Вариант 17.

1. Мультиколлинеарность – это:

а) зависимость последующих уровней ряда динамики от предыдущих;

б) функциональная или тесная корреляционная зависимость между факторами, включенными в модель множественной регрессии;

в) постоянство дисперсий остатков модели множественной регрессии.

2. При исследовании зависимости оборота розничной торговли (Y, млрд. руб.) от трех факторов: Х₁ - денежные доходы населения, млрд. руб.; Х₂ – численность безработных, млн. чел.; Х₃ – официальный курс рубля по отношению к доллару США получена следующая модель:

Y = 55,74 + 0,33X₁ – 4,98X₂ + 2,38X₃ + ε.

При увеличении только денежных доходов населения на 1 млрд. руб. оборот розничной торговли в среднем:

а) увеличится на 0,33%;

б) увеличится на 0,33 млрд. руб.;

в) увеличится на 33%;

г) останется неизменным.

3. Для проверки гипотезы об отсутствии гетероскедастичности в модели множественной регрессии были построены регрессионные модели по первым n/3 наблюдениям и последним n/3 наблюдениям. Затем получены значения суммы квадратов остатков этих моделей, рассчитано значение F-критерия Фишера, сопоставлено с табличным значением и сделан соответствующий вывод. Какой тест применялся для проверки модели на гетероскедастичность:

а) тест Глейзера;

б) тест Голдфельда-Квандта;

в) тест Уайта;

г) тест Дарбина-Уотсона.

4. Фиктивные переменные используются для:

а) для ранжирования факторов по силе воздействия на результат;

б) включения в регрессионную модель качественных факторов;

в) для моделирования ситуации, когда значение результативного признака в текущий момент времени формируется под воздействием ряда факторов, действовавших в прошлые моменты времени.

5. Известно, что эффективность производства, описываемого функцией Y = AK^αL^β ε, не зависит от масштабов. Тогда с ростом параметра α, параметр β:

а) растет;

б) уменьшается;

в) остается неизменным;

г) невозможно определить.

6. Модель авторегрессии АР(1) описывается уравнением:

а) y_t = b₀+ b₁y_t-1 + ε_t;

б) y_t = b₀+ b₁y_t-1 + b₂y_t-2 + ε_t;

в) y_t = b₀+ b₁y_t-1 + ε_t – γ₁ε_t-1;

г) y_t = ε_t – γ₁ε_t-1 – γ₂ε_t-2.

7. Метод Алмон применяется для оценки параметров модели:

а) авторегрессии порядка p;

б) скользящего среднего порядка q;

в) с распределенным лагом с конечной величиной лага;

г) с распределенным лагом с бесконечной величиной лага.

8. По данным о динамике оборота розничной торговли (Y, млрд. руб.) и дохода населения (X, млрд. руб.) была получена следующая модель с распределенными лагами:

Y_t = 0,46∙X_t + 0,24∙X_t-1 + 0,17∙X_t-2 + 0,14∙X_t-3 + ε_t.

Чему равен долгосрочный мультипликатор:

а) 0,46;

б) 0,24;

в) 0,70;

г) 1,01.

9. Структурная форма модели имеет вид:

где: С_t – личное потребление в период t,

S_t – зарплата в период t,

P_t – прибыль в период t,

R_t – общий доход в период t,

R_t-1 – общий доход в период t-1,

Перечислите предопределенные переменные:

а) С_t, S_t, R_t;

б) С_t, S_t, R_t, R_t-1;

в) R_t-1, P_t, t;

г) P_t.

10. Методом наименьших квадратов оценивают коэффициенты:

а) приведенной формы системы одновременных линейных уравнений;

б) структурной формы системы одновременных линейных уравнений;

в) стандартизованной формы системы одновременных линейных уравнений.