Ответы на тесты по предмету Эконометрика (5041 вопросов)
В приведенной форме модели в правой части уравнений находятся …
зависимые и независимые переменные
случайные факторы
только зависимые переменные
только независимые переменные
Двухшаговый метод наименьших квадратов предполагает ______ использование обычного МНК
не использовать обычный МНК
трехкратное
однократное
двукратное
На первом этапе применения косвенного метода наименьших квадратов …
приведенную форму преобразуют в структурную
проводят процедуру линеаризации структурной формы модели
проводят процедуру линеаризации приведенной формы модели
структурную форму преобразуют в приведенную
Относительно формы зависимости различают …
непосредственную и косвенную регрессии
простую и множественную регрессии
положительную и отрицательную регрессии
линейную и нелинейную регрессии
Относительно количества факторов, включенных в уравнение регрессии различают …
множественную и многофакторную регрессии
линейную и нелинейную регрессии
непосредственную и косвенную регрессии
простую и множественную регрессии
Дано уравнение регрессии 
. Определите спецификацию модели.
. Определите спецификацию модели.
полиномиальное уравнение парной регрессии
полиномиальное уравнение множественной регрессии
линейное уравнение простой регрессии
линейное уравнение множественной регрессии
Величина остаточной дисперсии при включении существенного фактора в модель …
не изменится
будет увеличиваться
будет равна нулю
будет уменьшаться
Величина параметра a в уравнении парной линейной регрессии 
характеризует значение…
характеризует значение…
результирующей переменной при нулевом значении случайной величины
факторной переменной при нулевом значении случайного фактора
факторной переменной при нулевом значении результата
результирующей переменной при нулевом значении фактора
В линейном уравнении парной регрессии 
коэффициентом регрессии является значение…
коэффициентом регрессии является значение…
параметра a
параметров a и b
переменной х
параметра b
В стандартизованном уравнении множественной регрессии 
; 
. Определите какой из факторов х1 или х2 оказывает более сильное влияние на у.
; . Определите какой из факторов х1 или х2 оказывает более сильное влияние на у.
по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как неизвестны значения "чистых" коэффициентов регрессии
по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как стандартизованные коэффициенты регрессии несравнимы между собой
, так как 0,3 > -2,1 
, так как 2,1 > 0,3
Построена модель парной регрессии зависимости предложения от цены 
. Влияние случайных факторов на величину предложения в этой модели учтено посредством …
. Влияние случайных факторов на величину предложения в этой модели учтено посредством …
случайной величины x
посредством параметра b
посредством константы ε
случайной величины ε
Метод наименьших квадратов не применим для …
линейных уравнений парной регрессии
полиномиальных уравнений множественной регрессии
линейных уравнений множественной регрессии
уравнений нелинейных по оцениваемым параметрам
Оценки параметров уравнений регрессии при помощи метода наименьших квадратов находятся на основании решения …
решения уравнения регрессии
решения двойственной задачи
решения системы нормальных неравенств
решения системы нормальных уравнений
Оценки параметров линейного уравнения множественной регрессии можно найти при помощи метода …
метода наибольших квадратов
метода средних квадратов
метода нормальных квадратов
метода наименьших квадратов
Эффективность оценки на практике характеризуется …
невозможностью перехода от точечного оценивания к интервальному
уменьшением точности с увеличением объема выборки
отсутствием накапливания значений остатков при большом числе выборочных оцениваний
возможностью перехода от точечного оценивания к интервальному
При примени метода наименьших квадратов исследуются свойства …
оценок переменных уравнения регрессии
оценок переменных и параметров уравнения регрессии
оценок случайных величин уравнения регрессии
оценок параметров уравнения регрессии
Гомоскедастичность подразумевает …
рост дисперсии остатков с увеличением значения фактора
уменьшение дисперсии остаток с уменьшением значения фактора
максимальную дисперсию остатков при средних значениях фактора
одинаковую дисперсию остатков при каждом значении фактора
Оценки параметров, найденные при помощи метода наименьших квадратов обладают свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности, если предпосылки метода наименьших квадратов …
можно не учитывать
можно исключить
не выполняются
выполняются
На основании преобразования переменных при помощи обобщенного метода наименьших квадратов получаем новое уравнение регрессии, которое представляет собой …
нелинейную регрессию, в которой переменные взяты с весами 
нелинейную регрессию, в которой переменные взяты с весами 
взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами 
взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами 
Значение линейного коэффициента корреляции характеризует тесноту _____ связи
случайной
нелинейной
множественной линейной
линейной
Для уравнения у = 3,14 + 2х +e значение коэффициента корреляции составило 2. Следовательно …
связь функциональная
теснота связи в 2 раза сильнее, чем для функциональной связи
при увеличении фактора на единицу значение результата увеличивается в 2 раза
значение коэффициента корреляции рассчитано с ошибкой
Число степеней свободы связано с …
числом определяемых по совокупности констант
видом уравнения регрессии
характером исследуемых переменных
числом единиц совокупности
Табличное значение критерия Фишера служат для …
проверки статистической гипотезы о равенстве двух математических ожиданий
проверки статистической гипотезы о равенстве дисперсии некоторой гипотетической величине
проверки статистической гипотезы о равенстве математического ожидания некоторой гипотетической величине
проверки статистической гипотезы о равенстве факторной и остаточной дисперсий
Оценка значимости параметров уравнения регрессии осуществляется по критерию …
Дарбина–Уотсона
Пирсона
Фишера
Стьюдента
Если спецификация модели 
нелинейное уравнение регрессии, то нелинейной является функция…
нелинейное уравнение регрессии, то нелинейной является функция… 
Нелинейным не является уравнение …
Нелинейным является уравнение …
Уравнение регрессии 
характеризует ______ зависимость
характеризует ______ зависимость
функциональную
прямо пропорциональную
линейную
обратно пропорциональную
В нелинейной модели парной регрессии 
функция 
является …
функция является …
линейной
равной нулю
несущественной
нелинейной
Экспоненциальным не является уравнение регрессии …
Известно, что с увеличением объема производства себестоимость единицы продукции уменьшается за счет того, что происходит перераспределение постоянных издержек. Пусть а – совокупная величина постоянных издержек, а b – величина переменных издержек в расчете на 1 изделие. Тогда зависимость себестоимости единицы продукции от объема производства можно описать с помощью модели …
Для моделирования зависимости предложения от цены не может быть использовано уравнение регрессии …
Нелинейную модель зависимостей экономических показателей нельзя привести к линейному виду, если …
линейная модель является внутренне нелинейной
нелинейная модель является внутренне линейной
линейную модель является внутренне линейной
нелинейная модель является внутренне нелинейной
По результатам исследования было выявлено, что рентабельность производства падает с увеличением трудоемкости. Какую спецификацию уравнения регрессии можно использовать для построения модели такой зависимости?
К линейному уравнению нельзя привести …
Уравнение 
… может быть линеаризовано при помощи подстановки …
… может быть линеаризовано при помощи подстановки … 
Замена 
; 
подходит для уравнения …
; подходит для уравнения … 
Замена 
не подходит для уравнения …
не подходит для уравнения … 
Множественная регрессия не является результатом преобразования уравнения …
Назовите показатель корреляции для нелинейных моделей регрессии.
линейный коэффициент корреляции
индекс детерминации
парный коэффициент линейной корреляции
индекс корреляции
Модель временного ряда не предполагает …
зависимость значений экономического показателя от времени
последовательность моментов (периодов) времени, в течении которых рассматривается поведение экономического показателя
учет временных характеристик
независимость значений экономического показателя от времени
Автокорреляционной функцией временного ряда называется …
последовательность отношений коэффициентов автокорреляции к величинам соответствующих лагов
последовательность приращений коэффициентов автокорреляции уровней различных порядков
зависимость коэффициентов автокорреляции первого порядка от числа уровней временного ряда
последовательность значений коэффициентов автокорреляции уровней разного порядка
Структуру временного ряда можно выявить с помощью коэффициента …
авторегрессии уровней ряда
регрессии уровней ряда
автодетерминации уровней ряда
автокорреляции уровней ряда
Аддитивная модель содержит компоненты …
в виде сомножителей
в виде их отношений
в виде комбинации слагаемых и сомножителей
в виде слагаемых
Мультипликативная модель содержит исследуемые факторы …
в виде комбинации слагаемых и сомножителей
в виде их отношений
в виде слагаемых
в виде сомножителей
Под стационарным процессом можно понимать …
функциональный процесс
процесс с возрастающей тенденцией
процесс с убывающей тенденцией
стохастический процесс, для которого среднее и дисперсия независимо от рассматриваемого периода имеют постоянное значение
Первопричиной использования систем эконометрических уравнений является то, что …
существует доминирующий фактора
отсутствует связь между экономическими показателями
случайные факторы оказывают существенное влияние на моделируемую экономическую систему
изолированное уравнение не отображает истинные влияния факторов на вариацию результативных переменных
Изолированное уравнение множественной регрессии может быть использовано для моделирования взаимосвязи экономических показателей, если …
система не предполагает использование уравнений множественной регрессии
при изменении переменной влечет за собой изменения во всей системе взаимосвязанных признаков
при изменении одного экономического показателя другие факторы также изменяются
факторы не взаимодействуют друг с другом
Выделяют три класса систем эконометрических уравнений: …
система независимых уравнений, системы изолированных уравнений и системы рекурсивных уравнений
системы взаимозависимых уравнения, системы рекурсивных уравнений и системы возвратных уравнений
системы одновременных уравнений, системы взаимозависимых уравнений и системы рекурсивных уравнений
системы независимых уравнений, системы взаимозависимых уравнений и системы рекурсивных уравнений
Структурными коэффициентами модели называются коэффициенты _________ в структурной форме модели
…
…
только при экзогенных переменных
свободных членов
только при эндогенных переменных
при экзогенных и эндогенных переменных
График зависимости остатков et от времени t свидетельствует о наличии…
мультиколлинеарности данных
трендовой составляющей в уравнении регрессии
нелинейной связи между объясняющими переменными
автокорреляции остатков
График зависимости остатков e от теоретических значений зависимой переменной y' свидетельствует о наличии…
мультиколлинеарности данных
авторегрессии первого порядка
гомоскедастичности остатков
гетероскедастичности остатков
График зависимости остатков e от теоретических значений зависимой переменной y' свидетельствует о наличии…
нелинейной авторегрессии
гомоскедастичности остатков
мультиколлинеарности данных
гетероскедастичности остатков
По графику зависимости остатков e от теоретических значений зависимой переменной y' можно судить о нарушении следующей предпосылки МНК:
случайные отклонения независимы от объясняющих переменных
дисперсия случайных отклонений постоянна
математическое ожидание случайного отклонения равно 0
случайные отклонения независимы друг от друга
По графику зависимости остатков e от теоретических значений зависимой переменной y' можно судить о нарушении следующей предпосылки МНК:
случайные отклонения независимы друг от друга
математическое ожидание случайного отклонения равно 0
случайные отклонения независимы от объясняющих переменных
дисперсия случайных отклонений постоянна
По графику зависимости остатков e от теоретических значений зависимой переменной y' можно судить, что причиной автокорреляции остатков является…
мультиколлинеарность данных
наличие ошибок измерений переменных
агрегирование переменных
неправильная спецификация модели
Наиболее распространенным способом проверки остатков на случайный характер является…
метод главных компонент
метод наименьших квадратов
тест Голдфелда-Квандта
графический метод
Дан график зависимости остатков e от теоретических значений зависимой переменной y'. Для оценки коэффициентов регрессии следует применить …
косвенный метод наименьших квадратов
двухшаговый метод наименьших квадратов
традиционный метод наименьших квадратов
обобщенный метод наименьших квадратов
График зависимости остатков et от времени t свидетельствует о наличии…
функциональной зависимости остатков
сезонной компоненты в уравнении регрессии
линейной гетероскедастичности остатков
положительной автокорреляции остатков
Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков et от времени t:
автокорреляция остатков отсутсвует
отсутствует закономерность в поведении остатков
имеет место автокорреляция остатков
нарушена предпосылка МНК о независимости остатков друг от друга
Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков e от теоретических значений зависимой переменной y':
нарушена предпосылка МНК о равенстве нулю математического ожидания случайных отклонений
имеет место гомоскедастичность остатков
имеет место гетероскедастичность остатков
нарушена предпосылка МНК о равенстве дисперсий случайных отклонений
Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков e от теоретических значений зависимой переменной y':
модель содержит циклическую компоненту
нарушена предпосылка МНК о равенстве нулю математического ожидания случайных отклонений
имеет место гетероскедастичность остатков
нарушена предпосылка МНК о равенстве дисперсий случайных отклонений
Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков et от времени t:
отсутствует закономерность в поведении остатков
отсутствует автокорреляция остатков
имеет место автокорреляция остатков
нарушена предпосылка МНК о независимости остатков друг от друга
Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков e от теоретических значений зависимой переменной y':
отсутствует гомоскедастичность остатков
остатки носят случайный характер
отсутствует автокорреляция остатков
отсутствует гетероскедастичность остатков
Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков e от теоретических значений зависимой переменной y':
методы эконометрики на данный случай не распространяются
отсутствует закономерность в поведении остатков
имеет место автокорреляция остатков
неверная спецификация модели
Укажите назначение применения статистики Дарбина-Уотсона:
используется только для линейных моделей
не применим для проверки автокорреляции в остатках
проверяет гипотезу о наличии автокорреляции только первого порядка
не применим к моделям с лаговыми переменными
Для проверки наличия гетероскедастичности остатков служат:
метод скользящей средней
статистика Дарбина-Уотсона
графический метод
тест Голдфелда-Квандта
К методам устранения автокорреляции остатков относятся:
косвенный метод наименьших квадратов
метод Голдфелда-Квандта
метод Кохрана-Оркатта
метод Хилдрета-Лу
К методам устранения гетероскедастичности остатков не относятся:
обобщенный метод наименьших квадратов
метод Кохрана-Оркатта
метод Хилдрета-Лу
косвенный метод наименьших квадратов
В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Определите количество объясняющих переменных, включенных в модель.
2
20
5
1
В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Выберите объясненную сумму квадратов отклонений.
100
600
400
500
В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Выберите общую сумму квадратов отклонений.
500
21
100
600
В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Выберите остаточную сумму квадратов отклонений.
600
495
500
100
В таблице представлена часть результатов дисперсионного анализа. Вычислите объясненную дисперсию на одну степень свободы.
0,2
5
100
500
В таблице представлена часть результатов дисперсионного анализа. Вычислите остаточную дисперсию на одну степень свободы.
10
25
0,2
5
В таблице представлена часть результатов дисперсионного анализа. Вычислите критерий Фишера.
20
495
0,01
100
Критерий Фишера (F-критерий) в эконометрических моделях представляет собой отношение _______ в расчете на одну степень свободы
остаточной дисперсии к общей дисперсии
объясненной дисперсии к общей дисперсии
общей дисперсии к объясненной дисперсии
объясненной дисперсии к остаточной дисперсии
Для проверки статистической значимости уравнения регрессии выдвигается следующая нулевая гипотеза:
остаточная дисперсия равна 0
общая дисперсия больше остаточной дисперсии
остаточная дисперсия равна общей дисперсии
объясненная дисперсия равна остаточной дисперсии
Для проверки статистической значимости уравнения регрессии выдвигается следующая альтернативная гипотеза:
общая дисперсия не равна объясненной дисперсии
общая дисперсия больше остаточной дисперсии
общая дисперсия не равна остаточной дисперсии
объясненная дисперсия больше остаточной дисперсии
Проверка гипотезы о равенстве нулю коэффициента детерминации равносильна проверке гипотезы об одновременном равенстве нулю…
общей, объясненной и остаточной сумм квадратов отклонений
средних значений всех переменных, включенных в модель
всех коэффициентов корреляции между объясняющими переменными
всех коэффициентов регрессии при объясняющих переменных
Пусть n – объем выборки, m – количество объясняющих переменных. Для проверки статистической значимости коэффициентов регрессии служит статистика Стьюдента с числом степеней свободы….
n+m-1
n-m
n+m
n-m-1
Выберите пропущенное в таблице значение
32
4
12
2
Выберите пропущенное в таблице значение
7
-1
3/4
12
Выберите пропущенное в таблице значение
10
-10
20
3
Пусть t – рассчитанная для коэффициента регрессии статистика Стьюдента, а t крит - критическое значение этой статистики. Коэффициент регрессии считается статистически значимым, если…
|t| < t крит
|t| ¹ 0
|t| = t крит
|t| > t крит
Пусть t – рассчитанная для коэффициента регрессии статистика Стьюдента, а t крит - критическое значение этой статистики. Коэффициент регрессии считается статистически значимым, если выполняются следующие неравенства:
t - t крит < 0
|t| < t крит
t > t крит
t < -t крит
Если доверительный интервал для коэффициента регрессии содержит 0, то справедливы следующие утверждения:
вероятность того, что этот коэффициент равен 0 мала
коэффициент регрессии статистически незначим
фактическое значение статистики Стьюдента для этого коэффициента по модулю меньше критического (табличного)
нулевая гипотеза относительно этого коэффициента не отклоняется
Методами выравнивания уровней временного ряда могут служить:
симплекс – метод
графическое представление временного ряда
метод скользящей средней
построение уравнения регрессии, характеризующего зависимость уровней ряда от времени
К основным подходам к анализу структуры временного ряда, содержащего сезонные или циклические колебания относятся:
расчет среднего значения уровней ряда
расчет значений сезонной компоненты и построение аддитивной модели временного ряда
расчет значений сезонной компоненты и построение мультипликативной модели временного ряда
применение сезонных фиктивных переменных
Сезонные компоненты должны отвечать следующим требованиям:
в мультипликативной модели сумма всех сезонных компонент равна 1
в аддитивной модели сумма всех сезонных компонент равна 1
в аддитивной модели сумма всех сезонных компонент равна 0
в мультипликативной модели произведение всех сезонных компонент равно 1
Выберите основные модели временных рядов:
обратная
полиномиальная
аддитивная
мультипликативная
Процесс построения модели временных рядов включает в себя следующие шаги:
переход к системе одновременных уравнений
расчет средней амплитуды сезонных колебаний
выравнивание исходного ряда методом скользящей средней
расчет сезонной компоненты
Аддитивная модель временных рядов не применяется в случаях:
отсутствия трендовой и случайной компонент
когда амплитуда сезонных (циклических) колебаний не изменяется
когда амплитуда сезонных (циклических) колебаний увеличивается
когда амплитуда сезонных (циклических) колебаний уменьшается
Какое из определений подходит для науки эконометрика?
специальный раздел информатики, посвященный анализу экономической информации
наука, которая осуществляет качественный анализ взаимосвязей экономических явлений и процессов
это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов
это единство составляющих ее наук: статистики, экономической теории и математики
Что определяет спецификацию эконометрической модели?
количество наблюдений
метод, применяемый для оценки параметров эконометрической модели
количество независимых переменных, включенных в модель
вид функциональной связи между зависимой и независимой (независимыми) переменной (переменными)
Что обеспечивает стохастическую природу эконометрической модели?
функциональный характер связи между переменными
анализ связи между переменными без учета влияния случайных факторов
включение случайных факторов в модель
случайное воздействие неучтенных явно факторов в модели на зависимую переменную
К эконометрической модели множественной регрессии относится уравнение, включающее …
одну независимую переменную
несколько зависимых переменных
две независимых переменных
не менее двух объясняющих переменных
Эконометрическая модель линейного уравнения регрессии может содержать …
одну объясняющую переменную и две зависимых переменных
несколько зависимых переменных
одну зависимую переменную
несколько объясняющих переменных
Вид уравнения регрессии определяется …
количеством случайных факторов, включенных в модель
единицами измерения экономических показателей
видом связи между экономическими показателями
функцией, описывающей взаимосвязь между зависимой и независимой переменными
Ошибками спецификации эконометрической модели является …
определение необходимого количества наблюдений для построения модели
расчет показателей существенности параметров для построенной модели
неправильный выбор функции, описывающей вид связи между экономическими переменными
использование парной регрессии вместо множественной для экономического показателя, зависящего от ряда факторов