8.47 Обобщенный метод наименьших квадратов может применяться в случае нарушения предпосылки мнк о _______ остатков.

1) Отсутствии автокорреляции

8.48 Обобщенный метод наименьших квадратов может применяться в случае нарушения предпосылки МНК о _______ остатков.

3) гомоскедантичности

8.49 Обобщенный метод наименьших квадратов применяется в случае :

3) Автокорреляции остатков

12.10. Ошибка первого рода при проверке гипотез заключается в том, что

1) будет принята неправильная нулевая гипотеза;

2) будет отвергнута правильная нулевая гипотеза;

3) при проверке гипотез используют неточные методы;

4) возможно выдвижение неверной гипотезы;

5) будет принята правильная нулевая гипотеза.

12.12. Ошибка второго рода при проверке гипотез заключается в том, что

1) будет принята неправильная нулевая гипотеза;

2) будет отвергнута правильная нулевая гипотеза;

3) при проверке гипотез используют неточные методы;

4) возможно выдвижение неверной гипотезы;

5) будет принята правильная нулевая гипотеза.

12.23 Отношение нормально распределённой величины к случайной величине с хи-квадрат распределением, подчиняется закону:

1) хи-квадрат; 2) t - Стьюдента; 3) F - Фишера.

12. 24Отношение двух случайных величин с хи-квадрат распределением,

подчиняется закону:

1) хи-квадрат; 2) t - Стьюдента; 3) F - Фишера.

1.13. При выборе спецификации модели парная регрессия используется в случае, если среди множества факторов, влияющих на результат . . .

1) можно выделить несколько факторов

2) нельзя выделить доминирующий фактор

3) можно выделить доминирующий фактор

4) можно выделить лишь случайные факторы

3.12. При включении фиктивных переменных в модель им присваиваются . . .

1) числовые метки

2) качественные метки

3) нулевые значения

4) одинаковые значения

1.26. Пространственные данные – это …

1) Данные по какому-либо экономическому показателю, полученные от разных однотипных объектов, но относящиеся к одному и тому же моменту времени

2) Данные, характеризующие один и тот же объект в различные моменты времени

3) данные об эффективности использования производственных или торговых площадей

1.33. При случайном отборе вероятность каждого элемента генеральной

совокупности попасть в выборку:

+1) одинакова;

2) неодинакова;

3) рассчитывается специальным образом.

3.5. Примерами фиктивных переменных могут служить: [ ]

1) образование 2) возраст 3) доход 4) пол

3.17. Пусть у – зависимая переменная, х₁ и х₂ – независимые количественные переменные,

D – фиктивная переменная. Оценили регрессию вида у = α + β₁х₁ + β₂х₂ + γD. Оценка γ > 0, гипотеза γ = 0 отвергается при необходимом уровне значимости. Тогда можно утверждать, что …

1) фиктивная переменная оказывает влияние на оценку константы α

2) фиктивная переменная оказывает влияние на оценку коэффициента при переменной х₂

3) введение фиктивной переменной не оказывает влияния на зависимую переменную

4) фиктивная переменная оказывает влияние на оценку коэффициента при переменной х₁

5.3. При использовании метода наименьших квадратов минимизируется …

1) квадрат суммы отклонений наблюдаемых значений зависимой переменной от её расчётных значений

2) разность сумм квадратов наблюдаемых значений зависимой переменной и её расчётных значений

3) сумма квадратов отклонений наблюдаемых

значений зависимой переменной от её расчётных значений

4) сумма модулей отклонений наблюдаемых значений зависимой переменной от её расчетных значений

5.5. Приведенное выражение

представляет собой ...

1) теорему Гаусса-Маркова

2) систему нормальных уравнений метода наименьших квадратов

3) исходное положение метода наименьших квадратов

для линейной двухфакторной модели регрессии

4) условие отсутствия автокорреляции остатков модели

6.7. Предпосылкой метода наименьших квадратов является то, что …

1) остаточные величины имеют неслучайный характер

2) при уменьшении моделируемых значений результативного признака значение остатка уменьшается

3) остаточные величины имеют случайный характер

4) при увеличении моделируемых значений результативного признака значение остатка увеличивается

6.8. Предпосылки метода наименьших квадратов исследуют

поведение _______ уравнения регрессии

1) постоянных величин

2) остаточных величин

3) факторной переменной уравнения регрессии

4) результативной переменной уравнения регрессии

6.10. Предпосылкой метода наименьших квадратов не является условие . . .

1) неслучайного характера остатков

2) отсутствия автокорреляции в остатках

3) случайного характера остатков

4) гомоскедастичности остатков

6.11. Предпосылками МНК являются [ ];

1) случайные отклонения являются независимыми друг от друга

2) случайные отклонения коррелируют друг с другом

3) дисперсия случайных отклонений постоянна для всех наблюдений

4) гетероскедастичность случайных отклонений

6.12. При построении модели  с помощью МНК, эмпирические оценки  и  параметров  и  будут находиться из условия…

1) минимизации величины

2) максимизации величины

3) максимизации величины

4) минимизации величины

Приведенный алгоритм предназначен для диагностики наличия …

1) гомоскедастичности

2) гетероскедастичности

3) автокорреляции остатков

4) мультиколлинеарности

7.17. При выполнении предпосылок МНК оценки параметров регрессии обладают свойствами:[ ]

1) достоверность

2) эффективность

3) несостоятельность

4) несмещённость

8. 18Почему ковариационная матрица вектора оценок обобщенной регрессии, полученных с помощью МНК, не рассчитывается при построении модели?

1) не выведена формула для ее расчета;

2) неизвестна матрица Ω

3) матрица Ω известна, но не диагональная.

9. 22 По выборке из 46 наблюдений за тремя показателями вычислены парные коэффициенты корреляции: r₁₂= 0.20, r₁₃ = 0.41, r₂₃ = 0.82. Множественный коэффициент корреляции зависимости первого показателя от остальных равен

1)0.20; 2)0.47; 3)0.61; 4) -0.24; 5)0.82.

10.7. Пусть исследуется линейная зависимость вида  и оценена регрессия ,  – фактические значения, а  – расчетные значения зависимой переменной, . Тогда общую дисперсию можно оценить по формуле …

1) 2)

3) 4)

12.6. Пусть n – объём выборки, m - количество объясняющих

переменных. Для проверки статистической значимости

коэффициентов регрессии служит статистика ...

1) Стьюдента с числом степеней свободы n и m

2) Фишера с числом степеней свободы n и m – 1

3) Стьюдента с n – m – 1 степенями свободы

4) Фишера с n – m степенями свободы

12.8. При обсуждении существенности параметра регрессии

рассматривается альтернативная статистическая гипотеза о(об) _____

оценки этого параметра.

1) равенстве нулю

2) положительном значении

3) отрицательном значении

4) отличии от нуля

12.18. Под уровнем значимости α понимается вероятность:

1) принять нуль-гипотезу, когда верна альтернативная гипотеза;

2) отклонить нуль-гипотезу, когда верна альтернативная гипотеза;

3) принять альтернативную гипотезу, когда верна нуль-гипотеза.

12.19. Под мощностью критерия (1-β) понимается вероятность:

1) принять нуль-гипотезу, когда верна альтернативная гипотеза;

2) отклонить нуль-гипотезу, когда верна альтернативная гипотеза;

3) принять альтернативную гипотезу, когда верна нуль-гипотеза.

12.28 Правило Неймана предусматривает:

1) минимизировать вероятности α и β одновременно;

2) сначала задать β, а затем сделать α как можно меньше;

3) сначала задать α, а затем сделать β как можно меньше.

1.15. Простая линейная регрессия предполагает . . .

1) наличие двух и более факторов и нелинейность уравнения регрессии

2) наличие двух и более факторов и линейность уравнения регрессии

3) наличие одного фактора и нелинейность уравнения регрессии

4) наличие одного фактора и линейность уравнения регрессии

1.24. Рассмотрите модель зависимости общей величины расходов на питание от располагаемого личного дохода (х) и цены продуктов питания (р): у = а₀ + а₁ х + а₂ р + е. Определите класс модели и вид переменных модели:

а) регрессионная модель с одним уравнением; эндогенна переменная - расходы на питание, экзогенная переменная - располагаемый личный доход, предопределенна переменная - цена продуктов питания;

б) регрессионная модель с одним уравнением; эндогенная переменная - расходы на питание, экзогенные переменные - располагаемый личный доход и цена продуктов питания;

в) модель временного ряда; эндогенная переменная - расходы на питание, лаговые переменные - располагаемый личный доход и цена продуктов питания.

12.16. Риск 1 (α) -это:

1) маленькая вероятность отклонить верную нуль-гипотезу;

2) маленькая вероятность отклонить неверную нуль-гипотезу;

3) маленькая вероятность отклонять верную альтернативную гипотезу.

12.17. Риск 2 (β) -это:

1) вероятность принять верную нуль-гипотезу;

2) вероятность принять неверную нуль-гипотезу;

3) вероятность принять неверную альтернативную гипотезу.

1.18. Спецификация модели - это:

а) определение цели исследования и выбор экономических переменных модели;

б) проведение статистического анализа модели, оценка качества ее параметров;

в) сбор необходимой статистической информации;

г) построение эконометрических моделей с целью эмпирического анализа.

1.38. Случайные возмущения в эконометрической модели могут быть включены в …

1) экзогенные переменные

+2) поведенческие уравнения

3) тождества

4) предопределённые переменные

3.9. Строится модель зависимости спроса от ряда факторов. Фиктивной переменной в данном уравнении множественной регрессии не является ____ потребителя.

1) уровень образования 2) пол 3) доход 4) семейное положение

5.2. С помощью метода наименьших квадратов нельзя оценить значения параметров уравнения …

1) 2)

3) 4)

5.10. Систему МНК, построенную для оценки параметров линейного уравнения множественной регрессии можно решить методом . . .

1) определителей

2) скользящего среднего

3) максимального правдоподобия

4) первых разностей

5.11. Суть метода наименьших квадратов (МНК) состоит …

1) в минимизация суммы квадратов отклонений фактического значения зависимой переменной от её расчётного (моделируемого) значения

2) в максимизации суммы квадратов отклонений фактического значения зависимой переменной от её расчётного (моделируемого) значения

3) в максимизации абсолютных величин отклонений фактического значения от расчётного

4) в минимизации суммы отклонений фактического значения от расчётного

7.15. Свойства оценок параметров, получаемых при помощи метода наименьших квадратов, предполагают исследование _______ величин уравнения регрессии

1) постоянных

2) независимых

3) детерминированных

4) остаточных

9.20 .Существует ли взаимосвязь между индексом множественной корреляции и

F-критерием?

1) да; 2) нет.

12.15. Сколько возможных ошибочных решений рассматривается

при проверке гипотез?

1) одно; 2) два; 3)три.

12. 22Сумма квадратов нормально распределенных случайных величин имеет распределение:

1) хи-квадрат; 2) t - Стьюдента; 3) F - Фишера.

12.26 С помощью какого критерия оценивается значимость коэффициентов регрессии?

1) хи-квадрат; 2) F-критерия; 3) t-Стьюдента.

12. 25Тест Чоу проверяет:

1) значимость коэффициентов у двух регрессионных уравнений, построенных на разных выборочных совокупностях;

2) адекватность двух регрессионных уравнений, построенных на разных выборочных совокупностях;

3) совпадение двух регрессионных уравнений, построенных на разных выборочных совокупностях.

2.6. Укажите требования к факторам, включаемым в модель

множественной линейной регрессии: [ ]

1) между факторами не должна существовать высокая корреляция

2) факторы должны быть количественно измеримы

3) факторы должны представлять временные ряды

4) факторы должны иметь одинаковую размерность

2.16. Укажите требования к факторам, включаемым в модель множественной линейной регрессии [ ]:

1) между факторами не должна существовать высокая корреляция

2) факторы должны быть количественно измеримы

3) факторы должны представлять временные ряды

4) факторы должны иметь одинаковую размерность

6.6 Укажите выводы которые соответствуют графику

зависимости остатков е_t от времени t : [ ]

1) нарушена предпосылка МНК о независимости остатков друг от друга

2) отсутствует закономерность в поведении остатков

3) автокорреляция остатков отсутствует

4) имеет место автокорреляция остатков

8.17 Укажите справедливые утверждения по поводу критерия Дарбина-Уотсона: [ ]

1) изменяется в пределах от 0 до 4

2) равен 0 в случае отсутствия автокорреляции

3) позволяет проверить гипотезу о наличии автокорреляции первого порядка

4) применяется для проверки гипотезы о наличии гетероскедастичности остатков

8.43 Укажите справедливые утверждения по поводу критерия Дарбина – Уотсона:

2) Позволяет проверить гипотезу о наличии автокорреляции остатков первого порядка

3) Изменяется в пределах от 0 до 4

8.50 Укажите справедливые утверждения по поводу критерия Дарбина – Уотсона:

2) Позволяет проверить гипотезу о наличии автокорреляции остатков первого порядка

3) Изменяется в пределах от 0 до 4

1.11. Фиктивными переменными в уравнении множественной регрессии являются . . .

1) дополнительные количественные переменные, улучшающие решение

2) комбинации из включённых в уравнение регрессии факторов, повышающих адекватность модели

3) переменные, представляющие простейшие функции от уже включённых в модель переменных

4) качественные переменные, преобразованные в количественные

3.1. Фиктивные переменные позволяют строить модели в условиях …

1) неоднородности структуры наблюдений

2) очень большого количества наблюдений

3) однородности структуры наблюдений

4) малого количества наблюдений

3.3. Фиктивными переменными в уравнении множественной регрессии являются …

1) качественные переменные, преобразованные в количественные

2) комбинации из включённых в уравнение регрессии факторов, повышающих адекватность модели

3) переменные, представляющие простейшие функции от уже включённых в модель переменных

4) дополнительные количественные переменные, улучшающие решение

3.4. Фиктивными переменными в уравнении множественной регрессии могут быть … [ ]

1) экономические показатели выраженные в стоимостном измерении

2) количественные переменные

3) переменные, исходные значения которых не имеют количественного значения

4) качественные переменные, преобразованные в количественные

3.6. Фиктивная переменная - это...

1) переменная, не отражаемая в уравнении регрессии

2) переменная, служащая для учёта количества переменных в модели

3) переменная, принимающая значения в диапазоне от -1 до 1

4) сконструированная на основе качественного фактора числовая переменная

3.7. Фиктивная переменная используется для …

1) снижения качества эконометрической модели

2) повышения качества эконометрической модели

3) объединения несущественных факторов

4) описания влияния на исследуемый показатель факторов случайного характера

3.10. Фиктивные переменные включаются в уравнение множественной регрессии для учеты действия на результат признаков . . .

1) количественного характера

2) случайного характера

3) несущественного характера

4) качественного характера

3.14. Фиктивными переменными в уравнении множественной регрессии являются . . .

1) переменные, представляющие простейшие функции от уже включенных в модель переменных

2) дополнительные количественные переменные, улучшающие решение

3) качественные переменные, преобразованные в количественные

4) комбинации из включенных в уравнение регрессии факторов, повышающие адекватность модели

3.15. Фиктивные переменные в регрессионном анализе выступают в качестве …

1) случайных факторов

2) несущественных переменных

3) обычных регрессоров

4) главных компонент

3.16. Фиктивная переменная является …

1) показателем качества модели

2) равноправной переменной

3) константой

4) вспомогательной переменной

3.18. Фиктивные переменные позволяют строить модели в условиях …

1) неоднородности структуры наблюдений

2) очень большого количества наблюдений

3) однородности структуры наблюдений

4) малого количества наблюдений

10.5. Факторная дисперсия служит для оценки влияния …

1) как учтённых факторов, так и случайных воздействий

2) случайных воздействий

3) величины постоянной составляющей в уравнении

4) учтённых явно в модели факторов

1.34. Что понимается под «статистикой»?

1) характеристика, полученная из теоретических соображений;

2) характеристика, рассчитанная по данным генеральной совокупности;

+3) характеристика, рассчитанная по данным выборочной совокупности.

7.24 Что принимается за стандартные ошибки коэффициентов регрессии?

1) элементы первой строки ковариационной матрицы векторной оценки регрессионных коэффициентов;

2) диагональные элементы ковариационной матрицы векторной оценки регрессионных коэффициентов;

3) корни квадратные из диагональных элементов ковариационной

матрицы векторной оценки регрессионных коэффициентов.

8.28. Что означает гетероскедастичность?

1) неравенство дисперсий случайной составляющей;

2) равенство дисперсий случайной составляющей;

3) зависимость между случайными составляющими.

1.1. Эконометрика – это …

1) наука, которая осуществляет качественный анализ взаимосвязей

экономических явлений и процессов

2) наука, которая даёт количественное выражение взаимосвязей

экономических явлений и процессов

3) специальный раздел математики, посвящённый анализу

экономической информации

4) раздел экономической теории, связанный с анализом

статистической информации

1.4. Эконометрическая модель - это...

1) экономическая модель, представленная в математической форме

2) линейная функциональная зависимость между экономическими показателями

3) совокупность числовых характеристик, характеризующих экономический объект

4) графическое представление экспериментальных данных

1.5. Эконометрическая модель предполагает_______ характер связи между переменными

1) строго случайный

2) строго детерминированный

3) стохастический (вероятностный)

4) несущественный