Эконометрика (тестовая база)

1. Если выборка достаточно полно отражает изучаемые параметры генеральной совокупности, то ее называют

   1. типической

   2. полной

   3. репрезентативной

   4. параметрической

2. Общая (ТSS), объясненная (ESS) и необъясненная (RSS) суммы квадратов отклонений находятся в следующих соотношениях

   1. TSS = RSS – ESS

   2. ESS = TSS/RSS

   3. TSS = RSS + ESS

   4. RSS = TSS/ESS

3. Свойства коэффициентов регрессии как случайных величин зависят от свойств ________ уравнения

   1. оценки

   2. объясняющей переменной

   3. зависимой переменной

   4. остаточного члена

4. Нижнее число степеней свободы F-cтатистики в случае парной регрессии равно

   1. n-1

   2. n

   3. n+1

   4. n-2

5. Итерационные методы – компьютерные ____________ методы поиска наилучших значений параметров нелинейной модели

   1. периодические

   2. расходящиеся

   3. сходящиеся

   4. колебательные

6. Выборочная корреляция является _____________ теоретической корреляции

   1. оценкой

   2. дисперсией

   3. средним значением

   4. распределением

7. Необходимость применения специальных статистических методов для обработки экономической информации вызвана ________ данных

   1. регулярной периодичностью

   2. взаимозависимостью

   3. большой размерностью

   4. стохастической природой

8. Разность между математическим ожиданием оценки и истинным значением оцениваемого параметра называют____________________

   1. плотностью

   2. разбросом

   3. смещением

   4. дисперсией

9. Значение оценки является ____________

   1. коэффициентом

   2. случайной величиной

   3. показателем смещения

   4. детерминированной величиной

10. t-статистика для коэффициента корреляции r определяется как

    1. 

    2. +

    3. 

    4. 

11. Всю совокупность реализаций случайной величины называют __________совокупностью

    1. репрезентативной

    2. полной

    3. генеральной

    4. выборочной

12. Для парной регрессии F-статистика рассчитывается по формуле

    1. 

    2. 

    3. +

13. На экзамене в группе из 15 студентов 4 человека получили отличную оценку, 8 человек- оценку хорошо, 3 человека – оценку удовлетворительно. Средний бал по группе равен:

    1. 4,06

    2. 4,50

    3. 3,95

    4. 3,50

14. МНК дает__________ для данной выборки значение коэффициента детерминации R2

    1. среднее

    2. максимальное

    3. минимальное

    4. средневзвешенное

15. Стандартное отклонение оценки b для параметра β вычисляется по формуле

    1. 

    2. +

    3. 

    4. 

16. При использовании уровня значимости, равного 5%, истинная гипотеза отвергается в _____ случаев

    1. 5%

    2. 95%

    3. 10%

    4. 1%

17. Верхнее число степеней свободы F-cтатистики в случае парной регрессии равно

    1. трем

    2. одному

    3. двум

    4. нулю

18. Оценка параметра находится ___________доверительного интервала

    1. в центре

    2. внутри

    3. вне

    4. на границе

19. Оценка стандартного отклонения случайной величины, полученная по данным выборки, называется стандартной ___________ случайной величины

    1. оценкой

    2. поправкой

    3. ошибкой

    4. записью

20. Ситуация, когда не отвергнута ложная гипотеза, называется

    1. стандартной ошибкой

    2. систематической ошибкой

    3. ошибкой I рода

    4. ошибкой II рода

21. Выборочная дисперсия рассчитывается по формуле:

    1. 

    2. 

    3. 

    4. +

22. Если из экономических соображений известно, что , то нулевая гипотеза отвергается только при

    1. 

    2. 

    3. +

    4. 

23. Метод наименьших квадратов - метод нахождения оценок параметров регрессии, основанный на минимизации _______ квадратов остатков всех наблюдений

    1. разности

    2. суммы

    3. среднего арифметического

    4. произведения

24. Коэффициент наклона в уравнении линейной регрессии показывает ___________изменяется y при увеличении x на одну единицу

    1. на сколько единиц

    2. во сколько раз

    3. на сколько процентов

    4. с каким темпом

25. При использовании метода Монте-Карло результаты наблюдения генерируются с помощью

    1. датчика случайных чисел

    2. опросов экспертов

    3. анализа зависимостей

    4. решения систем уравнений

26. Эксперимент по методу Монте-Карло – искусственный, контролируемый эксперимент, проводимый для проверки и сравнения эффективности различных

    1. аналитических зависимостей

    2. экспериментальных данных

    3. детерминированных моделей

    4. статистических методов

27. Мерой разброса значений случайной величины служит

    1. дисперсия

    2. интервал допустимых значений

    3. математическое ожидание

    4. сумма

28. Эконометрический инструментарий базируется на методах и моделях

    1. экономической кибернетики

    2. теории вероятностей

    3. математической статистики

    4. математического анализа

29. Выборочная дисперсия как оценка теоретической дисперсии имеет ___________смещение

    1. нулевое

    2. положительное

    3. отрицательное

    4. единичное

30. рос 3Доля объясненной дисперсии зависимой переменной в общей выборочной дисперсии y выражается коэффициентом

    1. вариации

    2. детерминации

    3. регрессии

    4. корреляции

31. Если все наблюдения лежат на линии регрессии, то коэффициент детерминации R² для модели парной регрессии равен

    1. 2

    2. единице

    3. нулю

    4. 1/2

32. Модель, заданная зависимостью у = 12 + ( 10/x ) + u, относится к модели:

    1. нелинейной по переменным

    2. линейной по переменным

    3. нелинейной по параметрам

    4. нелинейной по переменным и параметрам

33. Для уравнения регрессии у=3х – 2 прогнозное значение зависимой переменной, если объясняющая переменная равна 4, - это

    1. 0

    2. 2

    3. 10

    4. 12

34. Функция потерь, используемая при выборе между несмещенной и эффективной оценкой, определяет стоимость неточности как функцию

    1. размера выборки

    2. полезности

    3. размера ошибки

    4. времени

35. Точность оценок по МНК улучшается, если увеличивается

    1. 

    2. количество наблюдений

    3. 

    4. 

36. Для функции , эластичность равна_________

    1. 1

    2. 4

    3. 0,2

    4. 0,8

37. Число степеней свободы для t-статистики равно числу наблюдений в выборке __________ количество оцениваемых коэффициентов

    1. умноженному на

    2. плюс

    3. деленному на

    4. минус

38. Вероятности, с которыми случайная величина принимает свои значения, называют __________ случайной величины

    1. ковариацией

    2. дисперсией

    3. законом распределения

    4. математическим ожиданием

39. При вычислении t-статистики применяется распределение____________

    1. Фишера

    2. Стьюдента

    3. Пуассона

    4. Нормальное

40. Уравнение y = a + bx, где a и b – оценки параметров a и b, полученные в результате оценивания модели y = a + bx + u по данным выборки, называется уравнением

    1. ковариации

    2. дисперсии

    3. корреляции

    4. линейной регрессии

41. Выборочная дисперсия зависимой переменной регрессии равна _______объясненной дисперсии зависимой переменной и необъясненной дисперсии зависимой переменной

    1. частному от деления

    2. разности

    3. сумме

    4. произведению

42. Выборочная дисперсия остатков в наблюдениях называется __________ дисперсией зависимой переменной

    1. объясненной

    2. необъясненной

    3. случайной

    4. нормальной

43. Первое условие Гаусса – Маркова заключается в том, что _________ для любого i

    1. +

    2. 

    3. 

    4. 

44. Формула для получения несмещенной оценки дисперсии имеет вид

45. +

46. 

47. 

48. 

49. Если F-статистика Фишера превысит критическое значение Fкрит, то регрессия считается

    1. нелинейной

    2. незначимой

    3. значимой

    4. линейной

50. Оценивание каждого параметра в уравнении регрессии поглощает _________ свободы в выборке

    1. одну степень

    2. две степени

    3. три степени

    4. ноль степеней

51. Третье условие Гаусса – Маркова состоит в том, что , если

    1. i = j

    2. i = 1

    3. j = n

    4. i  j

52. Если совокупность значений случайной величины представляет собой конечный или счетный набор возможных чисел, то случайная величина называется

    1. непрерывной

    2. переменной

    3. определенной

    4. дискретной

53. Проверка гипотезы происходит с помощью теста

    1. Дарбина-Уотсона

    2. Фишера

    3. Зарембки

    4. Стьюдента

54. Эконометрика получает количественные зависимости для экономических соотношений, основываясь в первую очередь на

    1. теоремах

    2. данных

    3. априорных соображениях

    4. знании экономических законов

55. Цель регрессионного анализа состоит в объяснении поведения

    1. зависимой переменной

    2. параметров уравнения регрессии

    3. объясняющей переменной

    4. случайного члена

56. Отличие одностороннего теста от двустороннего заключается в том, что он имеет только

    1. одну оценку

    2. одно распределение

    3. один параметр

    4. одно критическое значение

57. Доля числа исходов, благоприятствующих данному событию, в общем числе равновероятных исходов называется __________этого события

    1. математическим ожиданием

    2. дисперсией

    3. случайностью

    4. вероятностью

58. Если между двумя переменными существует строгая положительная линейная зависимость, то коэффициент корреляции между ними принимает значение, равное

    1. единице

    2. двум

    3. минус единице

    4. нулю

59. Эластичность y по x рассчитывается __________ величины относительного изменения y на величину относительного изменения x

    1. делением

    2. увеличением

    3. умножением

    4. уменьшением

60. Коэффициент детерминации R² изменяется в пределах

    1. 

    2. 

    3. +

    4. 

61. Выборочная дисперсия расчетных значений величины y называется __________ дисперсией зависимой переменной

    1. нормальной

    2. объясненной

    3. случайной

    4. необъясненной

62. Сумма квадратов отклонений величины a + bx от своего выборочного среднего __________ сумма квадратов отклонений

    1. объясненная

    2. необъясненная

    3. случайная

    4. общая

63. Логарифмическое преобразование позволяет осуществить переход от нелинейной модели u к модели

    1. ln y = 5 + 2x + u

    2. y = ln 5 + 2 Inx + ln u

    3. y = ln y + 5 +2ln x

    4. ln y = ln 5 + 2 ln x + ln u

64. Коэффициент детерминации равен _________ выборочной корреляции между y и a + bx

    1. квадрату

    2. кубу

    3. корню из

    4. минимуму

65. При увеличении размера выборки оценка математического ожидания

    1. становится более точной

    2. становится менее точной

    3. увеличивается

    4. не изменяется

66. Целью эконометрики является получение количественных выводов о свойствах экономических явлений и процессов по данным

    1. экспертных оценок

    2. выборки

    3. предприятия

    4. генеральной совокупности

67. Модель парной регрессии - _________модель зависимости между двумя переменными

    1. степенная

    2. линейная

    3. логарифмическая

    4. экспоненциальная

68. Показатель выборочной ковариации позволяет выразить связь между двумя переменными

    1. матрицей чисел

    2. графиком

    3. единым числом

    4. функциональной зависимостью

69. Несмещенной оценкой теоретической дисперсии является оценка

    1. 

    2. 

    3. +

    4. 

70. Нелинейная модель у = f(x), в которой возможна замена переменной z = g(x), приводящая получившуюся модель y = F(z) – к линейной, называется моделью, нелинейной по

    1. случайному члену

    2. переменным

    3. способу представления

    4. параметрам

71. Утверждение о том, что неизвестный параметр модели принадлежит заданному множеству А, называется

    1. условием существования

    2. альтернативной гипотезой

    3. условием Гаусса – Маркова

    4. нулевой гипотезой

72. При попадании оценки в критическое значение

    1. гипотеза пересматривается

    2. гипотеза отвергается

    3. сохраняется неопределенность в отношении гипотезы

    4. гипотеза принимается

73. При снижении уровня значимости риск совершить ошибку I рода

    1. увеличивается

    2. исчезает

    3. уменьшается

    4. не изменяется

74. Эконометрика – часть экономической науки, занимающаяся разработкой и применением __________________ методов анализа экономических процессов

    1. математических

    2. структурных

    3. экспертных

    4. качественных

75. Процесс выбора необходимых для регрессии переменных и отбрасывание лишних переменных называется

    1. спецификацией переменных

    2. моделированием

    3. унификацией переменных

    4. прогнозированием

76. Наилучший способ устранения автокорреляции – установление ответственного за нее фактора и включение соответствующей ___________ переменной в регрессию

    1. зависимой

    2. сезонной

    3. объясняющей

    4. фиктивной

77. Строгая линейная зависимость между переменными – ситуация, когда _______________ двух переменных равна 1 или –1

    1. выборочная корреляция

    2. дисперсия

    3. среднее

    4. разность

78. Плоскость регрессии – двумерная плоскость в ___________пространстве

    1. (m + 1)-мерном

    2. трехмерном

    3. двумерном

    4. m-мерном

79. рос: Вопрос 10Число степеней свободы для уравнения множественной (m-мерной) регрессии при достаточном числе наблюдений n составляет

    1. n/m

    2. n – m – 1

    3. n – m

    4. n – m + 1

80. Проблема, связанная со смещением оценки коэффициентов регрессии, в одном случае, или с утратой эффективности этих оценок в другом случае неправильной спецификации переменных, перестает существовать, если коэффициент парной корреляции между переменными равен

    1. 0

    2. –1

    3. 1

    4. 1/2

81. Стандартные отклонения коэффициентов регрессии обратно пропорциональны величине _________, где n – число наблюдений

    1. 

    2. 

    3. 

    4. 

82. Зависимая переменная может быть представлена как фиктивная в случае, если она

    1. подвержена сезонным колебаниям

    2. является качественной по своему характеру

    3. трудноизмерима

    4. имеет трендовую составляющую

83. В модели множественной регрессии за изменение _________ регрессии отвечает несколько объясняющих переменных

    1. двух случайных членов

    2. одной зависимой переменной

    3. двух зависимых переменных

    4. нескольких случайных членов

84. Функция Кобба – Дугласа называется

    1. функцией предложения

    2. функцией спроса

    3. производственной функцией

    4. целевой функцией потребления

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

    1. случайных

    2. трудноизмеримых

    3. дискретных

    4. непрерывных

86. При автокорреляции оценка коэффициентов регрессии становится

    1. невозможной

    2. неэффективной

    3. смещенной

    4. равной нулю

87. Гетероскедастичность приводит к ________ оценок параметров регрессии по МНК

    1. неэффективности

    2. усложнению трактовки

    3. уменьшению дисперсии

    4. смещенности

88. При добавлении объясняющей переменной в уравнение регрессии коэффициент детерминации

    1. не уменьшается

    2. уменьшается

    3. остается неизменным

    4. не увеличивается

    5. замещающей

89. Близко к линии регрессии находится наблюдение, для которого теоретическое распределение случайного члена имеет

    1. смещенное среднее значение

    2. большое стандартное отклонение

    3. малое стандартное отклонение

    4. нулевое среднее значение

90. Если опущена переменная, которая должна входить в регрессионную модель, то оценки коэффициентов регрессии оказываются

    1. смещенными

    2. ненадежными

    3. неэффективными

    4. состоятельными

91. прос: Вопрос 13Положительная автокорреляция – ситуация, когда случайный член регрессии в следующем наблюдении ожидается

    1. того же знака, что и в первом наблюдении

    2. того же знака, что и в настоящем наблюдении

    3. равным нулю

    4. противоположного знака по сравнению с настоящим наблюдением

92. Тест ранговой корреляции Спирмена – тест, устанавливающий, имеет ли стандартное отклонение остаточного члена регрессии нестрогую линейную зависимость с _________ переменной

    1. зависимой

    2. объясняющей

    3. лаговой

    4. фиктивной

93. Автокорреляция представляет тем большую проблему, чем

    1. больше число наблюдений

    2. больше интервал между наблюдениями

    3. меньше интервал между наблюдениями

    4. меньше число наблюдений

94. В множественном регрессионном анализе коэффициент детерминации определяет __________­______ регрессией

    1. долю дисперсии y, объясненную

    2. долю дисперсии y, необъясненную

    3. долю дисперсии x, объясненную

    4. долю дисперсии x, необъясненную

95. Модель множественной регрессии с тремя объясняющими переменными без свободного коэффициента имеет вид: y =

    1. 

    2. 

    3. 

    4. +

96. Чем больше число наблюдений, тем __________ зона неопределенности для критерия Дарбина – Уотсона

    1. уже

    2. правее расположена

    3. левее расположена

    4. шире

97. Фиктивные переменные, предназначены для обозначения различных лет, кварталов, месяцев и т.п. – это _________фиктивные переменные

    1. среднегодовые

    2. средневзвешенные

    3. сезонные

    4. эталонные

98. Статистика критерия Дарбина – Уотсона вычисляется по формуле ________, где– остатки в наблюдениях авторегрессионной схемы первого порядка

    1. 

    2. 

    3. 

    4. +

99. Фиктивную переменную для коэффициента наклона вводят как ____________ фиктивной переменной, отвечающей за исследуемую категорию, и интересующей нефиктивной переменной

    1. произведение

    2. разность между

    3. сумму

    4. среднюю между

100. Явление, когда строгая линейная зависимость между переменными приводит к невозможности применения МНК, называется

     1. детерминированностью

     2. полной коллинеарностью

     3. неопределенностью

     4. мультиколлинеарностью

101. В модели множественной регрессии всегда желательно присутствие хотя бы одной _________ переменной для того, чтобы обеспечить надлежащий уровень достоверности оценок

     1. фиктивной

     2. лишней

     3. нефиктивной

     4. объясняющей

102. Статистика для теста ранговой корреляции Спирмена имеет _________ распределение

     1. нормальное

     2. пуассоновское

     3. экспоненциальное

     4. гамма

103. Совокупность фиктивных переменных – некоторое количество фиктивных переменных, предназначенное для описания

     1. эталонной категории

     2. набора категорий

     3. регрессионной модели

     4. одной категории

104. Тест ранговой корреляции Спирмена – тест на

     1. спецификацию

     2. автокорреляцию

     3. мультиколлениарность

     4. гетероскедастичность

105. Для линейного регрессионного анализа требуется линейность

     1. или по переменным, или по параметрам

     2. только по параметрам

     3. по переменным и параметрам

     4. только по переменным

106. F-тест для уравнения проверяет гипотезу :

     1. 

     2. 

     3. 

     4. +

107. Любой набор категорий можно описать некоторой совокупностью ____________переменных

     1. фиктивных

     2. отсутствующих

     3. зависимых

     4. лишних

108. Множественный регрессионный анализ является _________парного регрессионного анализа

     1. противоположностью

     2. частным случаем

     3. подобием

     4. развитием

109. Явление, когда нестрогая линейная зависимость между объясняющими переменными в модели множественной регрессии приводит к получению ненадежных оценок регрессии, называют

     1. мультиколлинеарностью

     2. коррелированностью

     3. смещенностью

     4. детерминированностью

110. Фиктивная переменная для коэффициента наклона предназначена для установление влияния категории на

     1. случайный член регрессии

     2. свободный член регрессии

     3. коэффициент при нефиктивной переменной

     4. коэффициент при фиктивной переменной

111. Для функции Кобба-Дугласа эластичность выпуска продукции по капиталу равна

     1. 100

     2. 1

     3. 2/3

     4. 1/3

112. Если в регрессионную модель включена лишняя переменная, то оценки коэффициентов оказываются, как правило,

     1. состоятельными

     2. среднестатистическими

     3. смещенными

     4. неэффективными

113. Коэффициенты при сезонных фиктивных переменных показывают ____________ при смене сезона

     1. трендовые изменения

     2. изменения числа потребителей

     3. численную величину изменения, происходящего

     4. направление изменения, происходящего

114. Если независимые переменные имеют ярко выраженный временной тренд, то они оказываются

     1. имеющими большое влияние

     2. независимыми

     3. тесно коррелированными

     4. малозначимыми

115. Ранг наблюдения переменной – номер наблюдения переменной в упорядоченной ___________ последовательности

     1. по важности наблюдений

     2. по возрастанию значений наблюдаемой величины

     3. по времени проведения наблюдения

     4. по убыванию значений наблюдаемой величины

116. Стандартные ошибки, вычисленные при гетероскедастичности

     1. завышены по сравнению с истинными значениями

     2. занижены по сравнению с истинными значениями

     3. соответствуют истинным значениям

     4. не имеют математического смысла

117. Для производственного процесса, описываемого функцией Кобба-Дугласа, увеличение капитала (К) и труда (i) в 4 раза приводит к увеличению объема выпуска (у):

     1. в 2 раза

     2. в 16 раз

     3. на 16

     4. в 4 раза

118. В критерии серий, основанном на медиане, протяженность самой длинной серии временного ряда 5, 1, 4, 2 равна

     1. 2

     2. 1

     3. 4

     4. 3

119. Коэффициент автокорреляции определяется соотношением:

     1. 

     2. 

     3. 3+

     4. 

120. Исследование соотношения между спросом на реальные денежные остатки и ожидаемым изменением уровня цен описывается моделью

     1. Койка

     2. Линтнера

     3. Алмон

     4. Кейгана

121. В методе выделения неслучайной составляющей (МНК) необходимо, чтобы величина _____________ была минимальной

     1. 

     2. 

     3. 

     4. Mx(t)

122. В критерии серий, основанном на медиане, проверяется гипотеза

     1. Mx(t)=const

     2. Mx(t)=0

     3. x(t)=const

     4. 

123. На больших временах процесс формирования значений временного ряда находится под воздействием ___________ факторов

     1. долговременных и сезонных

     2. только случайных

     3. только долговременных

     4. долговременных и циклических

124. Подбор порядка аппроксимирующего полинома производится при помощи

     1. метода последовательных разностей

     2. метода наименьших квадратов

     3. метода наименьших квадратов

     4. анализа графика спектральной плотности

125. Модель Кейгана – модель, описывающая гиперинфляцию с помощью модели

     1. частичного приспособления

     2. адаптивных ожиданий

     3. потребления

     4. скользящего среднего

126. Метод скользящего среднего относятся к _______ методам выделения неслучайной составляющей

     1. авторегрессионным

     2. динамическим

     3. аналитическим

     4. алгоритмическим

127. Если элементы набора данных не являются статистически независимыми, то речь идет о

     1. случайной выборке

     2. стационарном временном ряде

     3. временном ряде

     4. генеральной совокупности

128. Если элементы набора данных не являются одинаково распределенными, то речь идет о

     1. случайной выборке

     2. временном ряде

     3. стационарном временном ряде

     4. генеральной совокупности

129. Весовые коэффициенты в методе скользящего среднего

     1. всегда больше нуля

     2. всегда отрицательные

     3. знакопеременные

     4. могут принимать любые значения

130. Критерий серий, основанный на медиане, позволяет

     1. определить выборочное среднее

     2. выявить неслучайную составляющую

     3. определить успешность прогноза

     4. найти доверительный интервал предсказания

131. Сглаживание временного ряда означает устранение

     1. функции тренда

     2. случайных остатков

     3. циклической компоненты

     4. сезонной компоненты

132. В процессе формирования значений всякого временного ряда всегда участвуют _________ факторы

     1. долговременные

     2. сезонные

     3. случайные

     4. циклические

133. На больших временах ________факторы описываются монотонной функцией

     1. сезонные

     2. долговременные

     3. случайные

     4. циклические

134. В методе скользящего среднего веса определяется с помощью ______

     1. критерия серий, основанного на медиане

     2. МНК

     3. метода последовательных разностей

     4. критерия восходящих и нисходящих серий