~Тема 1: Эконометрика как научная дисциплина
1Эконометрика - это
а) наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей в экономике
б) учение о системе показателей, дающих представление об экономике
в) различного рода цифровые данные
2Эконометрическая модель описывает
а) стохастические связи между переменными
б)функциональные связи между переменными
в)набор цифровых данных
г) состав переменных
3Переменные, задаваемые «из вне», в определенной степени управляемые (планируемые), называются
а)экзогенные
б)эндогенные
в) предопределенные
4Верификация модели – это
а) проверка точности модельных данных
б)статистическое оценивание неизвестных параметров модели
в)формулировка вида модели, состава и формы входящих в нее связей
г)сбор необходимой статистической информации
5К одному из методов эконометрики относится
а)анализ временных рядов
б)индексный анализ
в)счета и двойная запись
г)кластерный анализ
6Идентификация модели – это
а)статистическое оценивание неизвестных параметров модели
б)формулировка вида модели, состава и формы входящих в нее связей
в)сбор необходимой статистической информации
г)проверка точности модельных данных
~Тема 2: Основные понятия теории вероятностей и статистики, применяемые в эконометрике
1Статистическими называются выводы, полученные путем
а)обобщения свойств выборки на генеральную совокупность
б)измерения генеральной совокупности
в)сбора статистических данных
2Выборочное среднее квадратическое отклонение является
а)оценкой разброса в генеральной совокупности
б)оценкой среднего в генеральной совокупности
в)наиболее часто встречающейся величиной в генеральной совокупности
3Если линейный коэффициент корреляции между двумя случайными величинами больше нуля, то значит
а)случайные величины имеют прямую линейную зависимость
б)случайные величины имеют обратную линейную зависимость
в)случайные величины не зависимы
4Вероятность события А изменяется в пределах
а)
б)
в)
5Случайной величина
а) заранее не известное численное значение, зависящее от случайных обстоятельств
б)количественная мера для сравнения событий по степени возможности их появления
в)исход или совокупность исходов вероятностного эксперимента
6Законом распределения дискретной случайной величины называется
а) соответствие между всеми возможными значениями дискретной случайной величины и их вероятностями
б) функция, определяющая вероятность того, что случайная величина X примет значение, меньшее, чем Х
в) функция, производная от функции распределения дискретной случайной величины
7Функцией распределения случайной величины Х называется
а)функция, определяющая вероятность того, что случайная величина X примет значение, меньшее, чем Х
б)соответствие между всеми возможными значениями случайной величины и их вероятностями
в)функция, производная от функции распределения непрерывной случайной величины
8Плотностью распределения вероятностей случайной величины Х называется
а)функция, производная от функции распределения случайной величины
б)соответствие между всеми возможными значениями случайной величины и их вероятностями
в)функция, определяющая вероятность того, что случайная величина X примет значение, меньшее, чем Х
9Стандартизированное нормальное распределение имеет параметры
а)
б)
в)
10Оценка * значения параметра модели является несмещенной, если
а)
б)* обладает наименьшей дисперсией по сравнению с другими оценками
в)При N, вероятность отклонения * от значения cтремится к 0
г)
д)Математическое ожидание * равно
11Оценка * значения параметра модели является эффективной, если
а)Математическое ожидание * равно
б)* обладает наименьшей дисперсией по сравнению с другими оценками
в)
г)При N, вероятность отклонения * от значения cтремится к 0
д)
12Оценка * значения параметра модели является состоятельной, если
а)* обладает наименьшей дисперсией по сравнению с другими оценками
б)Математическое ожидание * равно
в)
г)При N, вероятность отклонения * от значения cтремится к 0
д)
13При проверке гипотезы против альтернативной обследуется выборка . Дисперсия неизвестна. В этом случае на уровне 0,05 критическое значение статистики равно
а) 2,1315
б)1,7531
в)1,96
г)1,645
д)-1,96
е)-1,645
14При проверке гипотезы против альтернативной обследуются две выборки и , причем было получено . Тогда на уровне 0,05 критическое значение статистики равно
а)2,63
б)2,77
в)2,53
г)2,46
~Тема 3.Линейная модель парной регрессии и методы ее оценивания
1Суть метода наименьших квадратов (МНК) отражена в следующем выражении
а)
б)
в)
г)
2Если коэффициент уравнения регрессии (k) статистически значим, то
а)k >1
б)|k |>1
в)k 0
г)k > 0
д)0 <k < 1
3Выберите формулу для расчета коэффициента детерминации{
а)
б)
в)
г) }
4Выберите формулу для расчета фактического значения F – критерия Фишера
а)
б)
в)
г)
5Если фактор не оказывает влияния на результат, то линия регрессии на графике{
а)параллельна оси ох
б)параллельна оси оу
в)является биссектрисой первой четверти декартовой системы координат
6Остаточная сумма квадратов равна нулю в том случае, когда
а)у связан с х функционально
б)значения у, рассчитанные по уравнению регрессии, равны среднему значению у
в)вся общая дисперсия у обусловлена влиянием прочих факторов
7Общая сумма квадратов отклонений совпадает с остаточной, когда
а)фактор х не оказывает влияния на результат
б)прочие факторы не влияют на результат
в) фактор х и прочие факторы в равной степени влияют на результат
8Какое из утверждений истинно
а)оценки коэффициентов регрессии будут иметь нормальное распределение, если случайные отклонения распределены нормально
б)чем больше стандартная ошибка регрессии (остаточная дисперсия), тем точнее оценки коэффициентов
в)90%-й доверительный интервал для условного математического ожидания зависимой переменной определяет область возможных значений для 90 % -ов наблюдений за зависимой переменной при соответствующем уровне объясняющей переменной
9Если переменная Х принимает среднее по выборке значение х, то
а)наблюдаемая величина зависимой переменной У равна среднему значению у
б)регрессионная величина Ух в среднем равна среднему значению у, но не обязательно в каждом конкретном случае
в)регрессионная величина Ух равна среднему значению у
г)регрессионный остаток минимален среди всех других отклонений
10С увеличением числа наблюдений n дисперсии оценок а и b
а)уменьшаются
б)увеличиваются
в) не изменяются
11С увеличением наклона прямой регрессии (b) разброс значений свободного члена а
а)увеличивается
б)уменьшается
в)не изменяется
~Тема 4. Экономическая и статистическая интерпретация модели парной регрессии
1Коэффициент уравнения регрессии показывает
а)на сколько % изменится результат при изменении фактора на 1%
б)на сколько % изменится фактор при изменении результата на 1%
в)на сколько единиц изменится результат при изменении фактора на 1 единицу
г)на сколько единиц изменится фактор при изменении результата на 1 единицу
д)во сколько раз изменится результат при изменении фактора на 1 единицу
2На основании наблюдений за 100 домохозяйствами построено эмпирическое уравнение регрессии, у- потребление, х –доход У=145,65+0,825*х
Соответствуют ли знаки и значения коэффициентов регрессии теоретическим представлениям
а)да
б)нет
в)частично соответствуют
3Для уравнения значение коэффициента корреляции составило 2. Следовательно
а)значение коэффициента корреляции рассчитано с ошибкой
б)связь функциональная
в)при увеличении фактора на единицу значение результата увеличивается в 2 раза
г)теснота связи в 2 раза сильнее, чем для функциональной связи
4Зная, что регрессионная сумма квадратов составила 110,32, остаточная сумма квадратов 21,43, найдите коэффициент детерминации
а)0,837
б)0,999
в)1,000
г)0,736
5Для уравнения зависимости выручки от величины оборотных средств получено значение коэффициента детерминации, равное 0,7. Следовательно, _______ процентов дисперсии обусловлено случайными факторами
а)30%
б)100%
в)70%
г)0%
6Подбор аналитической формы зависимости для уравнения парной регрессии возможен на основе графиков разброса…{
а)теоретических точек с координатами :
б)остатков модели
в)центрированных по факторной переменной точек с координатами
г)эмпирических точек с координатами
7В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Количество наблюдений, по которым построено уравнение регрессии, можно определить как ________ плюс единица
Дисперсионный анализ Число степеней свободы Сумма квадратов
df SS
Регрессия 3 30
Остаток 10 10
Итого 13 40
число на пересечении столбца «df» и строки «Регрессия»
а)«Остаток» + «Итого»
б)число на пересечении столбца «df» и строки «Регрессия»
в)сумму чисел, определенных на пересечении столбца «df» и строк «Регрессия» и «Остаток»}
8Эконометрическая модель представляет собой парную линейную регрессию, коэффициент корреляции факторного и результативного признака равен 0,9. Тогда коэффициент детерминации рассматриваемой модели равен…
а)0,81
б)-0,9
в)0,1
г)0,99
9По совокупности 15 предприятий торговли изучается зависимость между ценой на товар А и прибылью торгового предприятия. При оценке линейной регрессионной модели были получены следующие результаты
Фактическое значение F- критерия, значимость уравнения регрессии следующие
а) уравнение статистически не значимо на уровнях 0,01 и 0,05
б) уравнение статистически значимо только на уровне 0,1;
в) уравнение статистически значимо только на уровнях 0,1 и 0,05;
г) уравнение статистически значимо на всех уровнях
10Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 12 предприятиям концерна следующим образом
t-статистика коэффициента регрессии равна
а)4,7
б)3,9
в)2,4
г)2,5
~Тема 5.Линейная модель множественной регрессии и оценка ее параметров
1Дано уравнение регрессии . Определите спецификацию модели
а)линейное уравнение множественной регрессии
б)полиномиальное уравнение парной регрессии
в)линейное уравнение простой регрессии
г)полиномиальное уравнение множественной регрессии
2В стандартизованном уравнении множественной регрессии переменными являются
а)исходные переменные
б)стандартизованные параметры
в)средние значения исходных переменных
г)стандартизованные переменные}
3В стандартизованном уравнении множественной регрессии 0,3; -2,1. Определите, какой из факторов или оказывает более сильное влияние на {
а) , так как l-2,1l>l0,3l
б)по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как неизвестны значения «чистых» коэффициентов регрессии
в) , так как 0,3>-2,1
г)по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как стандартизированные коэффициенты несравнимы между собой}
4Добавление новой объясняющей переменной
а)никогда не уменьшает значение коэффициента детерминации
б)иногда уменьшает значение коэффициента детерминации
в)не оказывает влияния на значение коэффициента детерминации
5Статистическая надежность оценки коэффициентов регрессии увеличивается
а)с увеличением числа степеней свободы
б)с уменьшением числа степеней свободы
в)не зависит от числа степеней свободы}
6Скорректированный коэффициент детерминации увеличивается при добавлении новой объясняющей переменной тогда и только тогда
а) когда t-статистика для этой переменной по модулю больше единицы
б)когда t-статистика для этой переменной по модулю больше своего критического значения
в)когда t-статистика для этой переменной по модулю больше трех
7Если коэффициент детерминации равен нулю, то{
а)величина зависимой переменной Y линейно не зависит от независимых переменных Xi
б)величина зависимой переменной Y линейно зависит от независимых переменных Xi
в)нельзя сделать вывод о линейной зависимости Y от независимых переменных Xif
8Укажите истинное утверждение
а)скорректированный и обычный коэффициенты детерминации совпадают только в тех случаях, когда обычный коэффициент детерминации равен единице
б)стандартные ошибки коэффициентов регрессии определяются значениями всех коэффициентов регрессии
в)при наличии гетероскедастичности оценки коэффициентов регрессии становятся смещенными
9Множественный коэффициент корреляции Rух1x2=0,8. Определите, какой процент дисперсии зависимой переменной у объясняется влиянием х1 и x2
а)80%
б)28%
в)32%
г)64%
~Тема 6. Оценка качества модели множественной регрессии
1По результатам 20 наблюдений найден множественный коэффициент корреляции Rух1x2=0,8. Проверьте значимость Rух1x2 при уровне значимости 0,05 и определите разность между наблюдаемым и критическим значениями критерия Фишера{
а)11.5
б)2.8
в)13.6
г)9.4
2Какое значение не может принять множественный коэффициент корреляции{
а)1,2
б)-1
в)-0.5
г)0
3Известно, что х2 усиливает связь между у и х1. По результатам наблюдений получен частный коэффициент корреляции Rух1/x2=-0,45. Какое значение может принять парный коэффициент корреляции rух1?
а)-0.5???
б)0.4
в)0.2
г) 1.2
4Какие требования в линейной модели множественной регрессии предъявляются к математическому ожиданию и дисперсии случайных отклонений{
а)
б)
в)
г)
5По результатам бюджетного обследования пятидесяти семей записано следующее уравнение регрессии накоплений (регрессоры – доход и имущество) y=0,279+0,123x1-0,029x2
Спрогнозируйте накопление семьи, имеющей доход 40 тыс. руб. и имущество стоимостью 5 млн. руб
а)5,05
б)3,78
в)5,06
г)5,47
6По результатам бюджетного обследования пятидесяти семей записано следующее уравнение регрессии накоплений (регрессоры – доход и имущество, тыс. руб.) y=0,279+0,123x1-0,029x2
Оцените, как возрастут накопления семьи, если ее доход вырос на 10 тыс. руб.,а стоимость имущества не изменилась?
а)10,123
б)1,23
в)0,123
г)10,0
7По 18 наблюдениям получены следующие данные: ; ; ; ; Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны
а)
б)
в)
г) }
8При построении регрессионной зависимости некоторого результативного признака на 8 факторов по 25 измерениям коэффициент детерминации составил 0,736. После исключения 3 факторов коэффициент детерминации уменьшился до 0,584. Обоснованно ли было принятое решение на уровнях значимости 0,1, 0,05 и 0,01{
а)Да, только на уровнях 0,05 и 0,01
б)Да, на всех уровнях значимости
в)Нет, на всех уровнях значимости
г)Да, только на уровне 0,01
д)Да, только на уровнях 0,1 и 0,05
9Уравнение регрессии, построенное по 15 наблюдениям, имеет вид Доверительный интервал для с вероятностью 0,99 равен
а)
б)
в)
г)
~Тема 7. Мультиколлинеарность
1Мультиколлинеарность факторов эконометрической модели подразумевает
а)наличие нелинейной зависимости между двумя факторами
б)наличие линейной зависимости между более чем двумя факторами
в)отсутствие зависимости между факторами
г)наличие линейной зависимости между двумя факторами}
2Признаком мультиколлинеарности является
а)высокие коэффициент детерминации и частные коэффициенты корреляции
б)высокий DW
в)высокое значение F-статистики
3Одним из признаков мультиколлинеарности, использующий понятие Д-определителя матрицы межфакторной корреляции является выражение…
а)Д 1
б)Д 0
в)Д 1
г)Д 0
4О присутствии мультиколлинеарности свидетельствуют величины недиагональных элементов матрицы межфакторной корреляции…
а)близкие к нулю
б)равные между собой
в)по абсолютной величине превышающие значения 0.75-0.8
г)не превышающие по абсолютной величине 0.5
5Из пары коллинеарных факторов в эконометрическую модель включается тот фактор
а)который при достаточно тесной связи с результатом имеет меньшую связь с другими факторами
б)который при отсутствии связи с результатом имеет меньшую связь с другими факторами
в)который при достаточно тесной связи с результатом имеет наибольшую связь с другими факторами
г)который при отсутствии связи с результатом имеет максимальную связь с другими факторами
6Укажите ложное утверждение
а)мультиколлинеарность не ухудшает качество модели
б)мультиколлинеарность не приводит к получению смещенных оценок коэффициентов, но ведет к получению смещенных оценок для дисперсии коэффициентов
в)при наличии мультиколлинеарности оценки коэффициентов остаются несмещенными, но их t-статистики будут занижены
~Тема 8. Гетероскедастичность
1Гетероскедастичность подразумевает
а)постоянство дисперсии остатков независимо от значения фактора
б)зависимость математического ожидания остатков от значения фактора
в)зависимость дисперсии остатков от значения фактора
г)независимость математического ожидания остатков от значения фактора
2На практике гетероскедастичность имеет место, если есть основания считать, что
а)вероятностные распределения случайных отклонений при различных наблюдениях будут различны
б)вероятностные распределения случайных отклонений при различных наблюдениях будут одинаковы
в)дисперсии случайных отклонений постоянны
3При гетероскедастичности случайных отклонений оценки коэффициентов регрессии становятся
а)неэффективными
б)смещенными
в)нелинейными
4В координатной плоскости при гомоскедастичности случайных отклонений
а)квадраты случайных отклонений находятся внутри полуплоскости, параллельной оси абсцисс
б)квадраты случайных отклонений находятся в первой четверти системы координат
в)наблюдаются систематические изменения в соотношениях между квадратами случайных отклонений и переменной Х
5Какое из утверждений верно
а)не существует общего теста для анализа гетероскедастичности
б)тест ранговой корреляции Спирмена основан на использовании статистики Фишера
в)тест Глейзера является частным случаем теста Голдфелда-Квандта
6Какое из утверждений верно (применительно к гетероскедастичности)
а)оценки вследствие гетероскедастичности перестают быть состоятельными
б)оценки и дисперсии оценок остаются несмещенными
в)выводы по статистикам являются ненадежными (применительно к гетероскедастичности)
г)гетероскедастичность проявляется через низкое значение статистики DW
7Какое из утверждений о гетероскедастичности не верно
а)проблема гетероскедастичности обычно характерна для перекрестных данных
б)выводы по t –статистикам и F-статистике при гетероскедастичности являются ненадежными
в)не существует общего теста для анализа гетероскедастичности
г)гетероскедастичность проявляется через низкое значение статистики Дарбина – Уотсона
Обобщенный метод наименьших квадратов используется для корректировки
а)параметров нелинейного уравнения регрессии
б)точности определения коэффициента множественной корреляции
в)автокорреляции между независимыми переменными
г)гетероскедастичности остатков в уравнении регрессии
8Когда дисперсии отклонений неизвестны, то для устранения гетероскедастичности применяют
а)коэффициент пропорциональности , или
б)коэффициент пропорциональности
в)коэффициент пропорциональности , или или }
9Для регрессии за период 1988-2015 гг. получены следующие результаты (для данных 1988-1997 гг.), ( для данных 2006-2015 гг.), α = 0,05. Сделайте вывод о постоянстве дисперсии отклонений
а)дисперсия отклонений непостоянна
б)дисперсия отклонений постоянна
в)дисперсия отклонений составляет 35
г)дисперсия отклонений не влияет на качество регрессии}
10Тест Голдфелда-Квандта, используемый для обнаружения гетероскедастичности остатков основан на
а)предложении пропорциональности между дисперсией остатков и независимой переменной с коэффициентом
б)сравнении рангов значений независимой переменной и остатков модели
в)сравнении рангов значений зависимой переменной и остатков модели
г) минимализации остатков
11При анализе данных на гетероскедастичность вся выборка была после упорядочения разбита на три подвыборки. Затем по результатам парных регрессий остаточная СКО в первой подвыборке составила 6450, в третьей – 3480. Подтверждается ли наличие гетероскедастичности на уровнях 0,1; 0,05 и 0,01, если объем данных в каждой подвыборке равен 25?
а)да, только на уровне 0,1
б)да, только на уровнях 0,1 и 0,05
в)да, на всех уровнях
г)нет, на всех уровнях
д)да, только на уровнях 0,05 и 0,01
е)да, только на уровне 0,01
~Тема 9. Автокорреляция
1В условиях автокорреляции t-статистики коэффициентов регрессии будут
а)завышены
б)занижены
в)точные
2Если график наблюдений переменной Y и график регрессионных значений переменной Y пересекаются редко, то можно предположить наличие
а)положительной автокорреляции остатков
б)отрицательной автокорреляции остатков
в)отсутствие автокорреляции остатков
3Преобразование соответствует
а)авторегрессионной схеме 1 порядка
б)методу взвешенных наименьших квадратов
в)косвенному методу наименьших квадратов
4Коэффициент автокорреляции «ро» в авторегрессионной схеме 1 порядка на основе статистики DW определяется
а)1-DW/2
б)DW/2
в)1+DW/2
5Укажите ложное утверждение
а)при наличии автокорреляции значение коэффициента детерминации всегда будет существенно ниже единицы
б)статистика DW лежит в пределах от 0 до 4
в)статистика DW не используется в авторегрессионных моделях
6Критерий Дарбина-Уотсона применяется для
а)проверки модели на автокорреляцию остатков
б)определения экономической значимости модели в целом
в)определения статистической значимости модели в целом
г)сравнения двух альтернативных вариантов модели
д)отбора факторов в модель
7Для модели, связывающей количество вакансий Wt и уровень безработицы Ut :
Wt=2,3-0,78 lnUt, статистика Дарбина-Уотсона составила 0,3. О чем говорит ее значения?
а)свидетельствует о наличии положительной автокорреляции первого порядка ошибок регрессии
б)свидетельствует о тесной связи между количеством вакансий и уровнем безработицы
в)свидетельствует о значимости коэффициентов регрессии
г)подтверждает наличие гетероскедастичности
8Укажите неверное применительно к автокорреляции выражение
а)оценки коэффициентов перестают быть эффективными
б)выводы по t- и F – статистикам могут быть неверными
в)дисперсия регрессии является смещенной оценкой истинного значения
г)дисперсии оценок коэффициентов остаются несмещенными
9Обобщенный метод наименьших квадратов отличается от обычного МНК тем, что при применении ОМНК
а)преобразуются исходные уровни переменных
б)остатки не изменяются
в)остатки приравниваются к нулю
г)уменьшается количество наблюдений
~Тема 11. Нелинейные регрессии и их линеаризацият
Тест 1.В производственной функции Кобба-Дугласа параметр соответствует коэффициенту
а)корреляции
б)вариации
в)эластичности
г)детерминации
Тест 2. Какое из уравнений регрессии нельзя свести к линейному виду
а)
б)
в)
г)
д)
Тест 3. Какое из уравнений регрессии является степенным?
а)
б)
в)
г)
д)
Тест 4. Какой нелинейной функцией можно заменить параболу, если не наблюдается смена направленности связи признаков
а)степенной функцией
б)гиперболой
в)логистической функцией
Тест 5. Спецификацию нелинейного уравнения парной регрессии целесообразно использовать, если значение
а)индекса детерминации, рассчитанного для данной модели достаточно близко к 1
б)линейного коэффициента корреляции для исследуемой зависимости близко к 1
в)индекса корреляции для исследуемой зависимости близко к 0
г)доля остаточной дисперсии результативного признака в его общей дисперсии стремится к 1
Тест 6. Экспоненциальным не является уравнение регрессии
а)
б)
в)
г)
Тест 7. Нелинейным не является уравнение
а)
б)
в)
г)
Тест 8. Основной целью линеаризации уравнения регрессии является
а)повышение существенности связи между рассматриваемыми переменными
б)получение новых нелинейных зависимостей
в)возможность применения метода наименьших квадратов для оценки параметров
г)улучшение качества модели
Тест 9. Замена НЕ ПОДХОДИТ для уравнения
а)
б)
в)
г)
Тест 10. Нелинейным является уравнение
а)
б)
в)
г)
~Тема 14. Ошибки спецификации
Тест 1. Согласно содержанию регрессии, наблюдаемая величина зависимой переменной складывается из
а)теоретического значения зависимой переменной, найденного из уравнения регрессии, и случайного отклонения
б)теоретического значения зависимой переменной, найденного из уравнения регрессии, скорректированного на величину стандартной ошибки
в)теоретического значения зависимой переменной, найденного из уравнения регрессии и остаточной дисперсии
Тест 2. Заниженная балансовая прибыль в отчетности является примером
а)ошибки измерения
б)ошибки спецификации
в)ошибки выборки
Тест 3. Классический подход к оцениванию коэффициентов регрессии основан на
а)методе наименьших квадратов
б)графической оценке
в)методе максимального правдоподобия
Тест 4. Эмпирический коэффициент регрессии b является несмещенной оценкой ,если
а)
б)
в)
Тест 5. Эмпирический коэффициент регрессии b является состоятельной оценкой ,если
а)
б)
в)
Тест 6. Эмпирический коэффициент регрессии b является эффективной оценкой ,если
а)
б)
в)
Тест 7. Парабола второй степени может быть использована для зависимостей экономических показателей
а)если исходные данные не обнаруживают изменения направленности
б)если для определенного интервала значений фактора не меняется скорость изменений значений результата, то есть возрастает динамика роста или спада
в)если характер связи зависит от случайных факторов
г)если для определенного интервала значений фактора меняется характер связи рассматриваемых показателей (прямая связь изменяется на обратную или обратная на прямую)
Тест 8. Если доверительный интервал для параметра проходит через точку ноль, следовательно
а)параметр может принимать как отрицательные, так и положительные значения
б)параметр является значимым
в)параметр является существенным
г)параметр признается статистически значимым
Тест 9. Расчет средней ошибки аппроксимации для нелинейных уравнений регрессии связан с расчетом разности между
а)фактическим и теоретическим значениями результативной переменной
б)фактическим и теоретическим значениями независимой переменной
в)прогнозным и теоретическим значениями результативной переменной
г)прогнозным и теоретическим значениями независимой переменной
Тест 10. Предпосылкой метода наименьших квадратов является то, что
а)при увеличении моделируемых значений результативного признака значение остатка увеличивается
б)остаточные величины подчиняются закону нормального распределения, имеют случайный характер
в)при уменьшении моделируемых значений результативного признака значение остатка уменьшается
г)остаточные величины имеют неслучайный характер
Тест 11. Построена модель парной регрессии зависимости предложения от цены . Влияние случайных факторов на величину предложения в этой модели учтено посредством
а)константы
б)параметра
в)случайной величины
г)случайной величины
Тест 12. Множественная регрессия НЕ ЯВЛЯЕТСЯ результатом преобразования уравнения
а)
б)
в)
г)
Тест 13. При ошибочном выборе уравнения регрессии математические ожидания оценок параметров и истинные значения параметров связаны отношением
а)равенства
б)неравенства
Тест 14. При ошибочном выборе уравнения регрессии оценки дисперсий оценок параметров являются
а)смещенными
б) несмещенными
Тест 15. При исключении значимого регрессора математические ожидания оценки дисперсии возмущений и истинные значения дисперсии возмущений связаны отношением
а)равенства
б)неравенства
~Тема 15. Модели одномерных временных рядов
Тест 1. Уровень временного ряда может содержать
а)тенденцию, циклические, сезонные колебания, случайные колебания
б)тенденцию и сезонные колебания
в)сезонные и случайные колебания
г)любое сочетание тенденции, циклических, сезонных, случайных колебаний
Тест 2. Аддитивная модель временного ряда имеет вид
а)
б)
в)
Тест 3. Наиболее высокий коэффициента автокорреляции первого порядка свидетельствует о том, что
а)исследуемый ряд содержит только тенденцию
б)исследуемый ряд содержит циклические колебания
в)ряд не содержит тенденции и циклических колебаний
Тест 4. Если ни один из коэффициентов автокорреляции не является значимым, это свидетельствует о том, что
а)исследуемый ряд содержит только тенденцию
б)исследуемый ряд содержит циклические колебания
в)ряд не содержит тенденции и циклических колебаний
Тест 5. Построена мультипликативная модель временного ряда, где - значение уровня ряда, , - значение тренда, - значение сезонной компоненты, - значений случайной компоненты. Определите вариант правильно найденных значений компонент уровня ряда
а) , ,
б) , ,
в) , ,
г) , ,
Тест 6. Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции третьего порядка, то исследуемый ряд содержит
а)сезонные колебания с периодичностью в три момента времени
б)линейный тренд, проявляющийся в каждом третьем уровне ряда
в)случайную величину, влияющую на каждый третий уровень ряда
г)нелинейную тенденцию полинома третьего порядка
Тест 7. Под трендом временного ряда понимают…
а)изменение, определяющее общее направление развития
б)влияние случайной составляющей на уровень временного ряда
в)действия исследователя по приведению исходного временного ряда к стационарному виду
г) влияние циклических колебаний на уровень временного ряда
Тест 8. Отличительной особенностью аддитивных моделей следует считать
а)уменьшающуюся амплитуду сезонных колебаний
б)возрастающую амплитуду сезонных колебаний
в)неизменность амплитуды сезонных колебаний
г)резкое затухание амплитуды колебаний
Тест 9. Непосредственно измерив характеристики объекта через определенные промежутки времени или усреднив данные за некоторый период времени, формируют последовательность
а)коэффициентов автокорреляции
б)значений сезонных колебаний
в)трендовых значений
г)уровней временного ряда
Тест 10. Пусть - значения временного ряда с квартальными наблюдениями, - аддитивная сезонная компонента, причем для первого квартала года , для второго квартала года , для четвертого квартала года . Определите оценку сезонной компоненты для третьего квартала года …
а)
б)
в) 7
г) -7
Тест 11. Если критерий Дарбина-Уотсона находится в пределах от 4 - d_u до 4, то это означает?
а) нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу об отсутствии автокорреляции в остатках регрессионной модели (автокорреляция в остатках отсутствует)
б) нельзя ни отклонить, ни принять нулевую гипотезу об отсутствии автокорреляции в остатках регрессионной модели (зона неопределенности)
в) в остатках регрессионной модели присутствует положительная автокорреляция
г) в остатках регрессионной модели присутствует отрицательная автокорреляция
Тест 12.Критерий Дарбина-Уотсона и коэффициент автокорреляции остатков первого порядка связаны соотношением
а)
б)
в)
г)
Тест 13. На основе помесячных данных за последние 4 года была построена аддитивная модель временного потребления тепла. Скорректированные значения сезонной компоненты приведены в таблице
Январь + 30 май - 20 сентябрь - 10
февраль + 25 июнь - 34 октябрь ?
март + 15 июль - 42 ноябрь +22
апрель - 2 август - 18 декабрь +27
Уравнение тренда выглядит так
Значение сезонной компоненты за октябрь, а также точечный прогноз потребления тепла на 1 квартал следующего года равны
а)7; 1315
б)–7; 1315
в)7; 1245
г)10; 1245
Тест 14. На основе поквартальных данных построена мультипликативная модель некоторого временного ряда. Скорректированные значения сезонной компоненты равны
I квартал – 1,6
II квартал – 0,8
III квартал – 0,7
IV квартал - ?
Уравнение тренда имеет вид
Значение сезонной компоненты за IV квартал и прогноз на II и III кварталы следующего года равны
а)0,90; 5,28 и 4,55
б)1,00; 10,72 и 5,28
в)0,90; 4,55 и 5,28
г)0,80; 5,28 и 10,72
Тест 15. На основе квартальных данных объемов продаж 2010 – 2015гг. была построена аддитивная модель временного ряда. Трендовая компонента имеет вид
Показатели за 2015 г. приведены в таблице
Квартал Фактический объем продаж Компонента аддитивной модели
трендовая сезонная случайная
1 270
-9
2
10 +4
3 310
40
4
ИТОГО{ 2000
Отдельные недостающие данные в таблице равны
а)
б)
в)
г)
Тест 16. Известны значения мультипликативной модели временного ряда - значение уровня ряда, =5 - значение тренда, =3 - значение сезонной компоненты. Определите значение компоненты (случайной компоненты)
а) = -1
б) =3
в) =1
г) =0
~Тема 17. Модели стационарных и нестационарных временных рядов
Тест 1. «Белым шумом» называется
а)чисто случайный процесс
б)функциональный процесс
в)неслучайный процесс
г)регрессионный процесс.
Тест 2. Под стационарным процессом можно понимать
а)процесс с возрастающей тенденцией
б)процесс с убывающей тенденцией
в)стохастический процесс, для которого среднее и дисперсия независимо от рассматриваемого периода имеют постоянные значения
г)функциональный процесс
Тест 3. Экономические временные ряды, представляющие собой данные наблюдений за ряд лет, как правило, являются
а)стационарными временными рядами
б)функционально зависящими от времени временными рядами
в)строго возрастающими временными рядами
г)нестационарными временными рядами
Тест 4. Уровни ряда группируются вдоль горизонтальной линии с увеличением времени наблюдения. Это свойство…
а)всех регрессионных моделей
б)нестационарного ряда
в)стационарного ряда
г)автокорреляционной функции
Тест 5. Для долгосрочных периодов наблюдения уровни ряда не имеют горизонтальной оси группировки. Это свойство…
а)рядов типа «белый шум»
б)рядов с ярко выраженными сезонными колебаниями
в)нестационарных рядов
г)стационарных рядов
Тест 6. В стационарном временном ряде математическое ожидание, дисперсия
а) зависят от времени линейно
б) не зависят от времени
в) зависят от времени нелинейно
Тест 7. Условие стационарности процесса авторегрессии – все корни характеристического уравнения лежат
а)вне единичного круга
б)внутри единичного круга
в)на единичном круге
Тест 8. Автокорреляционная функция для авторегрессионной модели AP(p) является
а)бесконечной(отсутствие тенденции к затуханию)
б)бесконечной (затухающие экспоненты и (или) экспоненциально затухающие синусоиды)
в)конечной (обрывается)
Тест 9. Автокорреляционная функция для модели скользящего среднего МА(q) является
а)бесконечной (отсутствие тенденции к затуханию)
б)конечной (обрывается)
в)бесконечной (затухающие экспоненты и (или) экспоненциально затухающие синусоиды)
Тест 10. Автокорреляционная функция для смешанной модели APМА(p,q) является
а)бесконечной (отсутствие тенденции к затуханию)
б)бесконечной (затухающие экспоненты и (или) экспоненциально затухающие синусоиды)
в)конечной (обрывается)
Тест 11. Частная автокорреляционная функция для авторегрессионной модели является
а)конечной (обрывается)
б)бесконечной (отсутствие тенденции к затуханию)
в)бесконечной (затухающие экспоненты и (или) экспоненциально затухающие синусоиды)
Тест 12. Инструмент, используемый для определения порядка авторегрессионной модели
а)частная автокорреляционная функция
б)автокорреляционная функция
в)автоковариационная функция
г)дисперсия
Тест 13. Инструмент, используемый для определения порядка модели скользящего среднего
а)автоковариационная функция
б)автокорреляционная функция
в)частная автокорреляционная функция
г)дисперсия
Тест 14. Нестационарный временной ряд, остатки которого после удаления детерминированного тренда стационарны, называется
а)однородным
б)неоднородным
в)разнородным
Тест 15. Отсутствие у автокорреляционной функции процесса тенденции к затуханию является признаком его
а)нестационарности
б)стационарности
в)дискретности
г)непрерывности
~Тема 19. Понятие о системах эконометрических уравнений
Тест 1. Принцип построения системы взаимозависимых уравнений состоит в том, что
а)каждая зависимая переменная рассматривается как функция одного и того же набора факторов
б)одни и те же зависимые переменные в одних уравнениях входят в левую часть, в других уравнениях – в правую часть системы
в)модель содержит как в правой, так и в левой части эндогенные и экзогенные переменные
Тест 2. Модель идентифицируема, если
а)число коэффициентов структурной модели равно числу коэффициентов приведенной формы модели
б)число приведенных коэффициентов меньше числа структурных коэффициентов
в)число приведенных коэффициентов больше числа структурных коэффициентов
Тест 3. Косвенный МНК используется для определения состоятельных структурных параметров в системе одновременных уравнений
а)если уравнения точно идентифицированы
б)если уравнения неидентифицированы
в)если уравнения сверхидентифицированы
Тест 4. Дана следующая модель
Данная модель является
а)системой рекурсивных уравнений
б)системой независимых уравнений
в)системой взаимосвязанных моделей
Тест 5. Выберите верное из следующих утверждений «Преимуществом двухшагового МНК, по сравнению с косвенным МНК, является то, что он может быть использован для получения состоятельных оценок структурных параметров…»
а)…как для сверхидентифицированных, так и для точно идентифицированных уравнений в системе одновременных уравнений
б)…для неидентифицированных уравнений в системе одновременных уравнений
в)…как для неидентифицированных, так и для точно идентифицированных уравнений в системе уравнений
Тест 6. При оценке параметров приведенной формы модели косвенный метод наименьших квадратов использует алгоритм
а)расчета средней взвешенной величины
б)метода главных компонент
в)метода максимального правдоподобия
г)обычного метода наименьших квадратов
Тест 7. Имеется следующая структурная модель:
Соответствующая ей приведенная форма модели имеет вид
Первое уравнение структурной формы имеет вид
а)
б)уравнение неидентифицируемо, поэтому невозможно однозначно определить его коэффициенты
в)
г)
Тест 8. Имеется следующая модель
Она имеет следующие характеристики
а)4 эндогенные и 3 предопределенные переменные, модель сверхидентифицируема
б)3 эндогенные и 4 предопределенные переменные, модель сверхидентифицируема
в)4 эндогенные и 3 предопределенные переменные, модель идентифицируема
г)4 эндогенные и 3 предопределенные переменные, модель неидентифицируема
Войти
в кабинет
в кабинет
Пролистайте материалы и убедитесь в качестве
Экзаменационные тесты по предмету: "Эконометрика" #9103966
Артикул: 9103966
- Предмет: Эконометрика
- Разместил(-а): 185 Рамиль в 2021 году
- Количество страниц: 38
- Формат файла: docx
400p.
Материалы, размещаемые в каталоге, с согласия автора, могут использоваться только в качестве дополнительного инструмента для решения имеющихся у вас задач,
сбора информации и источников, содержащих стороннее мнение по вопросу, его оценку, но не являются готовым решением.
Пользователь вправе по собственному усмотрению перерабатывать материалы, создавать производные произведения,
соглашаться или не соглашаться с выводами, предложенными автором, с его позицией.
| Тема: | Экзаменационные тесты по предмету: "Эконометрика" |
| Артикул: | 9103966 |
| Дата написания: | 20.05.2021 |
| Тип работы: | Тестовые вопросы |
| Предмет: | Эконометрика |
| Количество страниц: | 38 |
Файлы артикула: Экзаменационные тесты по предмету: "Эконометрика" по предмету эконометрика
Эконометрика ответы.docx
333.08 КБ
Пролистайте "Экзаменационные тесты по предмету: "Эконометрика"" и убедитесь в качестве
Посмотреть остальные страницы ▼
Гарантируем возврат денег!
Качество каждой готовой работы, представленной в каталоге, проверено и соответствует описанию. В случае обоснованных претензий мы гарантируем возврат денег в течение 24 часов.
ПРЕДЫДУЩАЯ РАБОТА
Экзаменационные тесты по предмету: "Институциональная экономика"
СЛЕДУЮЩАЯ РАБОТА
Экзаменационные тесты по предмету: "Деньги, кредит, банки"