Промежуточный тест по дисциплине «Эконометрика» Учебный модуль 3. Модульная единица 6.
«Моделирование динамических процессов»
Проходной балл – 60% правильных ответов (100% – 5 кредитных единиц).
Время, отведенное на выполнение теста – 90 минут
Тестовые задания
1. Временной ряд – это:
1) последовательность лет |
3) совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени (верно) |
2) значение какого-либо показателя за определенный период времени |
4) значение какого-либо показателя в определенный момент времени |
2. Тенденция временного ряда может быть
1) только возрастающей |
3) возрастающей или убывающей (верно) |
2) только убывающей |
4) сначала возрастающей, потом убывающей |
3. Тенденция отражает влияние
1) совокупного долговременного воздействия множества факторов на динамику изучаемого показателя (верно) |
3) воздействия случайных факторов на динамику изучаемого показателя |
2) воздействия определенного фактора на динамику изучаемого показателя |
4) воздействия циклических колебаний на динамику изучаемого показателя |
4. Циклическая компонента временного ряда может быть обусловлена влиянием
1) множества факторов на динамику изучаемого показателя |
3) случайных факторов на динамику изучаемого показателя |
2) длительных циклических колебаний (верно) |
4) сезонных колебаний на динамику изучаемого показателя (верно) |
5. Какая из моделей временного ряда является аддитивной, если:
Т – тренд;
S – циклическая компонента;
E – случайная компонента.
1) Yt=T+S·E |
3) Yt=T+S+E (верно) |
2) Yt=T·S·E |
4) Yt=T/S+E |
6. Какие компоненты временного ряда:
Т – тренд;
S – циклическая компонента;
E – случайная компонента
– являются закономерными, неслучайными ?
1) только T |
3) только S |
2) T и S (верно) |
4) T и Е |
7. Значения временного ряда уt
1) являются неслучайными величинами |
3) нельзя рассматривать ни в качестве случайных ни в качестве неслучайных величин |
2) являются случайными величинами (верно) |
4) неизвестные исследователю величины |
8. Корреляционную зависимость между последовательными уровнями временного ряда называют
1) автокорреляцией (верно) |
3) гетероскедастичностью |
2) мультиколлинеарностью |
4) мультипликатором временного ряда |
9. Коэффициент автокорреляции второго порядка определяется по формуле:
1) |
3) |
2) (верно) |
4) |
10. Для обеспечения статистической достоверности лаг при расчете коэффициента автокорреляции уровней ряда (t=1,2…n) должен быть
1) ≤ п / 2 |
3) ≤ п / 4 (верно) |
2) ≥ п / 4 |
4) ≥ п / 2 |
11. График зависимости величины коэффициента автокорреляции от лага называют
1) автокорреляционной функцией |
3) коррелограммой (верно) |
2) полем корреляции |
4) диаграммой |
12. Если ряд динамики содержит только тенденцию и циклическую компоненту, то его график
1) |
3) |
2)
|
4) (верно) |
13. Если ряд динамики содержит только тенденцию и случайную компоненту, то его график
1) (верно) |
3) |
2) |
4) |
14. Если при построении уравнения регрессии по данным временных рядов при высоком коэффициенте детерминации присутствует автокорреляция уровней (значений) в рядах динамики, то
1) уравнение регрессии отражает реальные связи между переменными |
3) присутствует сложная корреляция между переменными |
2) присутствует ложная корреляция между переменными (верно) |
4) предпосылки МНК не нарушаются |
15. Методами исключения тенденции являются:
1) включение в модель регрессии фактора времени (верно) |
3) метод последовательных разностей (верно) |
2) метод отклонений от тренда (верно) |
4) метод Гольдфельда-Квандта |
16. Автокорреляция в остатках наблюдается, если
1) остатки содержат тенденцию (верно) |
3) остатки содержат сезонность (верно) |
2) остатки распределены в соответствии с законом нормального распределения |
4) остатки распределены случайно |
17. Возможные причины автокорреляции остатков:
1) в модель включен фактор, оказывающий существенное воздействие на результат |
3) в модель включен фактор, оказывающий существенное воздействие на результат (верно) |
2) модель не учитывает влияние нескольких второстепенных факторов, совместное влияние которых не существенно |
4) автокорреляция остатков может заключаться в неверной функциональной спецификации модели (верно) |
18. Для выявления автокорреляции в рядах динамики используется тест
1) Гольдфельда-Квандта |
3) Дарбина-Уотсона (верно) |
2) F-тест |
4) t-тест |
19. Если в предыдущий момент времени увеличение остатка приводит к его росту и последующий момент, то
1) присутствует ложная автокорреляция |
3) присутствует положительная автокорреляция (верно) |
2) присутствует отрицательная автокорреляция |
4) автокорреляция остатков отсутствует |
20. Если в момент времени tm (t=1,2…n) ряда динамики был серьезный экономический кризис, то выявить тенденцию развития уровня безработицы, можно путем
1) построения тренда за весь период (t=1,2…n) |
3) построения линейного тренда |
2) моделирования тенденции отдельно по подпериодам: от 1 до m и от m+1 до n (верно) |
4) построения степенного тренда |
2
1.
Какой тренд следует выбрать для
моделирования тенденции временного
ряда:
1) линейный |
3) полином второй степени |
2) линейный, но моделировать следует отдельно по подпериодам (верно) |
4) полином третьей степени |
22. Если значения автокорреляционной функции значений временного ряда равны:
|
|
1 |
0,85 |
2 |
0,12 |
… |
|
15 |
0,00 |
то возможно наличие компоненты:
1) только тренда (верно) |
3) тренда и сезонной |
2) сезонной |
4) только случайной |
23. Предметом изучения эконометрики являются:
1) качественные взаимосвязи связи экономических переменных |
3) количественные взаимосвязи между экономическими переменными (верно) |
2) статистические показатели |
4) статистические совокупности |
Если х=87 по выборке из 10 единиц, то дисперсия этой величины равна:
1) 0 (верно) |
3) 8,7 |
2) 87 |
4) 756,9 |
25. За пятилетний период изучалась зависимость объема продаж (млн. руб.) от расходов на рекламу концерна (тыс. руб.):
№ п/п |
Продажи |
Расходы на рекламу |
1 |
10 |
14 |
2 |
5 |
10 |
3 |
11 |
50 |
4 |
9 |
5 |
5 |
10 |
6 |
Несмещенная оценка дисперсии расходов на рекламу равна:
1) 16 |
3) 16,8 |
2) 0,45 |
4) 353 (верно) |
26. По условиям теста № 25 определите ковариацию продаж и расходов на рекламу:
1)16 (верно) |
3)353 |
2)-16 |
4)4,4 |
По условиям теста № 25 определите коэффициент корреляции продаж и расходов на рекламу:
1) 16 |
3) 0,55 |
2) 0,45 (верно) |
4) -0,45 |
Связь между двумя переменными, когда каждому значению одной переменной соответствует среднее значение – другой, называется:
1) причинно-следственной |
3) регрессионной |
2) функциональной |
4) корреляционной (верно) |
Связь между двумя переменными, когда каждому значению зависимой переменной соответствует среднее значение – независимой, называется:
1) постоянной |
3) регрессионной (верно) |
2) функциональной |
4) корреляционной |
Связь между двумя переменными, когда каждому значению зависимой переменной соответствует одно значение – независимой, называется:
1) статистической |
3) регрессионной |
2) функциональной (верно) |
4) корреляционной |
Дисперсия переменной х равна 20. Если каждое индивидуальное значение разделить на 2, то дисперсия станет равной:
1) 20 |
3) 18 |
2) 10 |
4) 5 (верно) |
32. Выбор формы тренда называется
1) идентификацией |
3) спецификацией (верно) |
2) параметризацией |
4) алгоритмизацией |
33. Причинами возникновения остатка являются
1) неправильная спецификация (верно) |
3) наличие тесной связи между переменными |
2) ошибки идентификации |
4) ошибки измерения переменных (верно) |
34. Метод наименьших квадратов исходит из
1) максимизации суммы квадратов остатков |
3) минимизации суммы квадратов остатков (верно) |
2) минимизации суммы квадратов отклонений фактических значений зависимой переменной от своего среднего уровня |
4) минимизации суммы квадратов разностей фактических значений зависимой и независимой переменных |
35. Если значения автокорреляционной функции значений временного ряда равны:
|
|
1 |
0,45 |
2 |
-0,12 |
3 |
0,05 |
4 |
0,96 |
то возможно наличие компоненты:
1) только тренда |
3) тренда и сезонной (верно) |
2) сезонной |
4) только случайной |
36. Чему равно прогнозное значение потребления при 10% уровне инфляции, если при исследовании влияния уровня инфляции (%) на потребление сыра (кг) по данным рядов динамики получили следующую зависимость:
y=36 -2 x .
1) 4 |
3) 26 |
2) 16 (верно) |
4) 34 |
37. В парной регрессии выбор вида математической функции, моделирующей связь переменных, может быть осуществлен методами:
1) графическим (верно) |
3) аналитическим, то есть исходя из теории изучаемой взаимосвязи (верно) |
2) экспериментальным (верно) |
4) выборочным |
38.
График тренда
представлен
на рисунке
1)
|
3)
|
2)
|
4)
|
(верно)
39.
График тренда
представлен
на рисунке
1)
|
3) (верно) |
2)
|
4)
|
40. График степенного тренда представлен на рисунке
1)
(верно) |
3)
|
2)
|
4)
|
41. График показательного тренда представлен на рисунке
1)
|
3)
|
2)
|
4)
|
(верно)
42. Во сколько раз число наблюдений должно превышать число рассчитываемых параметров при переменной х?
1) в 6-7 раз (верно) |
3) в 20-25 |
2) число наблюдений может быть равно числу параметров при х |
4) в 2-3 |
43. Нелинейным является тренд нелинейный относительно
1) критерия F-Фишера |
3) ошибки аппроксимации |
2) образов |
4) параметров (верно) |
44. Оценки МНК, должны быть
1) смещенными |
4) неэффективными |
2) несмещенными (верно) |
5) состоятельными (верно) |
3) эффективными (верно) |
6) равными |
45. Если математическое ожидание остатков равно нулю, то оценки параметров тренда, полученные МНК являются
1) смещенными |
4) неэффективными |
2) несмещенными (верно) |
5) состоятельными |
3) эффективными |
6) равными |
46. Оценки считаются … , если они характеризуются меньшей дисперсией (то есть мы имеем минимальную вариацию выборочных оценок)
1) смещенными |
4) неэффективными |
2) несмещенными |
5) состоятельными |
3) эффективными (верно) |
6) несостоятельными |
47. Если точность оценок уменьшается с увеличением объема выборки на одну единицу, то они являются
1) смещенными |
4) неэффективными |
2) несмещенными |
5) состоятельными |
3) эффективными |
6) несостоятельными (верно) |
48. Укажите условия, которые соответствуют требованиям МНК
1) случайный характер остатков (верно) |
3) автокорреляция остатков |
2) гетероскедастичность остатков |
4) остатки подчиняются нормальному закону распределения (верно) |
49. Укажите график, который соответствует случайному характеру остатков
1)
|
3) |
2)
(верно) |
4) |
50. На каком из графиков большая дисперсия остатков соответствует большим значениям «у» ?
1) (верно) |
3)
|
2)
|
4)
|
51. На каком из графиков большая дисперсия остатков соответствует меньшим значениям «у» ?
1)
|
3)
|
2)
(верно) |
4)
|
52. Какой график соответствует гетероскедастичности остатков ?
1) (верно) |
3)
(верно) |
2)
(верно) |
4)
|