На чем основан тест Голфельда -Квандта

а) На использовании t – статистики;

б) На использовании F – статистики;

в) На использовании ;

г) На графическом анализе остатков.

 

26. С помощью каких методов нельзя устранить автокорреляцию остатков?

а) Обобщенным методом наименьших квадратов;

б) Взвешенным методом наименьших квадратов;

в) Методом максимального правдоподобия;

г) Двухшаговым методом наименьших квадратов.

 

27. Как называется нарушение допущения о независимости остатков?

а) Мультиколлинеарность;

б) Автокорреляция;

в) Гетероскедастичность;

г) Гомоскедастичность.

 

28. Каким методом можно воспользоваться для устранения гетероскедастичности?

а) Обобщенным методом наименьших квадратов;

б) Взвешенным методом наименьших квадратов;

в) Методом максимального правдоподобия;

г) Двухшаговым методом наименьших квадратов.

 

29. Каким методом нельзя воспользоваться для устранения гетероскедастичности?

а) Обобщенным методом наименьших квадратов;

б) Взвешенным методом наименьших квадратов;

в) Методом максимального правдоподобия;

г) Двухшаговым методом наименьших квадратов.

 

30. Если по t-критерию большинство коэффициентов регрессии статистически значимы, а модель в целом по F- критерию незначима то это может свидетельствовать о:

а) Мультиколлинеарности;

б) Об автокорреляции остатков;

в) О гетероскедастичности остатков;

г) Такой вариант невозможен.

 

31. Возможно ли с помощью преобразования переменных избавиться от мультиколлинеарности?

а) Эта мера эффективна только при увеличении объема выборки;

б) Нет;

в) Да.

 

32. С помощью какого метода можно найти оценки параметра уравнения линейной регрессии:

а) методом наименьшего квадрата;

б) корреляционно-регрессионного анализа;

в) дисперсионного анализа.

 

33. Построено множественное линейное уравнение регрессии с фиктивными переменными. Для проверки значимости отдельных коэффициентов используется распределение:

а) Нормальное;

б) Стьюдента;

в) Пирсона;

г) Фишера-Снедекора.

 

34. Если и ранг матрицы А больше (К-1) то уравнение:

а) сверхиденцифицировано;

б) неидентифицировано;

в) точно идентифицировано.

 

35. Для оценивания параметров точно идентифицируемой системы уравнений применяется:

а) ДМНК, КМНК;

б) ДМНК, МНК, КМНК;

в) КМНК.

 

36. Критерий Чоу основывается на применении:

а) F - статистики;

б) t - статистики;

в) критерии Дарбина –Уотсона.

 

37. Фиктивные переменные могут принимать значения:

а) 1 и 0;

б) 2;

в) -1 и 1;

г) любые значения.

 

38. Известно, что между величинами X и Y существует отрицательная связь. В каких пределах находится парный коэффициент корреляции?

а) от -1 до 0;

б) от 0 до 1;

в) от –1 до 1.

 

39. По 20 наблюдениям построено уравнение регрессии: . Для проверки значимости уравнения вычислено значение статистики: 4.2. Выводы:

а) Уравнение значимо при a=0.05;

б) Уравнение незначимо при a=0.05;

в) Уравнение незначимо при a=0.01.

 

40. Какое из следующих утверждений неверно в случае гетероскедастичности остатков?

а) Выводы по t и F- статистикам являются ненадежными;

б) Гетероскедастичность проявляется через низкое значение статистики Дарбина-Уотсона;

в) При гетероскедастичности оценки остаются эффективными;

г) Оценки являются смещенными.

 

41. Тест Чоу основан на сравнении:

а) дисперсий;

б) коэффициентов детерминации;

в) математических ожиданий;

г) средних.

 

42. Если в тесте Чоу то считается:

а) что разбиение на подынтервалы целесообразно с точки зрения улучшения качества модели;

б) модель является статистически незначимой;

в) модель является статистически значимой;

г) что нет смысла разбивать выборку на части.

 

43.Фиктивные переменные являются переменными:

а) качественными;

б) случайными;

в) количественными;

г) логическими.

 

44. Какой из перечисленных методов не может быть применен для обнаружения автокорреляции?

а) Метод рядов;

б) критерий Дарбина-Уотсона;

в) тест ранговой корреляции Спирмена;

г) тест Уайта.

 

45. Простейшая структурная форма модели имеет вид:

а)

б)

в)

г) .

 

46. С помощью каких мер возможно избавиться от мультиколлинеарности?

а) Увеличение объема выборки;

б) Исключения переменных высококоррелированных с остальными;

в) Изменение спецификации модели;

г) Преобразование случайной составляющей.

 

47. Если и ранг матрицы А равен (К-1) то уравнение:

а) сверхиденцифицировано;

б) неидентифицировано;

в) точно идентифицировано;

 

48. Модель считается идентифицированной, если:

а) среди уравнений модели есть хотя бы одно нормальное;

б) каждое уравнение системы идентифицируемо;

в) среди уравнений модели есть хотя бы одно неидентифицированное;

г) среди уравнений модели есть хотя бы одно сверхидентифицированное.

 

49. Какой метод применяется для оценивания параметров неиденцифицированного уравнения?

а) ДМНК, КМНК;

б) ДМНК, МНК;

в) параметры такого уравнения нельзя оценить.

 

50. На стыке каких областей знаний возникла эконометрика:

а) экономическая теория; экономическая и математическая статистика;

б) экономическая теория, математическая статистика и теория вероятности;

в) экономическая и математическая статистика, теория вероятности.

 

51. В множественном линейном уравнении регрессии строятся доверительные интервалы для коэффициентов регрессии с помощью распределения:

а) Нормального;

б) Стьюдента;

в) Пирсона;

г) Фишера-Снедекора.

 

52. По 16 наблюдениям построено парное линейное уравнение регрессии. Для проверки значимости коэффициента регрессии вычислено tна6л=2.5.

а) Коэффициент незначим при a=0.05;

б) Коэффициент значим при a=0.05;

в) Коэффициент значим при a=0.01.

 

53. Известно, что между величинами X и Y существует положительная связь. В каких пределах находится парный коэффициент корреляции?

а) от -1 до 0;

б) от 0 до 1;

в) от –1 до 1.

 

54. Множественный коэффициент корреляции равен 0.9. Какой процент дисперсии результативного признака объясняется влиянием всех факторных признаков?

а) 90 %;

б) 81 %;

в) 95 %;

г) 45 %.

 

55. Какой из перечисленных методов не может быть применен для обнаружения гетероскедастичности?

а) Тест Голфелда-Квандта;

б) Тест ранговой корреляции Спирмена;

в) метод рядов.

 

56. Приведенная форма модели представляет собой:

а) систему нелинейных функций экзогенных переменных от эндогенных;

б) систему линейных функций эндогенных переменных от экзогенных;

в) систему линейных функций экзогенных переменных от эндогенных;

г) систему нормальных уравнений.

 

57. В каких пределах меняется частный коэффициент корреляции вычисленный по рекуретным формулам?

а) от - до + ;

б) от 0 до 1;

в) от 0 до + ;

г) от –1 до +1.

 

58. В каких пределах меняется частный коэффициент корреляции вычисленный через коэффициент детерминации?

а) от - до + ;

б) от 0 до 1;

в) от 0 до + ;

г) от –1 до +1.

 

59. Экзогенные переменные:

а) зависимые переменные;

б) независимые переменные;

в) датированные предыдущими моментами времени.

 

60. В каких пределах меняется множественный коэффициент корреляции?

а) от - до + ;

б) от 0 до 1;

в) от 0 до + ;

г) от –1 до +1.

 

61. При добавлении в уравнение регрессии еще одного объясняющего фактора множественный коэффициент корреляции:

а) уменьшится;

б) возрастет;

в) сохранит свое значение.

 

62. Построено гиперболическое уравнение регрессии: Y=a+b/X. Для проверки значимости уравнения используется распределение:

а) Нормальное;

б) Стьюдента;

в) Пирсона;

г) Фишера-Снедекора.

 

63. Для каких видов систем параметры отдельных эконометрических уравнений могут быть найдены с помощью традиционного метода наименьших квадратов?

а) система нормальных уравнений;

б) система независимых уравнений;

в) система рекурсивных уравнений;

г) система взаимозависимых уравнений.

 

64. Эндогенные переменные:

а) зависимые переменные;

б) независимые переменные;

в) датированные предыдущими моментами времени.

 

65. В каких пределах меняется коэффициент детерминации?

а) от 0 до + ;

б) от - до + ;

в) от 0 до +1;

г) от -l до +1.

 

66. Построено множественное линейное уравнение регрессии. Для проверки значимости отдельных коэффициентов используется распределение:

а) Нормальное;

б) Стьюдента;

в) Пирсона;

г) Фишера-Снедекора.

 

67. При добавлении в уравнение регрессии еще одного объясняющего фактора коэффициент детерминации:

а) уменьшится;

б) возрастет;

в) сохранит свое значение;

г) не уменьшится.

 

68. Суть метода наименьших квадратов заключается в том, что:

а) оценка определяется из условия минимизации суммы квадратов отклонений выборочных данных от определяемой оценки;

б) оценка определяется из условия минимизации суммы отклонений выборочных данных от определяемой оценки;

в) оценка определяется из условия минимизации суммы квадратов отклонений выборочной средней от выборочной дисперсии.

 

69. К какому классу нелинейных регрессий относится парабола:

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

 

70. К какому классу нелинейных регрессий относится равносторонняя гипербола:

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

 

71. К какому классу нелинейных регрессий относится показательная кривая:

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

 

72. К какому классу нелинейных регрессий относится степенная кривая:

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

 

73. К какому классу нелинейных регрессий относится экспоненциальная кривая:

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

 

74. К какому классу нелинейных регрессий относится функция вида ŷ :

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

 

75. К какому классу нелинейных регрессий относится функция вида ŷ :

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

 

76. К какому классу нелинейных регрессий относится функция вида ŷ :

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

 

77. К какому классу нелинейных регрессий относится функция вида ŷ :

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

 

78. К какому классу нелинейных регрессий относится функция вида ŷ :

а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам;

б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.

 

79. В уравнении регрессии в форме гиперболы ŷ если величина b>0, то:

а) при увеличении факторного признака х значения результативного признака у замедленно уменьшаются, и при х→∞ средняя величина у будет равна а;

б) то значение результативного признака у возрастает с замедленным ростом при увеличении факторного признака х, и при х→∞

 

80. В уравнении регрессии в форме гиперболы ŷ если величина b<0, то:

а) при увеличении факторного признака х значения результативного признака у замедленно уменьшаются, и при х→∞ средняя величина у будет равна а;

б) то значение результативного признака у возрастает с замедленным ростом при увеличении факторного признака х, и при х→∞

 

81. Коэффициент эластичности определяется по формуле для модели регрессии в форме:

а) Линейной функции;

б) Параболы;

в) Гиперболы;

г) Показательной кривой;

д) Степенной.

 

82. Коэффициент эластичности определяется по формуле для модели регрессии в форме:

а) Линейной функции;

б) Параболы;

в) Гиперболы;

г) Показательной кривой;

д) Степенной.

 

83. Коэффициент эластичности определяется по формуле для модели регрессии в форме:

а) Линейной функции;

б) Параболы;

в) Гиперболы;

г) Показательной кривой;

д) Степенной.

 

84. Коэффициент эластичности определяется по формуле для модели регрессии в форме:

а) Линейной функции;

б) Параболы;

в) Гиперболы;

г) Показательной кривой;

д) Степенной.

 

85. Коэффициент эластичности определяется по формуле для модели регрессии в форме:

а) Линейной функции;

б) Параболы;

в) Гиперболы;

г) Показательной кривой;

д) Степенной.

 

86. Уравнение называется:

а) линейным трендом;

б) параболическим трендом;

в) гиперболическим трендом;

г) экспоненциальным трендом.

 

87. Уравнение называется:

а) линейным трендом;

б) параболическим трендом;

в) гиперболическим трендом;

г) экспоненциальным трендом.

 

88. Уравнение называется:

а) линейным трендом;

б) параболическим трендом;

в) гиперболическим трендом;

г) экспоненциальным трендом.

 

89. Уравнение называется:

а) линейным трендом;

б) параболическим трендом;

в) гиперболическим трендом;

г) экспоненциальным трендом.

 

90. Система виды называется:

а) системой независимых уравнений;

б) системой рекурсивных уравнений;

в) системой взаимозависимых (совместных, одновременных) уравнений.

 

91. Система виды называется:

а) системой независимых уравнений;

б) системой рекурсивных уравнений;

в) системой взаимозависимых (совместных, одновременных) уравнений.

 

92. Система виды называется:

а) системой независимых уравнений;

б) системой рекурсивных уравнений;

в) системой взаимозависимых (совместных, одновременных) уравнений.

 

93. Эконометрику можно определить как:

а) это самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария придавать конкретное количественное выражение общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической теорией;

б) наука об экономических измерениях;

в) статистический анализ экономических данных.

 

94. К задачам эконометрики можно отнести:

а) прогноз экономических и социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы;

б) имитация возможных сценариев социально-экономического развития системы для выявления того, как планируемые изменения тех или иных поддающихся управлению параметров скажутся на выходных характеристиках;

в) проверка гипотез по статистическим данным.

 

95. По характеру различают связи:

а) функциональные и корреляционные;

б) функциональные, криволинейные и прямолинейные;

в) корреляционные и обратные;

г) статистические и прямые.

 

96. При прямой связи с увеличением факторного признака:

а) результативный признак уменьшается;

б) результативный признак не изменяется;

в) результативный признак увеличивается.

 

97. Какие методы используются для выявления наличия, характера и направления связи в статистике?

а) средних величин;

б) сравнения параллельных рядов;

в) метод аналитической группировки;

г) относительных величин;

д) графический метод.

 

98. Какой метод используется для выявления формы воздействия одних факторов на другие?

а) корреляционный анализ;

б) регрессионный анализ;

в) индексный анализ;

г) дисперсионный анализ.

 

99. Какой метод используется для количественной оценки силы воздействия одних факторов на другие:

а) корреляционный анализ;

б) регрессионный анализ;

в) метод средних величин;

г) дисперсионный анализ.

 

100. Какие показатели по своей величине существуют в пределах от минус до плюс единицы:

а) коэффициент детерминации;

б) корреляционной отношение;

в) линейный коэффициент корреляции.

 

101. Коэффициент регрессии при однофакторной модели показывает:

а) на сколько единиц изменяется функция при изменении аргумента на одну единицу;

б) на сколько процентов изменяется функция на одну единицу изменения аргумента.

 

102. Коэффициент эластичности показывает:

а) на сколько процентов изменяется функция с изменением аргумента на одну единицу своего измерения;

б) на сколько процентов изменяется функция с изменением аргумента на 1%;

в) на сколько единиц своего измерения изменяется функция с изменением аргумента на 1%.

 

103. Величина индекса корреляции, равная 1,587, свидетельствует:

а) о слабой их зависимости;

б) о сильной взаимосвязи;

в) об ошибках в вычислениях.

 

104. Величина индекса корреляции, равная 0,87, свидетельствует:

а) о слабой их зависимости;

б) о сильной взаимосвязи;

в) об ошибках в вычислениях.

 

105. Величина индекса корреляции, равная 0,087, свидетельствует:

а) о слабой их зависимости;

б) о сильной взаимосвязи;

в) об ошибках в вычислениях.

 

106. Величина индекса корреляции, равная -1,00, свидетельствует:

а) о слабой их зависимости;

б) о сильной взаимосвязи;

в) об ошибках в вычислениях.

 

107. Величина парного коэффициента корреляции, равная 1,12, свидетельствует:

а) о слабой их зависимости;

б) о сильной взаимосвязи;

в) об ошибках в вычислениях.

 

108. Величина индекса корреляции, равная -2,5, свидетельствует:

а) о слабой их зависимости;

б) о сильной взаимосвязи;

в) об ошибках в вычислениях.

 

109. Какие из приведенных чисел могут быть значениями парного коэффициента корреляции:

а) 0,4;

б) -1;

в) -2,7;

г) -0,7.

 

110. Какие из приведенных чисел могут быть значениями парного коэффициента корреляции:

а) 1,4;

б) -1;

в) -2,7;

г) -0,7.

 

111. Какие из приведенных чисел могут быть значениями множественного коэффициента корреляции:

а) 0,4;

б) -1;

в) -2,7;

г) 0,7.

 

112. Какие из приведенных чисел могут быть значениями множественного коэффициента корреляции:

а) -0,4;

б) 1;

в) -2,7;

г) 0,7.

 

113. Какие из приведенных чисел могут быть значениями коэффициента детерминации:

а) 0,4;

б) 1;

в) -2,7;

г) -0,9.

 

114. Какие из приведенных чисел могут быть значениями коэффициента детерминации:

а) 0,56;

б) -1;

в) -0,97;

г) -0,9.

 

115. Отметьте правильную форму линейного уравнения регрессии:

а) ŷ ;

б) ŷ ;

в) ŷ ;

г) ŷ .

 

116. Отметьте правильную форму гиперболического уравнения регрессии:

а) ŷ ;

б) ŷ ;

в) ŷ ;

г) ŷ .

 

117. Отметьте правильную форму степенной функции:

а) ŷ ;

б) ŷ ;

в) ŷ ;

г) ŷ .

 

118. Отметьте правильную форму показательной функции:

а) ŷ ;

б) ŷ ;

в) ŷ ;

г) ŷ .

 

119. Отметьте правильную форму параболической функции:

а) ŷ ;

б) ŷ ;

в) ŷ ;

г) ŷ .

 

120. Оценка статистической значимости парного коэффициента корреляции основывается:

а) На использовании t – статистики;

б) На использовании F – статистики;

в) На использовании ;

г) На графическом анализе остатков;

д) Дисперсионном анализе остатков.

 

121. Уравнение регрессии по рядам динамики можно построить:

а) по первым разностям, по отклонениям от тренда, по уровням ряда с включением фактора времени;

б) только по смешанным трендово-факторным моделям;

в) по первым разностям, по отклонениям от тренда.

 

122.Временной ряд – это:

а) последовательность упорядоченных во времени числовых показателей, характеризующих уровень состояния и изменения изучаемого явления;

б) последовательность числовых показателей, характеризующих уровень состояния и изменения изучаемого явления;

в) последовательность упорядоченных временных интервалов, или моментов времени.

 

123. При каком значении средней относительной ошибки по модулю модель имеет высокую точность:

а) менее 10%;

б) выше 10%;

в) от 10% до 20%.

 

124. Для чего применяется критерий Дарбина - Уотсона:

а) обнаружения автокорреляции в остатках;

б) обнаружения циклической составляющей;

в) для проверки подчинения случайного компонента нормальному закону распределения.

 

125. Система рекурсивных уравнений:

а) когда каждая зависимая переменная x рассматривается как функция одного и того же результативного признака y;

б) когда каждая зависимая переменная y рассматривается как функция одного и того же набора факторов x;

в) когда каждая независимая переменная x рассматривается как функция одного и того же результативного признака y;

г) когда в каждом последующем уравнении системы зависимая переменная представляет функцию от всех зависимых и независимых переменных предшествующих уравнений.

 

126. Какой критерий используется для проверки статистической значимости уравнения регрессии:

а) F – критерий Фишера

б) t – критерий Стьюдента

в)

 

127. Система независимых уравнений:

а) когда каждая зависимая переменная x рассматривается как функция одного и того же результативного признака y;

б) когда каждая зависимая переменная y рассматривается как функция одного и того же набора факторов x;

в) когда каждая независимая переменная x рассматривается как функция одного и того же результативного признака y;

г) когда в каждом последующем уравнении системы зависимая переменная представляет функцию от всех зависимых и независимых переменных.

 

128. Для выявления основной тенденции развития явления используются:

а) метод укрупнения интервалов;

б) метод скользящей средней;

в) индексный метод;

г) расчет средней гармонической;

д) аналитическое выравнивание.

 

129. Ряд динамики характеризует:

а) структуру совокупности по какому-либо признаку;

б) изменение значений признака во времени;

в) определенное значение варьирующего признака в совокупности;

г) факторы изменения показателя на определенную дату или за определенный период.

 

130. Периодические колебания, возникающие под влиянием смены времени года называются…:

а) хронологическими;

б) сезонными;

в) тенденцией;

г) случайными.

 

131. Автокорреляцией в статистике называется:

а) зависимость вариации значений одного показателя от вариации значений другого;

б) зависимость между цепными уровнями;

в) отклонения от тенденции;

г) зависимость последующего уровня динамического ряда от предыдущего.

 

132. Критерий Дарбина-Уотсона служит для:

а) проверки наличия тенденции в ряду динамики;

б) проверки гипотезы о нормальном характере распределения ряда отклонений от тренда;

в) обнаружения автокорреляции;

г) проверки адекватности прогноза по уравнению тренда.

 

133. Виды эконометрических систем:

а) система независимых уравнений;

б) система рекурсивных уравнений;

в) система взаимозависимых уравнений;

г) система нормальных уравнений.

 

134. Составляющие ряда динамики:

а) тренд;

б) циклические (периодические) колебания;

в) сезонные колебания;

г) случайные колебания.