- •Почему нельзя оценить неизвестные элементы ковариационной матрицы в обобщенной регресии? - 2)число элементов в больше числа наблюдений.
- •Матрица системы нормальных уравнений имеет вид: - 2) (х’х)
- •Какой мнк следует применять, если случайная составляющая имеет двухуровневую дисперсию? -2)взвешенный
- •Что принимается за стандартные ошибки коэффициентов регрессии? – 3)корни квадратные из диагональных элементов ковариационной матрицы векторной оценки регрессионных коэффициентов.
- •С помощью какого критерия оценивается значимость коэффициентов регрессии? -3)t-Стьюдента
- •В обобщенной регрессии ковариационная матрица остатков : - 2)положительно определенная
- •Для точно идентифицируемой структурной формы системы одновременных уравнений при оценке параметров применяется_______ метод наименьших квадратов – 2)косвенный
- •Матрица системы нормальных уравнений имеет вид: - 2) (х’х)
- •Оценка значимости дополнительного включения фактора осуществляется с помощью: 1)частного f-критерия
- •Матрица системы нормальных уравнений имеет вид: - 2) (х’х)
- •В каком тесте используется идея, состоящая в том, что наличие гетероскедастичности является следствием взаимосвязи дисперсии ошибок с регрессорами: - 1)тест Уайта
- •С помощью какого критерия оценивается значимость коэффициентов регрессии? -3)t-Стьюдента
- •Какой мнк следует применять, если случайная составляющая имеет двухуровневую дисперсию? -2)взвешенный
- •Если остатки регрессии автокоррелированы, то чему равна их дисперсия? – 1)
- •Оценка значимости дополнительного включения фактора осуществляется с помощью: 1)частного f-критерия
- •С помощью какого критерия оценивается значимость коэффициентов регрессии? -3)t-Стьюдента
- •Если остатки регрессии автокоррелированы, то чему равно их математическое ожидание? – 3)нулю
- •Если остатки регрессии автокоррелированы, то чему равна их дисперсия? – 1)
- •С помощью какого критерия оценивается значимость коэффициентов регрессии? -3)t-Стьюдента
- •Что стоит в числителе f-критерия? – 1)воспроизведенная дисперсия
В случае применения ридж-оценивания какая характеристика оценок коэффициентов модели искажается? – 3)несмещенность
Какой мнк следует применять, если случайная составляющая имеет двухуровневую дисперсию? -2)взвешенный
Какова размерность ковариационной матрицы случайной составляющей регрессионной модели, содержащей m независимых переменных и оцениваемой по n наблюдениям? – 1)nхn
Какой тест используется в тех случаях, когда есть основания предполагать, что дисперсия ошибки зависит от некоторой независимой переменной? – 2)тест Голфельда-Куандта
Можно ли проверить адекватность регрессионной модели, в случае если остаточная дисперсия равна нулю? – 1)можно
Сравнимы ли между собой линейная и нелинейная модели по коэффициенту корреляции? – 2)нет
При нарушении какого условия необходимо строить обобщенную регрессионную модель? –3)ковариационная матрица случайной составляющей диагональная с равными на диагонали элементами
Основное отличие взвешенного МНК от обобщенного МНК заключается в том, что: - 2)диагональная матрица
Модель скользящей средней – это: - 1) модель, в которой моделируемый показатель задается линейной функцией от отклонений расчетных значений от фактических
Какое свойство ненаблюдаемой случайной составляющей регрессии обеспечивает несмещенность получаемых с помощью МНК оценок? – 3)равенство нулю математического ожидания
Коэффициент автокорреляции – это: - 1)коэффициент корреляции между зависимой переменной и ее запаздывающим значением
Если остатки регрессии автокоррелируемы, то чему равно их математическое ожидание? – 3)нулю
Если остатки регрессии автокоррелированы, то чему равна их дисперсия? – 1)
В процедуре ридж-оценивания для находжения вектора оценок параметров используется следующая формула (I – единичная матрица, - параметр): - 2) (Х’Х+ I) Х’у
Какое свойство будет отсутствовать у оценок коэффициентов регрессионной модели, если М( ) не равно нулю? – 2)несмещенность
Оценка значимости дополнительного включения фактора осуществляется с помощью: 1)частного f-критерия
С помощью какого критерия оценивается значимость коэффициентов регрессии? -3)t-Стьюдента
Чему не может быть равна F-статистика в случае, если при построении регрессионной модели y=b0+b1x1+b2x2+b3x + были получены следующие оценки…? – 1)0
У какой модели остаточная дисперсия совпадает с полной? – 1)у= +
Правильно ли записаны границы возможных значений множественных коэффициентов корреляции: -1<=r<=1? – 2)нет
Основной недостаток DF-теста в том, что в нем никак не учитывается возможная: - 1)автокорреляция в остатках
Что проверяется с помощью критерия, основанного на Q-статистике Бокса-Пирса? –1)значимость авторегрессионных коэффициентов
Какой временной ряд называется интегрированным рядом первого порядка? – 2)первые разности которого представляют собой стационарный ряд
Коэффициент детерминации рассчитывается… - 1)для оценки качества подбора линейной функции регрессии
Структурной формой модели называется система… - 2)взаимосвязанных уравнений
Приведенная форма модели представляет собой... – 1)систему линейных функций эндогенных переменных от экзогенных
Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции первого порядка, исследуемый ряд содержит только… - 1)тенденцию
Основная идея двухшагового метода наименьших квадратов состоит в … - 2)получении…
Состоятельность оценки означает: - 1)увеличение точности ее вычисления с увеличением объема выборки
Фиктивные переменные в уравнении множественной регрессии – это… - 4)качественные переменные, преобразованные в количественные
Важное свойство коэффициента детерминации состоит в том, что это: - 2)неубывающая функция от числа факторов
Модель y=b0+b1x1+b2x2+b3x + является : - 2) нелинейной по объясняющей переменной
Может ли иметь место мультиколлинеарность в случае построения модели парной регрессии? -2)нет
Вариант 7