1) Автокореляції;

2) гомоскедастичності;

3) Мультиколінеарності.

[QUE]

-----------------------------------------------------------

[QUE]

[DETAIL] 010:0:1 [DETAIL]

За наявності гетероскедастичності параметри моделі оцінюють­ся за:

1) умовним методом найменших квадратів:

2) узагальненим методом найменших квадратів;

3) двокроковим методом найменших квадратів.

[QUE]

-----------------------------------------------------------

[QUE]

[DETAIL] 010:0:1 [DETAIL]

Залежність між величинами x та y називається статистичною, якщо:

1) кожному значенню x відповідає лише одне значення y, яке

обчислюється за відомою формулою;

2) змінювання однієї величини зумовлює змінювання розпо­ділу іншої;

3) змінювання величини x зумовлює змінювання y за заданим законом.

[QUE]

-----------------------------------------------------------

[QUE]

[DETAIL] 010:0:1 [DETAIL]

Точковий прогноз - це:

1) побудова регресійної залежності за заданими точками;

2) значення залежної змінної, обчислене за моделлю при

зада­ному значенні пояснюючих змінних;

3) визначення крайніх точок довірчого інтервалу для прогноз­ного

значення залежної змінної.

[QUE]

-----------------------------------------------------------

[QUE]

[DETAIL] 010:0:1 [DETAIL]

Статистична значущість параметрів моделі визначається за до­помогою:

1) стандартної похибки рівняння;

2) t-критерію Стьюдента;

3) F-критерію Фішера.

[QUE]

-----------------------------------------------------------

[QUE]

[DETAIL] 001:0:1 [DETAIL]

Якщо виникає явище гетероскедастичності, то оцінки

пара­метрів моделі, отримані за 1МНК, будуть:

1) необгрунтованими;

2) зміщеними;

3) неефективними.

[QUE]

-----------------------------------------------------------

[QUE]

[DETAIL] 001:0:1 [DETAIL]

За наявності автокореляції для оцінювання параметрів засто­совується:

1) непрямий метод найменших квадратів;

2) метод Фаррара - Глобера;

3) узагальнений метод найменших квадратів.

[QUE]

-----------------------------------------------------------

[QUE]

[DETAIL] 100:0:1 [DETAIL]

Для виявлення незалежної змінної, що залежить від усіх

інших незалежних змінних, у разі мультиколінеарності застосовується:

1) F-критерій;

2) t-критерій;

3) критерій  2.

[QUE]

-----------------------------------------------------------

[QUE]

[DETAIL] 010:0:1 [DETAIL]

. Економетрична модель - це:

1) рівняння чи система рівнянь, що описують строгі функціо­нальні

залежності між економічними показниками;

2) функція чи система функцій, що описує кореляційно-регре-сійній

зв'язок між економічними показниками;

3) система рівнянь і тотожностей, що описує існуючі зв'язки між

показниками економічних процесів.

[QUE]

-----------------------------------------------------------

[QUE]

[DETAIL] 001:0:1 [DETAIL]

Застосування методу найменших квадратів можливе, якщо не­залежні змінні:

1) містять стохастичну складову;

2) не пов'язані із залишками;

3) мають сталу дисперсію.

[QUE]

-----------------------------------------------------------

[QUE]

[DETAIL] 100:0:1 [DETAIL]

Явище мультиколінеарності виникає, якщо:

1) існує лінійний зв'язок між незалежними змінними;

2) дисперсія залишків стала для кожного спостереження;

3) існує лінійна залежність між послідовними членами ряду за­лишків.

[QUE]

-----------------------------------------------------------

[QUE]

[DETAIL] 100:0:1 [DETAIL]

Критерій фон Неймана застосовується для виявлення: