Эконометрика, ответы на тест

A01: Эконометрика – это

4. наука, которая дает количественное выражение взаимосвязям экономических явлений и процессов

A02: Имеется модель вида

,

где – независимые (объясняющие) переменные, a

– параметры.

Тогда, с точки зрения эконометрики,

3.форма зависимости неизвестна, её надо искать

A03: При эконометрическом анализе определение

набора входных факторов и показателей происходит

1. на постановочном этапе

A04: При эконометрическом анализе анализ

сущности изучаемого явления происходит

2. на априорном этапе

A05: Измерения нужно стремиться проводить

в той шкале, которая

4. максимально согласована с наблюдаемой величиной

A06: Рост, вес, деньги измеряются в

4. шкале отношений

A07: Основной задачей корреляционного анализа является

3. выявление наличия связи между признаками

A08: Равенство коэффициента корреляции

двух показателей единице означает

3. что между показателями существует линейная

функциональная связь

A09: Множественный коэффициент корреляции – это мера

3.линейной зависимости между одной переменной и всеми

остальными переменными

A10: Коэффициент корреляции показывает

3. тесноту линейной связи двух признаков

A11: Коэффициент конкордации Кендалла используется

5.для определения степени согласованности большого

числа признаков

A12: Имеется следующая таблица сопряженности

Для проверки гипотезы о зависимости предпочтений

от пола следует использовать

2. критерий Хи-квадрат

A13: В регрессионном уравнении вида

, величина – это

2. значение зависимой переменной при нулевом значении

независимой переменной

A14:Коэффициент детерминации показывает

3. долю объясненной дисперсии результативного признака

A15: Гетероскедастичность подразумевает

4. зависимость дисперсии ошибки от значений экзогенной переменной

A16: При построении эконометрической модели оказалось, что

ESS=332.1, RSS= 512.6.

Какое значение имеет коэффициент детерминации?

2. 0.607

A17: Какое из приведённых уравнений

является уравнением парной линейной регрессии?

3.

A18: При оценивании параметров модели

, где ,

по методу наименьших квадратов нулевое значение

может принимать лишь сумма квадратов

4.

A19: Общая сумма квадратов

2. не зависит от вида регрессионного уравнения

A20: Уравнение регрессии имеет вид

, коэффициент детерминации . Это означает

3.отсутствие линейной связи между переменными

A21: Критерий Стьюдента не используется для проверки гипотезы

2.о значимости коэффициента детерминации

A22: Если значение независимой переменной задано точно,

то для построения прогноза в этой точке следует использовать

1.безусловное прогнозирование

A23: При точечном прогнозировании наибольшая точность достигается

2.в точке , так как в этой точке дисперсия прогноза минимальна

A24: На основе уравнения множественной регрессии можно определить

1. частные уравнения регрессии

A25: Модель множественной регрессии используется когда

2. имеется несколько объясняющих переменных

A26: Какое из приведённых уравнений является уравнением нелинейным по объясняющим переменным, но линейным по параметрам?

3.

A27: При полной коллинеарности входных факторов использование МНК

1.невозможно

A28: Для линейной регрессионной модели типа

была получена корреляционная матрица.

Это скорее всего означает, что

3. наблюдается явление мультиколлинеарности, для устранения

проблемы необходимо исключить фактор H

A29: В уравнении множественной регрессии

с помощью МНК

можно оценить только некоторые линейные

комбинации параметров

A30: При коррелированных и гомоскедастичных

остатках ковариационная матрица ошибок

3.является недиагональной, но на диагонали стоят 1

A31:Коэффициент эластичности показывает

3. среднее изменение зависимой переменной при изменении

независимой на 1 процент

A32: План эксперимента называется D-оптимальным, если

2.ему соответствует ковариационная матрица с наименьшим

значением определителя

A33:В системе независимых уравнений

2. набор входных факторов в каждом уравнении может быть различным

A34:Если некоторая переменная находится в левой части

одного из уравнений системы, то

2.эта переменная – эндогенная

A35: Система уравнений

1. идентифицируема

A36: Система уравнений считается неидентифицируемой, если

2. хотя бы одно уравнение системы неидентифицируемо

A37: Косвенный МНК применяется для оценивания параметров

2. идентифицируемых систем уравнений

A38: Обычным методом наименьших квадратов нельзя

оценивать параметры системы

3. одновременных уравнений

A39: Лучшим источником информации о совокупном влиянии

факторов на отклик в моделях временных рядов являются

2. значения самого отклика

A40: Основное отличие элементов случайной выборки от

членов временного ряда состоит в том, что

5. члены временного ряда не являются статистически независимыми

A41: В стационарном временном ряде ковариация

между значениями и зависит

4. от величины

A42: Если при изменении начала отчета времени не изменяются

свойства временного ряда, то

4. ряд обладает свойством строгой стационарности

A43: При использовании критерия серий элементы, равные медиане

4. не учитываются

A44: Критерий Абеля применяется при

оверке гипотезы о наличии неслучайных компонент в разложении временного ряда

A45: При использовании аналитических методов

выделения неслучайных компонент предполагается

1.что единственная объясняющая переменная модели – время

A46: Значение автокорреляционной функции показывает

5. тесноту линейной связи между элементами временного ряда и

A47: Частная автокорреляционная функция используется для

2. измерения автокорреляции между и

при исключении влияния всех промежуточных элементов

A48: Мультипликативная модель временного ряда применяется в случае, если

4. амплитуда колебаний либо возрастает, либо убывает с течением времени

A49: Аналитическое выравнивание временного ряда состоит в

3. в оценивании трендовой компоненты

A50: При наличии автокорреляции в остатках основной

задачей исследования является

2. вычисление оценок неизвестных параметров

A51: Случаю автокорреляции соответствуют графики:

а)

б)

в)

г)

4.все, кроме а)

A52: В вывод о наличии положительной автокорреляции в

остатках делается, если статистика Дарбина-Уотсона

попадает в интервал

1.

A53: Применение критерия Дарбина-Уотсона позволяет

2.выявить автокорреляцию первого порядка

A54: Статистика Дарбина-Уотсона может быть вычислена через

3.коэффициент автокорреляции первого порядка

A55: При сравнении кусочной и единой моделей временного ряда

1. остаточная сумма квадратов единой модели больше остаточной

суммы квадратов кусочной модели

A56: Пусть в результате эконометрического анализа была получена следующая модель

Тогда

2.наблюдается значимое изменение оценки как

с , так и с .

A57: При использовании теста Чоу предполагается

1.отсутствие автокорреляции в остатках

A58: Если при использовании теста Чоу гипотеза о

структурной стабильности не отвергается, то

5.необходимо применить подход Гуйарати

A59:При анализе значимости изменений оценок с использованием подхода

Гуйарати для модели должно быть построено

вспомогательное уравнение

с фиктивной переменной вида

4.

A60: При анализе значимости изменений оценок с использованием подхода

Гуйарати для модели должно быть построено

вспомогательное уравнение с фиктивной переменной вида

3.

A61: Анализ взаимосвязи двух временных рядов нужно проводить

5.по остаткам, полученным после устранения всех неслучайных компонент

A62:Легко интерпретируются параметры уравнения, построенного по методу

1.последовательных разностей

A63:Если временной ряд содержит ярко выраженную экспоненциальную

или степенную

тенденцию, то метод последовательных разностей следует применять

3.к логарифмам исходных данных

A64:Если в остатках временного ряда наблюдается сильная отрицательная

втокорреляция, то наиболее эффективным методом ее устранения является

1.метод скользящего среднего

A65:Уравнение авторегрессии – это

4.уравнение временного ряда, в котором текущее значение отклика зависит от одного или нескольких предыдущих его значений

A66:При оценивании параметров модели временного ряда с распределенными лагами, где Т конечно, можно использовать

4.методы Койка и лагов Алмон

A67:В модели с распределенными лагами

краткосрочным мультипликатором является величина

5.

A68: Медианный лаг – это

1.период времени, в течение которого с момента t будет реализована половина

общего воздействия фактора на отклик

A69:Средний лаг – это

1.средний период, в течение которого будет происходить изменение отклика под воздействием изменения фактора в момент t

A70: В методе инструментальных переменных новая переменная для уравнения

2. должна тесно коррелировать с и не должна коррелировать с остатками

← Предыдущая
Страница 1
Следующая →

Файл

ответы на тест.docx

ответы на тест.docx
Размер: 104.3 Кб

.

Пожаловаться на материал

Эконометрика – это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязям экономических явлений и процессов

У нас самая большая информационная база в рунете, поэтому Вы всегда можете найти походите запросы

Искать ещё по теме...

Похожие материалы:

Финансовая грамотность. Банковское дело

Финансовая грамотность: понятие и уровень финансовой грамотности в РФ. Признаки финансово грамотного населения. Роль государства в повышении финансовой грамотности населения. Основные компоненты Проекта Министерства Финансов РФ. Финансовые программы и финансовое образование в РФ. Программы финансовой грамотности для детей и молодежи.

Французская кухня. Дипломная работа

Целью работы является: Совершенствование ассортимента блюд французской кухни

Дисциплина «Иностранный язык (английский)»

Вопросы по страноведению

ЕГЭ Русский язык

Ответы на ЕГЭ по русскому языку тесты. Единый государственный экзамен - подготовка к сдаче. Правила, рекомендации, подсказки.

Курсовая работа на тему: «Справочник стран мира и городов»

ехнология разработки программного обеспечения Информационная безопасность автоматизированных систем Основная цель курсовой работы заключается в закреплении навыков самостоятельного использования теоретического материала и практического опыта для решения задач проектирования и разработки ПО систем различного назначения.

Сохранить?

Пропустить...

Введите код

Ok