otvety1

1. Критерий Ирвина находится по формуле:

2. Гетероскедастичность – это: явлении, когда с изменением факториального признака (х) дисперсия случайной компоненты будет монотонно…

3. Корреляция подразумевает наличие связи между: переменными.

4. Косвенный метод наименьших квадратов применим для: идентифицируемой системы одновременных уравнений.

5. По какой формуле пересчитывается значение d-критерия статистики Дарбина-Уотсона при отрицательной автокорреляции случайного члена уравнения регрессии:

6. Для проверки соответствия распределения случайной компоненты нормальному закону распределения: используются показатели асимметрии и эксцесса.

7. Тестовая статистика в тесте ранговой корреляции Спирмена определяется по формуле:

8. В методе Койка уменьшение во времени лаговых воздействий фактора на результат описывается формулой: , j-величина лага, 0<λ<1

9. Укажите справедливые утверждения по поводу коэффициента автокорреляции уравнений временного ряда: 1 – характеризует тесноту линейной связи между уровнями ряда; 2 – равен коэффициенту линейной корреляции между последовательными уровнями ряда.

10. Метод наименьших квадратов используется для оценивания: параметров линейной регрессии.

11. Линия регрессии показывает: как с изменением Х в среднем изменяется У.

12. Значение коэффициента детерминации составило 0,9; следовательно, отношение_____ дисперсии к общей дисперсии равно ___: остаточной … 0,1; факторной … 0,9.

13. Как можно устранить мультиколлинеарность между факториальными признаками уравнения регрессии: исключением одного из факторов из уравнения регрессии, который по мнению исследователя считается менее значимым.

14. Система эконометрических уравнений включает в себя следующие переменные: Экономические; Предопределенные.

15. Эндогенные переменные: могут коррелировать с ошибками регрессии.

16. Зависимость валового национального продукта (У) от денежной массы (Х) характеризуется линейно-логарифмической эконометрической моделью, которая имеет вид:

17. Под адекватностью модели понимается что: Соответствие модели всем свойствам изучаемого объекта или явления.

18. Эконометрика – это: наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.

19. Предметом эконометрики являются: факторы, формирующие развитие эконометрических явлений и процессов.

20. Эндогенными переменными считаются: переменные, которые определяются внутри модели.

21. Несмещенность МНК-оценки параметров уравнения регрессии означает что: Математическое ожидание случайной компоненты уравнения регрессии равна нулю. При увеличении числа наблюдений оценки стремятся к истинным значениям параметров.

22. Для преодоления проблемы гетероскедастичности служит: обобщенный МНК.

23. Автокорреляцией уровней временного ряда называют: корреляционную зависимость между уровнями исходного временного ряда и уровнями этого ряда, сдвинутыми на один или несколько периодов времени.

24. Если наличие существенной гетероскедастичности случайного члена уравнения регрессии подтверждено тестами, то для снижения влияния гетероскедастичности на эффективность оценок уравнения регрессии необходимо: разделить каждый член уравнения регрессии в каждом наблюдении на дисперсию случайной составляющей.

25. Суть метода инструментальных переменных заключается: в частичной замене непригодной объясняющей переменной такой переменной, которая существенным образом отражает воздействие на результирующую переменную исходной объясняющей переменной, но коррелирует со случайной переменной.

26. К видам эконометрических моделей по типам зависимости относятся модели: Систем эконометрических уравнений; Временных рядов.

27. Если распределение остаточной компоненты в генеральной совокупности подчиняется нормальному закону, то это позволяет: Признать модель точной и адекватной.

28. Каковы причины использования замещающих переменных: Показатели, включаемые в уравнение регрессии, имеют расплывчатые определения и их нельзя измерить, либо требуют для своего измерения очень много времени и средств.

29. В эконометрических моделях c^m независимыми переменными наблюд. знач-ия переменной Y_i, отличается от модельных на величину e_i . В данных обозначениях формула для расчета суммы квадратов отклонений имеет вид:

30. Выберите счетное формальное правило, отражающее необходимое условие идентифицируемости уравнений, входящих в систему: D+1=H.

31. Пусть t – рассчитанная для коэффициента статистики Стьюдента, а t_крит – критическое значение этой статистики. Коэффициент регрессии считается статистически значимым, если выполняются следующие неравенства: t_крит-t>0; t_крит>/t/.

32. При использовании теста Голдфенда-Кванта нулевая гипотеза об отсутствии гетероскедастичности будет отклонена если: F_p<F_r .

33. Какие этапы включает метод Кокрана-Оркатта, используемый для оценки коэффициента автокорреляции и коэффициентов уравнения регрессии: 1. оцениваем параметры исходного регрессионного уравнения; 2. Находим величину Е_t; 3. Находим первую оценку величины р; 4.Найденную оценку используют для построения системы уравнения y’_t=a_0y+b₁x_1t+м_t. Уравнение E_t=p*E_t-1+м_t умножают на поправку Прайса Уинстена; 5. Применив МНК находим новое значение а0 и b1, и повторяем расчеты начиная с пункта 2.

34. Формула для определения значения уровня временного ряда при использовании экспоненциального сглаживания имеет вид: .

35. Трендовая модель – это: прикладная модель особого вида, в которой значения результирующего показателя, расположенные последовательно, в хронологическом порядке, в своих изменениях отражают ход развития изучаемого явления.

36. Экзогенными переменными считаются: переменные, которые задаются вне модели.

37. Гипотеза об аддитивной структурной схеме взаимодействия факторов, формирующих уровни временного ряда, означает правомерность следующего представления: уровень временного ряда = тренд + конъюнктурная компонента + сезонный фактор + случайная компонента.

38. Применение КМНК возможно для идентифицируемой системы одновременных уравнений, так как в идентифицируемых системах: возможно однозначное выражение коэффициентов структурной формы через коэффициенты приведенной формы системы.

39. КМНК применим для: идентифицируемой системы одновременных уравнений.

40. Какие коэффициенты характеризуют силу влияния на результирующий признак отдельных факторов и их совокупное влияние: коэффициенты множественной, частной и парной корреляции.

41. Какой недостаток имеет показатель точности модели – среднее квадратическое отклонение: данный показатель зависит от используемого масштаба при измерении результирующего признака.

42. Вариант теста Бокса-Кокса, разработанный Полом Заребкой, предполагает выполнение следующих процедур: исходные данные Y_i используются для вычисления среднего геометрического. Затем значения Y_i пересчитываются путем деления на среднее геометрическое. Оценивается регрессия для линейной модели с использованием вместо Y_i Y, а для log модели с использованием logy, все остальные переменные остаются теми же. Рассчитывают критерии для проверки x_p²=T/2logZ, где Т – число наблюдений, Z – отношение найденных среднеквадратических отклонений в перечисленных регрессиях.

43. Какие системы алгебраических уравнений называются системами одновременных уравнений: системы уравнений, в которых одни и те же переменные в каждом уравнении используются как объясняющие, так и в качестве объясняемых переменных.

44. Когда нельзя отклонить нулевую гипотезу об отсутствии автокорреляции случайного члена уравнения регрессии: если расчетное значение критерия d больше верхнего табличного значения d₂.

45. Построение модели временного ряда может быть осуществлено с использованием: Аддитивной модели; Мультипликативной модели.

46. На основе линейного уравнения множественной регрессии получены уравнения регрессии: частными.

Y=a+b₁X₁+b₂X₂+b_nX_n+

__ __

Y=a+b₁X₁+b₂X₂+b_nX_n+

__ __

Y=a+b₁X₁+b₂X₂+b_nX_n+



Y=a+b₁X₁+b₂X₂+b_nX_n+

47. Проверка по d – критерию Дарбина-Уотсона производится путем сравнения: расчетного значения критерия d’ с верхним d₂ и нижним d₁ – критическими значениями статистики Дарбина-Уотсона.

48. Какие наборы статистических показателей используются для оценки точности модели: среднеквадратическое отклонение, средняя относительная ошибка аппроксимации, коэффициент сходимости, коэффициент множественной детерминации.

49. С помощью традиционного метода наименьших квадратов нельзя определить параметры уравнений, входящих в систему ____ уравнений: одновременных.

50. Оценка адекватности и точности регрессионного уравнения, связывающего изучаемый экономический показатель с выбранными факторами-аргументами, называется: верификацией уравнения регрессии.

51. Отбор факторов в эконометрическую модель множественной регрессии может быть осуществлен на основе: матрицы парных коэффициентов корреляции.

52. Согласно тесту ранговой корреляции Спирмена нулевая гипотеза об отсутствии гетероскедастичности случайного члена уравнения регрессии будет отклонена при уровне значимости в 5%, если тестовая статистика: будет больше 1,96.

53. Поправка Прайса-Уинстена равна: k=(1-p²)^0,5

54. Эконометрическая модель – это: экономическая модель, представленная в математической форме.

55. Уравнение, отражающее авторегрессионную схему первого порядка, для случайного члена уравнения регрессии имеет вид: .

56. В линейном уравнении парной регрессии y=a+bx+ переменными не являются: у; х.

57. Состоятельность МНК – оценки параметров уравнения регрессии означает что: Дисперсия оценок параметров при росте наблюдений в выборке стремится к нулю.

58. Фиктивные переменные позволяют строить модели в условиях: неоднородности структуры наблюдений.

59. Отбор факторов в эконометрическую модель множественной регрессии может быть осуществлен на основе: матрицы парных коэффициентов корреляции; сравнения коэффициентов «чистой» регрессии.

60. Примером нелинейного уравнения регрессии не является уравнение вида: y=a+bx+.

61. При выполнении теста Голфелда-Кванта имеющиеся наблюдения: Упорядочиваются по возрастанию Х и делятся на три подвыборки.

62. Несмещенность оценки характеризуется: зависимостью от объема выборки значения математического ожидания остатков; равенством нулю математического ожидания остатков.

63. Какое из приведенных уравнений регрессии имеет фиктивную переменную для сдвига графика уравнения вверх: .

64. Что понимается под дисперсией случайного члена уравнения регрессии: Возможное поведение случайного члена уравнения регрессии до того, как сделана выборка.

65. С использованием какой формулы можно вычислить коэффициент парной корреляции:

66. Какова причина, препятствующая составлению таблицы с указанием точных критических значений d критерия статистики Дарбина-Уотсона: d критерия статистики Дарбина-Уотсона зависит от масштаба переменных в уравнении регрессии.

67. Система уравнений, в которых каждая эндогенная переменная рассматривается как функция только предопределенных переменных, называется системой _______ уравнений: структурных (лаговых).

68. Что характеризует коэффициент множественной корреляции (R)? R показывает силу влияния Y.

69. В стационарном временном ряде трендовая компонента: отсутствует.

70. Выберите верное утверждение: Считается, что число наблюдений должно быть больше числа определяемых параметров уравнения регрессии, по крайней мере в 5-7 раз.

71. Метод наименьших квадратов применим к уравнениям регрессии: Которые отражают нелинейную зависимость между двумя экономическими показателями, но могут быть приведены к линейному виду; Которые отражают линейную зависимость между двумя экономическими показателями.

72. Расчетное значение d-критерия статистики Дарбина-Уотсона определяется по формуле: .

73. В двухшаговом методе наименьших квадратов при применении его к системе одновременных уравнений в качестве первого шага выполняются следующие процедуры: Исходную систему одновременных уравнений приводят к системе приведенных уравнений и методом наименьших квадратов получают оценки параметров приведенных уравнений регрессии.

74. Гипотеза о нормальном распределении случайной компоненты принимается, если выполняются неравенства: .

75. Ошибки первого рода - это ошибки: технического порядка.

76. Коэффициент парной корреляции характеризует: тесноту линейной связи между двумя переменными.

77. Предопределенными переменными считаются: Это экзогенные и лаговые переменные.

78. Что понимается под «совершенной мультиколлинеарностью» объясняющих переменных в уравнении регрессии: функциональную связь друг с другом объясняющих переменных в уравнении регрессии.

79. Какая величина коэффициента парной корреляции характеризует предельный допустимый уровень мультиколлинеарности между факториальными признаками уравнения регрессии: 0,8.

80. Фиктивными переменными в уравнении множественной регрессии являются: качественные переменные, преобразованные в количественные.