BapiaHt 8

1. Залежн! зм!нн! модел!:

1. визначаються як розв'язок р!вняння чи системи р!внянь;

2. зм!нюють сво! значення залежно в!д пер!оду спостереження;

3. задаються за межами економетрично! модел!.

2. Застосування методу найменших квадрат!в можливе, якщо ви- конуються передумови про в!дсутн!сть:

1. автокореляц!! зм!нних;

2. автокореляц!! залишк!в;

3. гомоскедастичност!.

3. Стандартна похибка р!вняння:

1. показуе, яка частина руху залежно! зм!нно! описуеться да-ним регрес!йним р!внянням;

2. характеризуе величину розкиду випадково! складово! р!вняння;

3. визначае м!ру зв'язку залежно! зм!нно! з ус!ма незалежни-ми факторами.

4. При визначенн! залежност! м!ж парами незалежних зм!нних у раз! мультикол!неарност! застосовують:

1. F-критерш Ф!шера;

2. £-критер!й Стьюдента;

3. критер!й П!рсона %².

5. Явище автокореляц!! виникае, якщо:

1. дисперс!я залишк!в зм!нюеться для кожного спостереження;

2. !снуе нел!н!йний зв'язок м!ж незалежними зм!нними;

3. !снуе взаемозалежн!сть посл!довних елемент!в ряду за-лишк!в.

6. Метод Фаррара — Глобера застосовуеться для виявлення:

1. автокореляц!!;

2. гомоскедастичност!;

3. мультикол!неарност!.

7. За наявност! гетероскедастичност! для оц!нювання параметр!в застосовують:

1. непрямий метод найменших квадрат!в;

2. умовний метод найменших квадрат!в;

3. узагальнений метод найменших квадрат!в.

8. Стандартна похибка интервального прогнозу обчислюеться за формулою:

¹⁾ ^пр = ^aU^X0 ^{(X X )_1 X}0^;

2) =c_uyjX0 (X X )^-1 Xo;

3) ^oU(1 + XO(XX)Xo.

9. Для оцшювання параметр!в моделей розпод!леного лага засто- совують:

1. непрямий МНК;

2. трикроковий МНК;

3. !терац!йний метод.

10. Система одночасних р!внянь називаеться над!дентиф!кованою, якщо виконуеться умова:

1) k_s - 1 < m - m_s; 2) k_s - 1 = m - m_s; 3) k_s -1 < m - m_s,

де k_s, m_s — в!дпов!дно к!льк!сть залежних ! незалежних зм!нних, що входять до s-го р!вняння структурно! форми, m — загальна к!льк!сть екзогенних зм!нних модел!.

1. Економ!ко-математичне сп!вв!дношення, що визначае в ана- л!тичн!й форм! зв'язок м!ж економ!чними характеристиками ви- пуску продукц!! та використаними для цього ресурсами, нази- ваеться:

1. структурною формою модел!;

2. виробничою функщ'ею;

3. моделлю "витрати — випуск".

2. Параметри модел!:

1. задаються за межами економетрично! модел!;

2. визначаються на основ! статистичних даних;

3. зм!нюються протягом усього пер!оду спостережень.

3. Коеф!ц!ент множинно! кореляц!!:

1. показуе, яка частина руху залежно! зм!нно! описуеться да-ним регрес!йним р!внянням;

2. визначае м!ру зв'язку залежно! зм!нно! з ус!ма незалежни-ми факторами;

3. визначае внесок кожно! незалежно! зм!нно! в дисперс!ю ре­зультативно! зм!нно!.

4. Для перев!рки значущост! модел! застосовують:

1. /^-критерий Ф!шера;

2. £-критер!й Стьюдента;

3. критер!й П!рсона.

5. Точковий прогноз — це:

1. побудова регрес!йно! залежност! за заданими точками;

2. значення залежно! зм!нно!, обчислене за моделлю при зада-ному значенн! пояснюючих зм!нних;

3. визначення крайн!х точок дов!рчого !нтервалу для прогноз­ного значення залежно! зм!нно!.

6. Явище гомоскедастичност! мае м!сце, якщо:

1. !снуе нел!н!йний зв'язок м!ж незалежними зм!нними;

2. дисперс!я залишк!в стала для кожного спостереження;

3. !снуе взаемозалежн!сть посл!довних член!в часового ряду.

7. За наявност! автокореляцп параметри модел! оц!нюються за методом:

1. найменших квадрат!в;

2. Ейткена;

3. Фаррара — Глобера.

8. Модел!, що м!стять лагов! значення залежно! зм!нно!, назива- ються:

1. авторегрес!йними моделями;

2. моделями адаптивних спод!вань;

3. моделями сезонних коливань.

9. Для обгрунтування величини лага в дистрибутивно-лагових моделях застосовують:

1. кореляц!йну матрицю;

2. ковар!ац!йну матрицю;

3. взаемну кореляц!йну функц!ю.

10. Непрямий метод найменших квадрат!в застосовують при оц!-нюванн!:

1. лагових коеф!ц!ент!в багатофакторно! модел!;

2. параметр!в систем одночасних р!внянь;

3. параметр!в моделей, що м!стять автокореляц!ю.