V7: Система линейных одновременных уравнений

I:

S: При выполнении предпосылок метода наименьших квадратов (МНК) оценки параметров регрессионной модели, рассчитанные с помощью МНК, обладают свойствами

-: состоятельности, смещенности и эффективности

+: состоятельности, несмещенности и эффективности

-: состоятельности, смещенности и неэффективности

-: несостоятельности, смещенности и эффективности

I:

S: Для регрессионной модели вида построена на координатной плоскости совокупность точек с координатами , данное графическое отображение зависимости называется

-: параметрами уравнения

-: случайными факторами

-: множественной регрессией

+: полем корреляции

I:

S: Для обнаружения автокорреляции в остатках используется

-: тест Парка

-: тест Уайта

+: статистика Дарбина – Уотсона

-: критерий Гольдфельда – Квандта

I:

S: Величина называется

-: значением параметра

-: оценкой параметра

-: переменной

+: случайной составляющей

I:

S: Строится эконометрическая модель линейного уравнения множественной регрессии вида

(y – зависимая переменная; х(j) – независимая переменная; j = 1,…, k; k – количество независимых переменных). При проверке независимых переменных на отсутствие мультиколлинеарности должно выполняться требование: для любых j и l

абсолютное значение парного коэффициента линейной корреляции

…

-: 0

+: < 0,7

-: > 0,7

-: = 0

I:

S: Для учета влияния на исследуемую (зависимую) переменную признаков качественного характера используются фиктивные переменные, при этом фиктивной переменной может присваиваться значение

-: 0,1

+: 1

-: –1

I:

S: В эконометрической модели линейного уравнения регрессии

коэффициентом регрессии, характеризующим среднее изменение зависимой переменной при изменении независимой переменной на 1 единицу измерения, является

-: xj

-: a

-: y

+: bj

I:

S: Система эконометрических уравнений включает совокупность _________ переменных.

+: эндогенных

-: стационарных

-: постоянных

I:

S: Несмещенность оценок параметров регрессии означает, что …

-: дисперсия остатков минимальная

-: точность оценок выборки увеличивается с увеличением объема выборки

+: математическое ожидание остатков равно нулю

-: дисперсия остатков не зависит от величины

I:

S: Дана автокорреляционная функция временного ряда

Верным будет утверждение, что ряд …

-: содержит только тенденцию, и не содержит сезонной компоненты

-: не имеет ни тенденции, ни сезонной компоненты, имеет только случайную компоненту

+: имеет выраженную сезонную компоненту с лагом 4

-: имеет выраженную сезонную компоненту с лагом 6

I:

S: Если параметр эконометрической модели является статистически значимым, то его значение признается …

-: равным 0

-: равным 1

+: равным коэффициенту парной корреляции

-: отличным от 0

I:

S: Для регрессионной модели вида , где рассчитаны дисперсии: ; ; . Тогда величина коэффициента детерминации рассчитывается по формуле …

-:

+:

-:

-:

I:

S: Построена эконометрическая модель для зависимости прибыли от реализации единицы продукции (руб., у) от величины оборотных средств предприятия (тыс. р., х1): . Следовательно, средний размер прибыли от реализации, не зависящий от объема оборотных средств предприятия, составляет _____ рубля.

-: 13,85

+: 10,75

-: 7,65

-: 3,1

I:

S: Нелинейным по объясняющим переменным, но линейным по параметрам уравнением регрессии является …

-:

-:

-:

+:

I:

S: Примерами фиктивных переменных в эконометрической модели зависимости стоимости 1 м2 жилья не являются …

-: принадлежность тому или иному региону

-: категория жилья: первичное (новое) жилье / вторичное (неновое) жилье

+: площадь жилья (м2)

I:

S: Среди предложенных нелинейных зависимостей нелинейной существенно (внутренне нелинейной) является …

+:

-:

-:

-:

I:

S: При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется логарифмирование уравнения. Указанным способом не может быть линеаризовано уравнение …

-:

-:

-:

+:

I:

S: По результатам проведения исследования торговых точек было построено уравнение нелинейной регрессии , где y – спрос на продукцию, ед.; x – цена продукции, руб. Если фактическое значение t-критерия Стьюдента составляет –2,05, а критические значения для данного количества степеней свободы равны , , , то …

-: при уровне значимости можно считать, что эластичность спроса по цене составляет –0,8

-: при уровне значимости можно считать, что эластичность спроса по цене составляет –0,8

-: эластичность спроса по цене составляет –0,8

+: при уровне значимости можно считать, что эластичность спроса по цене составляет –0,8

I:

S: По типу функциональной зависимости между переменными эконометрической модели различают _____ уравнения регрессии.

-:  стохастические и вероятностные

-: линейные и парные

-: множественные и парные

+:  линейные и нелинейные

I:

S: Дана таблица исходных данных для построения эконометрической регрессионной модели: Фиктивными переменными не являются …

+:  стаж работы

-: уровень образования

-: уровень квалификации работника

I:

S: При моделировании уравнения множественной регрессии проверку тесноты связи между независимыми переменными (объясняющими переменными, регрессорами, факторами) модели осуществляют на основе …

-:  коэффициента множественной корреляции

-: показателей существенности параметров модели

+:  матрицы парных коэффициентов линейной корреляции

-: системы нормальных уравнений МНК

I:

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.

-:  увеличится на 1,67

-:  изменится на (-1,67)

-: изменится на 0,003

+:  уменьшится на (-1,67)

I:

S: В модели вида   количество объясняющих переменных равно …

+:  3

-:  4

-:  1

-:  2

I:

S: В модели множественной регрессии    определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами  ,   и   близок к нулю. Это означает, что факторы  ,   и   …

+:  мультиколлинеарны

-:  значимы

-:  независимы

-:  количественно измеримы

I:

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. … уменьшится на 10,8 тыс. руб.

-:  на 1% … увеличится на 10,8%

-:  на 1 тыс. руб. … увеличится на 10,8%

+:  на 1 тыс. руб. … увеличится на 10,8 тыс. руб.

I:

S: Переменная х является нелинейной в уравнении 

-:  

-:  

+:  

-:  

I:

S: Уравнением нелинейной регрессии, отражающей полиномиальную зависимость y от x, является 

-: 

-: 

+:  

-: 

I:

S: При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется способ приведения уравнения к обратному виду, то есть к переменной   . Указанным способом может быть линеаризовано уравнение … -:  

-: 

-: 

+:

I:

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 %

-:  0,831 %

-:  0,169 %

-:  16,9 %

I:

S: Пусть   – оценка параметра   регрессионной модели, полученная с помощью метода наименьших квадратов;   – математическое ожидание оценки  . В том случае если  , то оценка обладает свойством

+: несмещенности

-: смещенности

-: эффективности

-: состоятельности

I:

S: Степенной моделью не является регрессионная модель …

-:   

+:   

-:  

-: 

I:

S: Нелинейным уравнением множественной регрессии является …

+:  

-: 

-: 

-: 

I:

S: Система эконометрических уравнений может состоять из _____ уравнения (-ий) регрессии.

+:  бесконечно большого количества

-: трех

-: одного

-:  двух

I:

S: В эконометрической модели линейного уравнения регрессии   ошибкой модели является …

-:  a

-:  b_j

+:  

-:  x_j

I:

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 …

-:  y и x⁽³⁾

+:  x⁽¹⁾ и x⁽²⁾

-:  x⁽²⁾ и x⁽³⁾

-:  x⁽¹⁾  и x⁽³⁾

I:

S: Регрессионная модель вида   является нелинейной относительно …

-:  переменной 

+:  переменной 

-: параметра 

-:  переменной 

I:

S: Известно, что доля остаточной дисперсии зависимой переменной в ее общей дисперсии равна 0,2. Тогда значение коэффициента детерминации составляет

+:  0,8

-: 

-: 

-: 0,64

I:

S: Обобщенный метод наименьших квадратов применяется для оценки параметров линейных регрессионных моделей с __________ остатками.

-:  только гетероскедастичными

-:  гомоскедастичными и некоррелированными

+:  автокоррелированными и/или гетероскедастичными

-:  только автокоррелированными

I:

S: Метод наименьших квадратов (МНК) может применяться для оценки параметров исходной регрессионной модели в _________ форме.

-:  нормальной

+:  линейной

-:  нелинейной

-:  экспоненциальной

I:

S: Автокорреляцией уровней ряда называется корреляционная зависимость между …

-:  факторами, формирующими уровень ряда

-:  уровнями двух рядов

+:  последовательными уровнями ряда

-:  компонентами, образующими уровни ряда

I:

S: Самым коротким интервалом изменения коэффициента корреляции для уравнения парной линейной регрессии   является …

-:  [0; 1]

-:  [–1; 1]

-:  [–2; 2]

+:  [–1; 0]

I:

S: Левая часть системы эконометрических уравнений представлена совокупностью _________ переменных.

-:  независимых

+:  эндогенных

-:  зависимых

-:  экзогенных

I:

S: При расчете скорректированного коэффициента множественной детерминации пользуются формулой  , где …

+:  n – число наблюдений; m – число факторов, включенных в модель множественной регрессии

-:  n – число параметров при независимых переменных; m – число наблюдений

-:  n – число параметров при независимых переменных; m – число факторов, включенных в модель множественной регрессии

-:  m – число наблюдений; n – число факторов, включенных в модель множественной регрессии

I:

S: Для эконометрической модели вида   показателем тесноты связи между переменными   и   является парный коэффициент линейной …

-:  регрессии

+:  корреляции

-:  детерминации

-:  эластичности

I:

S: Ошибкой спецификации эконометрической модели уравнения регрессии является …

+:  использование парной регрессии вместо множественной

-:  расчет показателей качества модели

-:  учет случайных факторов

-:  оценка параметров при помощи МНК

I:

S: В модели множественной регрессии    определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами  ,   и   близок к единице. Это означает, что факторы  ,   и   …

-:  мультиколлинеарны

-:  независимы

-:  количественно измеримы

+:  значимы

I:

S: Совокупность значений экономического показателя за несколько последовательных моментов (периодов) времени называется …

-:  автокорреляционной функцией

-:  тенденцией

+:  временным рядом

-: коррелограммой

I:

S: Автокорреляционной функцией временного ряда называется последовательность коэффициентов автокорреляции …

-:  между трендовой, сезонной и случайной компонентами

+:  первого, второго, третьего и последующих порядков

-:  факторов, формирующих уровень ряда

-:  между несколькими временными рядами

I:

S: Уровень временного ряда (y_t) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Мультипликативную модель временного ряда формируют следующие значения компонент уровня временного ряда …

-:  y_t = 7; T = 6,5; S = 0; E = 0,5

-:  y_t = 7; T = -3,5; S = -2; E = -1

+:  y_t = 7; T = 3,5; S = 2; E = 1

-:  y_t = 7; T = 3,5; S = -2; E = 1