ekonometrika_2

+: 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?

+: графический метод

:

+: корреляции

S: Коэффициент автокорреляции характеризует тесноту ________ связи.

+: линейной

S: К видам эконометрических моделей по типам зависимости относятся модели

+: систем эконометрических уравнений

S: Линеаризация нелинейной модели регрессии может быть достигнута:



S: Линейный коэффициент корреляции r_xy может принимать значения в диапазоне:

+: [-1; 1]

S: Линейный коэффициент корреляции r_xy не может принимать значения в диапазоне:

+: (-2; 1)

S: Линейный коэффициент корреляяцииr_xy может принимать значения в диапазоне:

+: [-1; 1]

S: Линейный коэффициент корреляции r_xy может принимать значения в диапазоне:

+: [-1; 1]

S: Линейный коэффициент корреляции r_xy может принимать значения только в диапазоне:

+: [-1; 1]

S: Линейный коэффициент корреляции r_xy не может принимать значение равное:

+: 1.2

S: Линейный коэффициент корреляции r_xy не может принимать значение равное:

+: 1.05

S: Линейный коэффициент корреляции r_xy не может принимать значение равное:

+: -1.05

S: Линейный коэффициент корреляции r_xy может принимать значение равное:

+: 0.99

S: Линейный коэффициент корреляции r_xy может принимать значение равное:

+: -0.99

S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать значения в диапазоне:

+: [0; 1]

S: Линейный коэффициент детерминации R не может принимать значения в диапазоне:

+: (1; 1.5)

S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать значения в диапазоне:

+: [0; 1]

S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать значения в диапазоне:

+: [0; 1]

S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать значения только в диапазоне:

+: [0; 1]

S: Линейный коэффициент детерминации R не может принимать значение равное:

+: -0.5

S: Линейный коэффициент детерминации R не может принимать значение равное:

+: 1.05

S: Линейный коэффициент детерминации R не может принимать значение равное:

+: -1.05

S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать только значение равное:

+: 0.99

S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать только значение равное:

+: 0.35

S: Линейный коэффициент корреляции r_xy может принимать значения в диапазоне:

+: [-1; 1]

S: Линейный коэффициент корреляции r_xy не может принимать значения в диапазоне:

+: (-2; 1)

S: Линейный коэффициент корреляяцииr_xy может принимать значения в диапазоне:

+: [-1; 1]

S: Линейный коэффициент корреляции r_xy может принимать значения в диапазоне:

+: [-1; 1]

S: Линейный коэффициент корреляции r_xy может принимать значения только в диапазоне:

+: [-1; 1]

S: Линейный коэффициент корреляции r_xy не может принимать значение равное:

+: 1.2

S: Линейный коэффициент корреляции r_xy не может принимать значение равное:+: 1.05

S: Линейный коэффициент корреляции r_xy не может принимать значение равное:

+: -1.05

S: Линейный коэффициент корреляции r_xy может принимать значение равное:

+: 0.99

S: Линейный коэффициент корреляции r_xy может принимать значение равное:

+: -0.99

I:

S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать значения в диапазоне:

+: [0; 1]

S: Линейный коэффициент детерминации R не может принимать значения в диапазоне:

+: (1; 1.5)

S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать значения в диапазоне:

+: [0; 1]

S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать значения в диапазоне:

+: [0; 1]

S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать значения только в диапазоне:+: [0; 1]

S: Линейный коэффициент детерминации R не может принимать значение равное:

+: -0.5

S: Линейный коэффициент детерминации R не может принимать значение равное:

+: 1.05

S: Линейный коэффициент детерминации R не может принимать значение равное:

+: -1.05

S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать только значение равное:

+: 0.99

S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать только значение равное:

+: 0.35

S: Линеаризация нелинейной модели регрессии может быть достигнута:

+: преобразованием анализируемых переменных

S: Левая часть системы эконометрических уравнений представлена совокупностью _________ переменных.

+: эндогенных

S: Метод наименьших квадратов может применяться в случае

+: нелинейной и линейной множественной регрессии

S: Метод наименьших квадратов используется для оценивания

+: параметров линейной регрессии

S: Модель линейной парной регрессии имеет вид y=-5.79+36.84x, коэффициент регрессии в такой модели равен:

+: 36.84

S: Модель линейной парной регрессии имеет вид y=1.9+0.65x, коэффициент регрессии в такой модели равен:

+: 0.65

S: Модель линейной парной регрессии имеет вид y=3.4+2.986x, коэффициент регрессии в такой модели равен:

+: 2.986

S: Метод наименьших квадратов может применяться в случае

+: нелинейной и линейной множественной регрессии

S: Метод наименьших квадратов используется для оценивания

+: параметров линейной регрессии

S: Модель линейной парной регрессии имеет вид y=-5.79+36.84x, коэффициент регрессии в такой модели равен:

+: 36.84

S: Модель линейной парной регрессии имеет вид y=1.9+0.65x, коэффициент регрессии в такой модели равен:

+: 0.65

S: Модель линейной парной регрессии имеет вид y=3.4+2.986x, коэффициент регрессии в такой модели равен:

+: 2.986

S: Математическая форма записи уравнения зависимости переменной у от одного или нескольких факторов х называется ______ эконометрической модели.

+: спецификацией

S: Метод наименьших квадратов применим к уравнениям регрессии, …

+: которые отражают линейную зависимость между двумя экономическими показателями

:

S:

+: аддитивной моделью

S: Методом линеаризации внутренне линейной функции, нелинейной относительно параметров, является ...

+: применение элементарных преобразования с использованием замены переменных

S: Метод наименьших квадратов (МНК) может применяться для оценки параметров исходной регрессионной модели в _________ форме.

+: линейной

S: Нелинейным является уравнение регрессии нелинейное относительно входящих в него

+: переменных(факторов)

S: Набор взаимосвязанных регрессионных моделей, в которых одни и те же переменные могут одновременно быть эндогенными в одних уравнениях и экзогенными в других уравнениях называется:

+: системой одновременных уравнений

S: Ниже приводится макроэкономическая модель:

Функция потребления: C_t=a₀ +a₁Y_t+a₂Y_t-1 +u₁

Функция инвестиций: I_t= b₀+b₁Y_t+u₂

Тождество дохода: Y_t=C_t+I_t+G_t,

где C_t, - расходы на конечное потребление в период t;

Y_t, Y_t-1 – доход в годы t и t-1;

I_t- валовые инвестиций в году t;

G_t – государственные расходы году t;

u₁, u₂ – случайные ошибки.

Определить количество эндогенных (зависимых) переменных в модели:

+: 3;

S: Ниже приводится макроэкономическая модель:

Функция потребления: C_t=a₀ +a₁Y_t+a₂Y_t-1 +u₁

Функция инвестиций: I_t= b₀+b₁Y_t+u₂

Тождество дохода: Y_t=C_t+I_t+G_t,

где C_t, - расходы на конечное потребление в период t;

Y_t, Y_t-1 – доход в годы t и t-1;

I_t- валовые инвестиций в году t;

G_t – государственные расходы году t;

u₁, u₂ – случайные ошибки.

Определить количество экзогенных (независимых) переменных в модели:

+: 2

S: Ниже приводится макроэкономическая модель:

Функция денежного рынка: R_t=a₀ +a₁Y_t+a₂M_t+u₁

Функция товарного рынка: Y_t= b₀+b₁R_t+ b₂G_t +u₂

Функция инвестиций: I_t= c₀+c₁R_t+ u₃,

где R_t – процентная ставка в период t;

Y_t – реальный валовый национальный доход в период t;

I_t- внутренние инвестиции в году t;

M_t- денежная масса в период t;

G_t – государственные расходы году t;

u₁, u₂, u₃– случайные ошибки.

Определить количество эндогенных (зависимых) переменных в модели:

+: 3

S: Ниже приводится макроэкономическая модель:

Функция денежного рынка: R_t=a₀ +a₁Y_t+a₂M_t+u₁

Функция товарного рынка: Y_t= b₀+b₁R_t+ b₂G_t +u₂

Функция инвестиций: I_t= c₀+c₁R_t+ u₃,

где R_t – процентная ставка в период t;

Y_t – реальный валовый национальный доход в период t;

I_t- внутренние инвестиции в году t;

M_t- денежная масса в период t;

G_t – государственные расходы году t;

u₁, u₂, u₃– случайные ошибки.

Определить количество экзогенных (независимых) переменных в модели:

+: 2

S: Ниже приводится макроэкономическая модель, характеризующая спрос на продукцию:

Q_t=a₀ +a₁Y_t +u₁

C_t= b₀+b₁Y_t +u₂

I_t=c₀+c₁(Y_t-1-K_t-1)+u₃

Y_t=C_t+I_t

K_t=K_t-1+I_t

где Q_t –реализованная продукция в период t;

Y_t, Y_t-1 –валовая добавленная стоимость в периоды t и t-1;

I_t – валовые инвестиции в регион в году t;

K_t, K_t-1 – реальный запас капитала в регионе на конец периода t и t-1;

u₁, u₂, u₃, – случайные ошибки

Определить количество эндогенных (зависимых) переменных в модели:

+: 5

S: Ниже приводится макроэкономическая модель, характеризующая спрос на продукцию:

Q_t=a₀ +a₁Y_t +u₁

C_t= b₀+b₁Y_t +u₂

I_t=c₀+c₁(Y_t-1-K_t-1)+u₃

Y_t=C_t+I_t

K_t=K_t-1+I_t

где Q_t –реализованная продукция в период t;

Y_t, Y_t-1 –валовая добавленная стоимость в периоды t и t-1;

I_t – валовые инвестиции в регион в году t;

K_t, K_t-1 – реальный запас капитала в регионе на конец периода t и t-1;

u₁, u₂, u₃, – случайные ошибки

Определить количество экзогенных (независимых) переменных в модели:

+: 2

S: Ниже приводится макроэкономическая модель спроса и предложения кейнсианского типа:

Q_t^S=a₀ +a₁P_t + a₂P_t-1 +u₁ (предложение)

Q_t^d= b₀+b₁P_t + b₂P_t + b₃Y_t +u₂ (спрос)

Q_t^S=Q_t^d (тождество)

где Q_t^d –спрос на товар в период t;

Q_t^Sпредложение товара в момент t;

Р_t –цена товара в моменты t и t-1;

У_t –доход в момент t;

u1, u₂– случайные ошибки.

Определить количество эндогенных (зависимых) переменных в модели:

+: 2

S: Ниже приводится макроэкономическая модель спроса и предложения кейнсианского типа:

Q_t^S=a₀ +a₁P_t + a₂P_t-1 +u₁ (предложение)

Q_t^d= b₀+b₁P_t + b₂P_t + b₃Y_t +u₂ (спрос)

Q_t^S=Q_t^d (тождество)

где Q_t^d –спрос на товар в период t;

Q_t^Sпредложение товара в момент t;

Р_t –цена товара в моменты t и t-1;

У_t –доход в момент t;

u1, u₂– случайные ошибки.

Определить количество экзогенных (независимых) переменных в модели:

+: 2

S: Ниже приводится макроэкономическая модель, характеризующая денежный рынок:

R_t=a₁ +b₁₁M_t + b₁₂Y_t +u₁

C_t= a₂+b₂₁R_t + b₂₂I_t +u₂,

где R_t –процентная ставка в период t;

Y_t –ВВП в период t;

М – денежная масса,

I_t – внутренние инвестиции году t;

u₁, u₂, u₃, – случайные ошибки.

Определить количество эндогенных (зависимых) переменных в модели:

+: 2

S: Ниже приводится макроэкономическая модель, характеризующая денежный рынок:

R_t=a₁ +b₁₁M_t + b₁₂Y_t +u₁

C_t= a₂+b₂₁R_t + b₂₂I_t +u₂,

где R_t –процентная ставка в период t;

Y_t –ВВП в период t;

М – денежная масса,

I_t – внутренние инвестиции году t;

u₁, u₂, u₃, – случайные ошибки.

Определить количество экзогенных (независимых) переменных в модели:

+: 3

S: Нелинейным является уравнение регрессии нелинейное относительно входящих в него

+: переменных(факторов)

S: Набор взаимосвязанных регрессионных моделей, в которых одни и те же переменные могут одновременно быть эндогенными в одних уравнениях и экзогенными в других уравнениях называется:

+: системой одновременных уравнений

S: Ниже приводится макроэкономическая модель:

Функция потребления: C_t=a₀ +a₁Y_t+a₂Y_t-1 +u₁

Функция инвестиций: I_t= b₀+b₁Y_t+u₂

Тождество дохода: Y_t=C_t+I_t+G_t,

где C_t, - расходы на конечное потребление в период t;

Y_t, Y_t-1 – доход в годы t и t-1;

I_t- валовые инвестиций в году t;

G_t – государственные расходы году t;

u₁, u₂ – случайные ошибки.

Определить количество эндогенных (зависимых) переменных в модели:

+: 3;+

S: Ниже приводится макроэкономическая модель:

Функция потребления: C_t=a₀ +a₁Y_t+a₂Y_t-1 +u₁

Функция инвестиций: I_t= b₀+b₁Y_t+u₂

Тождество дохода: Y_t=C_t+I_t+G_t,

где C_t, - расходы на конечное потребление в период t;

Y_t, Y_t-1 – доход в годы t и t-1;

I_t- валовые инвестиций в году t;

G_t – государственные расходы году t;

u₁, u₂ – случайные ошибки.

Определить количество экзогенных (независимых) переменных в модели:

+: 2

S: Ниже приводится макроэкономическая модель:

Функция денежного рынка: R_t=a₀ +a₁Y_t+a₂M_t+u₁

Функция товарного рынка: Y_t= b₀+b₁R_t+ b₂G_t +u₂

Функция инвестиций: I_t= c₀+c₁R_t+ u₃,

где R_t – процентная ставка в период t;

Y_t – реальный валовый национальный доход в период t;

I_t- внутренние инвестиции в году t;

M_t- денежная масса в период t;

G_t – государственные расходы году t;

u₁, u₂, u₃– случайные ошибки.

Определить количество эндогенных (зависимых) переменных в модели:

+: 3

S:Ниже приводится макроэкономическая модель:

Функция денежного рынка: R_t=a₀ +a₁Y_t+a₂M_t+u₁

Функция товарного рынка: Y_t= b₀+b₁R_t+ b₂G_t +u₂

Функция инвестиций: I_t= c₀+c₁R_t+ u₃,

где R_t – процентная ставка в период t;

Y_t – реальный валовый национальный доход в период t;

I_t- внутренние инвестиции в году t;

M_t- денежная масса в период t;

G_t – государственные расходы году t;

u₁, u₂, u₃– случайные ошибки.

Определить количество экзогенных (независимых) переменных в модели:

+: 2

S: Ниже приводится макроэкономическая модель, характеризующая спрос на продукцию:

Q_t=a₀ +a₁Y_t +u₁

C_t= b₀+b₁Y_t +u₂

I_t=c₀+c₁(Y_t-1-K_t-1)+u₃

Y_t=C_t+I_t

K_t=K_t-1+I_t

где Q_t –реализованная продукция в период t;

Y_t, Y_t-1 –валовая добавленная стоимость в периоды t и t-1;

I_t – валовые инвестиции в регион в году t;

K_t, K_t-1 – реальный запас капитала в регионе на конец периода t и t-1;

u₁, u₂, u₃, – случайные ошибки

Определить количество эндогенных (зависимых) переменных в модели:

+: 5

S: Ниже приводится макроэкономическая модель, характеризующая спрос на продукцию:

Q_t=a₀ +a₁Y_t +u₁

C_t= b₀+b₁Y_t +u₂

I_t=c₀+c₁(Y_t-1-K_t-1)+u₃

Y_t=C_t+I_t

K_t=K_t-1+I_t

где Q_t –реализованная продукция в период t;

Y_t, Y_t-1 –валовая добавленная стоимость в периоды t и t-1;

I_t – валовые инвестиции в регион в году t;

K_t, K_t-1 – реальный запас капитала в регионе на конец периода t и t-1;

u₁, u₂, u₃, – случайные ошибки

Определить количество экзогенных (независимых) переменных в модели:

+: 2

S: Ниже приводится макроэкономическая модель спроса и предложения кейнсианского типа:

Q_t^S=a₀ +a₁P_t + a₂P_t-1 +u₁ (предложение)

Q_t^d= b₀+b₁P_t + b₂P_t + b₃Y_t +u₂ (спрос)

Q_t^S=Q_t^d (тождество)

где Q_t^d –спрос на товар в период t;

Q_t^Sпредложение товара в момент t;

Р_t –цена товара в моменты t и t-1;

У_t –доход в момент t;

u1, u₂– случайные ошибки.

Определить количество эндогенных (зависимых) переменных в модели:

+: 2

S: Ниже приводится макроэкономическая модель спроса и предложения кейнсианского типа:

Q_t^S=a₀ +a₁P_t + a₂P_t-1 +u₁ (предложение)

Q_t^d= b₀+b₁P_t + b₂P_t + b₃Y_t +u₂ (спрос)

Q_t^S=Q_t^d (тождество)

где Q_t^d –спрос на товар в период t;

Q_t^Sпредложение товара в момент t;

Р_t –цена товара в моменты t и t-1;

У_t –доход в момент t;

u1, u₂– случайные ошибки.

Определить количество экзогенных (независимых) переменных в модели:

+: 2

S: Ниже приводится макроэкономическая модель, характеризующая денежный рынок:

R_t=a₁ +b₁₁M_t + b₁₂Y_t +u₁

C_t= a₂+b₂₁R_t + b₂₂I_t +u₂,

где R_t –процентная ставка в период t;

Y_t –ВВП в период t;

М – денежная масса,

I_t – внутренние инвестиции году t;

u₁, u₂, u₃, – случайные ошибки.

Определить количество эндогенных (зависимых) переменных в модели:

+: 2

S: Ниже приводится макроэкономическая модель, характеризующая денежный рынок:

R_t=a₁ +b₁₁M_t + b₁₂Y_t +u₁

C_t= a₂+b₂₁R_t + b₂₂I_t +u₂,

где R_t –процентная ставка в период t;

Y_t –ВВП в период t;

М – денежная масса,

I_t – внутренние инвестиции году t;

u₁, u₂, u₃, – случайные ошибки.

Определить количество экзогенных (независимых) переменных в модели:

+: 3

S: Несмещенность оценок параметров регрессии означает, что …

+: математическое ожидание остатков равно нулю

S: Нелинейным по объясняющим переменным, но линейным по параметрам уравнением регрессии является …

+:

S: Несмещенность оценки характеризуеся …

+: равенством нулю математического ожидания остатков

S:

+: наличием в его структуре тренда

I:

S:

+: отсутствия автокорреляции в остатках

S: Нелинейным уравнением множественной регрессии является …

+:

ООО

S: Оценка случайного возмущения называется:

+: остатком

S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляцииr_xy= 0.5

+: 0.25

S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляцииr_xy= 0.3

+: 0.09

S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляцииr_xy= 0.4

+: 0.16

S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляцииr_xy= 0.25

+: 0.0625

S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляцииr_xy= 0.6

+: 0.36

S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляцииr_xy= 0.7

+: 0.49

S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляцииr_xy= 0.7

+: 0.49

S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляцииr_xy= 0.8

+: 0.64

S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляцииr_xy= 0.9

+: 0.81

S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляцииr_xy= 0.65

+: 0.4225

S: Оценка случайного возмущения называется:

+: остатком

S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляцииr_xy= 0.5

+: 0.25

S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляцииr_xy= 0.3

+: 0.09

S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляцииr_xy= 0.4

+: 0.16

S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляцииr_xy= 0.25

+: 0.0625

S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляцииr_xy= 0.6