Аддитивная модель ряда динамики представляет собой:

В модели множественной линейной регрессии высокая корреляция между двумя объясняющими переменными приводит к:невозможности определения изолированного влияния регрессоров на зависимую переменную и однозначной их интерпретации

Величина, рассчитанная по формуле является оценкой парного коэффициента корреляции

В каких пределах изменяется множественный коэффициент корреляции от 0 до 1

В каких пределах изменяется коэффициент детерминации от 0 до 1

В каких пределах изменяется множественный коэффициент корреляции:

0 < < 1 или 0 < < 1

В каких пределах изменяется множественный коэффициент детерминации?

0 < <1

В какое понятие включено исследование стационарного временного ряда: временной ряд

В каком случае присутствует явление коинтеграции:

а) если ряд имеет постоянную дисперсию в длительном промежутке времени;

б) если во временном ряду совпадают (или имеют противоположное направление) тенденции двух и более уровней;

В модели множественной линейной регрессии высокая корреляция между двумя объясняющими переменными приводит к:

невозможности определения изолированного влияния регрессоров на зависимую переменную и однозначной их интерпретации

В правой части структурной формы взаимозависимой системы могут стоять Любые экзогенные и эндогенные переменные

В правой части приведенной формы взаимозависимой системы могут стоять Эндогенные лаговые и экзогенные переменные (как лаговые, так и нелаговые)

В правой части структурной формы взаимозависимой системы не могут стоять Все ответы не верны

В правой части приведенной формы системы одновременных уравнений не могут стоять Эндогенные переменные

В регрессионном анализе x_j рассматриваются как неслучайные величины

В результате анализа фактических данных получена модель авторегрессии . Общее абсолютное изменение результата в момент времени (t + 1) равно:

а) 2000;

В структурной модели (см. тест 9) не требует проверки на идентификацию равенство, описывающее зависимость:

а) совокупного дохода в период /от расходов государства, расходов на потребление и инвестиций в такой же период t,

В уравнении линейной парной регрессии параметр b, означает: на какую величину в среднем изменится результативный признак у, если переменную х увеличить на единицу измерения

В уравнении линейной парной регрессии параметр а, означает:

а) на какую величину в среднем изменится результативный признак у, если переменную х увеличить на единицу измерения

В формуле число b это коэффициент регрессии

В формуле число m это число независимых переменных модели

В хорошо подобранной модели остатки должны (выберите необходимые пункты) иметь нормальный закон распределения с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией, не коррелировать друг с другом

Верификация модели — это: проверка истинности, адекватности модели

Выберите аналог понятия «независимая переменная»: фактор, экзогенная переменная регрессор.

Выберите аналог понятия «эндогенная переменная»: результат, зависимая переменная, определяемая внутри системы

Выборочный коэффициент корреляции r по абсолютной величине не превосходит единицы

Дана следующая макроэкономическая модель:

Y = C + I + G - макроэкономическое тождество

C = α +βY + U₁ - функция потребления

I =γ – µ∙R + δY + U₂ - функция инвестиций

M = ηY – λR + U₃ - уравнение денежного рынка

где эндогенными переменными являются доход Y, потребление C, инвестиции I и процентная ставка R. Переменные G (государственные расходы) и (M) (реальная денежная масса) – экзогенные. Выберите верное утверждение из следующих.

функция инвестиций однозначно идентифицируема

Дана следующая макроэкономическая модель:

Y = C + I + G - макроэкономическое тождество

C = α +βY + U₁ - функция потребления

I =γ – µ∙R + δY + U₂ - функция инвестиций

M = ηY – λR + U₃ - уравнение денежного рынка

где эндогенными переменными являются доход Y, потребление C, инвестиции I и процентная ставка R. Переменные G (государственные расходы) и (M) (реальная денежная масса) – экзогенные. Выберите верное утверждение из следующих.

функция потребления сверхидентифицируема

функция инвестиций однозначно идентифицируема

Динамическая модель отличается от других видов эконометрических моделей тем, что в такой модели:

а) в данный момент времени учитывают значения входящих в нее переменных, относящихся к текущему и к предыдущему моментам времени;

Для данной приведенной формы модели

укажите соответствующую ей структурную форму:

а)

Для оценки структурных коэффициентов целесообразно использовать Двухшаговый метод наименьших квадратов Косвенный метод наименьших квадратов

Для вычисления прогноза значения эндогенной переменной в рамках модели множественной регрессии нужно знать значения экзогенных переменных

Для некоторой модели адаптивных ожиданий в процессе преобразований получен механизм формирозания ожиданий . Как ожидаемое значение адаптируется к предыдущим реальным значениям:

а) быстрее;

Для некоторой модели частичной корректировки механизм формирования ожиданий получен в виде равенства . Это позволяет сделать вывод о том, что:

а) корректировка не происходит;

Для получения устойчивой тенденции сезонных колебаний, на которых бы не отражались особенности развития процессов в конкретные периоды, индекс сезонности I_s рассчитывают по формуле:

а) ;

Доказано, что система одновременных уравнений

идентифицируемая. Определите, какое обоснование идентифицируемости проведено для второго уравнения системы:

а) необходимое условие выполняется n = 3(у₁, у₂, у₃); р = 2(х₁, х₃), значит, п=р+1.

Достаточное условие выполняется:

(2)	y3	x2
(1)	b13	a12
(3)	-1	a32

.

Общий вывод: уравнение точно идентифицируемое;

Если коэффициент уравнения регрессии (_k ) статистически значим, то _k  0

Если коэффициент уравнения регрессии (_k ) статистически значим, то  _k  0

Если коэффициент корреляции положителен, то в парной линейной модели с ростом х увеличивается у

Если коэффициент корреляции отрицателен, то в парной линейной модели с ростом х уменьшается у

Если парный коэффициент корреляции между признаками и X равен «-1», то это означает: наличие обратной функциональной связи

Если парный коэффициент корреляции между признаками Y и X принимает значение 0,675, то коэффициент детерминации равен: 45,6

Если структурные коэффициенты модели выражены через приведенные коэффициенты и имеют более одного числового значения, то такая модель:

Сверхидентифицируемая

Если ряд динамики имеет тренд (нестационарный ряд динамики), то порядок расчета включает в себя этап расчета:

а) отношения фактического и выровненного уровней;

Зависимость между коэффициентами множественной детерминации (D) и корреляции (R) описывается следующей формулой: R= D

Значимость линейного коэффициента корреляции проверяется с помощью

t-критерия Стьюдента F – критерия

Значение параметра b в уравнении линейной парной регрессии определяется по формуле:

Значение бета-коэффициента определяется по формуле:

а) ;

Значение параметра a_i в уравнении линейной парной регрессии определяется по формуле:

а) ;

Из перечисленных моделей выберите регрессионные модели с одним уравнением: 1) модель цены от объема поставки; 2) модель спроса и предложения; 3) модель тренда и сезонности; 4) модель зависимости объема производства от производственных факторов: 1,4

Индекс корреляции определяется по формуле:

Изучение связи между уровнями связных временных рядов проводят с помощью методов коррелирования:

а) уровней ряда динамики;

б) отклонений фактических уровней от тренда;

Изучите взаимосвязь переменных в системе одновременных уравнений:

- расходы на потребление в период t;

- расходы на потребление в период (t-1);

- инвестиции в период t;

- инвестиции в период (t — 1);

- процентная ставка в период t;

совокупный доход в период t,

денежная масса в период t;

расходы государства в период t,

t - текущий период;

(t-1) - предыдущий период.

И меются следующие данные:

коэффициент регрессии b = 1,341:

стандартная ошибка коэффициента регрессии se(b) = 0,277.

Определите t-критерий Стьюдента и оцените значимость коэффициента регрессии b, если t_та6л =2,11 при уровне значимости = 0,05.

4,841, Коэффициент значим

Индекс корреляции определяется по формуле:

а)

б)

Как интерпретируется в парной линейной модели коэффициент регрессии b тангенс угла наклона регрессии

Как в степенной модели интерпретируется коэффициент регрессии b? коэффициент эластичности

Как интерпретируется в парной линейной модели коэффициент регрессии а?

значение результативного признака при нулевом значении фактора

Какая задача эконометрики является задачей параметризации модели: выбор вида функции, спецификация модели, формулировка исходных предпосылок и ограничений модели

Какая задача эконометрики является задачей параметризации модели:

проверка качества параметров модели и самой модели ц целом;

Какое определение соответствует понятию «эконометрика»: это наука, предметом изучения которой является количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.

Какое из уравнений регрессии нельзя свести к линейному виду:

Какое из уравнений регрессии является степенным:

Какое из уравнений регрессии является показательным?

Какое предположение о матрице факторов Х не является предпосылкой классической линейной регрессионной модели. матрица факторов Х содержит все важнейшие факторы, определяющие изменения зависимой переменной

Какое предположение о результирующем показателе является предпосылкой классической регрессионной модели: результирующий показатель является количественным, причем на него не накладываются особые ограничения

Какое предположение о векторе случайной составляющей не является предпосылкой классической регрессионной модели: все предположения являются предпосылками классической модели

Какова цель эконометрики: разработать способы моделирования и количественного

Анализа реальных экономических объектов.

Квадрат какого коэффициента в парной регрессии указывает долю дисперсии одной случайной величины, обусловленную вариацией другой парный коэффициент корреляции

Какой критерий используют для оценки значимости коэффициента корреляции: t-критерий Стьюдента

Какой критерий используют для оценки значимости урав­нения регрессии: F- критерий Фишера

Какой коэффициент определяет среднее изменение результативного признака при изменении факторного признака на 1%: коэффициент эластичности

Какой процент вариации зависимой переменной Y учтен в модели и обусловлен влиянием факторов х₁ и х₂.

56,25

Какой коэффициент указывает в среднем процент изменения результативного показателя Y при увеличении аргумента х на 1%:коэффициент эластичности

Какое значение не может принимать парный коэффициент корреляции: 1,111

Какое значение может принимать множественный коэффициент корреляции: 0,861

Какую модель следует выбрать, если есть основания считать, что в изучаемом периоде коэффициент абсолютного прироста не изменяется? линейную

Какую модель следует выбрать, если есть основания считать, что в изучаемом периоде коэффициент эластичности не изменяется? степенную

Какую модель следует выбрать, если есть основания считать, что в изучаемом периоде цепные коэффициенты роста не изменяются? экспоненциальную

Количество структурных и приведенных коэффициентов одинаково в модели: