- •Тесты по дисциплине эконометрика
- •I раздел
- •7. Переменные, задаваемые «из вне», в определенной степени управляемые (планируемые), называются:
- •В) предопределенные;
- •9. Верификация модели – это:
- •19. Практическая значимость уравнения множественной регрессии оценивается с помощью
- •44. Укажите ложное утверждение:
- •34. В координатной плоскости при гомоскедастичности случайных отклонений:
- •42. Признаком мультиколлинеарности является:
- •43. Для оценки коррелированности между двумя объясняющими переменными рассчитывают:
- •50. Укажите неверное применительно к автокорреляции выражение:
- •IV раздел
- •1. Наибольшее распространение в эконометрических исследованиях получили:
- •2. Эндогенные переменные – это:
- •3. Экзогенные переменные – это:
- •4. Лаговые переменные – это:
- •5. Для определения параметров структурную форму модели необходимо преобразовать в:
- •6. Модель идентифицируема, если:
- •7. Модель неидентифицируема, если:
- •8. Модель сверхидентифицируема, если:
- •18. Идентификация модели – это
- •34. Принцип построения системы взаимозависимых уравнений состоит в том, что:
- •35. Система одновременных уравнений – это:
- •36. Структурные коэффициенты модели можно оценить тогда, когда:
- •37. Методы оценивания коэффициентов структурной модели:
- •39. Предопределенные переменные включают в себя:
- •40. Под смещением одновременных уравнений понимается:
- •IV раздел
19. Практическая значимость уравнения множественной регрессии оценивается с помощью
а) показателя множественной корреляции и его квадрата – коэффициента детерминации
б) показателя множественной регрессии и его квадрата – коэффициента корреляции
в) показателя частной корреляции и его квадрата- коэффициента корреляции
г) показателя множественной корреляции и его квадрата– коэффициента частной корреляции
д) показателя множественной регрессии и его квадрата – коэффициента детерминации
20. Частный -критерия Фишера служит
а) мерой для оценки включения фактора в модель
б) мерой эластичности между переменными множественной регрессии
в) мерой оценки тесноты связи между переменными
г) мерой для оценки значимости коэффициента регрессии
д) мерой для оценки значимости коэффициента корреляции
21. Значения частных -критериев Фишера получаются в результате
а) дисперсионного анализа
б) корреляционного анализа
в) регрессионного анализа
г) статистического анализа
д) математического анализа
22. Тесноту совместного влияния факторов на результат характеризует
а) показатель множественной корреляции
б) показатель множественной регрессии
в) индекс частной корреляции
г) показатель детерминации
д) параметры уравнения регрессии
23. Как определяется порядок частного коэффициента корреляции?
А) количеством факторов, влияние которых исключается
б) количеством факторов, влияние которых включается в уравнение
в) количеством уравнении регрессии
г) порядком коэффициента детерминации
д) порядком показателя множественной корреляции
24. Рассчитанные по рекуррентной формуле частные коэффициенты корреляции изменяются
а) в пределах от -1 до +1
б) в пределах от 0 до +1
в) в пределах от -1 до 0
г) в пределах от - до +
д) в пределах от 0 до +
25. Коэффициент множественной корреляции имеет тот же смысл, что и
а) коэффициент корреляции для простой регрессии при двух переменных
б) коэффициент частной корреляции при парной регрессии
в) коэффициент детерминации при линейной регрессии
г) коэффициент корреляции для нелинейной регрессии при двух переменных
д) коэффициент корреляции для множественной регрессии
26. Коэффициент детерминации характеризует
а) тесноту связи зависимого и независимого переменных
б) тесноту связи между эндогенными и экзогенными переменными
в) тесноту связи между фиктивными переменными
г) тесноту связи между случайными и постоянными переменными
д) тесноту связи между внутренними и внешними переменными
27. Скорректированный коэффициент детерминации используется для того, чтобы
а) не допустить возможного преувеличения тесноты связи
б) оценивать тесноту связи между внешними и внутренними переменными
в) не допустить уменьшения тесноты связи между фиктивными переменными
г) не допустить увеличения тесноты связи между случайными и постоянными переменными
д) не допустить ухудшения связи между внутренними и внешними переменными
28. Построения уравнения множественной регрессии начинается
а) с решения вопроса о спецификации модели
б) с решения вопроса об оценки тесноты связи
в) с решения вопроса о количестве переменных
г) с решения вопроса о частной корреляции
д) с решения вопроса об определении параметров уравнения регрессии
29. Суть проблемы спецификации модели:
а) отбор факторов и выбор вида уравнения регрессии
б) отбор факторов и изучение их корреляции
в) построение уравнения регрессии
г) выявить влияние переменных факторов на уравнение регрессии
д) определение коэффициента корреляции
30. Факторы, включаемые во множественную регрессию должны быть
а) количественно измеримы
б) иметь качественный фактор
в) интеркоррелированы
г) интерпретируемыми
д) находиться в точной связи
31. На практике гетероскедастичность имеет место, если есть основания считать, что:
– вероятностные распределения случайных отклонений при различных наблюдениях будут различны
– вероятностные распределения случайных отклонений при различных наблюдениях будут одинаковы
– дисперсии случайных отклонений постоянны
– дисперсии случайных отклонений переменны
– вероятностные распределения при различных наблюдениях будут одинаковы
32 При гетероскедастичности случайных отклонений оценки коэффициентов регрессии становятся:
–неэффективными
–смещенными
–нелинейными
–несмещенными
– линейными
33. При гетероскедастичности, вероятнее всего, что t-статистики коэффициентов регрессии и F-статистика будут:
–завышенные
–заниженные
–точные
–приближенные
– нелинейные