Добавил:

Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Московский государственный университет печати им. И. Федорова

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

секрет.doc

Скачиваний:

Добавлен:

29.07.2019

Размер:

12.33 Mб

Скачать

☆

1 / 81 2 3 4 5 6 7 8 > Следующая >>>

Преподаватель: Рытиков Г.О. Специальность: 080100.62 - Экономика Группа: ДЭБ(бак)3-1 Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Сайчева Ольга Дмитриевна Логин: 04ps513793 Начало тестирования: 2011-12-05 20:56:05 Завершение тестирования: 2011-12-07 15:35:58 Продолжительность тестирования: 2559 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 22 Процент правильно выполненных заданий: 91 %

ЗАДАНИЕ N 1 сообщить об ошибке Тема: Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)

Начало формы

Конец формы

Для оценки параметров точно идентифицируемой структурной формы модели применяют косвенный метод наименьших квадратов (КМНК). Определите последовательность этапов алгоритма КМНК.

1			структурная форма модели преобразовывается в приведенную форму модели
2			для каждого уравнения приведенной формы модели обычным МНК оцениваются параметры приведенной формы модели – приведенные коэффициенты
3			коэффициенты приведенной формы модели трансформируются в параметры структурной формы модели
4			записывается структурная форма модели системы эконометрических уравнений с рассчитанными значениями структурных коэффициентов

ЗАДАНИЕ N 2 сообщить об ошибке Тема: Классификация систем уравнений

Начало формы

Конец формы

Установите соответствие между видом и классом системы эконометрических уравнений; (1) (2) (3)

1			система взаимозависимых (одновременных) уравнений
2			система рекурсивных уравнений
3			система независимых уравнений
			система нормальных уравнений

Решение: Рассмотрим каждую из систем эконометрических уравнений. В системе (1) в правой части уравнений стоят как зависимые переменные y других уравнений, так и независимые переменные х. Порядок следования зависимых переменных y в правой части уравнений не зависит от количества предыдущих уравнений. Поэтому система (1) является системой взаимозависимых (одновременных) уравнений. В системе (2) в правой части уравнений стоят как зависимые переменные y других уравнений, так и независимые переменные х, при этом каждое последующее уравнение в правой части включает зависимые переменные y только предыдущих уравнений системы. Поэтому система (2) является системой рекурсивных уравнений. В системе (3) в правой части уравнений стоят только независимые переменные х. Поэтому система (3) является системой независимых уравнений. Вариант «система нормальных уравнений», предложенный в ответе, не является системой эконометрических уравнений, это неправильный вариант ответа.

ЗАДАНИЕ N 3 сообщить об ошибке Тема: Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике

Начало формы

Конец формы

Левая часть системы эконометрических уравнений представлена совокупностью _________ переменных.

			зависимых
			эндогенных
			экзогенных
			независимых

ЗАДАНИЕ N 4 сообщить об ошибке Тема: Идентификация систем эконометрических уравнений

Начало формы

Конец формы

Дана приведенная форма модели системы одновременных уравнений: Установите соответствие между обозначением и его наименованием: (1) (2) (3)

1			приведенный коэффициент
2			эндогенная переменная системы
3			экзогенная переменная системы
			структурный коэффициент

ЗАДАНИЕ N 5 сообщить об ошибке Тема: Структура временного ряда

Начало формы

Конец формы

Автокорреляцией уровней ряда называется корреляционная зависимость между …

			последовательными уровнями ряда
			уровнями двух рядов
			компонентами, образующими уровни ряда
			факторами, формирующими уровень ряда

ЗАДАНИЕ N 6 сообщить об ошибке Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия

Начало формы

Конец формы

Изображенный на рисунке временной ряд содержит следующие компоненты:

			убывающую тенденцию и сезонную компоненту
			тенденцию и убывающую сезонную компоненту
			убывающую тенденцию и убывающую сезонную компоненту
			возрастающую тенденцию и убывающую сезонную компоненту

ЗАДАНИЕ N 7 сообщить об ошибке Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация

Начало формы

Конец формы

Для стационарных временных рядов y₁, у₂, … y_t, …, y_n (t = 1, …, n) автокорреляция зависит только от величины …

			лага
			количества уровней ряда
			математического ожидания значений уровня ряда
			начального значения процесса

ЗАДАНИЕ N 8 сообщить об ошибке Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов

Начало формы

Конец формы

Уровень временного ряда (y_t) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Для аддитивной модели временного ряда для уровня y₃ получено уравнение тренда T = 3,14 + 2,07t. Известны значения компонент: S₃ = 1,6; E₃ = –0,3. Тогда значение уровня временного ряда y₃ будет равно …

			10,65
			9,35
			1,3
			6,51

ЗАДАНИЕ N 9 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества подбора уравнения

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели вида построена на координатной плоскости совокупность точек с координатами . Выведены две линии регрессии (две модели) с указанием значения коэффициента детерминации для каждой. Более высоким качеством подбора уравнения регрессии обладает модель ____, так как уравнением объяснено ____ дисперсии зависимой переменной.

			(2); 73,4%
			(1); 52,3%
			(2); 26,6%
			(1); 47,7%

ЗАДАНИЕ N 10 сообщить об ошибке Тема: Оценка тесноты связи

Начало формы

Конец формы

Для эконометрической модели вида показателем тесноты связи между переменными и является парный коэффициент линейной …

			корреляции
			детерминации
			регрессии
			эластичности

ЗАДАНИЕ N 11 сообщить об ошибке Тема: Оценка значимости параметров эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Если параметр эконометрической модели не является статистически значимым, то его значение признается …

			равным 0
			отличным от 0
			равным 1
			равным коэффициенту парной корреляции

ЗАДАНИЕ N 12 сообщить об ошибке Тема: Проверка статистической значимости эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели известны следующие величины дисперсий: ; ; , где – значение зависимой переменной по исходным данным; – значение зависимой переменной, вычисленное по регрессионной модели; – среднее значение зависимой переменной, определенное по исходным статистическим данным. Для указанных дисперсий справедливо равенство …

Решение: Назовем приведенные дисперсии: – общая дисперсия; – объясненная дисперсия; – остаточная дисперсия. При анализе статистической модели величину общей дисперсии рассматривают как сему объясненной и остаточной дисперсий, поэтому справедливо равенство: . Эконометрика : учеб. / И. И. Елисеева [и др.]; под ред. И. И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 63-64.

ЗАДАНИЕ N 13 сообщить об ошибке Тема: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

Начало формы

Конец формы

Пусть y – издержки производства, – объем продукции, – основные производственные фонды, – численность работников. Известно, что в уравнении дисперсии остатков пропорциональны квадрату численности работников . После применения обобщенного метода наименьших квадратов новая модель приняла вид . Тогда параметр в новом уравнении характеризует среднее изменение затрат …

			на работника при увеличении производительности труда на единицу при неизменном уровне фондовооруженности труда
			на работника при увеличении фондовооруженности труда на единицу при неизменном уровне производительности труда
			на единицу продукции при увеличении фондоемкости продукции на единицу при неизменном уровне трудоемкости продукции
			на единицу продукции при увеличении трудоемкости продукции на единицу при неизменном уровне фондоемкости продукции

ЗАДАНИЕ N 14 сообщить об ошибке Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки

Начало формы

Конец формы

Одной из предпосылок метода наименьших квадратов является то, что величина , равная среднему значению отклонений фактических значений зависимой переменной y от ее модельных (теоретических) значений , должна быть равна …

			0


			a

ЗАДАНИЕ N 15 сообщить об ошибке Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Для построения эконометрической модели линейного уравнения регрессии вида используется таблица статистических данных. При помощи метода наименьших квадратов (МНК) рассчитываются оценки параметров модели …

ЗАДАНИЕ N 16 сообщить об ошибке Тема: Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели несмещенность оценки параметра означает, что ее выборочное математическое ожидание равно …

			оцениваемому параметру, рассчитанному по генеральной совокупности
			математическому ожиданию остатков модели
			коэффициенту парной корреляции между зависимой переменной и соответствующей независимой переменной
			свободному члену уравнения регрессии

ЗАДАНИЕ N 17 сообщить об ошибке Тема: Виды нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Переменная х является нелинейной в уравнении …

ЗАДАНИЕ N 18 сообщить об ошибке Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии

Начало формы

Конец формы

Для преобразования внутренне нелинейной функции может быть применен метод …

			разложения функции в ряд Тейлора
			замены переменных
			логарифмирования
			потенцирования

ЗАДАНИЕ N 19 сообщить об ошибке Тема: Нелинейные зависимости в экономике

Начало формы

Конец формы

Нелинейным уравнением парной регрессии является …

ЗАДАНИЕ N 20 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

По 20 регионам страны изучалась зависимость уровня безработицы y (%) от индекса потребительских цен x (% к предыдущему году) и построено уравнение в логарифмах исходных показателей: . Коэффициент корреляции между логарифмами исходных показателей составил . Коэффициент детерминации для модели в исходных показателях равен …

			0,64
			0,8

ЗАДАНИЕ N 21 сообщить об ошибке Тема: Спецификация эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Особенность эконометрики как прикладной науки заключается в ____ существующих взаимосвязей социально-экономических показателей и систем.

			количественном измерении
			качественном описании
			формулировании теорий
			схематическом описании

ЗАДАНИЕ N 22 сообщить об ошибке Тема: Фиктивные переменные

Начало формы

Конец формы

Эконометрическое моделирование зависимости по неоднородной совокупности данных может осуществляться на основе …

			использования фиктивных переменных
			разделения неоднородной совокупности данных на однородные
			использования стандартизованных переменных
			неоднородных статистических гипотез

ЗАДАНИЕ N 23 сообщить об ошибке Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

Строится эконометрическая модель линейного уравнения множественной регрессии вида (y – зависимая переменная; х^(j)– независимая переменная; j = 1,…, k; k – количество независимых переменных). При проверке независимых переменных на отсутствие мультиколлинеарности должно выполняться требование: для любых j и l абсолютное значение парного коэффициента линейной корреляции …

			< 0,7
			> 0,7
			= 0
			0

ЗАДАНИЕ N 24 сообщить об ошибке Тема: Линейное уравнение множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели зависимости среднедушевого денежного дохода населения (руб., у) от объема валового регионального продукта (тыс. р., х₁) и уровня безработицы в субъекте (%, х₂) получено уравнение . Величина коэффициента регрессии при переменной х₂ свидетельствует о том, что при изменении уровня безработицы на 1% среднедушевой денежный доход ______ рубля при неизменной величине валового регионального продукта.

			изменится на (-1,67)
			увеличится на 1,67
			уменьшится на (-1,67)
			изменится на 0,003

Преподаватель: Рытиков Г.О. Специальность: 080100.62 - Экономика Группа: ДЭБ(бак)3-1 Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Хомутова Елизавета Алексеевна Логин: 04ps513795 Начало тестирования: 2011-12-06 20:25:56 Завершение тестирования: 2011-12-07 15:27:00 Продолжительность тестирования: 1141 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 17 Процент правильно выполненных заданий: 70 %

ЗАДАНИЕ N 1 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества подбора уравнения

Начало формы

Конец формы

Известно, что доля остаточной регрессии в общей составила 0,19. Тогда значение коэффициента корреляции равно …

			0,9
			0,19
			0,81
			0,95

ЗАДАНИЕ N 2 сообщить об ошибке Тема: Оценка тесноты связи

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели вида знак при значении коэффициента парной корреляции , рассчитанного для этого уравнения, совпадает со знаком при …

			b
			x

			a

ЗАДАНИЕ N 3 сообщить об ошибке Тема: Оценка значимости параметров эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Проверка статистически значимого отличия от нуля оценок коэффициентов линейной модели осуществляется путем последовательного сравнения отношений ( –среднеквадратическая ошибка параметра ) с точкой, имеющей распределение …

			Стьюдента
			Фишера
			Дарбина – Уотсона
			нормальное

ЗАДАНИЕ N 4 сообщить об ошибке Тема: Проверка статистической значимости эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Если известно уравнение множественной регрессии построенное по результатам 50 наблюдений, для которого общая сумма квадратов отклонений равна 153, и остаточная сумма квадратов отклонений равна 3, то значение F-статистики равно …

			766,67
			50
			877,45
			46

Решение: Расчет F-статистики начинается с разложения общей суммы квадратов отклонений на сумму квадратов отклонений, объясненную регрессией, и остаточную сумму квадратов отклонений: , где – общая сумма квадратов отклонений – сумма квадратов отклонений, объясненная регрессией – остаточная сумма квадратов отклонений В нашем случае дано , . Следовательно, Существует равенство между числом степеней свободы общей, факторной и остаточной сумм квадратов отклонений: n – 1 = m + (n – m – 1), где n – число наблюдений, m – число параметров перед переменными в уравнений регрессии. Число степеней свободы для общей суммы квадратов отклонений равно n – 1. В нашем случае n – 1 = 49. Число степеней свободы для остаточной суммы квадратов отклонений равно n – m – 1 = 46. Число степеней свободы для факторной суммы квадратов отклонений равно m = 3. Рассчитаем факторную и остаточную дисперсии на одну степень свободы по формулам F-статистика вычисляется по формуле Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 155.

ЗАДАНИЕ N 5 сообщить об ошибке Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки

Начало формы

Конец формы

Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является ____ остатков.

			гетероскедатичность
			случайный характер
			нулевая средняя величина
			отсутствие автокорреляции

ЗАДАНИЕ N 6 сообщить об ошибке Тема: Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК

Начало формы

Конец формы

			оцениваемому параметру, рассчитанному по генеральной совокупности
			математическому ожиданию остатков модели
			коэффициенту парной корреляции между зависимой переменной и соответствующей независимой переменной
			свободному члену уравнения регрессии

ЗАДАНИЕ N 7 сообщить об ошибке Тема: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

Начало формы

Конец формы

При нарушении гомоскедастичности остатков и наличии автокорреляции остатков рекомендуется применять _____________ метод наименьших квадратов.

			обобщенный
			косвенный
			двухшаговый
			трехшаговый

ЗАДАНИЕ N 8 сообщить об ошибке Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Метод наименьших квадратов (МНК) может применяться для оценки параметров исходной регрессионной модели в _________ форме.

			линейной
			нелинейной
			экспоненциальной
			нормальной

ЗАДАНИЕ N 9 сообщить об ошибке Тема: Структура временного ряда

Начало формы

Конец формы

Значение коэффициента автокорреляции второго порядка равно (-0,6), следовательно, ряд содержит …

			тенденцию
			убывающую тенденцию
			затухающую сезонную волну периодичностью 2 момента времени
			полиномиальную тенденцию с точкой минимума

Решение: Структура временного ряда определяется по значениям коэффициента автокорреляции, рассчитанным для разных порядков. Коэффициент автокорреляции характеризует тесноту связи между уровнями исходного ряда и уровнями этого же ряда, сдвинутыми на значение порядка коэффициента автокорреляции. Если временной ряд содержит тенденцию, то наиболее высокое (максимальное или чуть меньше, чем максимальное) значение наблюдается у коэффициента автокорреляции первого и/или второго порядка. Однако, по знаку коэффициента автокорреляции нельзя делать вывод о направленности тенденции. Поэтому вариант «ряд содержит убывающую тенденцию» является ошибочным, так как ряд при данном значении коэффициента автокорреляции может содержать и положительную тенденцию. Правильный вариант – «ряд содержит тенденцию». Эконометрика : учеб. / под ред. И.И. Елисеевой. – М. : Проспект, 2009. – С. 132–138.

ЗАДАНИЕ N 10 сообщить об ошибке Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов

Начало формы

Конец формы

Уровень временного ряда (y_t) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Для мультипликативной модели временного ряда, содержащего периодические колебания в 4 момента, получены значения сезонных компонент: S₁ = 2,087; S₂= 0,632; S₃ = 0,931; S₄ = 3,256. Известны значения компонент: T₅ = 20,6 и E₅ = 0,4. Рассчитайте значение уровня временного ряда y₅.

			17,2
			23,1
			33
			0,83

Решение: Аддитивная модель временного ряда записывается в виде выражения и предполагает, что произведение компонент ряда T, S и Е равно значению уровня ряда y_t. Значение компоненты S определим из имеющихся, так как необходимо рассчитать значение уровня y₅, периодичность колебаний составляет 4 момента времени, тогда для t = 5 значение компоненты S₅ = S₁ = 2,087. Получаем: Бывшев, В.А. Эконометрика: учеб. пособие / В.А. Бывшев. – М. : Финансы и статистика, 2008. – С. 236 –237. Эконометрика: учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 311 –324.

ЗАДАНИЕ N 11 сообщить об ошибке Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия

Начало формы

Конец формы

На графике изображен(-ы) (см. рис.) …

			временной ряд
			уравнение регрессии
			перекрестные данные
			коррелограмма

ЗАДАНИЕ N 12 сообщить об ошибке Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация

Начало формы

Конец формы

Для стационарных временных рядов y₁, у₂, … y_t, …, y_n (t = 1, …, n) автоковариация зависит только от величины …

			лага
			количества уровней ряда
			математического ожидания значений уровня ряда.
			начального значения процесса

ЗАДАНИЕ N 13 сообщить об ошибке Тема: Нелинейные зависимости в экономике

Начало формы

Конец формы

Если зависимость объема спроса от цены характеризуется постоянной эластичностью, то моделирование целесообразно проводить на основе …

			степенной функции
			экспоненциальной функции
			параболы второй степени
			равносторонней гиперболы

ЗАДАНИЕ N 14 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

При расчете уравнения нелинейной регрессии , где y – спрос на продукцию, ед.; x – цена продукции, руб., выяснилось, что доля остаточной дисперсии в общей меньше 20%. Коэффициент детерминации для данной модели попадает в отрезок минимальной длины …

			[0,8; 1]
			[0,2; 1]
			[0; 0,2]
			[0; 0,8]

ЗАДАНИЕ N 15 сообщить об ошибке Тема: Виды нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Степенной моделью не является регрессионная модель …

Решение: Степенной моделью регрессии является такая модель, в которой независимая переменная х стоит в основании степени, а параметр – в показателе. Такими моделями из приведенных в ответах являются уравнения: В уравнении независимая переменная х стоит в показателе степени, а параметр b – в основании, это не степенное уравнение, такая модель является примером показательной зависимости. Эконометрика: учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 77.

ЗАДАНИЕ N 16 сообщить об ошибке Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии

Начало формы

Конец формы

При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется логарифмирование уравнения. Указанным способом не может быть линеаризовано уравнение …

ЗАДАНИЕ N 17 сообщить об ошибке Тема: Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике

Начало формы

Конец формы

Система эконометрических уравнений может состоять из _____ уравнения (-ий) регрессии.

			двух
			трех
			одного
			бесконечно большого количества

ЗАДАНИЕ N 18 сообщить об ошибке Тема: Идентификация систем эконометрических уравнений

Начало формы

Конец формы

Установите соответствие между структурной формой модели и приведенной формой модели (1) где C – личное потребление в постоянных ценах, y – национальный доход в постоянных ценах, I – инвестиции в постоянных ценах (2) где R – процентная ставка, Y – ВВП, M – денежная масса, I – инвестиции

1			где C – личное потребление в постоянных ценах, y – национальный доход в постоянных ценах, I – инвестиции в постоянных ценах
2			где R – процентная ставка, Y – ВВП, M – денежная масса, I – инвестиции
			где C – личное потребление в постоянных ценах, y – национальный доход в постоянных ценах, I – инвестиции в постоянных ценах

ЗАДАНИЕ N 19 сообщить об ошибке Тема: Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)

Начало формы

Конец формы

1			структурная форма модели преобразовывается в приведенную форму модели
2			для каждого уравнения приведенной формы модели обычным МНК оцениваются параметры приведенной формы модели – приведенные коэффициенты
3			коэффициенты приведенной формы модели трансформируются в параметры структурной формы модели
4			записывается структурная форма модели системы эконометрических уравнений с рассчитанными значениями структурных коэффициентов

ЗАДАНИЕ N 20 сообщить об ошибке Тема: Классификация систем уравнений

Начало формы

Конец формы

Установите соответствие между классом и видом системы эконометрических уравнений: (1) система рекурсивных уравнений (2) система взаимозависимых (одновременных) уравнений

1
2

ЗАДАНИЕ N 21 сообщить об ошибке Тема: Линейное уравнение множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

В уравнении линейной множественной регрессии: , где – стоимость основных фондов (тыс. руб.); – численность занятых (тыс. чел.); y – объем промышленного производства (тыс. руб.) параметр при переменной х₁, равный 10,8, означает, что при увеличении объема основных фондов на _____ объем промышленного производства _____ при постоянной численности занятых.

			на 1 тыс. руб. … увеличится на 10,8 тыс. руб.
			на 1 тыс. руб. … уменьшится на 10,8 тыс. руб.
			на 1 тыс. руб. … увеличится на 10,8%
			на 1% … увеличится на 10,8%

Решение: В уравнении множественной линейной регрессии , параметр показывает среднее изменение результата y при увеличении фактора на одну единицу, при условии, что все остальные переменные останутся на постоянном уровне. В нашем случае, объем промышленного производства y характеризуется следующим уравнением , параметр равен 10,8, следовательно, при увеличении объема основных фондов на 1 тыс. руб. объем промышленного производства увеличится на 10,8 тыс. руб. при постоянной численности занятых. Магнус, Ян Р. Эконометрика : нач. курс : [учеб. для студентов вузов по экон. специальностям] / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий ; Акад. нар. хоз-ва при Правительстве РФ. – М. : Дело, 2005. С.48–52.

ЗАДАНИЕ N 22 сообщить об ошибке Тема: Спецификация эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Ошибкой спецификации эконометрической модели уравнения регрессии является …

			использование парной регрессии вместо множественной
			учет случайных факторов
			оценка параметров при помощи МНК
			расчет показателей качества модели

ЗАДАНИЕ N 23 сообщить об ошибке Тема: Фиктивные переменные

Начало формы

Конец формы

Изучается зависимость цены квартиры (у) от ее жилой площади (х) и типа дома. В модель включены фиктивные переменные, отражающие рассматриваемые типы домов: монолитный, панельный, кирпичный. Получено уравнение регрессии: , где , Частными уравнениями регрессии для кирпичного и монолитного являются …

			для типа дома кирпичный
			для типа дома монолитный
			для типа дома кирпичный
			для типа дома монолитный

Решение: Требуется узнать частное уравнение регрессии для кирпичного и монолитного домов. Для кирпичного дома значения фиктивных переменных следующие , . Уравнение примет вид: или для типа дома кирпичный. Для монолитного дома значения фиктивных переменных следующие , . Уравнение примет вид или для типа дома монолитный. Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005. – С. 167–182. Магнус, Ян Р. Эконометрика : нач. курс : [учеб. для студентов вузов по экон. специальностям] / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий ; Акад. нар. хоз-ва при Правительстве РФ. – М. : Дело, 2005. С.190–195.

ЗАДАНИЕ N 24 сообщить об ошибке Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

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): Коллинеарными (тесносвязанными) независимыми (объясняющими) переменными являются …

			x⁽¹⁾ и x⁽²⁾
			y и x⁽³⁾
			x⁽¹⁾ и x⁽³⁾
			x⁽²⁾ и x⁽³⁾

Преподаватель: Рытиков Г.О. Специальность: 080100.62 - Экономика Группа: ДЭБ(бак)3-1 Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Фирсова Александра Дмитриевна Логин: 04ps513794 Начало тестирования: 2011-12-06 19:58:56 Завершение тестирования: 2011-12-07 15:41:25 Продолжительность тестирования: 1182 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 17 Процент правильно выполненных заданий: 70 %

ЗАДАНИЕ N 1 сообщить об ошибке Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

В модели множественной регрессии определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами , и близок к нулю. Это означает, что факторы , и …

			мультиколлинеарны
			независимы
			количественно измеримы
			значимы

ЗАДАНИЕ N 2 сообщить об ошибке Тема: Линейное уравнение множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

Построена эконометрическая модель для зависимости прибыли от реализации единицы продукции (руб., у) от величины оборотных средств предприятия (тыс. р., х₁): . Следовательно, средний размер прибыли от реализации, не зависящий от объема оборотных средств предприятия, составляет _____ рубля.

			10,75
			3,1
			13,85
			7,65

ЗАДАНИЕ N 3 сообщить об ошибке Тема: Спецификация эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

По типу функциональной зависимости между переменными эконометрической модели различают _____ уравнения регрессии.

			линейные и нелинейные
			линейные и парные
			множественные и парные
			стохастические и вероятностные

ЗАДАНИЕ N 4 сообщить об ошибке Тема: Фиктивные переменные

Начало формы

Конец формы

			использования фиктивных переменных
			разделения неоднородной совокупности данных на однородные
			использования стандартизованных переменных
			неоднородных статистических гипотез

Решение: Одним из типов эконометрических моделей является уравнение регрессии, которое может быть записано в виде математического выражения , где y – зависимая переменная, x_j – независимая переменная (j = 1,…, k; k – количество независимых переменных), f – тип функциональной зависимости (математическая функция), – случайные факторы. Данное уравнение является наглядным примером количественного выражения взаимосвязей социально-экономических показателей. При построении регрессионной модели может возникнуть ситуация, когда необходимо включить в уравнение помимо количественных переменных переменные, отражающие некоторые атрибутивные признаки (пол, образование, регион и т.п.). Такого рода качественные переменные называются «фиктивными» (dummy) переменными. Они отражают неоднородность исследуемой статистической совокупности и используются для более качественного моделирования зависимостей в таких неоднородных объектах наблюдения. Однако, в некоторых случаях можно рекомендовать разделить неоднородную совокупность данных на однородные и применять методы моделирования к отдельным однородным совокупностям данных. Поэтому правильными вариантами являются ответы: « использования фиктивных переменных» и « разделения неоднородной совокупности на однородные». Вариант «использование стандартизованных переменных» не является верным, так как стандартизованные переменные используются для приведения уравнения в естественном масштабе к стандартизованному уравнению регрессии с бета-коэффициентами (стандартизованными коэффициентами регрессии). Вариант ответа «неоднородных статистических гипотез» не несет в себе смысловой нагрузки, поэтому тоже не является правильным.

ЗАДАНИЕ N 5 сообщить об ошибке Тема: Идентификация систем эконометрических уравнений

Начало формы

Конец формы

Дана структурная форма модели системы одновременных уравнений: Установите соответствие между обозначением и его наименованием: (1) (2) (3)

1			эндогенная переменная
2			структурный коэффициент
3			лаговая переменная
			экзогенная переменная

ЗАДАНИЕ N 6 сообщить об ошибке Тема: Классификация систем уравнений

Начало формы

Конец формы

1
2

Решение: Рассмотрим каждую из систем эконометрических уравнений. (1) – система рекурсивных уравнений, в правой части уравнений которой стоят как зависимые переменные y других уравнений, так и независимые переменные х, при этом каждое последующее уравнение в правой части включает зависимые переменные у только предыдущих уравнений системы. Поэтому для системы (1) правильным вариантом ответа является система (2) – система взаимозависимых (одновременных) уравнений, в правой части уравнений такой системы стоят как зависимые переменные y, так и независимые переменные х. Порядок следования зависимых переменных в правой части уравнений не зависит от количества предыдущих уравнений. Поэтому для системы (2) правильным вариантом ответа является система Вариант ответа представляет систему независимых уравнений, в такой системе в правой части уравнений стоят только независимые переменные х, Данная система независимых уравнений не относится ни к системе рекурсивных уравнений, ни к системе взаимозависимых (одновременных) уравнений, это неправильный вариант ответа.

ЗАДАНИЕ N 7 сообщить об ошибке Тема: Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)

Начало формы

Конец формы

Для оценки параметров сверхидентифицируемой структурной формы модели применяют двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК). Определите последовательность этапов алгоритма ДМНК.

1			структурная форма модели преобразовывается в приведенную форму модели
2			для каждого уравнения приведенной формы модели обычным МНК оцениваются параметры приведенной формы модели – приведенные коэффициенты
3			проводится расчет теоретических значений эндогенных переменных сверхидентифицируемых уравнений на основе оценок приведенных коэффициентов
4			проводится расчет структурных коэффициентов сверхидентифицируемых уравнений с помощью обычного МНК

Решение: В случае точно сверхидентифицируемой структурной формы модели для оценки ее параметров применяют двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК). При этом соблюдают следующую последовательность этапов ДМНК: 1) структурная форма модели преобразовывается в приведенную форму модели; 2) для каждого уравнения приведенной формы модели обычным МНК оцениваются параметры приведенной формы модели – приведенные коэффициенты; 3) проводится расчет теоретических значений эндогенных переменных сверхидентифицируемых уравнений на основе оценок приведенных коэффициентов; 4) проводится расчет структурных коэффициентов сверхидентифицируемых уравнений с помощью обычного МНК. Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005. – С. 271– 274 с.

ЗАДАНИЕ N 8 сообщить об ошибке Тема: Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике

Начало формы

Конец формы

Необходимость использования систем эконометрических уравнений вызвана …

			невозможностью адекватного описания экономических процессов только на основе одного уравнения
			необходимостью учета всех существенных взаимосвязей внутри социально-экономической системы
			отсутствием взаимосвязей между независимыми переменными регрессионной модели
			более высоким качеством отдельного уравнения регрессии по сравнению с системой эконометрических уравнений

Решение: Рассмотрим все предложенные варианты ответов и сопоставим их с необходимостью использования систем эконометрических уравнений. Вариант «отсутствием взаимосвязей между независимыми переменными регрессионной модели» при такой ситуации можно рекомендовать использовать уравнение множественной регрессии, а не систему уравнений (этот вариант ответа неверный). Вариант «более высоким качеством отдельного уравнения регрессии по сравнению с системой эконометрических уравнений» опровергает необходимость использования систем эконометрических уравнений, потому что, как правило, использование системы уравнений для описания этого же экономического явления или процесса дает более высокие результаты моделирования, т.к. позволяет учесть реальное взаимодействие элементов социально-экономической системы (этот вариант ответа неверный). Вариант «невозможностью адекватного описания экономических процессов только на основе одного уравнения» отражает одно из условий необходимости использования систем уравнений (этот вариант ответа правильный). Вариант «необходимостью учесть все существенные взаимосвязи внутри социально-экономической системы» отражает одно из условий необходимости использования систем уравнений (этот вариант ответа правильный).

ЗАДАНИЕ N 9 сообщить об ошибке Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия

Начало формы

Конец формы

На графике изображен(-ы) (см. рис.) …

			временной ряд
			уравнение регрессии
			перекрестные данные
			коррелограмма

ЗАДАНИЕ N 10 сообщить об ошибке Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов

Начало формы

Конец формы

Для временного ряда, отображенного на рисунке одним из методов построения модели ряда является выравнивание ряда по методу скользящей средней. При этом количество слагаемых при расчете значений выровненного ряда будет равно …

			4
			2
			20
			5

Решение: Уровень временного ряда (y_t) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). При построении модели временного ряда основной задачей является выявление структуры исследуемого ряда (определение, из каких компонент состоит ряд) и вычисление значений компонент для каждого уровня ряда. Анализ структуры ряда (см. рис.) показал, что ряд содержит возрастающую тенденцию – компоненту Т; ряд также содержит сезонные колебания S, периодичность которых равна 4 кварталам. Одним из способов моделирования временного ряда при наличии S компоненты является сглаживание ряда, в этом случае число слагаемых при расчете скользящей средней равно периодичности временного ряда, то есть в нашем случае равно 4. Правильный ответ – «4».

ЗАДАНИЕ N 11 сообщить об ошибке Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация

Начало формы

Конец формы

Известно, что дисперсия временного ряда Y увеличивается с течением времени. Значит, ряд Y …

			нестационарным
			стационарным
			автокорреляционным
			сбалансированным

ЗАДАНИЕ N 12 сообщить об ошибке Тема: Структура временного ряда

Начало формы

Конец формы

Автокорреляционной функцией временного ряда называется последовательность коэффициентов автокорреляции …

			первого, второго, третьего и последующих порядков
			между трендовой, сезонной и случайной компонентами
			между несколькими временными рядами
			факторов, формирующих уровень ряда

ЗАДАНИЕ N 13 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

			[0,8; 1]
			[0,2; 1]
			[0; 0,2]
			[0; 0,8]

ЗАДАНИЕ N 14 сообщить об ошибке Тема: Нелинейные зависимости в экономике

Начало формы

Конец формы

Нелинейным уравнением парной регрессии является …

ЗАДАНИЕ N 15 сообщить об ошибке Тема: Виды нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Регрессионная модель вида является нелинейной относительно …

			переменной
			параметра
			переменной
			переменной

ЗАДАНИЕ N 16 сообщить об ошибке Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии

Начало формы

Конец формы

При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется замена переменных. Указанным способом может быть линеаризовано уравнение …

ЗАДАНИЕ N 17 сообщить об ошибке Тема: Проверка статистической значимости эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Проверку статистической значимости построенной эконометрической модели на основе F-критерия осуществляют с использованием …

			статистических гипотез
			стандартизованных переменных
			системы нормальных уравнений
			коллективных гипотез

ЗАДАНИЕ N 18 сообщить об ошибке Тема: Оценка значимости параметров эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

			Стьюдента
			Фишера
			Дарбина – Уотсона
			нормальное

ЗАДАНИЕ N 19 сообщить об ошибке Тема: Оценка тесноты связи

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели вида рассчитано значение коэффициента парной корреляции ; если , то связь между у и х …

			обратная
			прямая
			функциональная
			отсутствует

ЗАДАНИЕ N 20 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества подбора уравнения

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели вида , где рассчитаны дисперсии: ; ; . Тогда величина характеризует долю …

			остаточной дисперсии
			коэффициента детерминации
			коэффициента корреляции
			объясненной дисперсии

ЗАДАНИЕ N 21 сообщить об ошибке Тема: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

Начало формы

Конец формы

Для оценки параметров регрессионной модели с гетероскедастичными остатками используется _______ метод наименьших квадратов.

			обобщенный
			традиционный
			двухшаговый
			косвенный

ЗАДАНИЕ N 22 сообщить об ошибке Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Для оценки параметров эконометрической модели линейного уравнения регрессии вида используется метод наименьших квадратов (МНК). В системе нормальных уравнений (МНК) неизвестными величинами являются …

ЗАДАНИЕ N 23 сообщить об ошибке Тема: Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК

Начало формы

Конец формы

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

Решение: Состоятельность оценок параметров регрессии означает, что точность оценок выборки увеличивается с увеличением объема выборки. Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005. – С. 60.

ЗАДАНИЕ N 24 сообщить об ошибке Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки

Начало формы

Конец формы

Одной из предпосылок метода наименьших квадратов является то, что в остатках регрессионной модели автокорреляция должна …

			отсутствовать
			быть равна 1
			присутствовать
			стремиться к

Решение: Метод наименьших квадратов МНК позволяет рассчитать такие оценки параметров линейной модели регрессии, для которых сумма квадратов отклонений фактических значений зависимой переменной y от ее модельных (теоретических) значений минимальна. Отклонение , посчитанное для i-го наблюдения является ошибкой модели. Так, если модель регрессии записана в виде выражения , где , то разность ( – ошибка модели). При применении МНК величина должна удовлетворять определенным условиям (предпосылкам). Предпосылкой метода наименьших квадратов МНК является отсутствие автокорреляции в остатках, поэтому верным ответом является «отсутствует». Остальные варианты ответов – неверные. Варианты ответов: «должна быть равна 1» и «присутствовать» являются нарушением предпосылки об отсутствии автокорреляции в остатках. Вариант «стремиться к » не несет смысловой нагрузки, так как модуль величины автокорреляции в остатках ограничен числом 1.

Преподаватель: Рытиков Г.О. Специальность: 080100.62 - Экономика Группа: ДЭБ(бак)3-1 Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Савельева Ольга Юрьевна Логин: 04ps513792 Начало тестирования: 2011-12-06 00:02:37 Завершение тестирования: 2011-12-07 15:42:49 Продолжительность тестирования: 2380 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 16 Процент правильно выполненных заданий: 66 %

ЗАДАНИЕ N 1 сообщить об ошибке Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия

Начало формы

Конец формы

Изображенный на рисунке временной ряд содержит следующие компоненты:

			убывающую тенденцию и сезонную компоненту
			тенденцию и убывающую сезонную компоненту
			убывающую тенденцию и убывающую сезонную компоненту
			возрастающую тенденцию и убывающую сезонную компоненту

ЗАДАНИЕ N 2 сообщить об ошибке Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов

Начало формы

Конец формы

Для мультипликативной модели временного ряда Y = T · S · E сумма скорректированных сезонных компонент равна …

			лагу
			1
			0
			половине лага

ЗАДАНИЕ N 3 сообщить об ошибке Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация

Начало формы

Конец формы

Для стационарных временных рядов y₁, у₂, … y_t, …, y_n (t = 1, …, n) автоковариация зависит только от величины …

			лага
			количества уровней ряда
			математического ожидания значений уровня ряда.
			начального значения процесса

ЗАДАНИЕ N 4 сообщить об ошибке Тема: Структура временного ряда

Начало формы

Конец формы

Значение коэффициента автокорреляции второго порядка равно (-0,6), следовательно, ряд содержит …

			тенденцию
			убывающую тенденцию
			затухающую сезонную волну периодичностью 2 момента времени
			полиномиальную тенденцию с точкой минимума

ЗАДАНИЕ N 5 сообщить об ошибке Тема: Классификация систем уравнений

Начало формы

Конец формы

Установите соответствие между видом и классом эконометрических уравнений. (1) (2) (3)

1			система независимых уравнений
2			система рекурсивных уравнений
3			система одновременных уравнений
			система нормальных уравнений

Решение: В системе (1) в обоих уравнениях зависимые переменные и зависят только от независимых переменных и . Это система независимых уравнений. В системе (2) второе уравнение содержит в правой части только независимые переменные и , а первое уравнение для уже включает в себя и зависимую переменную , определенную во втором уравнении. Это система рекурсивных уравнений. В системе (3) зависимые переменные и содержатся и в правой, и в левых частях уравнения. Это система одновременных уравнений. Система нормальных уравнений не относится к классу эконометрических уравнений. Эконометрика: учеб. / под ред. Д-ра экон. наук, проф. В.С. Мхитаряна. – М. : Проспект, 2008. – С.341–355.

ЗАДАНИЕ N 6 сообщить об ошибке Тема: Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике

Начало формы

Конец формы

Для системы одновременных уравнений , где – процентная ставка, – реальный ВВП, – объем денежной массы, – внутренние инвестиции, – реальные государственные расходы, эндогенными являются переменные …

ЗАДАНИЕ N 7 сообщить об ошибке Тема: Идентификация систем эконометрических уравнений

Начало формы

Конец формы

Установите соответствие между формой модели системы одновременных (совместных) эконометрических уравнений и видом системы. (1) приведенная форма модели (2) структурная форма модели

1
2

Решение: Рассмотрим каждую из систем эконометрических уравнений. Структурная форма модели отражает структуру связей между переменными, в правой части каждого уравнения структурной формой модели стоят независимые переменные х и зависимые переменные y других уравнений. Структурной форме модели соответствует система Приведенная форма модели представляет собой систему независимых уравнений, в правой части уравнений стоят только независимые переменные с приведенными коэффициентами . Приведенной форме модели соответствует система Вариант ответа , предложенный в ответе, содержит ошибку, так как в правой части всех уравнений системы стоит переменная у₁. Поэтому данная система не может быть отнесена ни к приведенной, ни к структурной форме модели, это неправильный вариант ответа.

ЗАДАНИЕ N 8 сообщить об ошибке Тема: Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)

Начало формы

Конец формы

1			структурная форма модели преобразовывается в приведенную форму модели
2			для каждого уравнения приведенной формы модели обычным МНК оцениваются параметры приведенной формы модели – приведенные коэффициенты
3			проводится расчет теоретических значений эндогенных переменных сверхидентифицируемых уравнений на основе оценок приведенных коэффициентов
4			проводится расчет структурных коэффициентов сверхидентифицируемых уравнений с помощью обычного МНК

ЗАДАНИЕ N 9 сообщить об ошибке Тема: Нелинейные зависимости в экономике

Начало формы

Конец формы

Если по результатам анализа поля корреляции замечено, что на интервале изменения фактора меняется характер связи рассматриваемых признаков, прямая связь изменяется на обратную, то моделирование целесообразно проводить на основе …

			параболы второй степени
			параболы третьей степени
			степенной функции
			равносторонней гиперболы

ЗАДАНИЕ N 10 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Для нелинейного уравнения регрессии рассчитано значение индекса детерминации . Следовательно, доля объясненной дисперсии в общей дисперсии зависимой переменной для данного уравнения составляет …

			0,6
			0,6%
			0,4
			0,4%

ЗАДАНИЕ N 11 сообщить об ошибке Тема: Виды нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Уравнением нелинейной регрессии, являющейся нелинейной по параметрам является …

ЗАДАНИЕ N 12 сообщить об ошибке Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии

Начало формы

Конец формы

Для преобразования внутренне нелинейной функции может быть применен метод …

			разложения функции в ряд Тейлора
			замены переменных
			логарифмирования
			потенцирования

ЗАДАНИЕ N 13 сообщить об ошибке Тема: Оценка значимости параметров эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Если параметр эконометрической модели не является статистически значимым, то отвергается статистическая гипотеза о том, что его значение …

			отлично от 0
			равно 0
			равно 1
			равно коэффициенту парной корреляции

ЗАДАНИЕ N 14 сообщить об ошибке Тема: Проверка статистической значимости эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

ЗАДАНИЕ N 15 сообщить об ошибке Тема: Оценка тесноты связи

Начало формы

Конец формы

			обратная
			прямая
			функциональная
			отсутствует

ЗАДАНИЕ N 16 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества подбора уравнения

Начало формы

Конец формы

			(2); 73,4%
			(1); 52,3%
			(2); 26,6%
			(1); 47,7%

ЗАДАНИЕ N 17 сообщить об ошибке Тема: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

Начало формы

Конец формы

Обобщенный метод наименьших квадратов не может применяться для оценки параметров линейных регрессионных моделей в случае, если …

			средняя величина остатков не равна нулю
			остатки гетероскедастичны
			остатки автокоррелированны
			дисперсия остатков не является постоянной величиной

Решение: Метод наименьших квадратов (МНК) позволяет рассчитать такие оценки параметров линейной модели регрессии, для которых сумма квадратов отклонений фактических значений зависимой переменной y от ее модельных (теоретических) значений минимальна. Отклонение , посчитанное для i-го наблюдения, является ошибкой модели. Предпосылками МНК являются: случайный характер остатков, нулевая средняя величина, отсутствие автокорреляции в остатках, постоянная дисперсия (гомоскедастичность) остатков, подчинение нормальному закону распределения. Если остатки автокоррелированны и/или гетероскедастичны, то проводят преобразование переменных и расчет оценок параметров осуществляют с использованием обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК). При этом такая предпосылка как нулевая средняя величина остатков сохраняется. Поэтому обобщенный метод наименьших квадратов не может применяться, если средняя величина остатков не равна нулю. Эконометрика : учеб. / под ред. И.И. Елисеевой. – М. : Проспект, 2009. – С. 82–89. Эконометрика: учеб. / под ред. д-ра экон. наук, проф. В.С. Мхитаряна. – М. : Проспект, 2008. – С. 93–112. Магнус, Ян Р. Эконометрика: начальный курс: Учебник для студ-ов вузов, обуч. по экон. спец. / Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пересецкий; Акад. народ. хоз-ва при Правительстве Рос. Федерации. – М. : Дело, 2000. – С. 130–135.

ЗАДАНИЕ N 18 сообщить об ошибке Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки

Начало формы

Конец формы

Значение критерия Дарбина – Уотсона можно приблизительно рассчитать по формуле , где – значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Максимальная величина значения будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.

			отрицательной
			положительной
			нулевой
			бесконечно малой

ЗАДАНИЕ N 19 сообщить об ошибке Тема: Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК

Начало формы

Конец формы

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 20 сообщить об ошибке Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

При методе наименьших квадратов параметры уравнения парной линейной регрессии определяются из условия ______ остатков .

			минимизации суммы квадратов
			равенства нулю суммы квадратов
			минимизации модулей
			равенства нулю

ЗАДАНИЕ N 21 сообщить об ошибке Тема: Спецификация эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

В модели вида количество объясняющих переменных равно …

			3
			4
			2
			1

ЗАДАНИЕ N 22 сообщить об ошибке Тема: Линейное уравнение множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

В эконометрической модели линейного уравнения регрессии коэффициентом регрессии, характеризующим среднее изменение зависимой переменной при изменении независимой переменной на 1 единицу измерения, является …

			b_j
			a
			y
			x_j

ЗАДАНИЕ N 23 сообщить об ошибке Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

В модели множественной регрессии определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами , и близок к единице. Это означает, что факторы , и …

			независимы
			мультиколлинеарны
			количественно измеримы
			значимы

Решение: Для оценки мультиколлинеарности факторов может использоваться определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами. Если факторы не коррелированы между собой, то матрица парных коэффициентов корреляции между факторами была бы единичной. Поскольку все недиагональные элементы были бы равны нулю. , поскольку = = и = = =0. Если между факторами существует полная линейная зависимость и все коэффициенты парной корреляции равны единице, то определитель такой матрицы равен нулю. Чем ближе к нулю определитель матрицы межфакторной корреляции, тем сильнее мультиколлинеарность факторов и ненадежнее результаты множественной регрессии. И, наоборот, чем ближе к единице определитель матрицы межфакторной корреляции, тем меньше мультиколлинеарность факторов. Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 111–117. Магнус, Ян Р. Эконометрика : нач. курс : [учеб. для студентов вузов по экон. специальностям] / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий ; Акад. нар. хоз-ва при Правительстве РФ. – М. : Дело, 2005. – С. 98–100.

ЗАДАНИЕ N 24 сообщить об ошибке Тема: Фиктивные переменные

Начало формы

Конец формы

			для типа дома кирпичный
			для типа дома монолитный
			для типа дома кирпичный
			для типа дома монолитный

Преподаватель: Рытиков Г.О. Специальность: 080100.62 - Экономика Группа: ДЭБ(бак)3-1 Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Макурова Евгения Игоревна Логин: 04ps513790 Начало тестирования: 2011-12-06 21:56:07 Завершение тестирования: 2011-12-07 15:19:57 Продолжительность тестирования: 1043 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 15 Процент правильно выполненных заданий: 62 %

ЗАДАНИЕ N 1 сообщить об ошибке Тема: Классификация систем уравнений

Начало формы

Конец формы

Установите соответствие между видом и классом системы эконометрических уравнений; (1) (2) (3)

1			система взаимозависимых (одновременных) уравнений
2			система рекурсивных уравнений
3			система независимых уравнений
			система нормальных уравнений

ЗАДАНИЕ N 2 сообщить об ошибке Тема: Идентификация систем эконометрических уравнений

Начало формы

Конец формы

1			где C – личное потребление в постоянных ценах, y – национальный доход в постоянных ценах, I – инвестиции в постоянных ценах
2			где R – процентная ставка, Y – ВВП, M – денежная масса, I – инвестиции
			где C – личное потребление в постоянных ценах, y – национальный доход в постоянных ценах, I – инвестиции в постоянных ценах

Решение: Для модели Кейнса, которой является система (1), экзогенной переменной будет только переменная I (инвестиции). Поэтому приведенная форма модели имеет следующий вид: Неправильный вариант ответа для этой модели В этом случае перепутаны эндогенные и экзогенные переменные. Для модели денежного рынка, которой является система (2), экзогенными переменными будут M (объем денежной массы) и I (инвестиции). Поэтому правильный вариант ответа для системы (2) – Эконометрика: учеб. / под ред. д-ра экон. наук, проф. В.С. Мхитаряна. – М. : Проспект, 2008. – С.341–355.

ЗАДАНИЕ N 3 сообщить об ошибке Тема: Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике

Начало формы

Конец формы

Системой эконометрических уравнений не является система линейных _____ уравнений.

			нормальных
			стандартизованных
			рекурсивных
			одновременных

ЗАДАНИЕ N 4 сообщить об ошибке Тема: Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)

Начало формы

Конец формы

При проверке счетного правила выяснилось, что для всех уравнений системы одновременных уравнений выполняется необходимое условие идентификации и все уравнения по счетному правилу сверхидентифицируемы. Чтобы получить структурные коэффициенты системы, действия нужно выполнить в следующем порядке:

1			для каждого уравнения проверить условие неравенства нулю определителя матрицы коэффициентов, присутствующих в других уравнениях, но отсутствующих в данном уравнении
2			преобразовать структурную форму модели в приведенную форму модели
3			для каждого уравнения приведенной формы модели обычным методом наименьших квадратов оценить приведенные коэффициенты
4			на основе коэффициентов приведенной формы модели получить теоретические значения эндогенных переменных, содержащихся в правой части сверхидентифицированных уравнений
5			применить обычный метод наименьших квадратов, подставив вместо фактических значений эндогенных переменных, стоящих в правой части уравнения, рассчитанные теоретические значения, и получить структурные коэффициенты модели

ЗАДАНИЕ N 5 сообщить об ошибке Тема: Проверка статистической значимости эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

ЗАДАНИЕ N 6 сообщить об ошибке Тема: Оценка тесноты связи

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели вида показателем тесноты связи является …

			коэффициент множественной корреляции
			парный коэффициент корреляции
			коэффициент автокорреляции
			F-критерий Фишера

ЗАДАНИЕ N 7 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества подбора уравнения

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели парной регрессии рассчитано значение коэффициента детерминации (см. рис.). На дисперсию зависимой переменной, объясненную построенным уравнением приходится ________ общей дисперсии зависимой переменной.

			83,1 %
			16,9 %
			0,831 %
			0,169 %

ЗАДАНИЕ N 8 сообщить об ошибке Тема: Оценка значимости параметров эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

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 9 сообщить об ошибке Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

			< 0,7
			> 0,7
			= 0
			0

ЗАДАНИЕ N 10 сообщить об ошибке Тема: Спецификация эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели вида необходим минимальный объем наблюдений, содержащий _____ объектов наблюдения.

						15
						30
						9
				5

Решение: Считается, на каждый оцениваемый коэффициент регрессии необходимо не менее 5–7 объектов статистических наблюдений. Так как представленная модель содержит 3 независимые переменные, то на каждый из параметров регрессии при независимой переменной необходимо по 5–7 наблюдений, то есть в совокупности не менее 15–21 наблюдения. Берем нижнюю границу интервала, тогда правильный вариант ответа – «15».

ЗАДАНИЕ N 11 сообщить об ошибке Тема: Фиктивные переменные

Начало формы

Конец формы

			использования фиктивных переменных
			разделения неоднородной совокупности данных на однородные
			использования стандартизованных переменных
			неоднородных статистических гипотез

ЗАДАНИЕ N 12 сообщить об ошибке Тема: Линейное уравнение множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

			на 1 тыс. руб. … увеличится на 10,8 тыс. руб.
			на 1 тыс. руб. … уменьшится на 10,8 тыс. руб.
			на 1 тыс. руб. … увеличится на 10,8%
			на 1% … увеличится на 10,8%

ЗАДАНИЕ N 13 сообщить об ошибке Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии

Начало формы

Конец формы

Для линеаризации нелинейной функции может быть применен метод …

			логарифмирования и замены переменных
			разложения функции в ряд Тейлора
			потенцирования и замены переменных
			обращения и замены переменных

ЗАДАНИЕ N 14 сообщить об ошибке Тема: Нелинейные зависимости в экономике

Начало формы

Конец формы

Уравнением нелинейной регрессии, отражающей полиномиальную зависимость y от x, является …

ЗАДАНИЕ N 15 сообщить об ошибке Тема: Виды нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Уравнением нелинейной регрессии, линейной по параметрам является …

ЗАДАНИЕ N 16 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели , где – нелинейная функция, – рассчитанное по модели значение переменной , получены значения дисперсий: . Не объяснена моделью часть дисперсии переменной , равная …

			0,096
			0,904
			0,106
			10,4

ЗАДАНИЕ N 17 сообщить об ошибке Тема: Структура временного ряда

Начало формы

Конец формы

Автокорреляцией уровней ряда называется корреляционная зависимость между …

			последовательными уровнями ряда
			уровнями двух рядов
			компонентами, образующими уровни ряда
			факторами, формирующими уровень ряда

ЗАДАНИЕ N 18 сообщить об ошибке Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация

Начало формы

Конец формы

Известно, что временной ряд Y характеризуется устойчивой тенденцией, то есть его среднее значение меняется. Значит, ряд Y, скорее всего, является …

			нестационарным
			стационарным
			автокорреляционным
			сбалансированным

Решение: Временной ряд называется стационарным, если он является конкретной реализацией стационарного стохастического процесса. Под стационарным в слабом смысле понимается стохастический процесс, для которого среднее и дисперсия независимо от рассматриваемого периода времени имеют постоянное значение. Автоковариация зависит только от длины лага между рассматриваемыми переменными. Если среднее значения ряда меняется, то ряд будет нестационарным. Правильный ответ: временной ряд Y – нестационарный. Магнус, Ян Р. Эконометрика : нач. курс : [учеб. для студентов вузов по экон. специальностям] / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий ; Акад. нар. хоз-ва при Правительстве РФ. – М. : Дело, 2005. С.245–248.

ЗАДАНИЕ N 19 сообщить об ошибке Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия

Начало формы

Конец формы

Изображенный на рисунке временной ряд содержит следующие компоненты:

			убывающую тенденцию и сезонную компоненту
			тенденцию и убывающую сезонную компоненту
			убывающую тенденцию и убывающую сезонную компоненту
			возрастающую тенденцию и убывающую сезонную компоненту

Решение: Уровень временного ряда формируется под воздействием следующих компонент: тенденция, сезонная волна, циклические колебания и случайная компонента. На графике значения убывают со временем, поэтому он содержит возрастающую тенденцию. По графику можно заметить, что ряд содержит сезонную волну, амплитуда колебаний одинаковая. Поэтому правильный ответ – ряд содержит убывающую тенденцию и сезонную компоненту.

ЗАДАНИЕ N 20 сообщить об ошибке Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов

Начало формы

Конец формы

Уровень временного ряда (y_t) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Для мультипликативной модели временного ряда, содержащего периодические колебания в 4 момента, получены значения сезонных компонент: S₁ = 2,087; S₂= 0,632; S₃ = 0,931; S₄ = 3,256. Известны значения компонент: T₅ = 20,6 и E₅ = 0,4. Рассчитайте значение уровня временного ряда y₅.

			17,2
			23,1
			33
			0,83

ЗАДАНИЕ N 21 сообщить об ошибке Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

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 22 сообщить об ошибке Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки

Начало формы

Конец формы

Для построения эконометрической модели линейного уравнения множественной регрессии используется таблица статистических данных. При помощи метода наименьших квадратов (МНК) рассчитываются оценки параметров модели вида . Для выборочного i-го наблюдения модель имеет вид . При применении метода наименьших квадратов минимизируется сумма квадратов величины …

Начало формы

Конец формы

			оцениваемому параметру, рассчитанному по генеральной совокупности
			математическому ожиданию остатков модели
			коэффициенту парной корреляции между зависимой переменной и соответствующей независимой переменной
			свободному члену уравнения регрессии

ЗАДАНИЕ N 24 сообщить об ошибке Тема: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

Начало формы

Конец формы

Обобщенный метод наименьших квадратов применяется для оценки параметров линейных регрессионных моделей с __________ остатками.

			автокоррелированными и/или гетероскедастичными
			гомоскедастичными и некоррелированными
			только автокоррелированными
			только гетероскедастичными

Решение: Метод наименьших квадратов (МНК) позволяет рассчитать такие оценки параметров линейной модели регрессии, для которых сумма квадратов отклонений фактических значений зависимой переменной y от ее модельных (теоретических) значений минимальна. Отклонение , посчитанное для i-го наблюдения, является ошибкой модели. Предпосылками МНК являются: случайный характер остатков, нулевая средняя величина, отсутствие автокорреляции в остатках, постоянная дисперсия (гомоскедастичность) остатков, подчинение нормальному закону распределения. Если остатки не удовлетворяют предпосылкам МНК о автокоррелированности и гетероскедастичности остатков, то применение обычного (традиционного) МНК нецелесообразно. Если остатки автокоррелированны и/или гетероскедастичны, то проводят преобразование переменных и расчет оценок параметров осуществляют с использованием обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК). Правильный вариант ответа – «автокоррелированными и/или гетероскедастичными». Эконометрика : учеб. / под ред. И.И. Елисеевой. – М. : Проспект, 2009. – С. 82–89. Эконометрика: учеб. / под ред. д-ра экон. наук, проф. В.С. Мхитаряна. – М. : Проспект, 2008. – С. 93–112. Магнус, Ян Р. Эконометрика: начальный курс: Учебник для студ-ов вузов, обуч. по экон. спец. / Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пересецкий; Акад. народ. хоз-ва при Правительстве Рос. Федерации. – М. : Дело, 2000. – С. 130–135.

Преподаватель: Рытиков Г.О. Специальность: 080100.62 - Экономика Группа: ДЭБ(бак)3-1 Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Алиев Эльяр Эльхан оглы Логин: 04ps513783 Начало тестирования: 2011-12-07 15:55:30 Завершение тестирования: 2011-12-07 16:06:47 Продолжительность тестирования: 11 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 13 Процент правильно выполненных заданий: 54 %

ЗАДАНИЕ N 1 сообщить об ошибке Тема: Оценка значимости параметров эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Если параметр эконометрической модели является статистически значимым, то его значение признается …

			отличным от 0
			равным 0
			равным 1
			равным коэффициенту парной корреляции

ЗАДАНИЕ N 2 сообщить об ошибке Тема: Оценка тесноты связи

Начало формы

Конец формы

			корреляции
			детерминации
			регрессии
			эластичности

ЗАДАНИЕ N 3 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества подбора уравнения

Начало формы

Конец формы

Если общая сумма квадратов отклонений , и остаточная сумма квадратов отклонений , то сумма квадратов отклонений, объясненная регрессией, равна …

			90
			150
			4
			0,25

Решение: Общая сумма квадратов отклонений складывается из суммы квадратов отклонений, объясненных регрессией, и остаточной сумма квадратов отклонений. Значит, сумма квадратов отклонений, объясненная регрессией, равна разности общей сумме квадратов отклонений и остаточной суммы квадратов отклонений. Получается . Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 137.

ЗАДАНИЕ N 4 сообщить об ошибке Тема: Проверка статистической значимости эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

По результатам 50 статистических наблюдений построено уравнение множественной регрессии Число степеней свободы остаточной суммы квадратов отклонений для этого уравнения равно …

			46
			47
			49
			48

Решение: Число степеней свободы для остаточной регрессии может быть определено по формуле (n – m – 1), где n – число наблюдений, m – число параметров перед переменными в уравнении множественной регрессии. Значит в нашем случае число степеней свободы для остаточной регрессии равно 50 – 3 –1= 46. Магнус, Ян Р. Эконометрика : нач. курс : [учеб. для студентов вузов по экон. специальностям] / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий ; Акад. нар. хоз-ва при Правительстве РФ. – М. : Дело, 2005. C. 67–70.

ЗАДАНИЕ N 5 сообщить об ошибке Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

			x⁽¹⁾ и x⁽²⁾
			y и x⁽³⁾
			x⁽¹⁾ и x⁽³⁾
			x⁽²⁾ и x⁽³⁾

ЗАДАНИЕ N 6 сообщить об ошибке Тема: Фиктивные переменные

Начало формы

Конец формы

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 7 сообщить об ошибке Тема: Линейное уравнение множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

Известно, что доля остаточной дисперсии зависимой переменной в ее общей дисперсии равна 0,2. Тогда значение коэффициента детерминации составляет …

			0,8


			0,64

Решение: Коэффициент детерминации равен доле дисперсии, объясненной регрессией, в общей дисперсии. Величина ( ) показывает долю остаточной дисперсии в общей или дисперсию, вызванную влиянием остальных, не учтенных в модели факторов. . Значит, Магнус, Ян Р. Эконометрика : нач. курс : [учеб. для студентов вузов по экон. специальностям] / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий ; Акад. нар. хоз-ва при Правительстве РФ. – М. : Дело, 2005. С.46–50.

ЗАДАНИЕ N 8 сообщить об ошибке Тема: Спецификация эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Ошибкой спецификации эконометрической модели уравнения регрессии является …

			использование парной регрессии вместо множественной
			учет случайных факторов
			оценка параметров при помощи МНК
			расчет показателей качества модели

ЗАДАНИЕ N 9 сообщить об ошибке Тема: Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике

Начало формы

Конец формы

Система эконометрических уравнений не может состоять из …

			одного уравнения регрессии
			совокупности неравенств
			трех уравнений регрессии
			пяти уравнений регрессии

ЗАДАНИЕ N 10 сообщить об ошибке Тема: Идентификация систем эконометрических уравнений

Начало формы

Конец формы

1			эндогенная переменная
2			экзогенная переменная системы
3			приведенный коэффициент
			структурный коэффициент

ЗАДАНИЕ N 11 сообщить об ошибке Тема: Классификация систем уравнений

Начало формы

Конец формы

Установите соответствие между классом и видом системы эконометрических уравнений: (1) система независимых уравнений (2) система взаимозависимых (одновременных) уравнений (3) система рекурсивных уравнений

1
2
3

ЗАДАНИЕ N 12 сообщить об ошибке Тема: Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)

Начало формы

Конец формы

Система независимых эконометрических уравнений может быть идентифицирована с помощью обычного метода наименьших квадратов. Определите последовательность этапов алгоритма оценки параметров для такой модели.

1			оценка возможности идентификации модели как системы независимых уравнений
2			разделение системы независимых уравнений на отдельные уравнения регрессии
3			построение общего вида системы нормальных уравнений для каждого уравнения системы и расчет необходимых значений сумм
4			решение системы нормальных уравнений для каждого уравнения системы
5			подстановка найденных значений оценок параметров в уравнения системы

Решение: Для оценки параметров системы независимых уравнений может применяться обычный метод наименьших квадратов; при этом каждое уравнение системы рассматривается как изолированное уравнение, к которому и применяется МНК. Таким образом, алгоритм применения обычного МНК к системе независимых уравнений следующий: 1) разложение системы независимых уравнений на отдельные (изолированные) уравнения регрессии, число которых определяется количеством эндогенных переменных модели; 2) построение системы нормальных уравнений для каждого отдельного (изолированного) уравнения; 3) расчет оценок параметров каждого отдельного (изолированного) уравнения; 4) запись системы независимых уравнений с найденными значениями оценок параметров. Эконометрика: учеб. / под ред. д-ра экон. наук, проф. В.С. Мхитаряна. – М. : Проспект, 2008. – С. 347–353. Эконометрика : учеб. / под ред. И.И. Елисеевой. – М. : Проспект, 2009. – С. 233–260.

ЗАДАНИЕ N 13 сообщить об ошибке Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии

Начало формы

Конец формы

Для линеаризации нелинейной регрессионной модели используется замена …

ЗАДАНИЕ N 14 сообщить об ошибке Тема: Нелинейные зависимости в экономике

Начало формы

Конец формы

Нелинейная регрессия представляет собой …

			вид связи между зависимой переменной и независимой переменной (независимыми переменными)
			показатель качества эконометрической модели
			характеристика количества независимых переменных, входящих в эконометрическую модель
			показатель статистической значимости параметров

ЗАДАНИЕ N 15 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

По результатам проведения исследования торговых точек было построено уравнение нелинейной регрессии , где y – спрос на продукцию, ед.; x – цена продукции, руб. Если фактическое значение t-критерия Стьюдента составляет –2,05, а критические значения для данного количества степеней свободы равны , , , то …

			при уровне значимости можно считать, что эластичность спроса по цене составляет –0,8
			при уровне значимости можно считать, что эластичность спроса по цене составляет –0,8
			эластичность спроса по цене составляет –0,8
			при уровне значимости можно считать, что эластичность спроса по цене составляет –0,8

Решение: Для проверки значимости коэффициентов нелинейной регрессии, после линеаризации, как и для уравнения парной линейной регрессии, применяется стандартный алгоритм критерия Стьюдента. Для b формулируется нулевая гипотеза при альтернативной гипотезе . Затем рассчитывается фактическое значение t-статистики, которое сравнивается с критическим значением Стьюдента для требуемого числа степеней свободы и уровня значимости. Если , коэффициент значим; если , коэффициент незначим. В нашем случае при уровне значимости коэффициент значим, а при уровнях значимости и незначим. Бывшев В.А. Эконометрика : учеб. пособие / В.А. Бывшев. – М. : Финансы и статистика, 2008. – С.331–346.

ЗАДАНИЕ N 16 сообщить об ошибке Тема: Виды нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Уравнением нелинейной регрессии, линейной по параметрам является …

Решение: Рассмотрим каждую из моделей. Уравнение является нелинейным как по параметрам, так и по переменным. Уравнение является нелинейным по переменной х, но линейным по параметрам. Уравнения и также являются нелинейными по переменной х, но линейными по параметрам. Поэтому правильный вариант ответа – « ». Другие модели не удовлетворяют поставленному условию.

ЗАДАНИЕ N 17 сообщить об ошибке Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

			разность
			сумма квадратов разности
			квадрат разности
			сумма разности квадратов

ЗАДАНИЕ N 18 сообщить об ошибке Тема: Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК

Начало формы

Конец формы

			оцениваемому параметру, рассчитанному по генеральной совокупности
			математическому ожиданию остатков модели
			коэффициенту парной корреляции между зависимой переменной и соответствующей независимой переменной
			свободному члену уравнения регрессии

Решение: Желательными свойствами оценок параметров регрессионной модели являются состоятельность, несмещенность и эффективность. Понятие несмещенности оценки формулируется следующим образом: «оценка параметра называется несмещенной, если математическое ожидание »; где – истинное значение параметра, вычисленное для генеральной совокупности. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы эконометрики: учебник для вузов: В 2 т. Основы эконометрики / С.А. Айвазян, В.С. Мхитарян. – 2-е изд., испр. – М.: ЮНИТИ–ДАНА, 2001. – С. 63.

ЗАДАНИЕ N 19 сообщить об ошибке Тема: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

Начало формы

Конец формы

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

Решение: Пусть y – издержки производства, – объем продукции, – основные производственные фонды, – численность работников. Известно, что в уравнении дисперсии остатков пропорциональны квадрату объема продукции . После применения обобщенного метода наименьших квадратов новая модель приняла вид . Новая модель имеет дело с новыми переменными – затраты на единицу продукции, – фондоемкость продукции, – трудоемкость продукции. В новой модели параметр показывает среднее изменение затрат на единицу продукции с увеличением на единицу фондоемкости продукции при неизменном уровне трудоемкости продукции . Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 206.

ЗАДАНИЕ N 20 сообщить об ошибке Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки

Начало формы

Конец формы

Значение критерия Дарбина – Уотсона можно приблизительно рассчитать по формуле , где – значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Минимальная величина значения будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.

			положительной
			отрицательной
			нулевой
			бесконечно малой

ЗАДАНИЕ N 21 сообщить об ошибке Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов

Начало формы

Конец формы

Для мультипликативной модели временного ряда Y = T · S · E сумма скорректированных сезонных компонент равна …

			лагу
			1
			0
			половине лага

Решение: Для мультипликативной модели временного ряда Y = T · S · E сумма скорректированных сезонных компонент равна лагу. Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 317–321.

ЗАДАНИЕ N 22 сообщить об ошибке Тема: Структура временного ряда

Начало формы

Конец формы

			первого, второго, третьего и последующих порядков
			между трендовой, сезонной и случайной компонентами
			между несколькими временными рядами
			факторов, формирующих уровень ряда

Решение: Автокорреляционной функцией временного ряда называется последовательность коэффициентов автокорреляции первого, второго и последующих порядков. Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 302.

ЗАДАНИЕ N 23 сообщить об ошибке Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия

Начало формы

Конец формы

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 24 сообщить об ошибке Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация

Начало формы

Конец формы

Известно, что временной ряд Y порожден случайным процессом, который по своим характеристикам является «белым шумом». Значит, ряд Y …

			стационарный
			нестационарный
			автокорреляционный
			сбалансированный

Преподаватель: Рытиков Г.О. Специальность: 080100.62 - Экономика Группа: ДЭБ(бак)3-1 Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Потапова Татьяна Андреевна Логин: 04ps513791 Начало тестирования: 2011-12-07 15:55:30 Завершение тестирования: 2011-12-07 16:05:38 Продолжительность тестирования: 10 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 13 Процент правильно выполненных заданий: 54 %

ЗАДАНИЕ N 1 сообщить об ошибке Тема: Виды нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Степенной моделью не является регрессионная модель …

ЗАДАНИЕ N 2 сообщить об ошибке Тема: Нелинейные зависимости в экономике

Начало формы

Конец формы

Уравнением нелинейной регрессии, отражающей полиномиальную зависимость y от x, является …

Решение: Одним из видов нелинейных зависимостей в эконометрике являются полиномиальные зависимости в виде функции , где k – степень полинома. Так, полином первой степени имеет вид (линейная функция – частный вид полинома первой степени), полином второй степени – , третьей степени – и т.д. до полинома степени k. Из предложенных вариантов ответа полиномом является модель вида (это правильный вариант ответа). Рассмотрим другие варианты: – линейное уравнение множественной регрессии; и – нелинейные уравнения парной регрессии, отражающие гиперболическую зависимость. Эти три нелинейных зависимости не являются полиномами.

ЗАДАНИЕ N 3 сообщить об ошибке Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии

Начало формы

Конец формы

Для линеаризации нелинейной регрессионной модели используется замена …

ЗАДАНИЕ N 4 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели , где – нелинейная функция, – рассчитанное по модели значение переменной , получено значение индекса корреляции R = 0,64. Моделью объяснена часть дисперсии переменной , равная …

ЗАДАНИЕ N 5 сообщить об ошибке Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов

Начало формы

Конец формы

Для мультипликативной модели временного ряда Y = T · S · E сумма скорректированных сезонных компонент равна …

			лагу
			1
			0
			половине лага

ЗАДАНИЕ N 6 сообщить об ошибке Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия

Начало формы

Конец формы

Изображенный на рисунке временной ряд содержит следующие компоненты:

			убывающую тенденцию и сезонную компоненту
			тенденцию и убывающую сезонную компоненту
			убывающую тенденцию и убывающую сезонную компоненту
			возрастающую тенденцию и убывающую сезонную компоненту

ЗАДАНИЕ N 7 сообщить об ошибке Тема: Структура временного ряда

Начало формы

Конец формы

Автокорреляцией уровней ряда называется корреляционная зависимость между …

			последовательными уровнями ряда
			уровнями двух рядов
			компонентами, образующими уровни ряда
			факторами, формирующими уровень ряда

ЗАДАНИЕ N 8 сообщить об ошибке Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация

Начало формы

Конец формы

Для стационарного временного ряда y₁, у₂, … y_t, …, y_n типа «белый шум» математическое ожидание E(y_t) равно …

			0
			1

Решение: Процесс «белый шум» является частным случаем стационарного временного ряда y₁, у₂, … y_t, …, y_n, для которого математическое ожидание значений уровня этого ряда равно 0, то есть E(y_t) = 0 (где t = 1, …, n). Поэтому правильный вариант ответа – «0».

ЗАДАНИЕ N 9 сообщить об ошибке Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

Для эконометрической модели линейного уравнения множественной регрессии вида построена матрица парных коэффициентов линейной корреляции (y – зависимая переменная; х⁽¹⁾, х⁽²⁾, х⁽³⁾, x⁽⁴⁾– независимые переменные): Коллинеарными (тесно связанными) независимыми (объясняющими) переменными не являются …

			x⁽²⁾ и x⁽³⁾
			x⁽¹⁾и x⁽³⁾
			x⁽¹⁾ и x⁽⁴⁾
			x⁽²⁾ и x⁽⁴⁾

Решение: При построении модели множественной регрессии необходимо исключить возможность существования тесной линейной зависимости между независимыми (объясняющими) переменными, которая ведет к проблеме мультиколлинеарности. При этом осуществляют проверку коэффициентов линейной корреляции для каждой пары независимых (объясняющих) переменных. Эти значения отражены в матрице парных коэффициентов линейной корреляции. Считается, что наличие значений коэффициентов парной корреляции между объясняющими переменными, превышающих по абсолютной величине 0,7, отражает тесную связь между этими переменными (теснота связи с переменной y в данном случае не рассматривается). Такие независимые переменные называются коллинеарными. Если значение коэффициента парной корреляции между объясняющими переменными не превышает по абсолютной величине 0,7, то такие объясняющие переменные не являются коллинеарными. Рассмотрим значения парных коэффициентов межфакторной корреляции: между x⁽¹⁾ и x⁽²⁾ значение равно 0,45; между x⁽¹⁾ и x⁽³⁾ – равно 0,82; между x⁽¹⁾ и x⁽⁴⁾ – равно 0,94; между x⁽²⁾ и x⁽³⁾ – равно 0,3; между x⁽²⁾ и x⁽⁴⁾ – равно 0,7; между x⁽³⁾ и x⁽⁴⁾ – равно 0,12. Таким образом, не превышают 0,7 значения , , . Следовательно, коллинеарными не являются факторы x⁽¹⁾ и x⁽²⁾, x⁽²⁾ и x⁽³⁾, x⁽³⁾ и x⁽⁴⁾. Из последних перечисленных пар в вариантах ответов присутствует пара x⁽²⁾ и x⁽³⁾ – это верный вариант ответа. Для остальных пар: x⁽¹ и x⁽³⁾, x⁽¹⁾ и x⁽⁴⁾, x⁽²⁾ и x⁽⁴⁾ – значения парных коэффициентов межфакторной корреляции превышают 0,7, и эти факторы являются коллинеарными. Эконометрика: учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 110–119. Эконометрика : учеб. / под ред. И.И. Елисеевой. – М. : Проспект, 2009. – С. 35–41.

ЗАДАНИЕ N 10 сообщить об ошибке Тема: Линейное уравнение множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

В эконометрической модели линейного уравнения регрессии переменной(-ыми) является(-ются) …

			y, x_j
			a
			b_j

ЗАДАНИЕ N 11 сообщить об ошибке Тема: Спецификация эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Нелинейным по объясняющим переменным, но линейным по параметрам уравнением регрессии является …

Решение: Из приведенных функций только в функции параметры имеют степень 1, а объясняющая переменная х имеет степень, отличную от 1. Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 43–78.

ЗАДАНИЕ N 12 сообщить об ошибке Тема: Фиктивные переменные

Начало формы

Конец формы

При исследовании зависимости потребления мяса от уровня дохода и пола потребителя можно рекомендовать …

			использовать фиктивную переменную – пол потребителя
			разделить совокупность на две: для потребителей женского пола и для потребителей мужского пола
			использовать фиктивную переменную – уровень дохода
			исключить из рассмотрения пол потребителя, так как данный фактор нельзя измерить количественным образом

ЗАДАНИЕ N 13 сообщить об ошибке Тема: Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)

Начало формы

Конец формы

1			для каждого уравнения проверить условие неравенства нулю определителя матрицы коэффициентов, присутствующих в других уравнениях, но отсутствующих в данном уравнении
2			преобразовать структурную форму модели в приведенную форму модели
3			для каждого уравнения приведенной формы модели обычным методом наименьших квадратов оценить приведенные коэффициенты
4			на основе коэффициентов приведенной формы модели получить теоретические значения эндогенных переменных, содержащихся в правой части сверхидентифицированных уравнений
5			применить обычный метод наименьших квадратов, подставив вместо фактических значений эндогенных переменных, стоящих в правой части уравнения, рассчитанные теоретические значения, и получить структурные коэффициенты модели

Решение: Так как выполнение счетного правила является только необходимым, но недостаточным условием идентификации, то сначала нужно проверить выполнение достаточного условия идентификации. Другими словами, сначала для каждого уравнения проверить условие неравенства нулю определителя матрицы коэффициентов, присутствующих в других уравнениях, но отсутствующих в данном уравнении. Поскольку все уравнения системы сверхидентифицируемы, то после проверки выполнения достаточного условия идентификации можно применять двухшаговый метод наименьших квадратов. Второе действие – преобразование структурной формы модели в приведенную форму модели. Третье действие – нахождение для каждого уравнения приведенной формы модели обычным методом наименьших квадратов приведенных коэффициентов. Четвертое действие – получение на основе коэффициентов приведенной формы модели теоретических значений эндогенных переменных, содержащихся в правой части сверхидентифицированных уравнений. И, наконец, следует применить обычный метод наименьших квадратов, подставив вместо фактических значений эндогенных переменных, стоящих в правой части уравнения, рассчитанные теоретические значения, и получить структурные коэффициенты модели. Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 260–266. Кремер, Н.Ш. Эконометрика : учеб. для студентов вузов / Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко ; ред. Н. Ш. Кремер. – М. : ЮНИТИ, 2002. – С.182–200. Магнус, Ян Р. Эконометрика : нач. курс : [учеб. для студентов вузов по экон. специальностям] / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий ; Акад. нар. хоз-ва при Правительстве РФ. – М. : Дело, 2005. – С.197–215.

ЗАДАНИЕ N 14 сообщить об ошибке Тема: Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике

Начало формы

Конец формы

Система эконометрических уравнений не может состоять из …

			одного уравнения регрессии
			совокупности неравенств
			трех уравнений регрессии
			пяти уравнений регрессии

ЗАДАНИЕ N 15 сообщить об ошибке Тема: Идентификация систем эконометрических уравнений

Начало формы

Конец формы

1			приведенный коэффициент
2			эндогенная переменная системы
3			экзогенная переменная системы
			структурный коэффициент

ЗАДАНИЕ N 16 сообщить об ошибке Тема: Классификация систем уравнений

Начало формы

Конец формы

1
2
3

Решение: Рассмотрим каждую из систем эконометрических уравнений. (1) – система независимых уравнений, в такой системе в правой части уравнений стоят только независимые переменные х. Поэтому для системы (1) правильным вариантом ответа является система (2) – система взаимозависимых (одновременных) уравнений, в правой части уравнений такой системы стоят как зависимые переменные y других уравнений, так и независимые переменные х. Порядок следования зависимых переменных y в правой части уравнений не зависит от количества предыдущих уравнений. Поэтому для системы (2) правильным вариантом ответа является система (3) – является системой рекурсивных уравнений. В такой системе в правой части уравнений стоят как зависимые переменные y, так и независимые переменные х, при этом каждое последующее уравнение в правой части включает зависимые переменные y только предыдущих уравнений системы. Поэтому для системы (3) правильным вариантом ответа является система Система содержит ошибку, так как в правой части всех уравнений системы стоит переменная у₁. Поэтому данная система не может быть отнесена ни к одному из классов систем эконометрических уравнений, это неправильный вариант ответа.

ЗАДАНИЕ N 17 сообщить об ошибке Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки

Начало формы

Конец формы

			0


			a

Решение: Метод наименьших квадратов МНК позволяет рассчитать такие оценки параметров линейной модели регрессии, для которых сумма квадратов отклонений фактических значений зависимой переменной y от ее модельных (теоретических) значений минимальна. Отклонение является ошибкой модели. Так, если модель регрессии записана в виде выражения , где , то разность ( – ошибка модели). При применении МНК величина должна удовлетворять определенным условиям (предпосылкам). Предпосылкой метода наименьших квадратов МНК является , т.е. «величина , равная среднему значению отклонений фактических значений зависимой переменной y от ее модельных (теоретических) значений , должна быть равна 0». Верным ответом является «0». Остальные варианты ответов – неверные.

ЗАДАНИЕ N 18 сообщить об ошибке Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Для построения эконометрической модели линейного уравнения регрессии используется таблица статистических данных. При помощи метода наименьших квадратов (МНК) рассчитываются оценки параметров модели вида . Для выборочного i-го наблюдения модель имеет вид . При применении метода наименьших квадратов минимизируется сумма квадратов …

Начало формы

Конец формы

Пусть – оценка параметра регрессионной модели, полученная с помощью метода наименьших квадратов; – математическое ожидание оценки . В том случае если , то оценка обладает свойством …

			несмещенности
			состоятельности
			эффективности
			смещенности

ЗАДАНИЕ N 20 сообщить об ошибке Тема: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

Начало формы

Конец формы

Исходная регрессионная модель имеет вид . Преобразование переменных вида используется в том случае, если ________ и оценка параметров проводится с помощью ________ метода наименьших квадратов.

			предпосылки МНК нарушены; обобщенного
			предпосылки МНК не нарушены; обобщенного
			предпосылки МНК нарушены; традиционного
			предпосылки МНК не нарушены; традиционного

Решение: Метод наименьших квадратов (МНК) позволяет рассчитать такие оценки параметров линейной модели регрессии, для которых сумма квадратов отклонений фактических значений зависимой переменной y от ее модельных (теоретических) значений минимальна. Отклонение , посчитанное для i-го наблюдения, является ошибкой модели. При применении МНК относительно остатков регрессионной модели выдвигаются определенные предпосылки. Если остатки не удовлетворяют предпосылкам МНК, то применение обычного (традиционного) МНК нецелесообразно. Если остатки гетероскедастичны, то проводят преобразование переменных и оценку параметров осуществляют с использованием обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК). При этом для регрессионной модели вида проводится преобразование исходных переменных к переменным вида . Поэтому верным вариантом ответа является «предпосылки МНК нарушены; обобщенного» или полный вариант ответа «если предпосылки МНК нарушены и оценка параметров проводится с помощью обобщенного метода наименьших квадратов». Варианты «предпосылки МНК не нарушены» и «традиционный МНК» в данном случае не удовлетворяют постановке вопроса. Эконометрика: учеб. / И.И. Елисеева [и др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005. – С. 201-203.

ЗАДАНИЕ N 21 сообщить об ошибке Тема: Оценка тесноты связи

Начало формы

Конец формы

			обратная
			прямая
			функциональная
			отсутствует

Решение: Значение коэффициента парной корреляции характеризует тесноту связи между зависимой переменной и независимой переменной . Его знак показывает характер связи между переменными и . Если , то при увеличении у переменная х уменьшается, а при уменьшении у переменная х увеличивается; связь между переменными и обратная. Поэтому верный ответ – «обратная».

ЗАДАНИЕ N 22 сообщить об ошибке Тема: Оценка значимости параметров эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Если параметр эконометрической модели не является статистически значимым, то соответствующая независимая переменная …

			не оказывает влияния на моделируемый показатель (зависимую переменную)
			оказывает статистически значимое влияние на моделируемый показатель (зависимую переменную)
			тесно связан с зависимой переменной
			оказывает основное (доминирующее) влияние на зависимую переменную

ЗАДАНИЕ N 23 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества подбора уравнения

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели парной регрессии рассчитано значение коэффициента детерминации (см. рис.). Следовательно, построенным уравнением объяснено ______ дисперсии зависимой переменной.

			6,5%
			0,065%
			(1 – 0,065)%
			65%

Решение: Значение коэффициента детерминации характеризует долю дисперсии зависимой переменной, объясненную построенным уравнением регрессии. Так как , то доля дисперсии зависимой переменной, объясненная уравнением, составляет 0,065 или 6,5% ( ). Поэтому верный ответ – «6,5%».

ЗАДАНИЕ N 24 сообщить об ошибке Тема: Проверка статистической значимости эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

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

Решение: При расчете дисперсии на одну степень свободы величину дисперсии (суммы квадратов разности) относят к значению ее степени свободы. Так как число степеней свободы остаточной дисперсии равно (n – k – 1), то соответствующую сумму квадратов разности делят на (n – k – 1). Правильный вариант ответа – «(n – k – 1)».

Преподаватель: Рытиков Г.О. Специальность: 080100.62 - Экономика Группа: ДЭБ(бак)3-1 Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Баубакова Айсылу Рафиковна Логин: 04ps513785 Начало тестирования: 2011-12-07 16:08:45 Завершение тестирования: 2011-12-07 16:14:42 Продолжительность тестирования: 5 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 12 Процент правильно выполненных заданий: 50 %

ЗАДАНИЕ N 1 сообщить об ошибке Тема: Нелинейные зависимости в экономике

Начало формы

Конец формы

Нелинейным уравнением парной регрессии является …

Решение: Рассмотрим каждую из моделей: – линейное уравнение множественной регрессии; – нелинейное уравнение множественной регрессии; – линейное уравнение парной регрессии, которое можно переписать в виде ; – нелинейное уравнение парной регрессии – модель, которая является правильным вариантом ответа. Остальные модели не подходят под спецификацию уравнения регрессии, заданную в постановке вопроса, поэтому не являются правильными вариантами ответов.

ЗАДАНИЕ N 2 сообщить об ошибке Тема: Виды нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Уравнением нелинейной регрессии, линейной по параметрам является …

ЗАДАНИЕ N 3 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели зависимости потребления материала на единицу продукции от объема выпуска продукции построено нелинейное уравнение (см. рис.). Значение индекса детерминации для данного уравнения составляет R²=0,904. Следовательно, …

			объемом выпуска продукции объяснено 90,4% дисперсии потребления материалов на единицу продукции
			потреблением материалов на единицу продукции объяснено 90,4% дисперсии объема выпуска продукции
			объемом выпуска продукции объяснено 9,6% дисперсии потребления материалов на единицу продукции
			потреблением материалов на единицу продукции объяснено 9,6% дисперсии объема выпуска продукции

Решение: Значение индекса детерминации R² характеризует долю дисперсии зависимой переменной, объясненную независимой переменной (построенным нелинейным уравнением регрессии). В данной модели зависимой переменной является потребление материала на единицу продукции, независимой – объем выпуска продукции. Так как значение индекса детерминации R²= 0,904, то доля дисперсии зависимой переменной, объясненная независимой переменной, составляет 0,904 или 90,4%. Таким образом, объемом выпуска продукции (независимой переменной) объяснено 90,4% дисперсии потребления материалов на единицу продукции (зависимой переменной).

ЗАДАНИЕ N 4 сообщить об ошибке Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии

Начало формы

Конец формы

Для линеаризации нелинейной регрессионной модели используется замена …

ЗАДАНИЕ N 5 сообщить об ошибке Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

Для эконометрической модели линейного уравнения множественной регрессии вида построена матрица парных коэффициентов линейной корреляции (y – зависимая переменная; х⁽¹⁾, х⁽²⁾, х⁽³⁾, x⁽⁴⁾– независимые переменные): Коллинеарными (тесно связанными) независимыми (объясняющими) переменными не являются …

			x⁽²⁾ и x⁽³⁾
			x⁽¹⁾и x⁽³⁾
			x⁽¹⁾ и x⁽⁴⁾
			x⁽²⁾ и x⁽⁴⁾

ЗАДАНИЕ N 6 сообщить об ошибке Тема: Линейное уравнение множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

			b_j
			a
			y
			x_j

ЗАДАНИЕ N 7 сообщить об ошибке Тема: Спецификация эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

При идентификации модели множественной регрессии количество оцениваемых параметров равно …

			5
			4
			6
			3

Решение: При оценке модели множественной регрессии рассчитываются следующие параметры: свободный член a и четыре параметра при независимых переменных х. Итого 5 параметров. Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 40–50.

ЗАДАНИЕ N 8 сообщить об ошибке Тема: Фиктивные переменные

Начало формы

Конец формы

При анализе промышленных предприятий в трех регионах (Республика Марий Эл, Республика Чувашия, Республика Татарстан) были построены три частных уравнения регрессии: для Республики Марий Эл; для Республики Чувашия; для Республики Татарстан. Укажите вид фиктивных переменных и уравнение с фиктивными переменными, обобщающее три частных уравнения регрессии.

Решение: Три уравнения отличаются только свободным членом. Нужно ввести две фиктивные переменные, например и . Поскольку для Республики Марий значение свободного члена минимальное, то для нее , Пусть Тогда уравнение для Республики Чувашия можно переписать в виде или Пусть Тогда уравнение для Республики Татарстан можно переписать в виде или Итоговое уравнение будет Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005. – С. 167–182. Магнус, Ян Р. Эконометрика : нач. курс : [учеб. для студентов вузов по экон. специальностям] / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий ; Акад. нар. хоз-ва при Правительстве РФ. – М. : Дело, 2005. С.190–195.

ЗАДАНИЕ N 9 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества подбора уравнения

Начало формы

Конец формы

			(2); 73,4%
			(1); 52,3%
			(2); 26,6%
			(1); 47,7%

Решение: Значение коэффициента детерминации характеризует долю дисперсии зависимой переменной, объясненную построенным уравнением регрессии. Чем выше эта доля, то есть чем ближе значение к 1, тем выше качество построенной модели. В данном случае выше качество модели 2, для которой , в этом случае уравнением объяснено 73,4% дисперсии зависимой переменной. Этот вариант ответа – верный. Первая модель характеризуется более низким значением коэффициента детерминации ( ), следовательно, более низким качеством модели. Поэтому вариант ответа «первая, так как уравнением объяснено 52,3% дисперсии зависимой переменной» неверный. Варианты ответов «вторая, так как уравнением объяснено 26,6% дисперсии зависимой переменной» и «первая, так как уравнением объяснено 47,7% дисперсии зависимой переменной» являются ошибочными, так как в них дается неправильное истолкование смысла значения коэффициента детерминации.

ЗАДАНИЕ N 10 сообщить об ошибке Тема: Оценка тесноты связи

Начало формы

Конец формы

			корреляции
			детерминации
			регрессии
			эластичности

Решение: Заданная регрессионная модель вида – это линейное уравнение парной регрессии, для которого показателем тесноты связи между переменными и является парный коэффициент линейной корреляции.

ЗАДАНИЕ N 11 сообщить об ошибке Тема: Оценка значимости параметров эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

			отлично от 0
			равно 0
			равно 1
			равно коэффициенту парной корреляции

Решение: Эконометрическая модель дает количественное выражение исследуемой зависимости между социально-экономическими показателями. При этом оценка параметров модели осуществляется по некоторой статистической выборке, отражающей данную зависимость для генеральной совокупности однородных объектов. При проверке статистической значимости параметра проверяется статистическая гипотеза о том, что значение параметра модели равно 0 и соответствующая независимая переменная не оказывает влияния на моделируемый показатель (зависимую переменную). Если анализ показал, что параметр значим, то гипотеза о равенстве 0 его значения отвергается, таким образом, значение параметра признается отличным от 0, и влияние соответствующей независимой переменной на моделируемый показатель (зависимую переменную) признается значимым. Правильный вариант ответа – «отлично от 0». Или полный ответ: «Если параметр эконометрической модели не является статистически значимым, то отвергается статистическая гипотеза о том, что его значение отлично от 0».

ЗАДАНИЕ N 12 сообщить об ошибке Тема: Проверка статистической значимости эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Начало формы

Конец формы

Дана система одновременных эконометрических уравнений: Система является точно идентифицируемой. Определите последовательность этапов алгоритма оценки ее параметров.

1			преобразование структурной формы модели в приведенную форму вида
2			оценивание параметров приведенной формы модели (приведенных коэффициентов) для каждого уравнения приведенной формы модели обычным МНК оцениваются
3			трансформация коэффициентов приведенной формы модели в параметры структурной формы модели и
4			подстановка найденных значений коэффициентов в структурную форму системы эконометрических уравнений

ЗАДАНИЕ N 14 сообщить об ошибке Тема: Классификация систем уравнений

Начало формы

Конец формы

При построении систем эконометрических уравнений различают три класса моделей: (1) система независимых уравнений; (2) система рекурсивных уравнений; (3) система одновременных уравнений. Отнесите предложенные модели к соответствующему классу.

1
2
3

ЗАДАНИЕ N 15 сообщить об ошибке Тема: Идентификация систем эконометрических уравнений

Начало формы

Конец формы

1			приведенный коэффициент
2			эндогенная переменная системы
3			экзогенная переменная системы
			структурный коэффициент

ЗАДАНИЕ N 16 сообщить об ошибке Тема: Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике

Начало формы

Конец формы

Системой эконометрических уравнений не является система линейных _____ уравнений.

			нормальных
			стандартизованных
			рекурсивных
			одновременных

Решение: Система линейных одновременных уравнений является одним из видов систем эконометрических уравнений. Система рекурсивных уравнений также является видом системы эконометрических уравнений. Система нормальных уравнений используется при расчете оценок параметров линейных моделей с помощью МНК и не является системой эконометрических уравнений (правильный вариант ответа). Стандартизованное уравнение регрессии используется при моделировании линейных уравнений множественной регрессии для расчета стандартизованных коэффициентов регрессии и ранжировании факторов по силе связи с зависимой переменной и не является системой эконометрических уравнений (правильный вариант ответа). Эконометрика: учеб. / под ред. д-ра экон. наук, проф. В.С. Мхитаряна. – М. : Проспект, 2008. – С. 341–345. Эконометрика : учеб. / под ред. И.И. Елисеевой. – М. : Проспект, 2009. – С. 230–233.

ЗАДАНИЕ N 17 сообщить об ошибке Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация

Начало формы

Конец формы

Для временного ряда известны характеристики: – среднее и – дисперсия. Если временной ряд является стационарным, то …

ЗАДАНИЕ N 18 сообщить об ошибке Тема: Структура временного ряда

Начало формы

Конец формы

Данная таблица значений автокорреляционной функции соответствует структуре временного ряда …

Решение: Структура временного ряда определяется по значениям коэффициента автокорреляции, рассчитанным для разных порядков коэффициента автокорреляции. Коэффициент автокорреляции характеризует тесноту связи между уровнями исходного ряда и уровнями этого же ряда, сдвинутыми на значение порядка. Если временной ряд содержит тенденцию, то наиболее высокое (максимальное или чуть меньше, чем максимальное) значение наблюдается у коэффициента автокорреляции первого порядка, так как оказываются тесно связанными два соседних уровня временного ряда. Если наблюдаются высокие значения (близкие к 1 или равные 1) для коэффициента автокорреляции более высоких порядков, то это свидетельствует о наличие во временном ряде периодических колебаний, период колебаний равен порядку соответствующего коэффициента автокорреляции. Анализ таблицы показывает, что ряд не содержит высоких значений, отражающих тесную связь между уровнями исходного и сдвинутого рядов, поэтому утверждать, что ряд может содержать тенденцию или волну нельзя, таблица отображает ряд, который сформировался под влиянием только случайных воздействий, такой ряд отображен на графике (4). Поэтому правильный вариант ответа – «(4)». Остальные варианты ответов неверные. Рассмотрим ряды (1) – (3). Ряд (1) содержит тенденцию, следовательно, тесно связаны соседние уровни и должен был быть высоким коэффициент первого порядка. Ряды (2) и (3) содержат волну, это должно было отразиться в таблице значений автокорреляционной функции (в таблице должны были присутствовать значения коэффициента, близкие к 1, для более высоких порядков).

ЗАДАНИЕ N 19 сообщить об ошибке Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов

Начало формы

Конец формы

			y_t = 7; T = -3,5; S = -2; E = -1
			y_t = 7; T = 7; S = 1; E = 1
			y_t = 7; T = 3,5; S = 2; E = 1
			y_t = 7; T = 3,5; S = -2; E = -1

Решение: Мультипликативная модель временного ряда записывается в виде выражения и предполагает, что произведение компонент ряда T, S и Е равно значению уровня ряда y_t. В задании необходимо определить, в каком из предложенных вариантов ответа значения компонент уровня временного ряда не формирует мультипликативную модель. Поэтому правильный вариант ответа не должен удовлетворять выражению , то есть значение уровня ряда y_t не должно быть равно произведению компонент T, S и Е. Проверим каждый из вариантов. Если y_t=7; T=7; S=1; E=1, то 7=7 1 1 => 7=7; так как равенство выполняется, это неправильный вариант ответа. Если y_t=7; T=3,5; S=2; E=1, то 7=3,5 2 1 => 7=7; так как равенство выполняется, это неправильный вариант ответа. Если y_t=7; T=3,5; S=-2; E=-1, то 7=3,5 (-2) (-1) => 7=7; так как равенство выполняется, это неправильный вариант ответа. Если y_t=7; T=-3,5; S=-2; E=-1, то 7=(-3,5) (-2) ( -1) => 7=(–7); так как равенство не выполняется, это правильный вариант ответа.

ЗАДАНИЕ N 20 сообщить об ошибке Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия

Начало формы

Конец формы

Выраженную положительную тенденцию содержит ряд …

ЗАДАНИЕ N 21 сообщить об ошибке Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

			минимизации суммы квадратов
			равенства нулю суммы квадратов
			минимизации модулей
			равенства нулю

ЗАДАНИЕ N 22 сообщить об ошибке Тема: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

Начало формы

Конец формы

			обобщенный
			косвенный
			двухшаговый
			трехшаговый

Начало формы

Конец формы

Несмещенность оценок параметров регрессии означает, что …

			математическое ожидание остатков равно нулю
			дисперсия остатков минимальная
			точность оценок выборки увеличивается с увеличением объема выборки
			дисперсия остатков не зависит от величины

ЗАДАНИЕ N 24 сообщить об ошибке Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки

Начало формы

Конец формы

			0


			a

Преподаватель: Рытиков Г.О. Специальность: 080100.62 - Экономика Группа: ДЭБ(бак)3-1 Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Головатенко Максим Николаевич Логин: 04ps513787 Начало тестирования: 2011-12-07 15:36:45 Завершение тестирования: 2011-12-07 16:20:48 Продолжительность тестирования: 44 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 6 Процент правильно выполненных заданий: 25 %

ЗАДАНИЕ N 1 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества подбора уравнения

Начало формы

Конец формы

			0,9
			0,19
			0,81
			0,95

ЗАДАНИЕ N 2 сообщить об ошибке Тема: Проверка статистической значимости эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

При оценке статистической значимости построенной эконометрической модели выдвигают ______ гипотезы.

			статистические
			математические
			информационные
			коллективные

Решение: Эконометрическая модель дает количественное выражение некоторой исследуемой зависимости между социально-экономическими показателями. При этом оценка параметров модели осуществляется по некоторой статистической выборке, отражающей данную зависимость для генеральной совокупности однородных объектов. Поэтому при проверке статистической значимости модели выдвигаются статистические гипотезы: нулевую H₀ и альтернативную Н₁.

ЗАДАНИЕ N 3 сообщить об ошибке Тема: Оценка значимости параметров эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

			Стьюдента
			Фишера
			Дарбина – Уотсона
			нормальное

ЗАДАНИЕ N 4 сообщить об ошибке Тема: Оценка тесноты связи

Начало формы

Конец формы

			обратная
			прямая
			функциональная
			отсутствует

ЗАДАНИЕ N 5 сообщить об ошибке Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация

Начало формы

Конец формы

Решение: При моделировании временных рядов рассматривается отдельный класс – стационарные временные ряды. Основные характеристики стационарного временного ряда состоят в том, что среднее и дисперсия стохастического процесса, сгенерировавшего конкретный временной, не зависят от времени t, то есть ; . Эконометрика: учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 335 – 336. Эконометрика: учеб. / под ред. д-ра экон. наук, проф. В.С. Мхитаряна. – М. : Проспект, 2008. – С. 284–288.

ЗАДАНИЕ N 6 сообщить об ошибке Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов

Начало формы

Конец формы

Уровень временного ряда (y_t) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Для мультипликативной модели временного ряда, содержащего периодические колебания в 4 момента, получены значения сезонных компонент: S₁ = 2,087; S₂= 0,632; S₃ = 0,931; S₄ = 3,256. Известны значения компонент: T₅ = 20,6 и E₅ = 0,4. Рассчитайте значение уровня временного ряда y₅.

			17,2
			23,1
			33
			0,83

ЗАДАНИЕ N 7 сообщить об ошибке Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия

Начало формы

Конец формы

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 8 сообщить об ошибке Тема: Структура временного ряда

Начало формы

Конец формы

Данная таблица значений автокорреляционной функции соответствует структуре временного ряда …

Решение: Структура временного ряда определяется по значениям коэффициента автокорреляции, рассчитанным для разных порядков коэффициента автокорреляции. Коэффициент автокорреляции характеризует тесноту связи между уровнями исходного ряда и уровнями этого же ряда, сдвинутыми на значение порядка. Если временной ряд содержит тенденцию, то наиболее высокое (максимальное или чуть меньше, чем максимальное) значение наблюдается у коэффициента автокорреляции первого порядка, так как оказываются тесно связанными два соседних уровня временного ряда. Если наблюдаются высокие значения (близкие к 1 или равные 1) для коэффициента автокорреляции более высоких порядков, то это свидетельствует о наличии во временном ряде периодических колебаний, период колебаний равен порядку соответствующего коэффициента автокорреляции. Анализ таблицы показывает, что максимальное значение 1,000 наблюдается для коэффициента автокорреляции четвертого порядка, следовательно, ряд должен содержать периодические колебания с периодом в 4 момента времени, такой ряд отображен на графике (2). Поэтому правильный вариант ответа – «(2)». Остальные варианты ответов неверные. Рассмотрим ряды (1), (3) и (4). Ряд (1) выявляет влияние тенденции, что должно было отразиться в значениях таблицы – высокое значение коэффициента автокорреляции первого порядка. Ряд (3) содержит волну с периодом 3 момента времени, поэтому в таблице значение коэффициента третьего порядка должно было быть близким к 1. Ряд (4) отражает влияние только случайной компоненты, так как значения показателя разбросаны хаотично, поэтому для такого ряда ни один из коэффициентов автокорреляции не будет обладать высоким значением, характеризующим тесную связь между уровнями исходного и сдвинутого рядов.

ЗАДАНИЕ N 9 сообщить об ошибке Тема: Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)

Начало формы

Конец формы

Определите последовательность этапов алгоритма обычного метода наименьших квадратов (МНК) для оценки параметров системы независимых уравнений.

1			разложение системы независимых уравнений на отдельные (изолированные) уравнения регрессии, число которых определяется количеством эндогенных переменных модели
2			построение системы нормальных уравнений для каждого отдельного (изолированного) уравнения
3			расчет оценок параметров каждого отдельного (изолированного) уравнения
4			запись системы независимых уравнений с найденными значениями оценок параметров

Решение: Для оценки параметров системы независимых уравнений, как правило, применяется обычный метод наименьших квадратов, при этом каждое уравнение системы рассматривается как изолированное уравнение, к которому и применяется МНК. Таким образом, алгоритм применения обычного МНК к системе независимых уравнений следующий: 1) разложение системы независимых уравнений на отдельные (изолированные) уравнения регрессии, число которых определяется количеством эндогенных переменных модели; 2) построение системы нормальных уравнений для каждого отдельного (изолированного) уравнения; 3) расчет оценок параметров каждого отдельного (изолированного) уравнения; 4) запись системы независимых уравнений с найденными значенийми оценок параметров.

ЗАДАНИЕ N 10 сообщить об ошибке Тема: Классификация систем уравнений

Начало формы

Конец формы

Изучаются модели зависимости спроса и предложения от цены p и прочих факторов. Установите соответствие между видом и классом эконометрических уравнений. (1) (2) (3)

1			система независимых уравнений
2			система одновременных уравнений
3			система рекурсивных уравнений
			система приведенных уравнений

Решение: В системе (1) оба уравнения зависят только от независимой переменной p. Это система независимых уравнений, и мы не предполагаем, что спрос и предложение связаны между собой. В системе (2) зависимые переменные спрос и предложение содержатся и в правой, и в левой частях уравнения. Это система одновременных уравнений. В системе (3) первое уравнение содержит в правой части только независимую переменную p, а второе уравнение уже включает в себя и зависимую переменную , определенную в первом уравнении. Это система рекурсивных уравнений. Система приведенных уравнений не является классом систем одновременных уравнений. Эконометрика: учеб. / под ред. Д-ра экон. наук, проф. В.С. Мхитаряна. – М. : Проспект, 2008. – С.341–355.

ЗАДАНИЕ N 11 сообщить об ошибке Тема: Идентификация систем эконометрических уравнений

Начало формы

Конец формы

1			эндогенная переменная
2			структурный коэффициент
3			лаговая переменная
			экзогенная переменная

Решение: Рассмотрим каждое из обозначений. (1) – эндогенная переменная системы, входит в левую часть второго уравнения. (2) – структурный коэффициент, или коэффициент структурной формы модели. (3) – лаговая переменная, характеризующая значение переменной в предыдущий период. Вариант ответа «экзогенная переменная» характеризует независимую переменную системы, которая может входить только в правую часть уравнений системы. Этот вариант не является наименованием ни одного из обозначений. Эконометрика: учеб. / под ред. д-ра экон. наук, проф. В.С. Мхитаряна. – М. : Проспект, 2008. – С. 341–347. Эконометрика : учеб. / под ред. И.И. Елисеевой. – М. : Проспект, 2009. – С. 230–237.

ЗАДАНИЕ N 12 сообщить об ошибке Тема: Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике

Начало формы

Конец формы

Система эконометрических уравнений может быть использована для …

			описания взаимосвязей между совокупностью зависимых и независимых переменных
			улучшения качества моделирования исследуемого явления или процесса по сравнению с отдельным уравнением регрессии
			упрощения вида моделируемой связи
			линеаризации моделируемого экономического процесса или явления

Решение: Рассмотрим все предложенные варианты ответов и сопоставим их с возможными вариантами использования систем эконометрических уравнений. Вариант «для упрощения вида моделируемой связи» отражает прямо противоположный случай, т.к. при использовании систем удается описать функционирование более сложных социально-экономических систем (этот вариант ответа неверный). Вариант «для линеаризации моделируемого экономического процесса или явления» не отражает цели использования систем эконометрических уравнений, так как для линеаризации нелинейных регрессионных моделей используются методы подстановки, замены, логарифмирования и т.д. (этот вариант ответа неверный). Вариант «для улучшения качества моделирования исследуемого явления или процесса по сравнению с отдельным уравнением регрессии» действительно отражает возможную цель использования системы, потому что, как правило, использование системы уравнений для описания этого же экономического явления или процесса дает более высокие результаты моделирования, позволяет учесть реальное взаимодействие элементов социально-экономической системы (этот вариант ответа правильный). Вариант «для описания взаимосвязей между совокупностью зависимых и независимых переменных» описывает особенность системы эконометрических уравнений (этот вариант ответа правильный).

ЗАДАНИЕ N 13 сообщить об ошибке Тема: Виды нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Не является полиномом регрессионная модель …

ЗАДАНИЕ N 14 сообщить об ошибке Тема: Нелинейные зависимости в экономике

Начало формы

Конец формы

			степенной функции
			экспоненциальной функции
			параболы второй степени
			равносторонней гиперболы

Решение: Из перечисленных функций только степенная функция характеризуется постоянной эластичностью, следовательно, ее и нужно применить для отражения данной зависимости. Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 89–92.

ЗАДАНИЕ N 15 сообщить об ошибке Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии

Начало формы

Конец формы

При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется способ приведения уравнения к обратному виду, то есть к переменной . Указанным способом может быть линеаризовано уравнение …

Решение: Линеаризация – это процедура приведения нелинейной регрессионной модели к линейному виду путем различных математических преобразований. Это необходимо для обеспечения возможности использования метода наименьших квадратов, позволяющего оценить параметры линейных уравнений регрессии. В качестве одного из способов линеаризации используется метод приведения уравнения к обратному виду, то есть к переменной . Рассмотрим процедуру линеаризации для каждого из предложенных вариантов ответа. Уравнение ; проведем замену переменных: пусть , тогда модель примет линейный вид . Уравнение ; проведем логарифмирование уравнения, тогда модель примет линейный вид . Уравнение ; проведем логарифмирование уравнения, тогда модель примет линейный вид . Уравнение ; обратим уравнение, тогда модель примет линейный вид . то есть данное уравнение линеаризовано с использованием способа приведения уравнения к обратному виду, или к переменной . Уравнение является правильным вариантом ответа, так как линеаризовано указанным в постановке вопроса способом. Другие модели линеаризованы не путем приведения уравнения к обратному виду.

ЗАДАНИЕ N 16 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

			0,64
			0,8

Решение: Коэффициент детерминации для модели в исходных показателях в данном случае будет равен коэффициенту детерминации для модели в логарифмах исходных показателей, который вычисляется как квадрат коэффициента корреляции, то есть 0,64. Бывшев В.А. Эконометрика : учеб. пособие / В.А. Бывшев. – М. : Финансы и статистика, 2008. – С.331–346.

ЗАДАНИЕ N 17 сообщить об ошибке Тема: Фиктивные переменные

Начало формы

Конец формы

			для типа дома кирпичный
			для типа дома монолитный
			для типа дома кирпичный
			для типа дома монолитный

ЗАДАНИЕ N 18 сообщить об ошибке Тема: Линейное уравнение множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

В эконометрической модели линейного уравнения регрессии переменной(-ыми) является(-ются) …

			y, x_j
			a
			b_j

Решение: Эконометрическая модель линейного уравнения регрессии имеет вид , где y – зависимая переменная, x_j – независимая переменная ( – номер независимой переменной в модели, k – общее количество независимых переменных в модели); a, b_j – параметры уравнения; – ошибка модели (учитывает влияние на зависимую переменную y прочих факторов, не являющихся в модели независимыми переменными). Таким образом, верным ответом является «y, x_j».

ЗАДАНИЕ N 19 сообщить об ошибке Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

			мультиколлинеарны
			независимы
			количественно измеримы
			значимы

ЗАДАНИЕ N 20 сообщить об ошибке Тема: Спецификация эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

При идентификации модели множественной регрессии количество оцениваемых параметров равно …

			5
			4
			6
			3

ЗАДАНИЕ N 21 сообщить об ошибке Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки

Начало формы

Конец формы

			отрицательной
			положительной
			нулевой
			бесконечно малой

Решение: Значение коэффициента автокорреляции остатков модели рассчитывается по аналогии с парным коэффициентом автокорреляции и изменяется в таких же пределах, то есть от –1 до +1. Подставим эти граничные значения в формулу для расчета значения критерия Дарбина – Уотсона: если , то ; если , то . Поэтому значение меняется от 0 до 4. Максимальное значение равно 4 для случая, когда , то есть для отрицательной автокорреляции остатков. Эконометрика: учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 436 – 442. Бывшев, В.А. Эконометрика: учеб. пособие / В.А. Бывшев. – М. : Финансы и статистика, 2008 – С 189 – 194.

ЗАДАНИЕ N 22 сообщить об ошибке Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Решение: При применении МНК рассчитывают оценки параметров линейной модели , при этом строится система нормальных уравнений. Решая систему, находим значения искомых оценок параметров, которые и являются неизвестными в системе. Так как параметрами в этой модели являются , то верный ответ – « ». Остальные варианты ответов неверные, так как – это ошибка модели; – зависимая переменная модели; – независимая переменная модели.

ЗАДАНИЕ N 23 сообщить об ошибке Тема: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

Начало формы

Конец формы

			на работника при увеличении производительности труда на единицу при неизменном уровне фондовооруженности труда
			на работника при увеличении фондовооруженности труда на единицу при неизменном уровне производительности труда
			на единицу продукции при увеличении фондоемкости продукции на единицу при неизменном уровне трудоемкости продукции
			на единицу продукции при увеличении трудоемкости продукции на единицу при неизменном уровне фондоемкости продукции

Решение: Пусть y – издержки производства, – объем продукции, – основные производственные фонды, – численность работников. Известно, что в уравнении дисперсии остатков пропорциональны квадрату численности работников: . Применим обобщенный метод наименьших квадратов, поделив обе части уравнения на После применения обобщенного метода наименьших квадратов новая модель приняла вид . Новая модель имеет дело с новыми переменными: – объем затрат на одного работника, – производительность труда, – фондовооруженность труда. В новой модели коэффициент регрессии показывает среднее изменение затрат на работника при увеличении производительности труда на единицу при неизменном уровне фондовооруженности труда . Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 206.

ЗАДАНИЕ N 24 сообщить об ошибке Тема: Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК

Начало формы

Конец формы

			оцениваемому параметру, рассчитанному по генеральной совокупности
			математическому ожиданию остатков модели
			коэффициенту парной корреляции между зависимой переменной и соответствующей независимой переменной
			свободному члену уравнения регрессии

Преподаватель: Рытиков Г.О. Специальность: 080100.62 - Экономика Группа: ДЭБ(бак)3-1 Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Бубельник Алексей Леонидович Логин: 04ps513786 Начало тестирования: 2011-12-07 12:03:31 Завершение тестирования: 2011-12-07 16:21:49 Продолжительность тестирования: 258 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 14 Процент правильно выполненных заданий: 58 %

ЗАДАНИЕ N 1 сообщить об ошибке Тема: Классификация систем уравнений

Начало формы

Конец формы

Установите соответствие между видом и классом эконометрических уравнений. (1) (2) (3)

1			система независимых уравнений
2			система рекурсивных уравнений
3			система одновременных уравнений
			система нормальных уравнений

ЗАДАНИЕ N 2 сообщить об ошибке Тема: Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике

Начало формы

Конец формы

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 …

Решение: В модели предложение является линейной функцией цены p. Значит, уравнение для предложения будет иметь вид . Спрос является линейной функцией цены p и дохода y, значит, уравнение для спроса будет иметь вид . Так как рассматривается модель равенства спроса и предложения, значит, первые два уравнения должны быть дополнены третьим: . Модель будет иметь вид Эконометрика: учеб. / под ред. д-ра экон. наук, проф. В.С. Мхитаряна. – М. : Проспект, 2008. – С.341–355.

ЗАДАНИЕ N 3 сообщить об ошибке Тема: Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)

Начало формы

Конец формы

1			структурная форма модели преобразовывается в приведенную форму модели
2			для каждого уравнения приведенной формы модели обычным МНК оцениваются параметры приведенной формы модели – приведенные коэффициенты
3			проводится расчет теоретических значений эндогенных переменных сверхидентифицируемых уравнений на основе оценок приведенных коэффициентов
4			проводится расчет структурных коэффициентов сверхидентифицируемых уравнений с помощью обычного МНК

ЗАДАНИЕ N 4 сообщить об ошибке Тема: Идентификация систем эконометрических уравнений

Начало формы

Конец формы

1			эндогенная переменная
2			структурный коэффициент
3			лаговая переменная
			экзогенная переменная

ЗАДАНИЕ N 5 сообщить об ошибке Тема: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

Начало формы

Конец формы

			автокоррелированными и/или гетероскедастичными
			гомоскедастичными и некоррелированными
			только автокоррелированными
			только гетероскедастичными

Решение: Метод наименьших квадратов (МНК) позволяет рассчитать такие оценки параметров линейной модели регрессии, для которых сумма квадратов отклонений фактических значений зависимой переменной y от ее модельных (теоретических) значений минимальна. Отклонение , посчитанное для i-го наблюдения, является ошибкой модели. Предпосылками МНК являются: случайный характер остатков, нулевая средняя величина, отсутствие автокорреляции в остатках, постоянная дисперсия (гомоскедастичность) остатков, подчинение нормальному закону распределения. Если остатки не удовлетворяют предпосылкам МНК о автокоррелированности и гетероскедастичности остатков, то применение обычного (традиционного) МНК нецелесообразно. Если остатки автокоррелированны и/или гетероскедастичны, то проводят преобразование переменных и расчет оценок параметров осуществляют с использованием обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК). Правильный вариант ответа – «автокоррелированными и/или гетероскедастичными». Эконометрика : учеб. / под ред. И.И. Елисеевой. – М. : Проспект, 2009. – С. 82–89. Эконометрика: учеб. / под ред. д-ра экон. наук, проф. В.С. Мхитаряна. – М. : Проспект, 2008. – С. 93–112. Магнус, Ян Р. Эконометрика: начальный курс: Учебник для студ-ов вузов, обуч. по экон. спец. / Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пересецкий; Акад. народ. хоз-ва при Правительстве Рос. Федерации. – М. : Дело, 2000. – С. 130–135.

ЗАДАНИЕ N 6 сообщить об ошибке Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

			разность
			сумма квадратов разности
			квадрат разности
			сумма разности квадратов

ЗАДАНИЕ N 7 сообщить об ошибке Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки

Начало формы

Конец формы

Для оценки параметров эконометрической модели линейного уравнения регрессии вида используется метод наименьших квадратов (МНК), при этом выдвигаются предпосылки относительно величины …

ЗАДАНИЕ N 8 сообщить об ошибке Тема: Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК

Начало формы

Конец формы

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 9 сообщить об ошибке Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

При моделировании линейного уравнения множественной регрессии вида необходимо, чтобы выполнялось требование отсутствия взаимосвязи между …

			x₁ и x₂
			y и {x₁; x₂}
			a и {b₁; b₂}
			b₁ и b₂

Решение: Эконометрическая модель уравнения регрессии может быть представлена линейным уравнением множественной регрессии в виде выражения , где y – зависимая переменная; x_j – независимая переменная (j = 1,…, k; k – количество независимых переменных); a, b_j – параметры (a – свободный член уравнения, b_j – коэффициент регрессии); – случайные факторы. При построении модели множественной регрессии необходимо исключить возможность существования тесной линейной зависимости между независимыми (объясняющими) переменными, которая ведет к проблеме мультиколлинеарности. Поэтому в данной модели необходимо, чтобы выполнялось требование отсутствия взаимосвязи между x₁ и x₂. Эконометрика: учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 110–119. Эконометрика : учеб. / под ред. И.И. Елисеевой. – М. : Проспект, 2009. – С. 35–41. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. 2-е изд., испр. – Т. 2: Айвазян С.А. Основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – С. 74–89. Порядина, О.В. Эконометрическое моделирование линейных уравнений регрессии: учеб. пособие для студентов специальностей 061800 "Мат. методы в экономике" и 351400 "Прикладная информатика (в экономике)" / О. В. Порядина. – Йошкар-Ола : МарГТУ, 2005. – С. 22–26.

ЗАДАНИЕ N 10 сообщить об ошибке Тема: Спецификация эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

При идентификации модели множественной регрессии количество оцениваемых параметров равно …

			5
			4
			6
			3

ЗАДАНИЕ N 11 сообщить об ошибке Тема: Линейное уравнение множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

			0,8


			0,64

ЗАДАНИЕ N 12 сообщить об ошибке Тема: Фиктивные переменные

Начало формы

Конец формы

			для типа дома кирпичный
			для типа дома монолитный
			для типа дома кирпичный
			для типа дома монолитный

ЗАДАНИЕ N 13 сообщить об ошибке Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия

Начало формы

Конец формы

Изображенный на рисунке временной ряд содержит следующие компоненты:

			убывающую тенденцию и случайную компоненту
			возрастающую тенденцию и случайную компоненту
			убывающую сезонную компоненту и случайную компоненту
			сезонную компоненту и убывающую случайную компоненту

ЗАДАНИЕ N 14 сообщить об ошибке Тема: Структура временного ряда

Начало формы

Конец формы

Данная таблица значений автокорреляционной функции соответствует структуре временного ряда …

ЗАДАНИЕ N 15 сообщить об ошибке Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов

Начало формы

Конец формы

			y_t = 7; T = 3,5; S = 2; E = 1
			y_t = 7; T = 6,5; S = 0; E = 0,5
			y_t = 7; T = 7,5; S = 0; E = -0,5
			y_t = 7; T = 3,5; S = 2,5; E = 1

ЗАДАНИЕ N 16 сообщить об ошибке Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация

Начало формы

Конец формы

Известно, что дисперсия временного ряда Y увеличивается с течением времени. Значит, ряд Y …

			нестационарным
			стационарным
			автокорреляционным
			сбалансированным

ЗАДАНИЕ N 17 сообщить об ошибке Тема: Оценка тесноты связи

Начало формы

Конец формы

Значение коэффициента множественной корреляции рассчитывается по формуле ( – коэффициент множественной корреляции; – коэффициент детерминации для уравнения множественной регрессии). Тогда значение коэффициента множественной корреляции будет находится в интервале …

			[0; 1]
			[–1; 1]
			[–1; 0]
			[0; ]

Решение: Так как коэффициент множественной корреляции , характеризует связь между зависимой переменной и совокупностью независимых переменных , то его значение определяют как арифметический корень из значения коэффициента детерминации, посчитанного для исследуемой модели, то есть . Величина изменяется от 0 до 1, включая границы. Поэтому значение арифметического корня из величины изменяется от 0 до 1, включая границы. Верный вариант ответа – [0; 1].

ЗАДАНИЕ N 18 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества подбора уравнения

Начало формы

Конец формы

			83,1 %
			16,9 %
			0,831 %
			0,169 %

ЗАДАНИЕ N 19 сообщить об ошибке Тема: Оценка значимости параметров эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Если параметр эконометрической модели является статистически значимым, то отвергается статистическая гипотеза о том, что его значение …

			равно 0
			отлично от 0
			равно 1
			равно коэффициенту парной корреляции

ЗАДАНИЕ N 20 сообщить об ошибке Тема: Проверка статистической значимости эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

			766,67
			50
			877,45
			46

ЗАДАНИЕ N 21 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Для нелинейного уравнения регрессии рассчитано значение индекса детерминации . Следовательно, доля остаточной дисперсии в общей дисперсии зависимой переменной для данного уравнения составляет …

			10%
			10
			90%
			90

ЗАДАНИЕ N 22 сообщить об ошибке Тема: Нелинейные зависимости в экономике

Начало формы

Конец формы

Нелинейное уравнение парной регрессии вида является _____ моделью.

			гиперболической
			полиномиальной
			степенной
			показательной

ЗАДАНИЕ N 23 сообщить об ошибке Тема: Виды нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Среди предложенных нелинейных зависимостей нелинейной по параметрам является …

Решение: Среди предложенных нелинейных зависимостей зависимость является нелинейной по параметрам, но внутренне линейной, поскольку с помощью логарифмирования ее можно привести к линейному виду. Остальные функции линейны по параметрам, но нелинейны относительно переменных и к линейному виду могут быть приведены с помощью замены переменных. Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 96–99. Бывшев В.А. Эконометрика : учеб. пособие / В.А. Бывшев. – М. : Финансы и статистика, 2008. – С.331–346.

ЗАДАНИЕ N 24 сообщить об ошибке Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии

Начало формы

Конец формы

Для линеаризации нелинейной функции может быть применен метод …

			логарифмирования и замены переменных
			разложения функции в ряд Тейлора
			потенцирования и замены переменных
			обращения и замены переменных

Преподаватель: Рытиков Г.О. Специальность: 080100.62 - Экономика Группа: ДЭБ(бак)3-1 Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Долгодворова Ксения Андреевна Логин: 04ps513788 Начало тестирования: 2011-12-07 00:45:23 Завершение тестирования: 2011-12-07 16:27:45 Продолжительность тестирования: 942 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 15 Процент правильно выполненных заданий: 62 %

ЗАДАНИЕ N 1 сообщить об ошибке Тема: Фиктивные переменные

Начало формы

Конец формы

			для типа дома кирпичный
			для типа дома монолитный
			для типа дома кирпичный
			для типа дома монолитный

ЗАДАНИЕ N 2 сообщить об ошибке Тема: Спецификация эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

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 3 сообщить об ошибке Тема: Линейное уравнение множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

В эконометрической модели линейного уравнения множественной регрессии величина параметра а характеризует среднее по совокупности значение зависимой переменной, при значениях ___, равных 0.

			x_j

			y
			a

ЗАДАНИЕ N 4 сообщить об ошибке Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

			< 0,7
			> 0,7
			= 0
			0

ЗАДАНИЕ N 5 сообщить об ошибке Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия

Начало формы

Конец формы

Ряд, уровни которого образуются как сумма среднего уровня ряда и некоторой случайной компоненты, изображен на графике …

Решение: График ряда, уровни которого образуются как сумма среднего уровня ряда и некоторой случайной компоненты, будет колебаться относительно своего среднего значения. Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 296–300. Эконометрика: учеб. / под ред. Д-ра экон. наук, проф. В.С. Мхитаряна. – М. : Проспект, 2008. – С.284–290.

ЗАДАНИЕ N 6 сообщить об ошибке Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация

1 / 81 2 3 4 5 6 7 8 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

#
17.12.2018121.34 Кб0русский (2).doc
#
27.09.2019547.33 Кб39Русский - экзамен.doc
#
11.07.201952.22 Кб0Салах ад-Дин.doc
#
09.04.201529.18 Кб92Самые известные изречения философов (не все).doc
#
10.09.201928.98 Кб4Сатана 20-25.docx
#
29.07.201912.33 Mб4секрет.doc
#
07.05.2019121.62 Кб1Семинар 6.docx
#
09.04.2015160.3 Кб19СЕМИНАР ОНТОЛОГИЯ.pdf
#
09.04.2015159.49 Кб17СЕМИНАР ОНТОЛОГИЯ.pdf
#
09.04.2015136.7 Кб7СЕМИНАРЫ БАКАЛАВРИАТ-2012.doc
#
09.04.20153.61 Mб377Синяева И.М. и др. Практикум по маркетингу.doc