Учебно-методический комплекс дисциплины эконометрика федеральное агентство по образованию филиал государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Дальневосточный государственный технический университет (двпи им.






НазваниеУчебно-методический комплекс дисциплины эконометрика федеральное агентство по образованию филиал государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Дальневосточный государственный технический университет (двпи им.
страница5/6
Дата публикации17.03.2017
Размер0.5 Mb.
ТипУчебно-методический комплекс
e.120-bal.ru > Экономика > Учебно-методический комплекс
1   2   3   4   5   6

11. Как называется нарушение допущения о постоянстве дисперсии остатков?

а) Мультиколлинеарность;

б) Автокорреляция;

в) Гетероскедастичность;

г) Гомоскедастичность.

12. Фиктивные переменные вводятся в:

а) только в линейные модели;

б) только во множественную нелинейную регрессию;

в) только в нелинейные модели;

г) как в линейные, так и в нелинейные модели, приводимые к линейному виду.

13. Если в матрице парных коэффициентов корреляции встречаются , то это свидетельствует:

а) О наличии мультиколлинеарности;

б) Об отсутствии мультиколлинеарности;

в) О наличии автокорреляции;

г) Об отсутствии гетероскедастичности.

14. С помощью какой меры невозможно избавиться от мультиколлинеарности?

а) Увеличение объема выборки;

б) Исключения переменных высококоррелированных с остальными;

в) Изменение спецификации модели;

г) Преобразование случайной составляющей.

15. Если и ранг матрицы А меньше (К-1) то уравнение:

а) сверхиденцифицировано;

б) неидентифицировано;

в) точно идентифицировано.

16.Уравнение регрессии имеет вид:

а) ;

б) ;

в) .

17.В чем состоит проблема идентификации модели?

а) получение однозначно определенных параметров модели, заданной системой одновременных уравнений;

б) выбор и реализация методов статистического оценивания неизвестных параметров модели по исходным статистическим данным;

в) проверка адекватности модели.

18. Какой метод применяется для оценивания параметров сверхиденцифицированного уравнения?

в) ДМНК, КМНК;

б) КМНК;

в) ДМНК.

19. Если качественная переменная имеет k альтернативных значений, то при моделировании используются:

а) (k-1) фиктивная переменная;

б) k фиктивных переменных;

в) (k+1) фиктивная переменная.

20. Анализ тесноты и направления связей двух признаков осуществляется на основе:

а) парного коэффициента корреляции;

б) коэффициента детерминации;

в) множественного коэффициента корреляции.

21. В линейном уравнении x0+a1х коэффициент регрессии показывает:

а) тесноту связи;

б) долю дисперсии "Y", зависимую от "X";

в) на сколько в среднем изменится "Y" при изменении "X" на одну единицу;

г) ошибку коэффициента корреляции.

22. Какой показатель используется для определения части вариации, обусловленной изменением величины изучаемого фактора?

а) коэффициент вариации;

б) коэффициент корреляции;

в) коэффициент детерминации;

г) коэффициент эластичности.

23. Коэффициент эластичности показывает:

а) на сколько % изменится значение y при изменении x на 1 %;

б) на сколько единиц своего измерения изменится значение y при изменении x на 1 %;

в) на сколько % изменится значение y при изменении x на ед. своего измерения.

24. Какие методы можно применить для обнаружения гетероскедастичности?

а) Тест Голфелда-Квандта;

б) Тест ранговой корреляции Спирмена;

в) Тест Дарбина- Уотсона.

25. На чем основан тест Голфельда -Квандта

а) На использовании t – статистики;

б) На использовании F – статистики;

в) На использовании ;

г) На графическом анализе остатков.

26. С помощью каких методов нельзя устранить автокорреляцию остатков?

а) Обобщенным методом наименьших квадратов;

б) Взвешенным методом наименьших квадратов;

в) Методом максимального правдоподобия;

г) Двухшаговым методом наименьших квадратов.

27. Как называется нарушение допущения о независимости остатков?

а) Мультиколлинеарность;

б) Автокорреляция;

в) Гетероскедастичность;

г) Гомоскедастичность.

28. Каким методом можно воспользоваться для устранения гетероскедастичности?

а) Обобщенным методом наименьших квадратов;

б) Взвешенным методом наименьших квадратов;

в) Методом максимального правдоподобия;

г) Двухшаговым методом наименьших квадратов.

29. Каким методом нельзя воспользоваться для устранения гетероскедастичности?

а) Обобщенным методом наименьших квадратов;

б) Взвешенным методом наименьших квадратов;

в) Методом максимального правдоподобия;

г) Двухшаговым методом наименьших квадратов.

30. Если по t-критерию большинство коэффициентов регрессии статистически значимы, а модель в целом по F- критерию незначима то это может свидетельствовать о:

а) Мультиколлинеарности;

б) Об автокорреляции остатков;

в) О гетероскедастичности остатков;

г) Такой вариант невозможен.

31. Возможно ли с помощью преобразования переменных избавиться от мультиколлинеарности?

а) Эта мера эффективна только при увеличении объема выборки;

б) Нет;

в) Да.

32. С помощью какого метода можно найти оценки параметра уравнения линейной регрессии:

а) методом наименьшего квадрата;

б) корреляционно-регрессионного анализа;

в) дисперсионного анализа.

33. Построено множественное линейное уравнение регрессии с фиктивными переменными. Для проверки значимости отдельных коэффициентов используется распределение:

а) Нормальное;

б) Стьюдента;

в) Пирсона;

г) Фишера-Снедекора.

34. Если и ранг матрицы А больше (К-1) то уравнение:

а) сверхиденцифицировано;

б) неидентифицировано;

в) точно идентифицировано.

35. Для оценивания параметров точно идентифицируемой системы уравнений применяется:

а) ДМНК, КМНК;

б) ДМНК, МНК, КМНК;

в) КМНК.

36. Критерий Чоу основывается на применении:

а) F - статистики;

б) t - статистики;

в) критерии Дарбина –Уотсона.

37. Фиктивные переменные могут принимать значения:

а) 1 и 0;

б) 2;

в) -1 и 1;

г) любые значения.

38. Известно, что между величинами X и Y существует отрицательная связь. В каких пределах находится парный коэффициент корреляции?

а) от -1 до 0;

б) от 0 до 1;

в) от –1 до 1.

39. По 20 наблюдениям построено уравнение регрессии: . Для проверки значимости уравнения вычислено значение статистики: 4.2. Выводы:

а) Уравнение значимо при a=0.05;

б) Уравнение незначимо при a=0.05;

в) Уравнение незначимо при a=0.01.

40. Какое из следующих утверждений не верно в случае гетероскедастичности остатков?

а) Выводы по t и F- статистикам являются ненадежными;

б) Гетероскедастичность проявляется через низкое значение статистики Дарбина-Уотсона;

в) При гетероскедастичности оценки остаются эффективными;

г) Оценки являются смещенными.

41. Тест Чоу основан на сравнении:

а) дисперсий;

б) коэффициентов детерминации;

в) математических ожиданий;

г) средних.

42. Если в тесте Чоу то считается:

а) что разбиение на подынтервалы целесообразно с точки зрения улучшения качества модели;

б) модель является статистически незначимой;

в) модель является статистически значимой;

г) что нет смысла разбивать выборку на части.

43. Фиктивные переменные являются переменными:

а) качественными;

б) случайными;

в) количественными;

г) логическими.

44. Какой из перечисленных методов не может быть применен для обнаружения автокорреляции?

а) Метод рядов;

б) критерий Дарбина-Уотсона;

в) тест ранговой корреляции Спирмена;

г) тест Уайта.

45. Простейшая структурная форма модели имеет вид:

а)

б)

в)

г) .

46. С помощью каких мер возможно избавиться от мультиколлинеарности?

а) Увеличение объема выборки;

б) Исключения переменных высококоррелированных с остальными;

в) Изменение спецификации модели;

г) Преобразование случайной составляющей.

47. Если и ранг матрицы А равен (К-1) то уравнение:

а) сверхиденцифицировано;

б) неидентифицировано;

в) точно идентифицировано;

48. Модель считается идентифицированной, если:

а) среди уравнений модели есть хотя бы одно нормальное;

б) каждое уравнение системы идентифицируемо;

в) среди уравнений модели есть хотя бы одно неидентифицированное;

г) среди уравнений модели есть хотя бы одно сверхидентифицированное.

49. Какой метод применяется для оценивания параметров неиденцифицированного уравнения?

а) ДМНК, КМНК;

б) ДМНК, МНК;

в) параметры такого уравнения нельзя оценить.

50. На стыке каких областей знаний возникла эконометрика:

а) экономическая теория; экономическая и математическая статистика;

б) экономическая теория, математическая статистика и теория вероятности;

в) экономическая и математическая статистика, теория вероятности.

51. В множественном линейном уравнении регрессии строятся доверительные интервалы для коэффициентов регрессии с помощью распределения:

а) Нормального;

б) Стьюдента;

в) Пирсона;

г) Фишера-Снедекора.

52. По 16 наблюдениям построено парное линейное уравнение регрессии. Для проверки значимости коэффициента регрессии вычислено tна6л=2.5.

а) Коэффициент незначим при a=0.05;

б) Коэффициент значим при a=0.05;

в) Коэффициент значим при a=0.01.

53. Известно, что между величинами X и Y существует положительная связь. В каких пределах находится парный коэффициент корреляции?

а) от -1 до 0;

б) от 0 до 1;

в) от –1 до 1.

54. Множественный коэффициент корреляции равен 0.9. Какой процент дисперсии результативного признака объясняется влиянием всех факторных признаков?

а) 90 %;

б) 81 %;

в) 95 %;

г) 45 %.

55. Какой из перечисленных методов не может быть применен для обнаружения гетероскедастичности?

а) Тест Голфелда-Квандта;

б) Тест ранговой корреляции Спирмена;

в) метод рядов.

56. Приведенная форма модели представляет собой:

а) систему нелинейных функций экзогенных переменных от эндогенных;

б) систему линейных функций эндогенных переменных от экзогенных;

в) систему линейных функций экзогенных переменных от эндогенных;

г) систему нормальных уравнений.

57. В каких пределах меняется частный коэффициент корреляции вычисленный по рекуретным формулам?

а) от - до + ;

б) от 0 до 1;

в) от 0 до + ;

г) от –1 до +1.

58. В каких пределах меняется частный коэффициент корреляции вычисленный через коэффициент детерминации?

а) от - до + ;

б) от 0 до 1;

в) от 0 до + ;

г) от –1 до +1.

59. Экзогенные переменные:

а) зависимые переменные;

б) независимые переменные;

в) датированные предыдущими моментами времени.

60. В каких пределах меняется множественный коэффициент корреляции?

а) от - до + ;

б) от 0 до 1;

в) от 0 до + ;

г) от –1 до +1.

61. При добавлении в уравнение регрессии еще одного объясняющего фактора множественный коэффициент корреляции:

а) уменьшится;

б) возрастет;

в) сохранит свое значение.

62. Построено гиперболическое уравнение регрессии: Y=a+b/X. Для проверки значимости уравнения используется распределение:

а) Нормальное;

б) Стьюдента;

в) Пирсона;

г) Фишера-Снедекора.

63. Для каких видов систем параметры отдельных эконометрических уравнений могут быть найдены с помощью традиционного метода наименьших квадратов?

а) система нормальных уравнений;

б) система независимых уравнений;

в) система рекурсивных уравнений;

г) система взаимозависимых уравнений.

64. Эндогенные переменные:

а) зависимые переменные;

б) независимые переменные;

в) датированные предыдущими моментами времени.

65. В каких пределах меняется коэффициент детерминации?

а) от 0 до +;

б) от - до +;

в) от 0 до +1;

г) от -l до +1.

66. Построено множественное линейное уравнение регрессии. Для проверки значимости отдельных коэффициентов используется распределение:

а) Нормальное;

б) Стьюдента;

в) Пирсона;

г) Фишера-Снедекора.

67. При добавлении в уравнение регрессии еще одного объясняющего фактора коэффициент детерминации:

а) уменьшится;

б) возрастет;

в) сохранит свое значение;

г) не уменьшится.

68. Суть метода наименьших квадратов заключается в том, что:

а) оценка определяется из условия минимизации суммы квадратов отклонений выборочных данных от определяемой оценки;

б) оценка определяется из условия минимизации суммы отклонений выборочных данных от определяемой оценки;

в) оценка определяется из условия минимизации суммы квадратов отклонений выборочной средней от выборочной дисперсии.

69. К какому классу нелинейных регрессий относится парабола:

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

70. К какому классу нелинейных регрессий относится равносторонняя гипербола:

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

71. К какому классу нелинейных регрессий относится показательная кривая:

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

72. К какому классу нелинейных регрессий относится степенная кривая:

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

73. К какому классу нелинейных регрессий относится экспоненциальная кривая:

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

74. К какому классу нелинейных регрессий относится функция вида ŷ:

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

75. К какому классу нелинейных регрессий относится функция вида ŷ :

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

76. К какому классу нелинейных регрессий относится функция вида ŷ :

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

77. К какому классу нелинейных регрессий относится функция вида ŷ :

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

78. К какому классу нелинейных регрессий относится функция вида ŷ :

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

79. В уравнении регрессии в форме гиперболы ŷ если величина b>0, то:

а) при увеличении факторного признака х значения результативного признака у замедленно уменьшаются, и при х→∞ средняя величина у будет равна а;

б) то значение результативного признака у возрастает с замедленным ростом при увеличении факторного признака х, и при х→∞

80. В уравнении регрессии в форме гиперболы ŷ если величина b<0, то:

а) при увеличении факторного признака х значения результативного признака у замедленно уменьшаются, и при х→∞ средняя величина у будет равна а;

б) то значение результативного признака у возрастает с замедленным ростом при увеличении факторного признака х, и при х→∞

81. Коэффициент эластичности определяется по формуле для модели регрессии в форме:

а) Линейной функции;

б) Параболы;

в) Гиперболы;

г) Показательной кривой;

д) Степенной.

82. Коэффициент эластичности определяется по формуле для модели регрессии в форме:

а) Линейной функции;

б) Параболы;

в) Гиперболы;

г) Показательной кривой;

д) Степенной.

83. Коэффициент эластичности определяется по формуле для модели регрессии в форме:

а) Линейной функции;

б) Параболы;

в) Гиперболы;

г) Показательной кривой;

д) Степенной.

84. Коэффициент эластичности определяется по формуле для модели регрессии в форме:

а) Линейной функции;

б) Параболы;

в) Гиперболы;

г) Показательной кривой;

д) Степенной.

85. Коэффициент эластичности определяется по формуле для модели регрессии в форме:

а) Линейной функции;

б) Параболы;

в) Гиперболы;

г) Показательной кривой;

д) Степенной.

86. Уравнение называется:

а) линейным трендом;

б) параболическим трендом;

в) гиперболическим трендом;

г) экспоненциальным трендом.

87. Уравнение называется:

а) линейным трендом;

б) параболическим трендом;

в) гиперболическим трендом;

г) экспоненциальным трендом.

88. Уравнение называется:

а) линейным трендом;

б) параболическим трендом;

в) гиперболическим трендом;

г) экспоненциальным трендом.

89. Уравнение называется:

а) линейным трендом;

б) параболическим трендом;

в) гиперболическим трендом;

г) экспоненциальным трендом.



90. Система виды называется:

а) системой независимых уравнений;

б) системой рекурсивных уравнений;

в) системой взаимозависимых (совместных, одновременных) уравнений.



91. Система виды называется:

а) системой независимых уравнений;

б) системой рекурсивных уравнений;

в) системой взаимозависимых (совместных, одновременных) уравнений.



92. Система виды называется:

а) системой независимых уравнений;

б) системой рекурсивных уравнений;

в) системой взаимозависимых (совместных, одновременных) уравнений.

93. Эконометрику можно определить как:

а) это самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария придавать конкретное количественное выражение общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической теорией;

б) наука об экономических измерениях;

в) статистический анализ экономических данных.

94. К задачам эконометрики можно отнести:

а) прогноз экономических и социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы;

б) имитация возможных сценариев социально-экономического развития системы для выявления того, как планируемые изменения тех или иных поддающихся управлению параметров скажутся на выходных характеристиках;

в) проверка гипотез по статистическим данным.

95. По характеру различают связи:

а) функциональные и корреляционные;

б) функциональные, криволинейные и прямолинейные;

в) корреляционные и обратные;

г) статистические и прямые.

96. При прямой связи с увеличением факторного признака:

а) результативный признак уменьшается;

б) результативный признак не изменяется;

в) результативный признак увеличивается.

97. Какие методы используются для выявления наличия, характера и направления связи в статистике?

а) средних величин;

б) сравнения параллельных рядов;

в) метод аналитической группировки;

г) относительных величин;

д) графический метод.

98. Какой метод используется для выявления формы воздействия одних факторов на другие?

а) корреляционный анализ;

б) регрессионный анализ;

в) индексный анализ;

г) дисперсионный анализ.

99. Какой метод используется для количественной оценки силы воздействия одних факторов на другие:

а) корреляционный анализ;

б) регрессионный анализ;

в) метод средних величин;

г) дисперсионный анализ.

100. Какие показатели по своей величине существуют в пределах от минус до плюс единицы:

а) коэффициент детерминации;

б) корреляционной отношение;

в) линейный коэффициент корреляции.

101. Коэффициент регрессии при однофакторной модели показывает:

а) на сколько единиц изменяется функция при изменении аргумента на одну единицу;

б) на сколько процентов изменяется функция на одну единицу изменения аргумента.

102. Коэффициент эластичности показывает:

а) на сколько процентов изменяется функция с изменением аргумента на одну единицу своего измерения;

б) на сколько процентов изменяется функция с изменением аргумента на 1%;

в) на сколько единиц своего измерения изменяется функция с изменением аргумента на 1%.

103. Величина индекса корреляции, равная 1,587, свидетельствует:

а) о слабой их зависимости;

б) о сильной взаимосвязи;

в) об ошибках в вычислениях.

104. Величина индекса корреляции, равная 0,87, свидетельствует:

а) о слабой их зависимости;

б) о сильной взаимосвязи;

в) об ошибках в вычислениях.

105. Величина индекса корреляции, равная 0,087, свидетельствует:

а) о слабой их зависимости;

б) о сильной взаимосвязи;

в) об ошибках в вычислениях.

106. Величина индекса корреляции, равная -1,00, свидетельствует:

а) о слабой их зависимости;

б) о сильной взаимосвязи;

в) об ошибках в вычислениях.

107. Величина парного коэффициента корреляции, равная 1,12, свидетельствует:

а) о слабой их зависимости;

б) о сильной взаимосвязи;

в) об ошибках в вычислениях.

108. Величина индекса корреляции, равная -2,5, свидетельствует:

а) о слабой их зависимости;

б) о сильной взаимосвязи;

в) об ошибках в вычислениях.

109. Какие из приведенных чисел могут быть значениями парного коэффициента корреляции:

а) 0,4;

б) -1;

в) -2,7;

г) -0,7.

110. Какие из приведенных чисел могут быть значениями парного коэффициента корреляции:

а) 1,4;

б) -1;

в) -2,7;

г) -0,7.

111. Какие из приведенных чисел могут быть значениями множественного коэффициента корреляции:

а) 0,4;

б) -1;

в) -2,7;

г) 0,7.

112. Какие из приведенных чисел могут быть значениями множественного коэффициента корреляции:

а) -0,4;

б) 1;

в) -2,7;

г) 0,7.

113. Какие из приведенных чисел могут быть значениями коэффициента детерминации:

а) 0,4;

б) 1;

в) -2,7;

г) -0,9.

114. Какие из приведенных чисел могут быть значениями коэффициента детерминации:

а) 0,56;

б) -1;

в) -0,97;

г) -0,9.

115. Отметьте правильную форму линейного уравнения регрессии:

а) ŷ ;

б) ŷ ;

в) ŷ ;

г) ŷ.

116. Отметьте правильную форму гиперболического уравнения регрессии:

а) ŷ ;

б) ŷ ;

в) ŷ ;

г) ŷ.

117. Отметьте правильную форму степенной функции:

а) ŷ ;

б) ŷ ;

в) ŷ ;

г) ŷ.

118. Отметьте правильную форму показательной функции:

а) ŷ ;

б) ŷ ;

в) ŷ ;

г) ŷ.

119. Отметьте правильную форму параболической функции:

а) ŷ ;

б) ŷ ;

в) ŷ ;

г) ŷ.

120. Оценка статистической значимости парного коэффициента корреляции основывается:

а) На использовании t – статистики;

б) На использовании F – статистики;

в) На использовании ;

г) На графическом анализе остатков;

д) Дисперсионном анализе остатков.

121. Уравнение регрессии по рядам динамики можно построить:

а) по первым разностям, по отклонениям от тренда, по уровням ряда с включением фактора времени;

б) только по смешанным трендово-факторным моделям;

в) по первым разностям, по отклонениям от тренда.

122.Временной ряд – это:

а) последовательность упорядоченных во времени числовых показателей, характеризующих уровень состояния и изменения изучаемого явления;

б) последовательность числовых показателей, характеризующих уровень состояния и изменения изучаемого явления;

в) последовательность упорядоченных временных интервалов, или моментов времени.

123. При каком значении средней относительной ошибки по модулю модель имеет высокую точность:

а) менее 10%;

б) выше 10%;

в) от 10% до 20%.

124. Для чего применяется критерий Дарбина - Уотсона:

а) обнаружения автокорреляции в остатках;

б) обнаружения циклической составляющей;

в) для проверки подчинения случайного компонента нормальному закону распределения.

125. Система рекурсивных уравнений:

а) когда каждая зависимая переменная x рассматривается как функция одного и того же результативного признака y;

б) когда каждая зависимая переменная y рассматривается как функция одного и того же набора факторов x;

в) когда каждая независимая переменная x рассматривается как функция одного и того же результативного признака y;

г) когда в каждом последующем уравнении системы зависимая переменная представляет функцию от всех зависимых и независимых переменных предшествующих уравнений.

126. Какой критерий используется для проверки статистической значимости уравнения регрессии:

а) F – критерий Фишера

б) t – критерий Стьюдента

в)

127. Система независимых уравнений:

а) когда каждая зависимая переменная x рассматривается как функция одного и того же результативного признака y;

б) когда каждая зависимая переменная y рассматривается как функция одного и того же набора факторов x;

в) когда каждая независимая переменная x рассматривается как функция одного и того же результативного признака y;

г) когда в каждом последующем уравнении системы зависимая переменная представляет функцию от всех зависимых и независимых переменных.

128. Для выявления основной тенденции развития явления используются:

а) метод укрупнения интервалов;

б) метод скользящей средней;

в) индексный метод;

г) расчет средней гармонической;

д) аналитическое выравнивание.

129. Ряд динамики характеризует:

а) структуру совокупности по какому-либо признаку;

б) изменение значений признака во времени;

в) определенное значение варьирующего признака в совокупности;

г) факторы изменения показателя на определенную дату или за определенный период.

130. Периодические колебания, возникающие под влиянием смены времени года называются…:

а) хронологическими;

б) сезонными;

в) тенденцией;

г) случайными.

131. Автокорреляцией в статистике называется:

а) зависимость вариации значений одного показателя от вариации значений другого;

б) зависимость между цепными уровнями;

в) отклонения от тенденции;

г) зависимость последующего уровня динамического ряда от предыдущего.

132. Критерий Дарбина-Уотсона служит для:

а) проверки наличия тенденции в ряду динамики;

б) проверки гипотезы о нормальном характере распределения ряда отклонений от тренда;

в) обнаружения автокорреляции;

г) проверки адекватности прогноза по уравнению тренда.

133. Виды эконометрических систем:

а) система независимых уравнений;

б) система рекурсивных уравнений;

в) система взаимозависимых уравнений;

г) система нормальных уравнений.

134. Составляющие ряда динамики:

а) тренд;

б) циклические (периодические) колебания;

в) сезонные колебания;

г) случайные колебания.

135. Вид уравнения тенденции динамики



а) Прямая;

б) Теоретическая;

в) Параболическая;

г) Степенная;

д) Экспоненциальная.
136. Ряд динамики состоит из:

а) частот;

б) частостей;

в) уровней;

г) вариантов;

д) показателей времени.

137. Под экстраполяцией понимают нахождение неизвестных уровней:

а) за пределами ряда динамики;

б) внутри ряда динамики;

в) в середине ряда динамики.

138. Аддитивная модель:

а) представляет собой сумму компонент;

б) представляет собой произведение компонент;

в) представляет собой сумму и произведение соответствующих компонент.

139. На рисунке изображена модель:



а) мультипликативная;

б) аддитивная.

140. На рисунке изображена модель:



а) мультипликативная;

б) аддитивная.

141. Отметьте обстоятельства, которые должны учитываться при выборе теоретической формы корреляционной связи:

а) объем изучаемой совокупности;

б) предварительный теоретический анализ внутренних связей явлений;

в) фактически сложившиеся закономерности в связном изменении явлений.

  1. Выбор списка переменных модели и типа взаимосвязи между ними выполняется на этапе:

а) спецификация модели;

б) оценка параметров модели;

в) сбор статистической информации об объеме исследования;

г) проверка адекватности модели.

  1. Экономические переменные, значения которых определяются вне данной модели, называется:

а) эндогенными;

б) экзогенные.

  1. Этапы построения эконометрической модели:

а) оценка параметров модели (параметризация);

б) спецификация модели;

в) проверка адекватности модели;

г) сбор статистической информации об объеме исследования.

  1. Под верификацией модели понимается:

а) спецификация модели;

б) оценка параметров модели;

в) сбор статистической информации об объеме исследования;

г) проверка адекватности модели.

  1. Под параметризацией модели понимается:

а) спецификация модели;

б) оценка параметров модели;

в) сбор статистической информации об объеме исследования;

г) проверка адекватности модели.

  1. По отношению к выбранной спецификации модели все экономические переменные объекта подразделяются на два типа:

а) эндогенные и экзогенные;

б) дискретные и непрерывные;

в) случайные и детерминированные.

  1. Дополнить:

Переменные, датированные предыдущими моментами времени и находящиеся в уравнении с текущими переменными, называется

  1. Термин эконометрика был выеден:

а) Фришем;

б) Марковым;

в) Тинбергеном;

г) Фишером.







  1. Глоссарий

Автокорреляция уровней ряда – корреляционная зависимость между уровнями временного ряда.

Аддитивная модель временного ряда – временной ряд представлен как сумма циклической, трендовой и случайной компонент.

Аналитический вид математической функции – основан на изучении математической природы связи исследуемых признаков.

Аналитическое выравнивание временного ряда – способ моделирования тенденции временного ряда посредством построения аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от времени.

Временной ряд – совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов времени.

Гипербола множественной регрессии -

Гомоскедастичность — дисперсия каждого отклонения -одинакова для всех значений х, в противном случае имеет место гетероскадастичность.

Графический вид математической функции - базируется на поле корреляции

Двухшаговый МНК:1)составляется приведенная форма модели и определяются численные значения параметров каждого ее уравнения обычным МНК, 2)выявляются эндогенные переменные, находящиеся в правой части структурного уравнения, параметры которого определяются двухшаговым МНК, и находятся расчетные значения по соответствующим уравнениям приведенной формы модели, 3)обычным МНК определяются параметры структурного уравнения, используя в качестве исходных данных фактические значения предопределенных переменных и расчетные значения эндогенных переменных, стоящих в правой части структурного уравнения

Дисперсионный анализ предшествует оценке значимости уравнения регрессии. Центральное место в нем занимает разложение общей суммы квадратов отклонений переменной у от среднего значения на две части – «объясненную» и «остаточную».

Дисперсия на одну степень свободы (приведение дисперсий к сравниваемому виду):,,

Достаточное условие идентификации – определитель матрицы, составленный из коэффициентов при переменных, отсутствующих в исследуемых уравнениях, не равен нулю, и ранг этой матрицы не менее числа эндогенных переменных системы без единицы.Для решения идентифицируемого уравнения применяется косвенный МНК, для решения сверхидентифицируемого – двухшаговый МНК.

Интеркорреляция – зависимость между объясняющими переменными, может привести к нежелательным последствиям – систем анормальных уравнений может оказаться плохо обусловленной и повлечь за собой неустойчивость и ненадежность оценок коэффициентов корреляции.

Коррелограмма – график зависимости значений автокорреляционной функции временного ряда от величины лага.

Косвенный МНК: 1)составляется приведенная форма модели и определяются численные значения параметров каждого ее уравнения обычным МНК, 2)путем алгебраических преобразований делается переход от приведенной формы к уравнениям структурной формы модели, получая тем самым численные оценки структурных параметров.

Коэффициент детерминации - показывает качество подбора функции и характеризует долю дисперсии результативного признака, объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака.

Коэффициент регрессии b – показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу.

Коэффициент эластичности - показывает силу связи между переменными и является относительным показателем силы связи, поскольку выражен в процентах:

Критерий F - характеризует сопоставление факторной и остаточной дисперсии в расчете на одну степень свободы:

Лаг – число периодов, по которым рассчитывается коэффициент корреляции временного ряда.

Линейная функция множественной регрессии -

Линейный коэффициент корреляции – показывает тесноту связи между признака и изменяется в пределах от -1 до 1. Чем ближе коэффициент корреляции по модулю к единице, тем теснее связь. Определяется по формуле

Метод наименьших квадратов для линейной парной регрессионной модели – параметры а и b находятся из систему уравнений . МНК позволяет получить такие оценки параметров а и b при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от расчетных минимальна.

МНК для оценки параметров множественной линейной регрессии - для уравнения система нормальных уравнений составит:, ее решением может быть осуществлено методом определителей

Множественная корреляция - практическая значимость уравнения множественной регрессии оценивается с помощью показателя множественной корреляции и его квадрата – коэффициента детерминации:

Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса доходности акций, при изучении функций издержек производства, в макроэкономический расчетах и целого ряда других вопросов эконометрики. Основная цель множественной регрессии – построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное воздействие их на моделируемый показатель.

Модель временных рядов представляет собой зависимость результативного признака от переменной времени

Мультиколлинеарность факторов - более чем два фактора связаны между собой в линейной зависимости, то есть имеет место совокупное воздействие факторов друг на друга. В результате вариация в исходных данных перестает быть полностью независимой и нельзя оценить воздействие каждого фактора в отдельности. Чем сильнее мультиколлинеарность факторов, тем менее надежна оценка распределения суммы объясненной вариации по отдельным факторам с помощью МНК.

Мультипликативная модель временного ряда – временной ряд представлен как произведение циклической, трендовой и случайной компонент.

Необходимое условие идентификации- выполнение счетного правила:D+1=H – уравнение идентифицируемо, D+1
1   2   3   4   5   6

Похожие:

Учебно-методический комплекс дисциплины эконометрика федеральное агентство по образованию филиал государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Дальневосточный государственный технический университет (двпи им. iconУчебно-методический комплекс дисциплины экономика россии федеральное...
Экономика – это система знаний об экономических процессах, отношениях в обществе

Учебно-методический комплекс дисциплины эконометрика федеральное агентство по образованию филиал государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Дальневосточный государственный технический университет (двпи им. iconУчебно-методический комплекс дисциплины государственное регулирование...
Курс основан на междисциплинарных связях «Макроэкономики», «Национальной экономики», «Региональной экономики», «Экономики общественного...

Учебно-методический комплекс дисциплины эконометрика федеральное агентство по образованию филиал государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Дальневосточный государственный технический университет (двпи им. iconУчебно-методический комплекс дисциплины статистика федеральное агентство...
Целью изучения дисциплины является ознакомление студентов с содержанием статистики как научной дисциплины, с ее основными понятиями,...

Учебно-методический комплекс дисциплины эконометрика федеральное агентство по образованию филиал государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Дальневосточный государственный технический университет (двпи им. iconУчебно-методический комплекс дисциплины история государственнного...
Цель дисциплины «История государственного и муниципального управления в России» формирование у студентов целостной системы представлений...

Учебно-методический комплекс дисциплины эконометрика федеральное агентство по образованию филиал государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Дальневосточный государственный технический университет (двпи им. iconУчебно-методический комплекс дисциплины экономика города федеральное...
«Экономика города» сформировать на основе теоретического и практического материала, а также обобщения и нормативных документов, опыта...

Учебно-методический комплекс дисциплины эконометрика федеральное агентство по образованию филиал государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Дальневосточный государственный технический университет (двпи им. iconУчебно-методический комплекс по дисциплине "Экономика и экономическая...
Федеральное агентство по образованию государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Учебно-методический комплекс дисциплины эконометрика федеральное агентство по образованию филиал государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Дальневосточный государственный технический университет (двпи им. iconВ г. Новокузнецке
Филиал государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «кузбасский государственный технический...

Учебно-методический комплекс дисциплины эконометрика федеральное агентство по образованию филиал государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Дальневосточный государственный технический университет (двпи им. iconУчебно-методический комплекс
Алтайский филиал федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования

Учебно-методический комплекс дисциплины эконометрика федеральное агентство по образованию филиал государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Дальневосточный государственный технический университет (двпи им. iconУчебно-методический комплекс нелегальная экономика
Уфимский филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования

Учебно-методический комплекс дисциплины эконометрика федеральное агентство по образованию филиал государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Дальневосточный государственный технический университет (двпи им. iconУчебно-методический комплекс нелегальная экономика
Уфимский филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования






При копировании материала укажите ссылку © 2016
контакты
e.120-bal.ru
..На главную