Эконометрика

• матрицы парных коэффициентов корреляции.

124. Фиктивные переменные позволяют строить модели в условиях

неоднородности структуры наблюдений.

125. На основе линейного уравнения множественной регрессии получены уравнения регрессии

которые называются

• частными.

126. Метод наименьших квадратов используется для оценивания

• параметров линейной регрессии.

127. При выполнении предпосылок МНК оценки параметров регрессии обладают свойствами:

• состоятельность.

• несмещенность.

• эффективность.

128. Предпосылками МНК являются:

• математическое ожидание случайных отклонений равно 0.

• дисперсия случайных отклонений постоянна для всех наблюдений.

• случайные отклонения являются независимыми друг от друга.

129. Для преодоления проблемы гетероскедастичности служит

• обобщенный метод наименьших квадратов.

130. В эконометрических моделях с независимыми переменными наблюдаемые значения зависимой переменной , отличается от модельных не величину . В данных обозначениях формула для расчета оценки общей дисперсии зависимой переменной имеет вид:

• 

131. Значение коэффициента корреляции равно 0,81. Можно сделать вывод о том, что связь между результативным признаком и фактором является:

• достаточно тесной.

132. В эконометрических моделях с независимыми переменными наблюдаемые значения зависимой переменной , отличается от модельных не величину . В данных обозначениях формула для расчета суммы квадратов отклонений имеет вид:

• 

133. При обсуждении существенности параметра регессии рассматривается нулевая статистическая гипотеза о(об) +++ оценки этого параметра.

• равенстве нулю.

134. Для степенной регрессионной модели вида: Y_i = a + b₁X_i +b₂X_i² +b₃X_i³ возможен аддитивный способ включения случайного возмущения .

Для получения качественных оценок параметров этой модели ...

• требуется подобрать соответствующую подстановку.

135. Зависимость валового национального продукта от денежной массы характеризуется линейно-логарифмической эконометрической моделью, которая имеет вид:

• 

136. С помощью подходящих преобразований исходных переменных регрессионная зависимость представляется в виде линейного соотношения между преобразованными переменными. Этот процесс называется +++ модели.

• линеаризацией.

137. Укажите верные характеристики коэффициента эластичности:

• коэффициент эластичности показывает на сколько процентов изменится значение результирующего фактора при изменении на один процент объясняющего фактора.

138. Временным рядом является совокупность значений ...

• экономического показателя за несколько последовательных моментов (периодов) времени.

139. Автокорреляцией уровней временного ряда называют

• корреляционную зависимость между уровнями исходного временного ряда и уровнями этого ряда, сдвинутыми на один или несколько периодов времени.

140. 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.

141. Эконометрическая модель, являющаяся системой одновременных уравнений, состоит в общем случае

• из поведенческих уравнений и тождеств.

142. Система уравнений, в которых каждая эндогенная переменная рассматривается как функция только

предопределенных переменных, называется системой +++ уравнений.

• независимых.

143. Анализ возможности численной оценки неизвестных коэффициентов структурных уравнений по оценкам коэффициентов приведенных уравнений составляет:

• проблему идентификации.

144. С помощью традиционного метода наименьших квадратов нельзя определить параметры уравнений, входящих в систему ___ уравнений:

• одновременных

145. Отбор факторов в эконометрическую модель множественной регрессии может быть осуществлен на основе:

• матрицы парных коэффициентов корреляции

• сравнения остаточной дисперсии до и после включения фактора в модель

146. Фиктивная переменная может принимать значения:

• 0

• 1

147. В линейном уравнении парной регрессии переменными не являются:

• b

• a

148. Метод наименьших квадратов применим к уравнениям регрессии, ...

• которые отражают линейную зависимость между двумя экономическими показателями

• которые отражают нелинейную зависимость между двумя экономическими показателями, но могут быть приведены к линейному виду

149. Предпосылками метода наименьших квадратов(МНК) являются следующие:

• гомоскедастичностью остатков

• отсутствие автокорреляции в остатках

150. Несмещенность оценки характеризуется...

• равенством нулю математического ожидания остатков

• отсутствием накопления остатков при большом числе выборочных оцениваний

151. Обобщенный метод наименьших квадратов подразумевает ...

• преобразование переменных

• введение в выражение для дисперсии остатков коэффициента пропорциональности

152. Для зависимости спроса на некоторый товар от цены за единицу товара и дохода потребителя получено уравнение регрессии вида . Парными коэффициентами корреляции могут быть.

• 

• 

153. Значение коэффициента детерминации составило 0,9; следовательно, отношение ___ дисперсии к общей дисперсии равно ___.

• остаточной ... 0,1

• факторной ... 0,9

154. Критическое (табличное) значение F-критерия является пороговым значением для определения ...

• значимости (существенности) моделируемой связи между зависимой и совокупностью независимых переменных экономической модели

• статической значимости построенной модели

155. Пусть -рассчитанная для коэффициента статистики Стьюдента, а - критическое значение этой статистики. Коэффициент регрессии считается статистически значимым, если выполняются следующие неравенства:

• 

• 

156. Примером нелинейного уравнения регрессии не является уравнение вида ...

• 

157. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:

Гиперболическая модель(2)

Параболическая модель третьего ряда(1)

Многофакторная (4)

Линейная(3)

158. Примерами уравнения регрессии, нелинейных относительно объясняющих переменных, но линейных по оцениваемым параметрам, являются ...

• 

• 

159. Качество подбора нелинейного уравнения регрессии можно охарактеризовать на основе показателей ...

• коэффициента эластичности

• индекса детерминации

• средней ошибки аппроксимации

160. Факторы, описывающие трендовую компоненту временного ряда, характеризуется ...

• долговременным воздействием на экономический показатель

• возможностью расчета значения компоненты с помощью аналитической функции от времени

161. Укажите справедливые утверждения по поводу коэффициента автокорреляции уравнений временного ряда:

• характеризует тесноту линейной связи между уровнями ряда

• равен коэффициенту линейной корреляции между последовательными уровнями ряда

162. Построение модели временного ряда может быть осуществлено с использованием ...

• аддитивной модели

• мультипликативной модели

163. Основные характеристики строго стационарного переменного ряда х(t)- его средняя величина и дисперсия ...

• не зависит от

164. Система эконометрических уравнений включает в себя следующие переменные:

• зависимые

• предопределенные

165. Выберите верные утверждения по поводу системы одновременных уравнений

• в ней одни ите же зависимые переменные в одних уравнениях входят в левую часть, а в других уравнениях - в правую часть системы

• может быть представлена в структурной форме модели и в приведенной форме

166. Эндогенные переменные ...

• могут коррелировать с ошибками регрессии

167. Применение косвенного метода неменьших квадратов возможно для идентифицируемой системы одновременных уравнений, так как в идентифицируемых системах ...

• возможно однозначное выражение коэффициентов структурной формы через коэффициенты приведенной формы системы

168. К видам эконометрических моделей по типам зависимости относятся модели:

• линейной регрессии

• нелинейной регрессии

169. Стахостический стационарный в сильном смысле процесс, включая временной ряд, независимо от рассматриваемого периода времени имеет постоянную величину:

• среднего значения процесса

• дисперсии процесса

• автоковариации процесса

170. Стахостический стационарный в слабом смысле процесс, включая временной ряд, независимо от рассматриваемого периода времени и длины лага между рассматриваемыми переменными, имеет постоянную величину:

• дисперсии процесса

• среднего значения процесса

171. В стационаром временном ряде отсутствуют:

• тренд

• систематическое изменение дисперсии

• строго периодичные флуктцации

172. При нахождении распределенного лага методом Алмон необходимо меть предварительную информацию:

• о величине лага

• о степени полинома, описывающего структуру лага

173. В методе Койка уменьшение во времени лаговых воздействий фактора на результат описывается формулой:

• , - величина лага

174. Нахождение тренда временного ряда путем аналитического выравнивания включает в себя этапы:

• спецификации, параметризации и последующей верификации различных функций

175. Выбор мультипликативной модели временного ряда производится, если сезонные колебания имеют:

• возрастающую или уменьшающуюся амплитуду колебаний

176. Если в коррелограмме наибольшее значение имеет коэффициент автокорреляции первого порядка то исследуемый временной ряд содержит только:

• тенденцию (тренд)

177. Если в коррелограмме наибольшее значение имеет коэффициент автокорреляции порядка то исследуемый временной ряд содержит только:

• циклические колебания с периодичностью

178. Если в коррелограмме ни один из коэффициентов автокорреляции не является значительным, то структура временного ряда:

• не содержит тенденции (тренд)

• содержит сильную нелинейную тенденцию

• не содержит циклической составляющей

179. Формула для определения сглаженного значения уровня временного ряда при использовании скользящей взвешенной имеет вид:

• , где

180. Формула для определения сглаженного значения уровня временного ряда при использовании скользящей средней имеет вид:

• , где

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

• 

182. Выбор мультипликативной модели временного ряда производится, если сезонные колебания имеют:

• возрастающую или уменьшающуюся амплитуду колебаний