эконометрика 3
.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 регрессиипеременнымине 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: