Уникальный идентификатор НТЗ: ID = 625638512

Наименование НТЗ: Наименование дисциплины

Расположение НТЗ: \\Newsrv\аст\Тестирование 2005\Эконометрика.ast

Авторский коллектив НТЗ: Степанов В.Г., Горбачев В.Т.

Дата создания НТЗ: 27.12.2007

Дата конвертации НТЗ: 28.01.2008

СОДЕРЖАНИЕ И СТРУКТУРА ТЕСТОВЫХ МАТЕРИАЛОВ

Тематическая структура

Временные ряды

Линейная и нелинейная корреляция.

Метод наименьших квадратов и его обобщения.

Системы эконометрических уравнений.

Статистическая проверка гипотез.

Эконометрические измерения и модели, системный анализ

Содержание тестовых материалов

Временные ряды

1. Задание {{ 88 }} TЗ №88

Временные ряды представляют собой …

 описание систем, наподобие уравнений регрессии

 особую форму описания систем в классе систем уравнений

 принципиально новую форму описания систем

 разновидность уравнений и систем уравнений

2. Задание {{ 89 }} TЗ №89

Ряды динамики представляют модель, …

 характеризующую структуру связей в системе

 позволяющую работать с пропущенными данными

 позволяющую работать с цензурированными данными

 реализующую схему «черного ящика» для описания зависимости показателя от времени

3. Задание {{ 90 }} TЗ №90

Стандартный МНК должен применяться …

 непосредственно к уровням временного ряда

 к величинам, производным от уровней ряда

 модифицированным для получения оценок параметров

 как метод максимального правдоподобия

4. Задание {{ 91 }} TЗ №91

Основная тенденция развития (тренд) ряда динамики представляет собой …

 мелкомасштабные чисто случайные колебания

 циклические колебания показателя

 сезонные колебания показателя

 плавное стабильное изменение на продолжительном отрезке времени

5. Задание {{ 92 }} TЗ №92

Наличие тренда временного ряда … оценивание параметров уравнения регрессии.

 облегчает

 затрудняет

 исключает влияние на

 стандартизирует

6. Задание {{ 93 }} TЗ №93

Автокорреляция уровней ряда динамики представляет собой …

 взаимозависимость смежных уровней ряда

 независимость уровней ряда

 указание на циклическую структуру

 указание на отсутствие сезонной компоненты

7. Задание {{ 94 }} TЗ №94

Порядок коэффициента автокорреляции определяет …

 отсутствие тренда

 присутствие тренда

 величину временного сдвига

 наличие циклической компоненты

8. Задание {{ 95 }} TЗ №95

Коррелограмма представляет собой …

 величину временного сдвига

 величину лага

 график зависимости коэффициентов автокорреляции от их порядка

 указание на наличие тренда

9. Задание {{ 96 }} TЗ №96

Автокорреляционная функция представляет собой …

 зависимость результата от фактора

 последовательность коэффициентов автокорреляции первого, второго и прочих порядков

 тесноту связи результата и фактора

 величину лага

10. Задание {{ 97 }} TЗ №97

Анализ автокорреляционной функции позволяет увидеть …

 тесноту связи между результатом и фактором

 порядок коэффициента автокорреляции

 структуру уровней ряда и, тем самым, самого ряда

 порядок в последовательности коэффициентов автокорреляции

11. Задание {{ 98 }} TЗ №98

Критерий Дарбина-Уотсона служит для проверки …

 автокорреляции уровней ряда

 зависимости между фактором и результатом

 независимости фактора и результата

 степени связи между уровнями ряда

12. Задание {{ 99 }} TЗ №99

Устранение автокорреляции уровней ряда …

 требует знания автокорреляционной функции

 требует знания матрицы парных коэффициентов корреляции

 выполняется с применением косвенного метода наименьших квадратов

 выполняется с применением отклонений от среднего

13. Задание {{ 100 }} TЗ №100

Исследование взаимозависимости двух временных рядов …

 осуществляется точно такими же методами, как и исследование динамики одного ряда

 требует и использует принципиально новый подход

 довольствуется незначительными модификациями методов изучения одного ряда

 ставит задачу разработки новых технологий исследования

14. Задание {{ 101 }} TЗ №101

Коинтеграция временных рядов означает …

 их полную независимость

 их детерминированную зависимость

 корреляционную зависимость этих рядов

 нелинейную зависимость этих рядов

Линейная и нелинейная корреляция.

15. Задание {{ 68 }} TЗ №68

Коэффициент детерминации показывает …

 степень зависимости любой природы результативного признака от фактора

 уровень линейной зависимости результата от фактора

 степень только нелинейной зависимости результата от фактора

 полную независимость признаков

16. Задание {{ 69 }} TЗ №69

Коэффициент регрессии и коэффициент линейной корреляции …

 являются совершенно независимыми величинами

 связаны с t- и F-отношениями

 представляют собой величины вне связи с F-отношением

 являются синонимами, т.е. означают одно и тоже

17. Задание {{ 70 }} TЗ №70

Уравнение простой регрессии характеризует …

 точную детерминированную связь между двумя переменными

 точную детерминированную связь между несколькими переменными

 идеализированное взаимодействие двух переменных

 связь между двумя переменными, проявляющуюся только в среднем по совокупности наблюдений

18. Задание {{ 71 }} TЗ №71

Линейный коэффициент корреляции …

 выражает функциональную зависимость

 является приближенным выражением функциональной зависимости

 является причинной зависимостью

 выражает оценку тесноты связи в линейной форме

19. Задание {{ 72 }} TЗ №72

Величина коэффициента регрессии показывает …

 общее изменение результата с изменением фактора

 косвенное влияние изменения результата на фактор

 влияние на результат прочих факторов

 среднее изменение результата в ответ на изменение фактора на 1

20. Задание {{ 73 }} TЗ №73

Коэффициент детерминации используется для …

 нахождения неизвестных параметров регрессии

 выявления линейной зависимости и измерения ее тесноты

 качественной проверки значимости уравнения регрессии

 измерения доли вариации зависимой переменной, объясненной с помощью уравнения регрессии

21. Задание {{ 74 }} TЗ №74

Внутренне нелинейной регрессией является нелинейная зависимость …

 по объясняющим различным переменным

 по объясняющим переменным только конкретного вида

 по параметрам уравнения регрессии

 по параметрам регрессии конкретного вида

22. Задание {{ 75 }} TЗ №75

Выявление истинного влияния отдельных факторов на результат осуществляется с использованием …

 парных коэффициентов корреляции

 частных коэффициентов корреляции

 индекса корреляции

 коэффициента детерминации

23. Задание {{ 76 }} TЗ №76

Совокупный коэффициент корреляции представляет тесноту связи между …

 результатом и вместе взятыми факторами

 отдельными факторами

 отдельными результатами

 результатом и отдельным фактором при устранении влияния прочих факторов

Метод наименьших квадратов и его обобщения.

24. Задание {{ 31 }} TЗ №31

Метод наименьших квадратов представляет собой …

 метод нахождения приближенного решения системы алгебраических уравнений

 метод нахождения точного решения одного уравнения

 способ получения наилучшего варианта действий

 способ максимизации некоторой целевой функции

25. Задание {{ 32 }} TЗ №32

Метод наименьших квадратов получения оценок неизвестных параметров уравнения регрессии …

 позволяет получить оценки с требуемыми свойствами независимо от свойств остатков

 требует выполнения определенных условий на остатки

 исключает выполнение условий на остатки

 предполагает детерминированную природу самих параметров

26. Задание {{ 33 }} TЗ №33

Классический подход к оцениванию параметров модели простой линейной регрессии основан на …

 решении системы уравнений, получаемой по стандартному методу наименьших квадратов

 решении задачи на экстремум

 применении метода максимального правдоподобия

 решении задачи интерполяции и прогноза

27. Задание {{ 34 }} TЗ №34

Коэффициент регрессии – это …

 постоянный параметр в уравнении регрессии

 величина получаемая из постоянного параметра

 суперпозиция различных величин

 коэффициент при регрессоре (факторной переменной)

28. Задание {{ 35 }} TЗ №35

Система нормальных уравнений представляет собой …

 независимую исходную систему для оценивания коэффициентов регрессии

 систему отношений к оценке параметров

 косвенное отношение к решению уравнений

 систему линейных уравнений, полученную по методу наименьших квадратов для оценки параметров регрессии

29. Задание {{ 36 }} TЗ №36

Метод наименьших квадратов используется для оценки параметров и при этом …

 применяется независимо от вида эконометрической модели

 ограничен рамками только линейной регрессии

 исключает работу в условиях автокорреляции

 приводит к достоверным результатам при выполнении ограничений на свойства случайных остатков

30. Задание {{ 37 }} TЗ №37

Свойство несмещенности оценки заключается в выполнении требования …

 приближения (стремления) к оцениваемой величине при увеличении объема выборки

 минимальности дисперсии оценки

 независимости от объема выборки

 совпадения среднего от оценки с самой оцениваемой величиной

31. Задание {{ 38 }} TЗ №38

Метод максимального правдоподобия представляет собой …

 проверку статистических гипотез

 улучшенный способ проверки статистических гипотез

 метод решения системы нормальных уравнений

 графический способ оценивания неизвестных параметров

32. Задание {{ 39 }} TЗ №39

Применение МНК для моделей, являющихся внутренне линейными, но содержащих исходно нелинейные зависимости …

 исключается безусловно

 допускается при модификации МНК

 допускается для оценки параметров только как численные методы

 используется для оценки параметров в уравнениях с новыми переменными, имеющими линейную зависимость

33. Задание {{ 40 }} TЗ №40

Полная оценка мультиколлинеарности факторов осложняется …

 отсутствием количественных методов

 неадекватным использованием коэффициента детерминации

 исследованием матрицы коэффициентов корреляции

 вычислением определителя матрицы коэффициентов корреляции

34. Задание {{ 41 }} TЗ №41

Уравнение множественной регрессии в естественной форме и уравнение множественной регрессии в стандартизованной форме …

 представляют собой два совершенно различных уравнения

 являются уравнениями, несущественно отличающимися друг от друга

 представляют различные формы одной и той же зависимости

 описывают различными способами множественную регрессию и при этом могут быть восстановлены одно по другому

35. Задание {{ 42 }} TЗ №42

Оценка параметров системы взаимозависимых уравнений …

 получается прямым применением стандартного метода наименьших квадратов (МНК)

 определяется только при помощи численных методов

 находится с помощью метода максимального правдоподобия

 находится посредством преобразования к приведенной системе

36. Задание {{ 43 }} TЗ №43

Стандартизованные переменные представляют собой … переменные.

 экзогенные

 эндогенные

 уменьшенные вычитанием среднего и поделенные затем на стандартное отклонение

 лаговые

37. Задание {{ 44 }} TЗ №44

Косвенный метод наименьших квадратов применяют для получения оценок параметров … системы уравнений.

 идентифицируемой

 нормальной

 неидентифицируемой

 сверхидентифицируемой

38. Задание {{ 45 }} TЗ №45

Двухшаговый метод наименьших квадратов применяется для получения оценок параметров … системы уравнений.

 неидентифицируемой

 сверхидентифицируемой

 нормальной

 идентифицируемой

39. Задание {{ 46 }} TЗ №46

Гомоскедастичность остатков означает …

 наличие зависимости между остатками

 наличие независимости между остатками

 одинаковость остатков

 неодинаковость остатков

40. Задание {{ 47 }} TЗ №47

Обобщенный метод наименьших квадратов применяется для оценивания параметров в модели …

 временного ряда

 с гетероскедастичными остатками

 неидентифицируемой системы

 адаптивных ожиданий

41. Задание {{ 48 }} TЗ №48

Гетероскедастичность остатков означает …

 независимость остатков

 малость коэффициента корреляции остатков

 неодинаковость (различие) остатков

 наличие детерминированной связи между остатками

42. Задание {{ 49 }} TЗ №49

Метод максимального правдоподобия оценки параметров …

 во всех отношениях превосходит МНК

 намного сложнее МНК

 более общий, чем МНК, но требует значительного вычислительного ресурса

 мало отличается от МНК