тесты эмм новые

3.

4.

Вопрос № 4.4. Оригинальный порядковый номер: 34

На основе линейного уравнения множественной регрессии  получены уравнения регрессии

,

которые называются ...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. стандартизированными

2. рекурсивными

3. частными

4. нелинейными

Вопрос № 4.5. Оригинальный порядковый номер: 51

В линейной модели множественной регрессии рассматриваются только ____ функции регрессии

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. линейные

2. степенные

3. квадратичные

4. показательные

Тема № 5. Оценка параметров линейных уравнений регрессии

(Задание с выбором одного правильного ответа из предложенных)

Оригинальное кол-во заданий: 59, в базе представлено: 5

Вопрос № 5.1. Оригинальный порядковый номер: 24

При применении метода наименьших квадратов для оценки параметров уравнений регрессии минимизируют _____________ между наблюдаемым и моделируемым значениями зависимой переменной.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. сумму разностей

2. квадрат суммы

3. сумму квадратов разности

4. квадрат разности (только для одного наблюдения)

Вопрос № 5.2. Оригинальный порядковый номер: 26

В линейном уравнении множественной регрессии  метод наименьших квадратов позволяет оценить значение параметра …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. x₁

2. x₂

3. a

4. y

Вопрос № 5.3. Оригинальный порядковый номер: 48

Коэффициенты "чистой" регрессии  уравнения множественной регрессии вида …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. не могут быть отрицательными

2. всегда меньше 1

3. некорректно сравнивать по величине

4. имеют одинаковый знак

Вопрос № 5.4. Оригинальный порядковый номер: 55

В рамках метода наименьших квадратов (МНК) система нормальных уравнений – это система, решением которой являются оценки ____ модели.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. независимых переменных

2. отклонений параметров теоретической модели от параметров эмпирической

3. параметров теоретической

4. переменных теоретической

Вопрос № 5.5. Оригинальный порядковый номер: 58

Название метода «метод наименьших квадратов» подразумевает, что сумма квадратов отклонений значений результирующего признака от теоретических должна быть …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. меньше средней ошибки аппроксимации

2. меньше уровня значимости, принятого при проверке статистических гипотез

3. минимальной

4. равной нулю

Вопрос № 5.1. Оригинальный порядковый номер: 3

Систему МНК, построенную для оценки параметров линейного уравнения множественной регрессии можно решить методом…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. скользящего среднего

2. максимального правдоподобия

3. определителей

4. первых разностей

Вопрос № 5.2. Оригинальный порядковый номер: 4

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

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. центрируется

2. приравнивается к системе нормальных уравнений

3. минимизируется

4. максимизируется

Вопрос № 5.3. Оригинальный порядковый номер: 8

Метод наименьших квадратов применяется для оценки …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. параметров уравнений регрессии, внутренне нелинейных

2. существенности параметров уравнений регрессии

3. параметров линейных уравнений регрессии

4. качества линейных уравнений регрессии

Вопрос № 5.4. Оригинальный порядковый номер: 12

Самым распространенным методом оценки параметров регрессии является метод наименьших …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. моментов

2. разностей

3. квадратов

4. модулей

Вопрос № 5.5. Оригинальный порядковый номер: 23

При оценке параметров линейных уравнений регрессии с помощью метода наименьших квадратов минимизируют сумму квадратов разности между …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. наблюдаемым и моделируемым значениями случайной величины

2. наблюдаемым и моделируемым значениями параметров

3. наблюдаемым и моделируемым значениями зависимой переменной

4. наблюдаемым и моделируемым значениями независимой переменной

Вопрос № 5.1. Оригинальный порядковый номер: 15

В модели парной линейной регрессии Y=b₀+b₁X +e коэффициент b₁ показывает…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. на какую величину в среднем изменится Y, если X изменится на один процент

2. на сколько процентов в среднем изменится Y, если X изменится на одну единицу

3. на какую величину в среднем изменится Y, если X изменится на одну единицу

4. на сколько процентов в среднем изменится Y, если X изменится на один процент

Вопрос № 5.2. Оригинальный порядковый номер: 21

Метод наименьших квадратов используется для оценки параметров ______ уравнений регрессии.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. только нелинейных

2. нелинеаризуемых

3. только линейных

4. линейных и приводимых к линейным

Вопрос № 5.3. Оригинальный порядковый номер: 27

Приведенное выражение представляет собой _________ для линейной двухфакторной модели регрессии.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. систему нормальных уравнений

2. теорему Гаусса-Маркова

3. исходное положение метода наименьших квадратов

4. условие отсутствия автокорреляции остатков

Вопрос № 5.4. Оригинальный порядковый номер: 35

Метод наименьших квадратов может применяться для оценки параметров регрессионных моделей, если эти модели ...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. характеризуются гетероскедастичностью случайных отклонений

2. имеют автокорреляцию в остатках

3. линейны по параметрам и факторным переменным

4. включают лаговую переменную

Вопрос № 5.5. Оригинальный порядковый номер: 46

Метод наименьших квадратов позволяет оценить _____________ уравнений регрессии.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. параметры и переменные

2. параметры

3. переменные

4. переменные и случайные величины

Тема № 6. Предпосылки МНК, методы их проверки

(Задание с выбором одного правильного ответа из предложенных)

Оригинальное кол-во заданий: 53, в базе представлено: 5

Вопрос № 6.1. Оригинальный порядковый номер: 28

В линейной регрессионной модели  для каждого значения фактора  фактические значения случайных отклонений  имеют одинаковую дисперсию. Выполнение этого условия называют ____ остатков.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. автокорреляцией

2. мультиколлинеарностью

3. гомоскедастичностью

4. гетероскедастичностью

Вопрос № 6.2. Оригинальный порядковый номер: 29

Для линейной регрессионной модели  гетероскедастичностью называют свойство дисперсии случайного отклонения при переходе от наблюдения к наблюдению проявлять ...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. стремление к нулю

2. стремление к единице

3. изменчивость

4. постоянство

Вопрос № 6.3. Оригинальный порядковый номер: 30

Для линейной регрессионной модели  гомоскедастичностью называют свойство дисперсии  случайного отклонения при любом наблюдении проявлять ...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. стремление к нулю

2. тенденцию к уменьшению

3. постоянство

4. изменчивость

Вопрос № 6.4. Оригинальный порядковый номер: 31

Дисперсия значения случайной компоненты в линейной регрессионной модели  зависит от номера наблюдения. Это свидетельствует о(об) ______ остатков.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. автокорреляции

2. равномерном распределении

3. гетероскедастичности

4. гомоскедастичности

Вопрос № 6.5. Оригинальный порядковый номер: 41

Возможность перехода от точечного оценивания параметра классической линейной регрессии к интервальному обеспечивается таким статистическим свойством оценок как ...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. достоверность

2. смещенность

3. эффективность

4. состоятельность

Вопрос № 6.1. Оригинальный порядковый номер: 24

Оценки, являющиеся линейными функциями от выборочных наблюдений, называются ...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. несмещенными

2. эффективными

3. линейными

4. состоятельными

Вопрос № 6.3. Оригинальный порядковый номер: 34

Для линейной регрессионной модели   величина и определенный знак фактического значения случайной составляющей не должны обуславливать величину и знак фактического значения другой случайной составляющей . Выполнение этого условия свидетельствует о(об) ______ остатков.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. отсутствии гетероскедастичности

2. нормальном распределении

3. отсутствии автокорреляции

4. наличии гомоскедастичности

Вопрос № 6.4. Оригинальный порядковый номер: 35

Истинная форма взаимосвязи между результирующей и объясняющими переменными в регрессионной модели линейна относительно параметров. Это утверждение является ...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. условием линеаризации

2. критерием Фишера

3. одной из основных предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии

4. нарушением предпосылок метода наименьших квадратов

Вопрос № 6.5. Оригинальный порядковый номер: 45

При наличии гетероскедастичности или автокорреляции в остатках для оценки параметров регрессии применяется ______ метод наименьших квадратов.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. двухшаговый

2. косвенный

3. обобщенный

4. традиционный

Вопрос № 6.1. Оригинальный порядковый номер: 50

Нарушение условия независимости случайных составляющих в разных наблюдениях называют ______ случайной составляющей.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. детерминированностью

2. гомоскедастичностью

3. автокорреляцией

4. гетероскедастичностью

Вопрос № 6.2. Оригинальный порядковый номер: 56

Одной из предпосылок метода наименьших квадратов является утверждение ...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. случайное отклонение должно иметь постоянное математическое ожидание, отличное от нуля

2. регрессионная модель является нелинейной относительно параметров

3. дисперсия случайного возмущения постоянна для всех наблюдений

4. случайное отклонение представляет собой линейную функцию от факторных переменных

Вопрос № 6.3. Оригинальный порядковый номер: 85

График зависимости остатков e_t от времени t свидетельствует о наличии…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. мультиколлинеарности данных

2. автокорреляции остатков

3. нелинейной связи между объясняющими переменными

4. отсутствии корреляции в остатках

Вопрос № 6.4. Оригинальный порядковый номер: 99

Автокорреляцию в остатках модели линейной регрессии можно обнаружить с помощью критерия …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. Гольдфельда–Квандта

2. Дарбина-Уотсона

3. Спирмена

4. Фишера

Вопрос № 6.5. Оригинальный порядковый номер: 119

В случае нормального распределения остатков линейной регрессионной модели  проверка статистической значимости каждого параметра возможна с помощью …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. Энгеля–Грангера

2. Дарбина–Уотсона

3. критерия Стьюдента

4. критерия Фишера

Тема № 7. Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК

(Задание с выбором одного правильного ответа из предложенных)

Оригинальное кол-во заданий: 57, в базе представлено: 5

Вопрос № 7.1. Оригинальный порядковый номер: 7

Математическое ожидание остатков равно нулю, если оценки параметров обладают свойством …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. эффективности

2. состоятельности

3. несмещенности

4. смещенности

Вопрос № 7.2. Оригинальный порядковый номер: 11

Оценка является несмещенной оценкой параметра если…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. она стремится к истинному значению параметра с увеличением объема выборки

2. ее дисперсия с увеличением выборки не изменяется

3. ее математическое ожидание равно оцениваемому параметру

4. ее дисперсия меньше дисперсии других оценок

Вопрос № 7.3. Оригинальный порядковый номер: 18

При применении метода наименьших квадратов свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности обладают оценки …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. независимой переменной

2. случайной величины

3. параметров

4. зависимой переменной

Вопрос № 7.4. Оригинальный порядковый номер: 32

Несмещенная оценка  параметра имеет наименьшую дисперсию среди всех возможных несмещенных оценок параметра , вычисленных по выборкам одного и того же объема . Такая оценка называется ...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. несмещенной

2. асимптотически эффективной

3. эффективной

4. состоятельной

Вопрос № 7.5. Оригинальный порядковый номер: 44

Статистическая оценка  параметра  называется эффективной, если при заданном объеме выборки она имеет ...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. математическое ожидание равное 1

2. максимальную дисперсию

3. наименьшую возможную дисперсию

4. максимальное математическое ожидание

Вопрос № 7.1. Оригинальный порядковый номер: 1

Если оценка параметра эффективна, то это означает …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. максимальную дисперсию остатков

2. уменьшение точности с увеличением объема выборки

3. наименьшую дисперсию остатков

4. равенство нулю математического ожидания остатков

Вопрос № 7.3. Оригинальный порядковый номер: 11

Оценка является несмещенной оценкой параметра если…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. она стремится к истинному значению параметра с увеличением объема выборки

2. ее дисперсия с увеличением выборки не изменяется

3. ее математическое ожидание равно оцениваемому параметру

4. ее дисперсия меньше дисперсии других оценок

Вопрос № 7.4. Оригинальный порядковый номер: 48

Эффективной оценкой называется та, у которой …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. дисперсия максимальна

2. смещенность выше

3. дисперсия минимальна

4. отсутствует смещенность

Вопрос № 7.5. Оригинальный порядковый номер: 52

Состоятельность оценки характеризуется увеличением ее точности при ...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. добавлении в уравнение дополнительной независимой переменной

2. переходе к обратной форме зависимости

3. увеличении объема выборки

4. уменьшении объема выборки

Вопрос № 7.1. Оригинальный порядковый номер: 26

Если оценки параметров линейного уравнения регрессии обладают свойством состоятельности, то с увеличением выборки точность оценки параметра…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. увеличивается

2. стремится к нулю

3. не изменяется

4. уменьшается

Вопрос № 7.2. Оригинальный порядковый номер: 28

Точечная оценка параметра регрессии зависит от …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. дополнительной выборки

2. критического значения t–критерия Стьюдента

3. фактического значения t–критерия Стьюдента

4. данной выборки

Вопрос № 7.3. Оригинальный порядковый номер: 36

Эмпирический коэффициент  регрессии  является состоятельной оценкой теоретического коэффициента  регрессии

при условии, что ...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. дисперсия оценки равна 1

2. сходится по вероятности к  при числе наблюдений, стремящемся к бесконечности

3. сходится по вероятности к  при числе наблюдений, стремящемся к 0

4. математическое ожидание оценки равно нулю

Вопрос № 7.4. Оригинальный порядковый номер: 40

Состоятельной называется такая оценка параметра, которая дает _______ значение параметра для большой выборки независимо от входящих в нее конкретных наблюдений.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. минимальное

2. нулевое

3. точное

4. максимальное

Тема № 8. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

(Задание с выбором одного правильного ответа из предложенных)

Оригинальное кол-во заданий: 38, в базе представлено: 5

Вопрос № 8.1. Оригинальный порядковый номер: 3

Обобщенный метод наименьших квадратов рекомендуется применять в случае _____ остатков.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. гомоскедастичных

2. отсутствия автокорреляции

3. наличия автокорреляции

4. нормально распределенных

Вопрос № 8.2. Оригинальный порядковый номер: 10

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

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. минимальным

2. косвенным

3. обобщенным

4. обычным

Вопрос № 8.3. Оригинальный порядковый номер: 21

Для регрессионной модели  с гетероскедастичностью остатков при отсутствии автокорреляции остатков ковариационная матрица возмущений является ...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. треугольной

2. вырожденной

3. диагональной

4. единичной

Вопрос № 8.4. Оригинальный порядковый номер: 25

Множественная линейная регрессионная модель, в которой не выполняются условия гомоскедастичности и (или) имеет место автокорреляция остатков, называется ______ регрессионной моделью.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. парной

2. множественной линейной

3. обобщенной линейной

4. нелинейной

Вопрос № 8.5. Оригинальный порядковый номер: 31

Обобщенный метод наименьших квадратов может использоваться для корректировки _______ остатков.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. доверительного интервала

2. стандартной ошибки

3. гетероскедастичности и автокорреляции

4. минимальной суммы квадратов  

Вопрос № 8.1. Оригинальный порядковый номер: 7

Что преобразуется при применении обобщенного метода наименьших квадратов?

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. дисперсия факторного признака

2. коэффициент корреляции

3. исходные уровни переменных

4. дисперсия результативного признака

Вопрос № 8.3. Оригинальный порядковый номер: 12

Для преодоления проблемы автокорреляции служит …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. двухшаговый метод наименьших квадратов

2. косвенный метод наименьших квадратов

3. обобщенный метод наименьших квадратов

4. метод наименьших квадратов

Вопрос № 8.4. Оригинальный порядковый номер: 16

Пусть случайные остатки e_T  в модели парной линейной регрессии подвержены воздействию авторегрессии первого порядка: e_T =r· e_T-1+u_T. Тогда для получения наилучших линейных несмещенных оценок используют следующее преобразование переменных:

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. y_T^*= y_T + r·y_T-1;   x_T^*= x_T + r· x_T-1

2. y_T^*=r· y_T - y_T-1;   x_T^*= r·x_T -  x_T-1

3. y_T^*= y_T - r·y_T-1;   x_T^*= x_T - r· x_T-1

4. y_T^*= ry_T;             x_T^*= rx_T

Вопрос № 8.5. Оригинальный порядковый номер: 33

Проявление гетероскедастичности в остатках удается устранить при помощи метода обобщенного метода наименьших квадратов путем …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. расчета критерия Дарбина–Уотсона гомоскедастичных остатков

2. введения в модель фиктивных переменных

3. преобразования переменных на основе коэффициента пропорциональности

4. расчета скорректированного коэффициента детерминации

Вопрос № 8.1. Оригинальный порядковый номер: 0

Обобщенный метод наименьших квадратов применяется в случае…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. автокорреляции переменных

2. мультиколлинеарности факторов

3. фиктивных переменных

4. автокорреляции остатков

Вопрос № 8.2. Оригинальный порядковый номер: 5

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