Статистически незначимыми при высоком значении коэффициента множественной корреляции

36 коэффициент парной корреляции изменяется в пределах:

От -1 до 1

37 добавление новой объясняющей переменной:

Никогда не уменьшает значение коэффициента детерминации

38 Коэффициент множественной корреляции определяется по формуле:

39 получаемые с помощью МНК оценки параметров множественной регрессии обладают следующими характеристиками:

Несмещенностью и эффективностью

40 Скорректированый коэффициент детерминации увеличивается при добавлении новой объясняющей переменной только тогда:

Когда Т-статистика для этой переменной по модулю больше единицы

41 Чтобы проверить значимость отдельного параметра в эконометрической модели используют:

Т-тест

42. коэффициент множественной корреляции для многофакторной эконометрической модели может быть вычислен:

Через коэффициент парных корреляций между факторными и результативными признакми.

43.какой критерий используют для определения статистической значимости множественной модели:

Критерий Стьюдента

44. Сколько уравнений будет включать система нормальных уравнений для оценки параметров с помощью МНк, если количество независимых факторов модели равно 10:

9-??????

45.Чтобы проверить адекватность модели в целом используют:

Коэффициент множественной корреляции

Какое значение может принимать множественный коэффициент корелляции

0,861; -0,453

47. какое значение не может принять множественный коэффициент корреляции:

1,2

-1,7

48. Уравнение регрессии является качественным, если:

Т-статистика, Ф-статистика больше критических значений, предпосылке МНК соблюдены

49.Какие виды прогнозов используются во множественных эконометрических моделях:

Точечный

Интервальный

50. Фиктивные переменные- это:

Атрибутивные переменные( например, как профессия, пол, образование), которым придали цифровые метки

51. Для проверки значимости одновременно всех параметров используют:

Т-тест

Для определения наличия мультиколлинеарности используют

Метод Феррара-Глобера

Какой вид имеет многофакторная эконометрическая модель

У= а0+а1х+е

54. При полной мультиколлинеарности матрица (ХТ Х):

Вырожденная

Фиктивные переменные являются переменными

Качественными

56. Используя МНК можно определить:

Параметры модели

57. параметри множественной эконометрической модели могут быть найдены с помощью:

Решения системы нормальных уравнений

58. метод наименьших квадратов применим к уравнениям регрессии :

Которые отражают линейную зависимость между двумя экономическими показателями

Которые отражают нелинейную зависимость между двумя экономическими показателями и могут быть приведены к линейному видую

Степень мулитьколлинеарности тем больше, чем больше

Определитель матрицы коэффициентов системы нормальных уравнений

60. Для устранения мультиколлтнеарности используют:

Метод Феррара-Глобера

61. чему равно число степеней свободы для критерия стъюдента при проверке статзначимости параметров многофакторной эконометрической модели:

М(м-1)

62. Эндогенные переменные:

· Влияют на экзогенные переменные

· Не зависят от экзогенных переменных

· Не могут быть объектом регулирования

· Нет правильного ответа

· Все ответы верны

63.Сколько уравнений будет включать система нормальных уравнений для оценки параметров модели с помощью МНК, если количество независимых перемнных факторов равно 6:

· 6

· 6²

· 7

· 5

64.Чистая гетероскедастичность определяется:

· Одной переменной

· Несколькими переменными

· Законом распределения ошибок

65. Гомоскедастичность является нарушением условий построения оценок параметров классической регрессии.

· Верно

· Ложно

66. Под автокорреляцией уровней ряда подразумевается ________ зависимостей между последовательными уровнями ряда.

· Корреляционно-функциональная

· Функциональная

· Детерминированная

· Корреляционная

67. Гомоскедастичность остатков подразумевает

· Одинаковую дисперсию остатков при каждом значении факторов

· Рост дисперсии остатков с увеличением значения факторов

· Максимальную дисперсию остатков при средних значениях фактора

· Уменьшение дисперсии остатков с уменьшением значения фактора

68. Если значение статистики Гольфреда-Квандта R* меньше F_табл, то гетероскедастичность:

· Присутствует

· Отсутствует

· Нельзя сделать вывод

· Подтверждает, что закон распределения ошибок отличается от нормального

69. Говорят о наличии отрицательной автокорреляции отклонений эконометрической модели, если по критерию Дарбина Уотсона^

_·d=0 или d < d_I

· d = 2 или d_I < d < d_u

· d=4 или d > (4-d_I)

· d_I < d < d_u или (4-d_u) < d < (4-d_I)

70. Гетероскедастичность является нарушением условий построения оценок параметров классической регрессии.

· Верно

· Ложно

71. Для оценки модели с гетероскедастичностью применяют:

· Метод исключения переменных

· Метод наименьших модулей

· Метод наименьших квадратов

· Обобщенный метод наименьших квадратов

72. Статистика Дарбина – Eотсона (DW) вычисляется по формуле:

73. Несмещенность оценки характеризует

· Наименьшую дисперсию остатков

· Зависимость дисперсии от объема выборки

· Увеличение точности вычисления дисперсии с увеличением объема выборки

· Равенство нулю математического ожидания остатков

74. При каком значении статистики Дарбина – Уотсона нельзя сделать однозначный вывод о наличии автокорреляции

· 0

· [ DW_I ; DW_u]

· 4

· [4 - DW_I ;4 - DW_u]

· [0;4]

· [DW_u ; 4 - DW_u]

75. ОМНК – оценки параметров обобщенной регрессионной модели

· Смещенные

· Несмещенные

· Стохастические

· Несостоятельные

76. Оценки параметров, полученные с помощью метода наименьших квадратов (1МНК) в случае автокорреляции отклонений будут:

· Смещенными

· Несмещенными

· Состоятельными

· Несостоятельными

· Эффективными

· Неэффективными

77. Предпосылками МНК являются:

· Случайные отклонения коррелируют друг с другом

· Гетероскедастичность случайных отклонений

· Случайные отклонения являются независимыми друг от друга

· Дисперсия случайных отклонений постоянна для всех наблюдений

78. Автокорреляция остатков – это:

· Отсутствие взаимосвязи между последовательными элементами ряда остатков модели

· Наличие взаимосвязи между любыми элементами ряда остатков модели

· Наличие взаимосвязи между последовательными элементами ряда остатков модели

· Наличие непостоянной дисперсии остатков

79. Какой из методов оценки параметров модели с автокоррелированными остатками предполагает использование известной ковариационной матрицы остатков:

· Кохрейна –Оркатта

· Хилтера – Лу

· Эйткена

· Дарбина

80. Параметрический тест Гольфреда – Квандта предполагает: ????????

· Нормальное распределение величины «е»

· Пуассоновское распределение величины «е»

· Любое распределение величины «е»

· Небольшой объем выборки

· Очень большой объем выборки

81. Обобщенный метод наименьших квадратов применяется в случае

· Фиктивных переменных

· Мультиколлинеарности факторов

· Автокорреляции переменных

· Автокорреляции остатков

82. Если значение статистики {Мю} меньше табличного значения {Хи квадрат}, то явление гетороскедастичности

· Присутствует

· Отсутствует

· Нельзя сделать вывод

· Подтверждает, что закон распределения ошибок отличается от нормального

83. Случайные члены (ошибки) коррелированы при гомоскедастичности

· Верно

· Ложно

84.Укажите справледливые утверждения по поводу критерия Дарбина-Уотсона

ОТВЕТ: 1.Позволяет проверить гипотезу о наличии автокорреляции первого порядка

Изменяется от 0 до 4

85. При наличии гетероскедастичности оценки параметров ,полученных с помощью МНК как правило :

ОТВЕТ: 1.Эффективная

Несмещенная

86. Какая гипотеза о тестах Уайта, Голфелда-Квандта и Бреуша-Погана принимается за нулевую? ОТВЕТ: гиппотеза о гетероскедастичности

87. МНК оценки параметров обобщенной регрисионной модели

ОТВЕТ:несмещенные

88. Оценка гетероскедастичности модели МНК-методом является?

ОТВЕТ: Эффективной

89. Гиперболе соответствует

ОТВЕТ:обратная зависимость показателя

90. Функция вида у=0.5*х^9 является

ОТВЕТ:Степенная

91. Экспоненциальная зависимость линеализируется с помощью

ОТВЕТ:и первое и 2-е

92. Чему равен предельный продукт капитала в точке L0=100 ,K0=100,если производственная функция Кобба-Дугласа имеет вид У=2L^0,3*K^0,7

ОТВЕТ:1.4

93. Изменение объема производства продукции за счет изменения капитала на единицу при неизменных значениях остальных факторов производства называется ?

ОТВЕТ: Предельным продуктом капитала

94. Прямая ,соединяющая начало координат и точки на изоквантах в которых предельные нормы замены ресурсов равны называются?

ОТВЕТ: Изоклиналь

95. Параметры нелинейных моделей поддающихся линеализации легче всего оценить с помощью ? ОТВЕТ:МНК

96. Изменение объема производства продукции за счет изменения капитала на 1 процент при неизменных значениях остальных факторов производста называется?

ОТВЕТ: Эластичностью обьема производста по капиталу

97. Производственная функция Кобба-Дугласа является классическим примером

ОТВЕТ: Степенная зависимости

98. Полиномы линеализируются

ОТВЕТ:переходом к новым переменным

99. Кривая Филипса является классическим для экономики примером

ОТВЕТ: обратной зависимости

100. Чему равна средняя продуктивность капитала в точке L0=10,K0=100,если производная функция Кобба-Дугласа имеет вид:

ОТВЕТ: 2

101. Линеаризация

ОТВЕТ:Приведение нелинейной к линейному виду

102. Экспоненциальная зависимость является часным случаем

ОТВЕТ:Показательной зависимостью

103. Средняя ошибка расчитывается по формуле

104.Степень полинома модели, которая используется для описания тенденций уровня ряда, которые возрастают или равномерно убывают:

· Первая

· Вторая

· Третья

· Такой процесс нельзя описать с помощью полиноминальной модели

105. При моделировании экономических процессов сс помощью временных рядов оперируют следующим типом данных

· Пространственным

· Статистическими

· Динамическими

· моментными

106. Тренд со спецификой вида Y = a0 +a1t+... +aptp

· Полиноминальный

· Экспоненциальный

· Логистический

107. процессы, в развитии которых можно выделить четыре стадии прироста(незначительный, ускоряющийся, замедляющийся и снова незначительный), моделируют трендом

· Полиноминальным

· Экспотенциальным

· S-образной формы

108. При экономическом анализе периодических временных рядов, где в структуре ряда есть колебательные процессы с разным периодом и амплитудой, используют

· Метод гармоничного и спектрального анализа

· Модель авторегрессии

· Модель скользящего среднего

· Модель авторегрессии и проинтегрировано скользящего среднего

109.Формы моделей, которые учитываю фактор сезонности в уровнях динамического ряда

· Мультипликативная

· Структурная

· Приведенная

· аддитивная

· Все ответы верны

110.среднеквадратическая ошибка

111. Порядок расчета сезонной составляющей

1. Расчет коэф.изменений уровней ряда как отношений фактических уровней ряда к сглаженым

2. группировка по годам и кварталам

3.расчет суммы по каждому столбцу без учета максимального и минимального значения

4.расчет модифицированого среднего

5. расчет скоректированого модифицировано среднего

112.Адитивная модель временного ряда имеет вид

У(t)=T*S*C