈ n/3

@ Положительная автокорреляция наблюдается,

177