ЭКОНОМЕТРИКА 2

Образовательное учреждение: Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарева Специальность: 080105.65 - Финансы и кредит Группа: 308 экон Дисциплина: Эконометрика Идентификатор студента: Камаева Лариса Петровна Логин: 03fs482665 Начало тестирования: 2012-12-03 18:03:56 Завершение тестирования: 2012-12-03 18:27:48 Продолжительность тестирования: 23 мин. Заданий в тесте: 24 Кол-во правильно выполненных заданий: 20 Процент правильно выполненных заданий: 83 %

  ЗАДАНИЕ N 1 сообщить об ошибке Тема: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

Начало формы

Конец формы

При оценке параметров регрессионной модели с гетероскедастичными остатками при помощи обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК) выдвигается предположение, что дисперсия остатков …

			пропорциональна некоторой величине
			постоянна
			равна 0
			гомоскедастична

Решение: Эконометрическая модель уравнения регрессии (регрессионная модель) может быть представлена выражением , где y – зависимая переменная, x_j – независимая переменная (j = 1,…, k; k – количество независимых переменных), f – тип функциональной зависимости (математическая функция),  – случайные факторы (остаток). При применении метода наименьших квадратов (МНК) к линейным регрессионным моделям относительно остатков регрессионной модели  выдвигаются определенные предпосылки. Если остатки не удовлетворяют предпосылкам МНК, то применение обычного (традиционного) МНК нецелесообразно. Если остатки гетероскедастичны, то проводят преобразование переменных и оценку параметров осуществляют с использованием обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК).  Для оценки параметров регрессионной модели с гетероскедастичными остатками применяют обобщенный МНК (ОМНК). Если остатки гетероскедастичны, следовательно, нарушена предпосылка МНК о постоянстве дисперсии остатков и остатки не являются гомоскедастичными. В этом случае можно сказать, что дисперсия остатков пропорциональна некоторому коэффициенту пропорциональности или некоторой величине. Поэтому верным вариантом ответа является «пропорциональна некоторой величине».

 ЗАДАНИЕ N 2 сообщить об ошибке Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Для построения эконометрической модели линейного уравнения регрессии используется таблица статистических данных. При помощи метода наименьших квадратов (МНК) рассчитываются оценки параметров модели вида . Для выборочного i-го наблюдения модель имеет вид  . При применении метода наименьших квадратов рассчитывается …

 ЗАДАНИЕ N 3 сообщить об ошибке Тема: Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК

Начало формы

Конец формы

Для регрессионной модели состоятельность оценки параметра означает, что при увеличении выборки значение оценки параметра стремиться к …

			истинному значению параметра, вычисленному для генеральной совокупности
			оцениваемому параметру, рассчитанному по другой выборке, объем которой значительно меньше исходной совокупности данных
			свободному члену уравнения регрессии
			коэффициенту парной корреляции между зависимой переменной и соответствующей независимой переменной

  ЗАДАНИЕ N 4 сообщить об ошибке Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки

Начало формы

Конец формы

Для оценки параметров эконометрической модели линейного уравнения регрессии вида  используется метод наименьших квадратов (МНК), при этом выдвигаются предпосылки относительно величины …

Решение: Метод наименьших квадратов МНК позволяет рассчитать такие оценки параметров линейной модели регрессии, для которых сумма квадратов отклонений фактических значений зависимой переменной y от ее модельных (теоретических) значений  минимальна. Так, если модель регрессии записана в виде выражения , где , то разность  ( – ошибка модели). При применении МНК величина  должна удовлетворять определенным условиям (предпосылкам), поэтому предпосылки выдвигаются относительно величины. Верным ответом является «». Остальные варианты ответов – неверные, так как «»– это модельное (теоретическое) значение зависимой переменной;  – зависимая переменная модели;  – независимая переменная модели.

 ЗАДАНИЕ N 5 сообщить об ошибке Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

Строится эконометрическая модель уравнения множественной регрессии для зависимости y от пяти факторов х⁽¹⁾,  х⁽²⁾, х⁽³⁾, х⁽⁴⁾, х⁽⁵⁾. Получена матрица парных коэффициентов линейной корреляции (y – зависимая переменная): Требование отсутствия коллинеарных независимых переменных выполняется в модели …

 ЗАДАНИЕ N 6 сообщить об ошибке Тема: Линейное уравнение множественной регрессии

Начало формы

Конец формы

В эконометрической модели линейного уравнения регрессии  переменной(-ыми) является(-ются) …

			y, xj
			a
			bj

 ЗАДАНИЕ N 7 сообщить об ошибке Тема: Фиктивные переменные

Начало формы

Конец формы

Для учета влияния на исследуемую (зависимую) переменную признаков качественного характера используются фиктивные переменные, при этом фиктивной переменной может присваиваться значение …

			1
			0
			–1
			0,1

 ЗАДАНИЕ N 8 сообщить об ошибке Тема: Спецификация эконометрической модели

Начало формы

Конец формы

Эконометрическая модель уравнения регрессии может включать одну или несколько независимых переменных. По данному классификационному признаку различают _______ регрессию.

			простую и множественную
			линейную и нелинейную
			множественную и многофакторную
			простую и парную

 ЗАДАНИЕ N 9 сообщить об ошибке Тема: Структура временного ряда

Начало формы

Конец формы

Данная таблица значений автокорреляционной функции соответствует структуре временного ряда …

 ЗАДАНИЕ N 10 сообщить об ошибке Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия

Начало формы

Конец формы

Изображенный на рисунке  временной ряд содержит следующие компоненты:

			убывающую тенденцию и случайную компоненту
			возрастающую тенденцию и случайную компоненту
			убывающую сезонную компоненту и случайную компоненту
			сезонную компоненту и убывающую случайную компоненту

 ЗАДАНИЕ N 11 сообщить об ошибке Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация

Начало формы

Конец формы

Для стационарных временных рядов y₁, у₂, … y_t, …, y_n (t = 1, …, n) автокорреляция зависит только от величины …

			лага
			количества уровней ряда
			математического ожидания значений уровня ряда
			начального значения процесса

  ЗАДАНИЕ N 12 сообщить об ошибке Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов

Начало формы

Конец формы

Уровень временного ряда (y_t) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Мультипликативную модель временного ряда не формируют следующие значения компонент уровня временного ряда …

			yt = 7; T = -3,5; S = -2; E = -1
			yt = 7; T = 7; S = 1; E = 1
			yt = 7; T = 3,5; S = 2; E = 1
			yt = 7; T = 3,5; S = -2; E = -1

Решение: Мультипликативная модель временного ряда записывается в виде выражения и предполагает, что произведение компонент ряда T, S и Е равно значению уровня ряда y_t. В задании необходимо определить, в каком из предложенных вариантов ответа значения компонент уровня временного ряда не формирует мультипликативную модель. Поэтому правильный вариант ответа не должен удовлетворять выражению , то есть значение уровня ряда y_t не должно быть равно произведению компонент T, S и Е. Проверим каждый из вариантов. Если y_t=7; T=7; S=1; E=1, то 7=711 => 7=7; так как равенство выполняется, это неправильный вариант ответа. Если y_t=7; T=3,5; S=2; E=1, то 7=3,521 => 7=7; так как равенство выполняется, это неправильный вариант ответа. Если y_t=7; T=3,5; S=-2; E=-1, то 7=3,5(-2)(-1) => 7=7; так как равенство выполняется, это неправильный вариант ответа. Если y_t=7; T=-3,5; S=-2; E=-1, то 7=(-3,5)(-2)( -1) => 7=(–7); так как равенство не выполняется, это правильный вариант ответа.

 ЗАДАНИЕ N 13 сообщить об ошибке Тема: Нелинейные зависимости в экономике

Начало формы

Конец формы

Нелинейным уравнением множественной регрессии является …

 ЗАДАНИЕ N 14 сообщить об ошибке Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии

Начало формы

Конец формы

При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется способ приведения уравнения к обратному виду, то есть к переменной  . Указанным способом может быть линеаризовано уравнение …

 ЗАДАНИЕ N 15 сообщить об ошибке Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии

Начало формы

Конец формы

Для нелинейного уравнения регрессии рассчитано значение индекса детерминации, которое составило . Следовательно, доля остаточной дисперсии в общей дисперсии зависимой переменной для данного уравнения составляет …

			0,3
			0,3%
			0,7
			0,7%