Тест эконометрика Ответы (28 вопросов)

Содержание

1. Аддитивная модель временного ряда имеет вид

2. По следующим данным
рассчитать коэффициент автокорреляции 1-го порядка.
0,9159;

0,9118;

0,9566.

3. Указать уравнение степенного тренда:

4. Остаточная сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное
n-1;
1;
n-2.

5. Классический метод к оцениванию параметров регрессии основан на
методе наименьших квадратов:
методе максимального правдоподобия:
шаговом регрессионном анализе.

6. Суть коэффициента детерминации состоит в следующем:
оценивает качество модели из относительных отклонений по каждому наблюдению;
характеризует долю дисперсии результативного признака , объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака;
характеризует долю дисперсии , вызванную влиянием не учтенных в модели факторов.

7. Стандартизованные коэффициенты регрессии
позволяют ранжировать факторы по силе их влияния на результат;
оценивают статистическую значимость факторов;
являются коэффициентами эластичности.

8. Средние по совокупности показатели эластичности могут быть рассчитаны по формуле:

9.Скорректированный коэффициент детерминации
меньше обычного коэффициента детерминации;
больше обычного коэффициента детерминации;
меньше или равен обычному коэффициенту детерминации.

10.
На основе поквартальных данных построена мультипликативная модель временного ряда. Скорректированные значения сезонной компоненты за первые три квартала равны: 0,8 – I квартал, 1,2 – II квартал и 1,3 – III квартал. Значение сезонной компоненты за IV квартал есть
0,7;
1,7;
0,9.

11. На основе поквартальных данных построена аддитивная модель временного ряда. Скорректированные значения сезонной компоненты за первые три квартала равны: 6 – I квартал, 4 – II квартал и –8 – III квартал. Значение сезонной компоненты за IV квартал есть
3;
2;
1.

12. Аддитивная модель временного ряда строится, если
значения сезонной компоненты предполагаются постоянными для различных циклов;
амплитуда сезонных колебаний возрастает или уменьшается;
отсутствует тенденция.

13. Степенная модель может быть приведена к линейному виду с помощью следующего преобразования:
замена переменных;
логарифмирование обеих частей уравнения;
исключение лишних переменных.

14. Параметр в степенной модели является
коэффициентом детерминации;
коэффициентом эластичности;
коэффициентом корреляции.

15. Какое из следующих уравнений нелинейно по оцениваемым параметрам:

16. Для функции средний коэффициент эластичности имеет вид

17. Probit-модель основана на использовании:
равномерного распределения;
экспоненциального распределения;
нормального распределения.

18. Если качественный фактор имеет четыре качественных уровня, то необходимое число фиктивных переменных:
4;
3;
2.

19. При наличии гетероскедастичности рекомендуется использовать:
метод максимального правдоподобия;
косвенный метод наименьших квадратов:
обобщенный метод наименьших квадратов.

20. Состоятельность оценки параметра регрессии полученной по МНК означает
что она характеризуется наименьшей дисперсией;
что математическое ожидание остатков равно нулю;
увеличение ее точности с увеличением объема выборки.

21. Укажите истинное утверждение:
скорректированный и обычный коэффициенты множественной детерминации совпадают только в тех случаях, когда обычный коэффициент множественной детерминации равен нулю;
стандартные ошибки коэффициентов регрессии определяются значениями всех параметров регрессии;
при наличии гетероскедастичности оценки параметров регрессии становятся смещенными.

22. Если математическое ожидание остатков равно нулю, то такая оценка называется:
состоятельной;
несмещенной;
эффективной.

23. Множественный коэффициент корреляции . Определите какой процент дисперсии зависимой переменной объясняется влиянием факторов и :
90%;
81%;
19%.

24. Фактическое значение -критерия Фишера можно рассчитать по формуле:

25. Число степеней свободы для общей суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно

26. Уравнение неидентифицируемо, если

27. Модель сверхидентифицируема, если
число приведенных коэффициентов меньше числа структурных коэффициентов;
если число приведенных коэффициентов больше числа структурных коэффициентов;
если число параметров структурной модели равно числу параметров приведенной формы модели.

28.Уравнение сверхидентифицируемо, если

Вы можете убедиться в качестве данной работы. Часть теста представлена ниже: