К ошибкам спецификации относятся тест с ответами

1.
«Белым
шумом»
называется
___________ процесс

чисто
случайный

2.
Автокорреляционной
функцией временного ряда называется

последовательность
значений коэффициентов автокорреляции
различных порядков

3.
В
исходном соотношении МНК сумма квадратов
отклонений фактических значений
результативного признака от его
теоретических значений

минимизируется

4.
В
качестве показателя тесноты связи для
линейного уравнения парной регрессии
используется

линейный
коэффициент корреляции

5.
В
качестве фиктивных переменных в модель
множественной регрессии включаются
факторы

не
имеющие количественных значений

6.
В
левой части системы взаимозависимых
переменных, как правило, находится

одна
зависимая переменная

7.
В
левой части системы независимых уравнений
находится

совокупность
зависимых переменных

8.
В
линейном уравнении парной регрессии
коэффициентом регрессии является
значение

параметра
b

9.
В
матрице парных коэффициентов корреляции
отображены значения парных коэффициентов
линейной корреляции между

переменными

10.
В
нелинейной модели парной регрессии
функция является

нелинейной

11.
В
общем случае каждый уровень временного
ряда формируется под воздействием

тенденции,
сезонных колебаний и случайных факторов

12.
В
основе метода наименьших квадратов
лежит

минимизация
суммы квадратов отклонений фактических
значений результативного признака от
его теоретических значений

13.
В
приведенной форме модели в правой части
уравнений находятся

только
независимые переменные

14.
В
системах рекурсивных уравнений количество
переменных в правой части каждого
уравнения определяется как ______________
уравнений и количества независимых
факторов

сумма
количества зависимых переменных
предыдущих

15.
В
системе независимых уравнений каждое
уравнение представлено

изолированным
уравнением регрессии

16.
В
стандартизованном уравнении множественной
регрессии ;. Определите, какой из факторов
х1
или
х2
оказывает
более сильное влияние на

,так
как 2,1>0,3

17.
В
стандартизованном уравнении множественной
регрессии переменными являются

стандартизованные
переменные

18.
В
стандартизованном уравнении свободный
член

отсутствует

19.
Величина
коэффициента детерминации при включении
существенного фактора в эконометрическую
модель

будет
увеличиваться

20.
Величина
остаточной дисперсии при включении
существенного фактора в модель

будет
уменьшаться

21.
Величина
отклонений фактических значений
результативного признака от его
теоретических значений представляет
собой

ошибку
аппроксимации

22.
Величина
параметра в уравнении парной линейной
регрессии характеризует значение

результирующей
переменной при нулевом значении фактора

23.
Взаимодействие
факторов эконометрической модели
означает, что

влияние
одного из факторов на результирующий
признак не зависит от значений другого
фактора

24.
Включение
фактора в модель целесообразно, если
коэффициент регрессии при этом факторе
является

существенным

25.
Временной
ряд – это совокупность значений
экономического показателя

за
несколько последовательных моментов
(периодов) времени

26.
Временной
ряд называется стационарным, если он
является реализацией _____________ процесса

стационарного
стохастического

27.
Временной
ряд характеризует

данные,
описывающие один объект за ряд
последовательных моментов (периодов)
времени

28.
Выбор
формы зависимости экономических
показателей и определение количества
факторов в модели называется
________________ эконометрической модели

спецификацией

29.
Выделяют
три класса систем эконометрических
уравнений

независимые,
взаимозависимые и рекурсивные

30.
Гетероскедастичность
остатков подразумевает _____________ от
значения фактора

зависимость
дисперсии остатков

31.
Гетероскедастичность
подразумевает ________________________ от значения
фактора

зависимость
дисперсии остатков

32.
Графическое
изображение наблюдений на декартовой
плоскости координат называется полем

корреляции

33.
Дано
уравнение регрессии . Определите
спецификацию модели

линейное
уравнение множественной регрессии

34.
Двухшаговый
метод наименьших квадратов предполагает
______ использование обычного МНК

однократное

35.
Двухшаговый
метод наименьших квадратов применим
для решения

только
сверхидентифицируемой системы
одновременных уравнений

36.
Двухшаговый
метод наименьших квадратов применяется
для оценки параметров

систем
эконометрических уравнений

37.
Для
модели зависимости среднедушевого (в
расчете на одного человека) месячного
дохода населения (р.) от объема производства
(млн р.) получено уравнение . При изменении
объема производства на 1
млн
р. доход в среднем изменится на

0,003
млн
р.

38.
Для
моделирования зависимости предложения
от цены не может быть использовано
уравнение регрессии

39.
Для
моделирования сложных экономических
систем целесообразно использовать

систему
эконометрических уравнений

40.
Для
нелинейных уравнений метод наименьших
квадратов применяется к

преобразованным
линеаризованным уравнениям

41.
Для
оценки коэффициентов структурной формы
модели не применяют _____ метод наименьших
квадратов

обычный

42.
Для
существенного параметра расчетное
значение критерия Стьюдента

больше
табличного значения критерия

43.
Для
уравнения зависимости выручки от
величины оборотных средств получено
значение коэффициента детерминации,
равное 0,7.
Следовательно,
_% дисперсии обусловлено случайными
факторами

30

44.
Для
уравнения у = 3,14
+ 2х
+e
значение
коэффициента корреляции составило 2.
Следовательно

значение
коэффициента корреляции рассчитано с
ошибкой

45.
Если
доверительный интервал для параметра
проходит через точку ноль, следовательно

параметр
является несущественным

46.
Если
значение индекса корреляции для
нелинейного уравнения регрессии
стремится к 1,
следовательно

нелинейная
связь достаточно тесная

47.
Если
значение коэффициента корреляции равно
единице, то связь между результатом и
фактором

функциональная

48.
Если
коэффициент регрессии является
несущественным, то его значения
приравниваются к

нулю
и соответствующий фактор не включается
в модель

49.
Если
между экономическими показателями
существует нелинейная связь, то

целесообразно
использовать спецификацию нелинейного
уравнения регрессии

50.
Если
наиболее высоким оказался коэффициент
автокорреляции первого порядка, то
исследуемый ряд содержит только

тенденцию

51.
Если
наиболее высоким оказался коэффициент
автокорреляции третьего порядка, то
исследуемый ряд содержит

случайную
величину, влияющую на каждый третий
уровень ряда

52.
Если
оценка параметра эффективна, то это
означает

наименьшую
дисперсию остатков

53.
Если
предпосылки метода наименьших квадратов
нарушены, то

оценки
параметров могут не обладать свойствами
эффективности, состоятельности и
несмещенности

54.
Если
расчетное значение критерия Фишера
меньше табличного значения, то гипотеза
о статистической незначимости уравнения

принимается

55.
Если
спецификация модели нелинейное уравнение
регрессии, то нелинейной является
функция

56.
Если
спецификация модели отображает нелинейную
форму зависимости между экономическими
показателями, то нелинейно уравнение

регрессии

57.
Если
факторы входят в модель как произведение,
то модель называется

мультипликативной

58.
Если
факторы входят в модель как сумма, то
модель называется

аддитивной

59.
Значение
индекса корреляции, рассчитанное для
нелинейного уравнения регрессии
характеризует тесноту ______ связи

нелинейной

60.
Значение
коэффициента автокорреляции второго
порядка характеризует связь между

исходными
уровнями и уровнями этого же ряда,
сдвинутыми на 2
момента
времени

61.
Значение
коэффициента автокорреляции первого
порядка равно 0,9
следовательно

линейная
связь между последующим и предыдущим
уровнями тесная

62.
Значение
коэффициента автокорреляции рассчитывается
по аналогии с

линейным
коэффициентом корреляции

63.
Значение
коэффициента детерминации рассчитывается
как отношение дисперсии результативного
признака, объясненной регрессией, к
___________ дисперсии результативного
признака

общей

64.
Значение
коэффициента детерминации составило
0,9,
следовательно

уравнение
регрессии объяснено 90%
дисперсии
результативного признака

65.
Значение
коэффициента корреляции не характеризует

статистическую
значимость уравнения

66.
Значение
коэффициента корреляции равно 0,9.
Следовательно,
значение коэффициента детерминации
составит

0,81

67.
Значение
коэффициента корреляции равно 1.
Следовательно

связь
функциональная

68.
Значение
линейного коэффициента корреляции
характеризует тесноту ________ связи

линейной

69.
Значения
коэффициента автокорреляции первого
порядка равно 0,9.
Следовательно

линейная
связь между последующим и предыдущим
уровнями тесная

70.
Значения
коэффициента корреляции может находиться
в отрезке

[-1;1]

71.
Из
пары коллинеарных факторов в
эконометрическую модель включается
тот фактор, который при

достаточно
тесной связи с результатом имеет меньшую
связь с другими факторами

72.
Известны
значения аддитивной модели временного
ряда: Yt
— значение
уровня ряда, Yt
= 30,
Т-
— значение тренда, Т+15,
Е-
значение случайной компоненты случайных
факторов Е=2.
Определите
значение сезонной компоненты S

13

73.
Изолированное
уравнение множественной регрессии
может быть использовано для моделирования
взаимосвязи экономических показателей,
если

факторы
не взаимодействуют друг с другом

74.
Исследуется
зависимость, которая характеризуется
линейным уравнением множественной
регрессии. Для уравнения рассчитано
значение тесноты связи результативной
переменной с набором факторов. В качестве
этого показателя был использован
множественный коэффициент

корреляции

75.
Исходные
значения фиктивных переменных предполагают
значения

качественные

76.
К
линейному виду нельзя привести:

нелинейную
модель внутренне нелинейную

77.
К
ошибкам спецификации относится

неправильный
выбор той или иной математической
функции

78.
Качество
подбора уравнения оценивает коэффициент

детерминации

79.
Коррелограммой
называется ______________________________ функции

графическое
отображение автокорреляционной

80.
Косвенный
метод наименьших квадратов требует

преобразования
структурной формы модели в приведенную

81.
Критерий
Стьюдента предназначен для определения
значимости

каждого
коэффициента регрессии

82.
Критерий
Фишера используется для оценки значимости

построенного
уравнения

83.
Критические
значения критерия Фишера определяются
по

уровню
значимости и степеням свободы факторной
и остаточной дисперсий

84.
Критическое
значение критерия Стьюдента определяет

максимально
возможную величину, допускающую принятие
гипотезы о несущественности параметра

85.
Критическое
значение критерия Стьюдента определяет
минимально возможную величину, допускающую
принятие гипотезы о

существенности
параметра

86.
Линеаризация
не подразумевает процедуру

включение
в модель дополнительных существенных
факторов

87.
Линеаризация
подразумевает процедуру приведения

нелинейного
уравнения к линейному виду

88.
Линейное
уравнение множественной регрессии
имеет вид . Определите какой из факторов
или оказывает более сильное влияние на
y

так
как 2,5<-3,7

89.
Математическое
ожидание остатков равно нулю, если
оценки параметров обладают свойством

несмещенности

90.
Матрица
парных коэффициентов корреляции строится
для выявления коллинеарных и
мультиколлинеарных

существенных
факторов

91.
Метод
наименьших квадратов не применим для

уравнений,
нелинейных по оцениваемым параметрам

92.
Метод
наименьших квадратов позволяет оценить
_______ уравнений регрессии

параметры

93.
Метод
оценки параметров моделей с
гетероскедастичными остатками называется
____________ методом наименьших квадратов

обобщенным

94.
Методом
присвоения числовых значений фиктивным
переменным не является

нахождения
среднего значения

95.
Минимальная
дисперсия остатков характерна для
оценок, обладающих свойством

эффективности

96.
Множественная
регрессия не является результатом
преобразования уравнения

97.
Моделирование
тенденции осуществляется на основе
построения уравнения регрессии
зависимости

уровня
ряда от времени

98.
Модель
временного ряда не предполагает

независимость
значений экономического показателя от
времени

99.
Модель
временного ряда предполагает

зависимость
значений экономического показателя от
времени

100.
Модель
идентифицируема, если число параметров
структурной формы модели

равно
числу параметров приведенной формы
модели

101.
Может
ли ряд содержать только одну из компонент?

может,
если другие две компоненты не участвуют
в формировании уровня ряда

102.
Мультиколлинеарность
факторов эконометрической модели
подразумевает

наличие
линейной зависимости между более чем
двумя факторами

103.
Мультипликативная
модель содержит исследуемые факторы в
виде

сомножителей

104.
На
основании преобразования переменных
при помощи обобщенного метода наименьших
квадратов получаем новое уравнение
регрессии, которое представляет собой

взвешенную
регрессию, в которой переменные взяты
с весами

105.
На
первом этапе применения косвенного
метода наименьших квадратов

структурная
форма преобразуется в приведенную

106.
Назовите
показатель корреляции для нелинейных
моделей регрессии

индекс
корреляции

107.
Назовите
показатель тесноты связи для нелинейных
моделей регрессии

индекс
детерминации

108.
Нелинейное
уравнение регрессии означает нелинейную
форму зависимости между

результатом
и факторами

109.
Нелинейную
модель зависимостей экономических
показателей нельзя привести к линейному
виду, если

нелинейная
модель является внутренне нелинейной

110.
Нелинейным
называется уравнение регрессии, если

независимые
переменные входят в уравнение нелинейным
образом

111.
Нелинейным
не является уравнение

112.
Нелинейным
является уравнение

113.
Несмещенность
оценки на практике означает

что
при большом числе выборочных оцениваний
остатки не будут накапливаться

114.
Обобщенный
метод наименьших квадратов используется
для корректировки

гетероскедастичности
остатков в уравнении регрессии

115.
Обобщенный
метод наименьших квадратов не используется
для моделей с _______ остатками

гомоскедастичными

116.
Обобщенный
метод наименьших квадратов отличается
от обычного МНК тем, что при применении
ОМНК

преобразуются
исходные уровни переменных

117.
Обобщенный
метод наименьших квадратов подразумевает

преобразование
переменных

118.
Обобщенный
метод наименьших квадратов рекомендуется
применять в случае

автокорреляции
остатков

119.
Общая
дисперсия служит для оценки влияния

как
учтенных факторов, так и случайных
воздействий

120.
Объем
выборки должен превышать число
рассчитываемых параметров при исследуемых
факторах в

5-6
раз

121.
Объем
выборки определяется

числом
параметров при независимых переменных

122.
Одним
из методов присвоения числовых значений
фиктивным переменным является

ранжирование

123.
Основной
задачей моделирования временных рядов
является

выявление
и придание количественного значения
каждой из трех компонент

124.
Основной
задачей построения систем эконометрических
уравнений является описание

структуры
связей реальной экономической системы

125.
Основной
задачей эконометрики является

исследование
взаимосвязей экономических явлений и
процессов

126.
Основной
целью линеаризации уравнения регрессии
является

возможность
применения метода наименьших квадратов
для оценки параметров

127.
Основным
преимуществом использования систем
эконометрических уравнений является

возможность
описания сложных систем

128.
Основным
требованием к факторам, включаемым в
модель множественной регрессии, является

отсутствие
линейной взаимосвязи между факторами

129.
Остаточная
дисперсия служит для оценки влияния

случайных
воздействий

130.
Отбор
факторов в модель множественной регрессии
при помощи метода включения основан на
сравнении значений

остаточной
дисперсии до и после включения фактора
модель

131.
Относительно
количества факторов, включенных в
уравнение регрессии, различают

простую
и множественную регрессию

132.
Относительно
формы зависимости различают
_________________ регрессии

линейную
и нелинейную

133.
Отсутствие
автокорреляции в остатках предполагает,
что значения ____ не зависят друг от друга

остатков

134.
Оценить
статистическую значимость нелинейного
уравнения регрессии можно с помощью

критерия
Фишера

135.
Оценка
значимости параметров уравнения
регрессии осуществляется по критерию

Стьюдента

136.
Оценка
значимости уравнения в целом осуществляется
по критерию

Фишера

137.
Оценки
параметров линейного уравнения
множественной регрессии можно найти
при помощи метода

наименьших
квадратов

138.
Оценки
параметров уравнений регрессии при
помощи метода наименьших квадратов
находятся на основании решения

системы
нормальных уравнений

139.
Оценки
параметров, найденных при помощи метода
наименьших квадратов, обладают свойствами
эффективности, состоятельности и
несмещенности, если предпосылки метода
наименьших квадратов

выполняются

140.
Парабола
второй степени может быть использована
для зависимостей экономических
показателей

если
для определенного интервала значений
фактора меняется скорость изменений
значений результата, то есть возрастает
динамика роста или спада

141.
Параметр
является существенным, если

доверительный
интервал не проходит через ноль

142.
Параметры
уравнения тренда определяются ________
методом наименьших квадратов

обычным

143.
Первопричиной
использования систем эконометрических
уравнений является то, что

изолированное
уравнение не отображает истинные влияния
факторов на вариацию результативных
переменных

144.
Переход
от точечного оценивания к интервальному
возможен, если оценки являются

эффективными
и несмещенными

145.
По
результатам исследования было выявлено,
что рентабельность производства падает
с увеличением трудоемкости. Какую
спецификацию уравнения регрессии можно
использовать для построения модели
такой зависимости?

146.
Под
идентификационной моделью подразумевается

единственность
соответствия между приведенной и
структурной формами моделей

147.
Под
лагом подразумевается число

периодов,
по которым рассчитывается коэффициент
автокорреляции

148.
Под
стационарным процессом можно понимать

стохастический
процесс, для которого среднее и дисперсия
независимо от рассматриваемого периода
имеют постоянные значения

149.
Показатель,
характеризующий на сколько сигм изменится
в среднем результат при изменении
соответствующего фактора на одну сигму,
при неизменном уровне других факторов,
называется ____________ коэффициентом
регрессии

стандартизованным

150.
После
применения обобщенного метода наименьших
квадратов удается избежать ______ остатков

гетероскедастичности

151.
Построена
аддитивная модель временного ряда, где
Yt
– значение
уровня ряда, Yt
= 10,
T
– значение
тренда, S
– значение
сезонной компоненты, E
– значений
случайной компоненты. Определите вариант
правильно найденных значений компонент
уровня ряда.

T=5,
S=2,
E=3

152.
Построена
модель парной регрессии зависимости
предложения от цены . Влияние случайных
факторов на величину предложения в этой
модели учтено посредством

случайной
величины ε

153.
Предпосылки
метода наименьших квадратов исследуют
поведение

остаточных
величин

154.
Предпосылкой
метода наименьших квадратов не является
условие

неслучайный
характер остатков

155.
Предпосылкой
метода наименьших квадратов является

отсутствие
автокорреляции в остатках

156.
Предпосылкой
метода наименьших квадратов является
то, что

остаточные
величины имеют случайный характер

157.
Предпосылкой
метода наименьших квадратов является
то, что остатки

подчиняются
закону нормального распределения

158.
При
включении фиктивных переменных в модель
им присваиваются

числовые
метки

159.
При
выборе спецификации модели парная
регрессия используется в случае, когда
среди множества факторов, влияющих на
результат

можно
выделить доминирующий фактор

160.
При
выборе спецификации нелинейная регрессия
используется, если

между
экономическими показателями обнаруживается
нелинейная зависимость

161.
При
изучении взаимодействия спроса и
предложения целесообразно использовать

систему
эконометрических уравнений

162.
При
моделировании временных рядов
экономических показателей необходимо
учитывать

стохастический
характер уровней исследуемых показателей

163.
При
оценке параметров приведенной формы
модели косвенный метод наименьших
квадратов использует алгоритм

обычного
метода наименьших квадратов

164.
При
оценке параметров систем одновременных
уравнений не производят

линеаризацию
уравнений системы

165.
При
оценке статистической значимости
уравнения и существенности связи
осуществляется проверка

существенности
коэффициента детерминации

166.
При
помощи модели степенного уравнения
регрессии вида (b>1,
то
есть x
возрастает
и y
тоже
возрастает) не может быть описана
зависимость

выработки
от трудоемкости

167.
При
построении модели временного ряда
проводится расчет

каждого
уровня временного ряда

168.
При
построении систем независимых уравнений
набор факторов в каждом уравнении
определяется числом факторов, оказывающих
________ на моделируемый показатель

существенное
влияние

169.
При
построении системы эконометрических
уравнений необходимо учитывать

структуру
связей реальной экономической системы

170.
При
применении метода наименьших квадратов
исследуются свойства

оценок
параметров уравнения регрессии

171.
При
применении метода наименьших квадратов
исследуются свойства оценок

параметров
уравнения регрессии

172.
При
применении метода наименьших квадратов
уменьшить гетероскедастичность остатков
удается путем

преобразования
переменных

173.
При
расчете значения коэффициента детерминации
используется отношение

дисперсий

174.
При
хорошем качестве модели допустимым
значением средней ошибки аппроксимации
является ___%

5-7

175.
Приведенная
форма модели получена из _________формы
модели

структурной

176.
Приведенная
форма модели представляет собой систему
________ функций эндогенных переменных от
экзогенных

линейных

177.
Приведенная
форма модели является результатом
преобразования

структурной
формы модели

178.
Проверка
является ли временной ряд «белым шумом»
осуществляется
с помощью

статистики
Бокса-Пирса

179.
Проводится
исследование зависимости выработки
работника предприятия от ряда факторов.
Примером фиктивной переменной в данной
модели будет являться ______ работника

уровень
образования

180.
Простая
линейная регрессия предполагает наличие

одного
фактора и линейность уравнения регрессии

181.
Расчет
значения коэффициента детерминации не
позволяет оценить

существенность
коэффициента регрессии

182.
Расчет
средней ошибки аппроксимации для
нелинейных уравнений регрессии связан
с расчетом разности между
____________________________ переменной

фактическим
и теоретическим значениями результативной

183.
Расчетное
значение критерия Фишера определяется
как

отношение
факторной дисперсии к остаточной,
рассчитанных на одну степень свободы

184.
Расчетное
значение критерия Фишера определяется
как ___________ факторной дисперсии и
остаточной, рассчитанных на одну степень
свободы

отношение

185.
Расчетное
значение критерия Фишера определяется
как отношение

дисперсий

186.
Результатом
линеаризации полиномиальных уравнений
является ______________ регрессии

линейные
уравнения множественной

187.
Свойствами
оценок МНК являются: эффективность, а
также

состоятельность
и несмещенность

188.
Система
взаимозависимых уравнений в ее
классическом виде называется также
системой ______ уравнений

одновременных

189.
Система
независимых уравнений предполагает

совокупность
независимых уравнений регрессии

190.
Система
нормальных уравнений метода наименьших
квадратов строится на основании

таблицы
исходных данных

191.
Система
рекурсивных уравнений включает в каждое

предыдущее
(должно быть последующее) уравнение в
качестве факторов все зависимые
переменные предшествующих уравнений
с набором собственно факторов

192.
Система
эконометрических уравнений не используется
при моделировании

взаимосвязей
временных рядов данных

193.
Система
эконометрических уравнений предполагает
наличие _________ независимых признаков

нескольких
зависимых и нескольких

194.
Система
эконометрических уравнений представляет
систему

уравнений
регрессии

195.
Систему
МНК, построенную для оценки параметров
линейного уравнения множественной
регрессии можно решить

методом
определителей

196.
Системы
эконометрических уравнений классифицируются
по

способу
вхождения зависимых и независимых
переменных в уравнение регрессии

197.
Случайный
характер остатков предполагает

независимость
остатков от величины предсказанных по
модели значений результативного признака

198.
Смысл
расчета средней ошибки аппроксимации
состоит в определении среднего
арифметического значения

отклонений,
выраженных в процентах от фактических
значений результативного признака

199.
Совокупность
значений критерия, при которых принимается
нулевая гипотеза, называется областью
_____________ гипотезы

принятия

200.
Состоятельность
оценки характеризуется

увеличением
ее точности с увеличением объема выборки

201.
Спецификацию
нелинейного уравнения парной регрессии
целесообразно использовать, если
значение

индекса
детерминации, рассчитанного для данной
модели достаточно близко к 1

202.
Спецификация
модели нелинейная парная (простая)
регрессия подразумевает нелинейную
зависимость и

независимую
переменную

203.
Стандартная
ошибка рассчитывается для проверки
существенности

параметра

204.
Статистические
гипотезы используются для оценки

значимости
уравнения регрессии в целом

205.
Стационарность
временного ряда не подразумевает
отсутствие

стационарного
стохастического процесса

206.
Стационарность
временного ряда означает отсутствие

тренда

207.
Стационарность
характерна для временного ряда

типа
«белый шум»

208.
Стохастическим
процессом называется

Подборка по базе: Задание Тема 10.docx, Задание к темам 6-7.docx, 3D моделирование.pdf, Реферат ПСО. Тема 27 Дударева Е.Г. ПСО-19С.docx, Выбор модели информационной системы.pptx, 02 Самостоятельная работа тема 2.docx, 01 Самостоятельная работа тема 1.docx, ОВУ тема1 занятие 1-2.docx, Итоговое задание математическое моделирование.docx, Практическая работа по дисциплине экономическое моделирование.do

Тема 1: Спецификация эконометрической модели

1. Ошибки спецификации эконометрической модели имеют место вследствие …

неправильного выбора математической функции или недоучета в уравнении регрессии какого-то существенного фактора
2. Для регрессионной модели вида  необходим минимальный объем наблюдений, содержащий _____ объектов наблюдения.

15

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

4. В модели вида  количество объясняющих переменных равно …

3

5. При идентификации модели множественной регрессии  количество оцениваемых параметров равно …

5

Тема 2: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

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

Мультиколлинеарны

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

x₁ и x₂

3. Дана матрица парных коэффициентов корреляции.

Коллинеарными являются факторы …

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

мультиколлинеарны

5. 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⁾

Тема 3: Фиктивные переменные

1. Дана таблица исходных данных для построения эконометрической регрессионной модели:

Фиктивными переменными не являются …

стаж работы

производительность труда

2. 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

3. 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.

4. 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.

Итоговое уравнение будет

5. В эконометрике фиктивной переменной принято считать …

переменную, принимающую значения 0 и 1

Тема 4: Линейное уравнение множественной регрессии

1. 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)

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

 0,8

4. 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

5. F-статистика рассчитывается как отношение ______ дисперсии к ________ дисперсии, рассчитанных на одну степень свободы.

факторной … остаточной

Тема 5: Оценка параметров линейных уравнений регрессии

1. Для эконометрической модели уравнения регрессии ошибка модели определяется как ______ между фактическим значением зависимой переменной и ее расчетным значением.

разность
2. Величина  называется …

случайной составляющей

3. В эконометрической модели уравнения регрессии величина отклонения фактического значения зависимой переменной от ее расчетного значения характеризует …

ошибку модели

4. Известно, что доля объясненной дисперсии в общей дисперсии равна 0,2. Тогда значение коэффициента детерминации составляет …

 0,2
5. При методе наименьших квадратов параметры уравнения парной линейной регрессии  определяются из условия ______ остатков .

минимизации суммы квадратов

Тема 6: Предпосылки МНК, методы их проверки

1. Для обнаружения автокорреляции в остатках используется …

статистика Дарбина – Уотсона

тест Уайта

критерий Гольдфельда – Квандта

2. Известно, что коэффициент автокорреляции остатков первого порядка равен –0,3. Также даны критические значения статистики Дарбина – Уотсона для заданного количества параметров при неизвестном и количестве наблюдений , . По данным характеристикам можно сделать вывод о том, что …

автокорреляция остатков отсутствует

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

положительной

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

Гетероскедатичность

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

отрицательной

Тема 7: Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК

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

несмещенности

2. Из несмещенности оценки параметра следует, что среднее значение остатков равно …

0 

3. Несмещенность оценок параметров регрессии означает, что …
математическое ожидание остатков равно нулю

4. Если оценка параметра является смещенной, то нарушается предпосылка метода наименьших квадратов о _________ остатков.

нулевой средней величине
5. Состоятельность оценок параметров регрессии означает, что …

точность оценок выборки увеличивается с увеличением объема выборки
Тема 8: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

1. В случае нарушений предпосылок метода наименьших квадратов применяют обобщенный метод наименьших квадратов, который используется для оценки параметров линейных регрессионных моделей с __________ остатками.

автокоррелированными и/или гетероскедастичными

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

обобщенный

3. 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

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

средняя величина остатков не равна нулю

5. 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
Тема 9: Оценка тесноты связи

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

Регрессии

2. Самым коротким интервалом изменения коэффициента корреляции для уравнения парной линейной регрессии  является …

[–1; 0]

3. Самым коротким интервалом изменения показателя множественной корреляции для уравнения множественной линейной регрессии , если известны парные коэффициенты корреляции ,  является интервал …

[0,7; 1]

4. Для регрессионной модели вида  получена диаграмма

Такое графическое отображение называется …

полем корреляции

Тема 10: Оценка качества подбора уравнения

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

0,9
2. Известно, что общая сумма квадратов отклонений , а остаточная сумма квадратов отклонений, . Тогда значение коэффициента детерминации равно …

0,8

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

остаточной дисперсии
4. Если общая сумма квадратов отклонений , и остаточная сумма квадратов отклонений , то сумма квадратов отклонений, объясненная регрессией, равна …

90

Главная / Ответы на новые тесты / Эконометрика / Страница 2

Левая часть системы эконометрических уравнений представлена совокупностью _________ переменных.

Линия регрессии _______ через точку ( , ) :

МНК автоматически дает ___________ для данной выборки значение коэффициента де-

Множественный регрессионный анализ является ________ парного регрессионного анализа:

Наблюдение зависимой переменной регрессии в предшествующий момент, используемое как объясняющая переменная, называется:

Наиболее частая причина положительной автокорреляции заключается в положительной направленности воздействия ________ переменных:

Наиболее частая причина положительной автокорреляции заключается в постоянной направленности воздействия _____________ переменных:

Наилучший способ устранения автокорреляции – установление ответственного за нее

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

Определение отдельного вклада каждой из независимых переменных в объясненную

Оценка параметра для модели множественной регрессии в случае двух независимых пе-

Ошибки спецификации эконометрической модели имеют место вследствие ...

Параметры множественной регрессии ?1 , ?2 ,...?м показывают _________ соответствующих экономических факторов:

Положительная автокорреляция –ситуация, когда случайный член регрессии в сле-

При автокорреляции оценка коэффициентов регрессии становится:

При добавлении еще одной переменной в уравнение регрессии коэффициент детерминации:

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

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

При отрицательной автокорреляции DW:

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:

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

Процесс выбора необходимых переменных для регрессии переменных и отбрасывание

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

Системой эконометрических уравнений не является система линейных _____ уравнений.

Совокупность значений экономического показателя за несколько последовательных моментов (периодов) времени называется ...

Стандартные отклонения коэффициентов регрессии обратно пропорциональны величи-

Стандартные ошибки, вычисленные при гетероскедастичности:

Строгая линейная зависимость между переменными – ситуация, когда ________ двух

Сумма квадратов отклонений величины y от своего выборочного значения ? _____ сумма квадратов отклонений:

Тест Фишера является:

Уровень временного ряда (yt) 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 ...

Уровень временного ряда (yt) 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.

Условие гетероскедастичности означает, что вероятность того, что случайный член при-

Условие гомоскедастичности означает, что вероятность того, что случайный член при-

Фиктивная переменная – переменная, принимающая в каждом наблюдении:

Фиктивная переменная взаимодействия – фиктивная переменная, предназначенная для

Фиктивная переменная взаимодействия – это __________ фиктивных переменных:

Фиктивные переменные включаются в модель множественной регрессии, если необходимо установить влияние каких-либо ___________ факторов:

Чем больше число наблюдений, тем __________ зона неопределенности для критерия Дарбина-Уотсона:

Число степеней свободы для уравнения m-мерной регрессии при достаточном числе

Число степеней свободы для уравнения множественной (m-мерной) регрессии при достаточном числе наблюдений n составляет:

Для автокорреляции характерным является соотношение (u u ) __ 0: k i COV
1) ?
2) >
3) ?
4) =

Процесс выбора необходимых переменных для регрессии переменных и отбрасывание лишних переменных называется:

1) прогнозированием
2) подгонкой
3) унификацией переменных
4) моделированием
5) спецификацией переменных

В авторегрессионной схеме первого порядка предполагается, что значение ? в каждом
наблюдении:
1) зависит от его значения в предыдущих наблюдениях
2) зависит от его значения в первом наблюдении
3) зависит от его значения во всех других наблюдениях
4) не зависит от его значения во всех других наблюдениях
5) равны 0

Множественный регрессионный анализ является ________ парного регрессионного анализа:
1) эквивалентностью
2) противоположностью
3) развитием
4) подобием
5) частным случаем

Для мультипликативной модели временного ряда Y = T · S · E сумма скорректированных сезонных компонент равна …
0
1
лагу
половине лага

Гетероскедастичность заключается в том, что дисперсия случайного члена регрессии _______ наблюдений:
1) зависит от номера наблюдений
2) зависит от характера
3) зависит от числа
4) одинакова для всех
5) зависит от времени проведения

Наиболее частая причина положительной автокорреляции заключается в постоянной направленности воздействия _____________ переменных:
1) фиктивных
2) циклических
3) сезонных
4) не включенных в уравнение
5) лишних

Сумма квадратов отклонений величины y от своего выборочного значения ? _____ сумма квадратов отклонений:
1) результирующая
2) необъясняющая
3) общая
4) случайная
5) объясняющая

Известно, что дисперсия временного ряда Y увеличивается с течением времени. Значит, ряд Y …
сбалансированным
стационарным
автокорреляционным
нестационарным

К зоне неопределенности в тесте Дарбина-Уотсона относится случай, при котором ________ (d1, d2 – нижняя и верхняя границы):
1) DW
2) DW = 0
3) DW > d2
4) DW ? 0
5) d1

Значение статистики DW находится между значениями:
1) 0 и 6
2) 0 и 4
3) -1 и 1
4) -2 и 2
5) -3 и 3

Если предположение о природе гетероскедастичности верно, то дисперсия случайного
члена для первых наблюдений в упорядоченном ряду будет ________ для последних:
1) ниже, чем
2) равно 0
3) больше, чем
4) такая же, как
5) равно 1

Условие гетероскедастичности означает, что вероятность того, что случайный член при-
мет какое-либо конкретное значение ________ наблюдений:
1) зависит от числа
2) зависит от времени проведения
3) зависит от номера
4) одинакова для всех
5) не зависит от времени проведения

Ошибки спецификации эконометрической модели имеют место вследствие …
недостоверности или недостаточности исходной информации
неоднородности данных в исходной статистической совокупности
неправильного выбора математической функции или недоучета в уравнении регрессии какого-то существенного фактора
недостаточного количества данных

В состав любого временного ряда, построенного по реальным данным, обязательно входит _____ компонента.
сезонная
циклическая
случайная
трендовая