ekonometrika_2
.docx+: 2,4,1,3
S: Выбор списка переменных модели и типа взаимосвязи между ними выполняется на этапе:
+: спецификации
S: Внешние по отношению к рассматриваемой экономической модели переменные называются:
+: экзогенные
S: Выберите правильную последовательность.
Этапы построения эконометрической модели:
-
оценка параметров модели (параметризация)
-
спецификация модели (выбор формы модели)
-
проверка адекватности модели
-
сбор статистической информации об объекте исследования
+: 2,4,1,3
S: Выбор списка переменных модели и типа взаимосвязи между ними выполняется на этапе:
+: спецификации
S: Величина коэффициента регрессии показывает …
+: среднее изменение результата при изменении фактора на одну единицу
S: В зависимости от типа взаимосвязи между эндогенной переменной и экзогенной регрессионные модели подразделяются на:
+: линейные и нелинейные
S: В зависимости от количества экзогенных переменных в модели их подразделяются на:
+: парные и множественные
S: Выбрать правильный ответ.
Независимые переменные в регрессионных моделях называются:
+: регрессорами
S: Выбрать правильный ответ.
Уравнение линейной парной регрессии между зависимой переменной Y и независимой переменной X, где a, b – параметры модели, может иметь вид:
+: Y=a+bX
S: Временной ряд называется стационарным, если
+: среднее значение членов ряда постоянно
S: Временной ряд является нестационарным, если:
+: его неслучайная составляющая зависит от времени
S: В стационарном временном ряде трендовая компонента
+: отсутствует
S: В аддитивной модели временного ряда его основные компоненты
+: складываются
S: В мультипликативной модели временного ряда его основные компоненты
+: перемножаются
S: В мультипликативно-аддитивной модели временного ряда его основные компоненты
+: закономерные компоненты перемножаются, а случайная - складывается;
S: Временной ряд записан в следующем виде: Y=T+S+C+E, выберите вид соответствующей модели:
+: аддитивная модель
S: Временной ряд записан в следующем виде: Y=TSCE, выберите вид соответствующей модели:
+: мультипликативная модель
S: Временной ряд записан в следующем виде: Y=TSC+E, выберите вид соответствующей модели:
+: мультипликативно-аддитивная модель
S: В правой части приведенной формы системы одновременных уравнений могут стоять только…….. переменные
+: экзогенные
S: В левой части структурной формы системы одновременных уравнений могут стоять только…….. переменные
+: эндогенные
S: Величина коэффициента регрессии показывает …
+: среднее изменение результата при изменении фактора на одну единицу
S: В зависимости от типа взаимосвязи между эндогенной переменной и экзогенной регрессионные модели подразделяются на:
+: линейные и нелинейные
S: В зависимости от количества экзогенных переменных в модели их подразделяются на:
+: парные и множественные
S: Выбрать правильный ответ.
Независимые переменные в регрессионных моделях называются:
+: регрессорами
S: Выбрать правильный ответ.
Уравнение линейной парной регрессии между зависимой переменной Y и независимой переменной X, где a, b – параметры модели, может иметь вид:
+: Y=a+bX
S: Временной ряд называется стационарным, если
+: среднее значение членов ряда постоянно
S: Временной ряд является нестационарным, если:
+: его неслучайная составляющая зависит от времени
S: В стационарном временном ряде трендовая компонента
+: отсутствует
S: В аддитивной модели временного ряда его основные компоненты
+: складываются
S: В мультипликативной модели временного ряда его основные компоненты
+: перемножаются
S: В мультипликативно-аддитивной модели временного ряда его основные компоненты
+: закономерные компоненты перемножаются, а случайная - складывается;
S: Временной ряд записан в следующем виде: Y=T+S+C+E, выберите вид соответствующей модели:
+: аддитивная модель
S: Временной ряд записан в следующем виде: Y=TSCE, выберите вид соответствующей модели:
+: мультипликативная модель
S: Временной ряд записан в следующем виде: Y=TSC+E, выберите вид соответствующей модели:
+: мультипликативно-аддитивная модель
S: В правой части приведенной формы системы одновременных уравнений могут стоять только…….. переменные
+: экзогенные
S: В левой части структурной формы системы одновременных уравнений могут стоять только…….. переменные
+: эндогенные
S:В эконометрике фиктивной переменной принято считать …
+: переменную, принимающую значения 0 и 1
S:
Величина
называется
+: случайной составляющей
S:
В
модели вида
количество
объясняющих переменных равно
+: 3
S:
В
модели множественной регрессии
определитель матрицы парных коэффициентов
корреляции между факторами
,
и
близок
к нулю. Это означает, что факторы
,
и
…
+: мультиколлинеарны
S:
В
уравнении линейной множественной
регрессии:
,
где
– стоимость основных фондов (тыс. руб.);
–
численность занятых (тыс. чел.); y
– объем промышленного производства
(тыс. руб.) параметр при переменной х1,
равный 10,8, означает, что при увеличении
объема основных фондов на _____ объем
промышленного производства _____ при
постоянной численности занятых.
+: на 1 тыс. руб. … увеличится на 10,8 тыс.
руб.
S: В эконометрической модели линейного уравнения регрессии
коэффициентом
регрессии, характеризующим среднее
изменение зависимой переменной при
изменении независимой переменной на 1
единицу измерения, является
+: bj
S:
В
эконометрической модели линейного
уравнения регрессии
ошибкой
модели является …
+:
S:
В
модели множественной регрессии
определитель матрицы парных коэффициентов
корреляции между факторами
,
и
близок
к единице. Это означает, что факторы
,
и
…
+: значимы
:
+: среднее значение зависимой переменной при нулевых значениях независимых (объясняющих) переменных
S: Выбор вида эконометрической модели на основании соответствующей теории связи между переменными называется ______ модели.
+: спецификацией
S:
+: 1
S: В случае регрессионной модели с автокоррелированными и / или
гетероскедастичными остатками рассматривают _________ модель
регрессии.
+: обобщенную
:
+: суммой квадратов отклонений, объясненных регрессией
S:
+: общей суммой квадратов отклонений
S:
В линейном уравнении парной
регрессии
переменнымине
являются
+: a
S:Для системы одновременных уравнений
Где
–
процентная
ставка,
–
реальный ВВП,
–
объем денежной массы,
–
внутренние инвестиции,
–
реальные государственные расходы,
эндогенными являются переменные …
+:
S:
Для нелинейного уравнения регрессии
рассчитано значение индекса детерминации
.
Следовательно, доля объясненной дисперсии
в общей дисперсии зависимой переменной
для данного уравнения составляет …
+: 0,6
S:Для
линеаризации нелинейной функции
может
быть применен метод …
+: логарифмирования и замены переменных
S:Для стационарных временных рядов y1, у2, …yt, …, yn (t = 1, …, n) автокорреляция зависит только от величины …
+: математического ожидания значений уровня ряда
S:
Для построения эконометрической модели
линейного уравнения регрессии вида
используется таблица статистических данных.
При помощи метода наименьших квадратов (МНК) рассчитываются оценки параметров модели …
+:
S:Для
регрессионной модели вида
построена на координатной плоскости
совокупность точек с координатами
, данное графическое отображение
зависимости называется
+: полем корреляции
S: Для обнаружения автокорреляции в остатках используется
+: статистика Дарбина – Уотсона
S: Для учета влияния на исследуемую (зависимую) переменную признаков качественного характера используются фиктивные переменные, при этом фиктивной переменной может присваиваться значение
+: 1
S: Дана автокорреляционная функция временного ряда
Верным будет утверждение, что ряд …
+: имеет выраженную сезонную компоненту с лагом 4
S:
Дана
таблица исходных данных для построения
эконометрической регрессионной
модели:
Фиктивными
переменнымине
являются…
+: стаж работы
S:
Для регрессионной модели вида
, где
рассчитаны
дисперсии:
;
;
.
Тогда величина коэффициента детерминации
рассчитывается по формуле …
+:
S:
Для
регрессионной модели зависимости
среднедушевого денежного дохода
населения (руб.,у)
от объема валового регионального
продукта (тыс. р., х1)
и уровня безработицы в субъекте (%, х2)
получено уравнение
.
Величина коэффициента регрессии при
переменной х2
свидетельствует о том, что при изменении
уровня безработицы на 1% среднедушевой
денежный доход ______ рубля при неизменной
величине валового регионального
продукта.
+: уменьшится на (-1,67)
S:
Для
регрессионной модели парной регрессии
рассчитано значение коэффициента
детерминации
(см.
рис.).
На
дисперсию зависимой переменной,
объясненную построенным уравнением
приходится ________ общей дисперсии зависимой
переменной.
+: 83,1 %
S:
Для
эконометрической модели линейного
уравнения множественной регрессии вида
построена
матрица парных коэффициентов линейной
корреляции (y
– зависимая переменная; х(1),
х(2),
х(3)–
независимые переменные):
Коллинеарными
(тесносвязанными) независимыми
(объясняющими) переменными являются …
+: x(1) и x(2)
S:
Для
эконометрической модели вида
показателем
тесноты связи между переменными
и
является
парный коэффициент линейной
+: корреляции
S:
Для
линеаризации нелинейной регрессионной
модели
используется
замена …
+:
S: Для регрессионной модели математическое ожидание остатков равно 0, следовательно, оценки параметров обладают свойством …
+: несмещенности
S:
Для
оценки параметров эконометрической
модели линейного уравнения регрессии
вида
используется
метод наименьших квадратов (МНК). В
системе нормальных уравнений (МНК)
неизвестными величинами являются …
+:
S:
Для
регрессионной модели зависимости
потребления материала на единицу
продукции от объема выпуска продукции
построено нелинейное уравнение (см.
рис.).
Значение
индекса детерминации для данного
уравнения составляет R2
=0,904.
Следовательно,
+: объемом выпуска продукции объяснено 90,4% дисперсии потребления материалов на единицу продукции
S:
+: 12-14
S: Для оценки параметров линейной регрессионной модели с
_________ остатками применяется обобщенный метод
наименьших квадратов.
+: автокоррелированными
S: Долю объясненной с помощью регрессии дисперсии в общей дисперсии зависимой переменной характеризует ...
+: коэффициент детерминации
S:
+: этого параметра подтвердилась
S:
Для зависимости спроса на некоторый
товар от цены за единицу товара и дохода
потребителя получено уравнение регрессии
вида
.
Парными коэффициентами корреляции
могут быть…
+:
S:
Дано уравнение регрессии
.
Определите спецификацию модели.
+: линейное уравнение множественной регрессии
S:Если зависимость объема спроса от цены характеризуется постоянной эластичностью, то моделирование целесообразно проводить на основе …
+: равносторонней гиперболы
S: Если параметр эконометрической модели не является статистически значимым, то соответствующая независимая переменная …
+: не оказывает влияния на моделируемый показатель (зависимую переменную)
S: Если параметр эконометрической модели является статистически значимым, то его значение признается …
+: равным коэффициенту парной корреляции
S: Если с увеличением масштабов производства удельный расход сырья сокращается, то моделирование целесообразно проводить на основе +: равносторонней гиперболы
S: Значения экономических параметров, характеризующих различные экономические объекты в данный или один и тот же момент времени принято называть:
+: пространственными данными
S: Значения экономических параметров, характеризующих один и тот же экономический объект в различные моменты времени принято называть:
+: временными данными или рядами
S: Значения матрицы парных коэффициентов корреляции не характеризуют
+: статистическую значимость построенного уравнения
S: Из пары коллинеарных факторов в эконометрическую модель включается тот фактор, который при _______ связи с результатом имеет меньшую связь с другими факторами.
+: достаточно тесной
S: Известно, что теснота связи между х и у средняя, при увеличении независимой переменной х значение зависимой переменной у увеличивается. Тогда значение коэффициента корреляции для такой модели парной линейной регрессии находится в интервале ...
+: [0,6; 0,8]
S:
+:
S:
+: наличие балкона не влияет на цену квартиры
S: Известно, что доля остаточной дисперсии зависимой переменной в ее общей дисперсии равна 0,2. Тогда значение коэффициента детерминации составляет
+: 0,8
S: К классу предопределенных переменных не относят:
+: текущие эндогенные
S: К классу предопределенных переменных не относят:
+: текущие эндогенные
S: Какое из уравнений соответствует уравнению модели линейной парной регрессии?
+: y=a+bx
S: Какое из уравнений соответствует модели линейной множественной регрессии?
+: y=a+b1x1+b2x2+
S: Какие из уравнений не соответствуют модели линейной множественной регрессии?
+: y=a+b1x+b2x2+
S: К линейному уравнению нельзя привести следующий вид модели
+: y=a+bxC
S: Коэффициент парной линейной корреляции характеризует:
+: тесноту линейной связи между двумя переменными
S: Корреляция подразумевает наличие связи между
+: переменными
S:
Коэффициент корреляции для модели
линейной парной регрессии может быть
рассчитан по формуле:
S: Корреляционная связь между переменными X иY считается тесной, если коэффициент корреляции принимает следующие значения:
+: 0.7<rxy<1
S: Корреляционная связь между переменными X иY считается умеренной, если коэффициент корреляции принимает следующие значения:
+: 0.3<rxy0.7
S: Корреляционная связь между переменными X иY считается слабой, если коэффициент корреляции принимает следующие значения:
+: 0<rxy0.3
S: Корреляционная связь между переменными X иY считается линейной функциональной, если коэффициент корреляции принимает следующие значения:
+: rxy=1
S: Корреляционная связь между переменными X иY отсутствует, если коэффициент корреляции принимает следующие значения:
+: 0.7<rxy<1
S: Коэффициент детерминации R является показателем
+: качества построенной модели
S: Коэффициент детерминации рассчитывается для оценки качества
+: подбора уравнения регрессии
S: Качество построенной модели парной регрессии может быть измерено:
+: коэффициентом детерминации
S: Коэффициент детерминации для модели линейной парной регрессии может быть рассчитан по формуле:
+: R=(rxy)2
S: Компонента временного ряда, которая отражает колебания экономических показателей с периодом равным одному году, называется:
+: сезонной компонентой
S: Компонента временного ряда, которая отражает колебания экономических показателей с периодами длиной в несколько лет, называется:
+: циклической компонентой
S: Компонента временного ряда, которая отражает влияние не поддающихся учету и регистрации случайных факторов, называется:
+: случайной компонентой
S: Какой из методов используется при вычислении сезонной компоненты временного ряда:
+: метод скользящей средней
S: Какие методы используются при моделировании тренда временного ряда?
+: метод укрупнения интервалов
+: метод скользящей средней
+: метод аналитического выравнивания
S: Какой метод не используется при моделировании тренда временного ряда?
S: Какое из уравнений соответствует уравнению модели линейной парной регрессии?
S: Какое из уравнений соответствует модели линейной множественной регрессии?
+: y=a+b1x1+b2x2+
S: Какие из уравнений не соответствуют модели линейной множественной регрессии?
S: К линейному уравнению нельзя привести следующий вид модели
+: y=a+bxC
S: Коэффициент парной линейной корреляции характеризует:
+: тесноту линейной связи между двумя переменными
S: Корреляция подразумевает наличие связи между
+: переменными
S:
Коэффициент корреляции для модели
линейной парной регрессии может быть
рассчитан по формуле:
+:
S: Корреляционная связь между переменными X иY считается тесной, если коэффициент корреляции принимает следующие значения:
+: 0.7<rxy<1
S: Корреляционная связь между переменными X иY считается умеренной, если коэффициент корреляции принимает следующие значения:
+: 0.3<rxy0.7
S: Корреляционная связь между переменными X иY считается слабой, если коэффициент корреляции принимает следующие значения:
+: 0<rxy0.3
S: Корреляционная связь между переменными X иY считается линейной функциональной, если коэффициент корреляции принимает следующие значения:
+: rxy=1
S: Корреляционная связь между переменными X иY отсутствует, если коэффициент корреляции принимает следующие значения:
+: 0.7<rxy<1
S: Коэффициент детерминации R является показателем
+: качества построенной модели
S: Коэффициент детерминации рассчитывается для оценки качества
+: подбора уравнения регрессии
S: Качество построенной модели парной регрессии может быть измерено:
+: коэффициентом детерминации
S: Коэффициент детерминации для модели линейной парной регрессии может быть рассчитан по формуле:
хуквадрат
S: Компонента временного ряда, которая отражает колебания экономических показателей с периодом равным одному году, называется:
+: сезонной компонентой
S: Компонента временного ряда, которая отражает колебания экономических показателей с периодами длиной в несколько лет, называется: