1. В случае применения ридж-оценивания какая характеристика оценок коэффициентов модели исправляется – 1)эффективность

2. Является ли регрессионная модель адекватной, если при ее построении выяснилось, что остаточная дисперсия равна нулю? – 1)да

3. Какое свойство будет отсутствовать у МНК-оценок коэффициентов регрессионной модели, если случайная составляющая имеет двухуровневую дисперсию? – 2)эффективности

4. Какой мнк следует применять, если случайная составляющая имеет двухуровневую дисперсию? -2)взвешенный

5. Какой тест используется в тех случаях, когда есть основания предполагать, что дисперсия ошибки зависит от некоторой независимой переменной? – 2)тест Голфельда-Куандта

6. Что принимается за стандартные ошибки коэффициентов регрессии? – 3)корни квадратные из диагональных элементов ковариационной матрицы векторной оценки регрессионных коэффициентов.

7. Что стоит в знаменателе F-критерия? – 2)остаточная дисперсия

8. Как следует понимать свойство эффективности МНК-оценок? – 2)оценка имеет наименьшую оценку среди линейных оценок

9. Для чего корректируются стандартные ошибки коэффициентов обобщенной регрессии? –

10. Если построены регрессионные уравнения y=b0+b1x и х= d0+d1y, то : 2) b1 не равно d1

11. Какое свойство ненаблюдаемой случайной составляющей регрессии обеспечивает несмещенность получаемых с помощью МНК оценок? – 3)равенство нулю математического ожидания

12. Можно ли использовать бета-коэффициенты для расчета коэффициента множественной корреляции? – 1) да

13. Величина коэффициента абсолютного роста зависит в линейной модели от: - 1)масштаба измерения y и х

14. С помощью какого критерия оценивается значимость коэффициентов регрессии? -3)t-Стьюдента

15. Можно ли коэффициенты регрессии использовать для ранжирования факторов по степени их влияния на моделируемый показатель? -

16. В обобщенной регрессии ковариационная матрица остатков : - 2)положительно определенная

17. Какой вывод можно сделать из равенства коэффициента корреляции 0? –

18. Обычный метод наименьших квадратов может применяться для оценки параметров регрессионных моделей, если эти модели… -

19. К методам обнаружения гетероскедастичности остатков относятся: -

20. В каких случаях рекомендуется строить аддитивную модель? –

21. Для точно идентифицируемой структурной формы системы одновременных уравнений при оценке параметров применяется_______ метод наименьших квадратов – 2)косвенный

22. Значения матрицы парных коэффициентов корреляции не характеризуют… -

23. Что называется рядом в методе рядов? -

24. Какую модель можно построить непосредственно по данным исходного временного ряда? – 2) ARIMA (1,0,1)

25. Какие модели называются ARIMA моделями? – 1)модели, представляющие собой комбинацию авторегрессии, комбинирования и скользящего среднего

26. Как в степенной модели интерпретируется коэффициент регрессии ? – 1) коэффициент эластичности

27. Ранжирование факторов по степени их влияния на моделируемый показатель осуществляется с помощью – 2)бета-коэффициентов

28. Уравнение, которое получено в результате преобразования Койка: -

29. Аддитивную модель рекомендуется строить, когда амплитуда сезонных колебаний: -

30. Матрица системы нормальных уравнений имеет вид: - 2) (х’х)

31. Оценка значимости дополнительного включения фактора осуществляется с помощью: 1)частного f-критерия

32. Структурной формой модели называется система… - 2)взаимосвязанных уравнений

33. Какой временной ряд называется интегрированным рядом первого порядка? – 2)первые разности которого представляют собой стационарный ряд

Вариант 5