Ответы на тесты по предмету Эконометрика (5041 вопросов)
Эконометрическая модель вида 
является …
является …
нелинейным уравнением
уравнением простой регрессии
линейным уравнением
уравнением множественной регрессии
Последствиями выбора неправильной спецификации для эконометрической модели может быть …
высокий уровень надежности результатов моделирования
однородность выбранной совокупности статистических данных
неадекватность модели
несущественность параметров
Эконометрическая модель линейного уравнения парной регрессии предполагает …
нелинейный характер зависимости между переменными
пару независимых переменных
линейный характер зависимости между переменными
одну независимую переменную
Эконометрическая модель линейного уравнения множественной регрессии предполагает …
нелинейный характер зависимости между переменными
одну независимую переменную
линейный характер зависимости между переменными
несколько независимых переменных
Эконометрическая модель нелинейного уравнения парной регрессии предполагает …
линейный характер зависимости между переменными
пару независимых переменных
нелинейный характер зависимости между переменными
одну независимую переменную
Эконометрическая модель нелинейного уравнения множественной регрессии предполагает …
линейный характер зависимости между переменными
одну независимую переменную
нелинейный характер зависимости между переменными
несколько независимых переменных
Каким образом можно истолковать название науки эконометрика?
экономика в информатике
информатика в экономике
измерения в экономике
исследование взаимосвязей экономических явлений и процессов
На базе каких дисциплин происходило становление науки эконометрика?
теории массового обслуживания
логистики
экономической теории
математической статистики
Результатом эконометрического моделирования является …
разработка новых методов математического моделирования
оценка возможностей информационных технологий
анализ взаимосвязей экономических показателей
прогнозирование состояния экономической системы
Проблема спецификации эконометрической модели состоит в …
формировании методов сбора статистической информации
построении алгоритма обработки статистических данных с помощью ЭВМ
выборе вида функциональной связи между исследуемыми экономическими показателями
определении всего перечня факторов, влияющих на исследуемый экономических показатель
Отбор факторов в эконометрическую модель множественной регрессии может быть осуществлен на основе …
вычисления определителей системы нормальных уравнений МНК
значений коэффициента автокорреляции уровней ряда
матрицы парных коэффициентов корреляции
сравнения остаточной дисперсии до и после включения фактора в модель
Взаимодействие факторов эконометрической модели означает, что …
факторы не дублируют влияние друг друга на результат
влияние одного из факторов на результирующий признак не зависит от значений другого фактора
теснота связи между ними превышает по абсолютной величине 0,7
факторы дублируют влияние друг друга на результат
При отборе факторов в модель множественной регрессии проводят анализ …
идентифицируемости системы эконометрических уравнений
структуры временного ряда
остаточной дисперсии до и после включения факторов в модель
значений матрицы парных коэффициентов корреляции
Значения матрицы парных коэффициентов корреляции не характеризуют …
тесноту линейной связи между двумя переменными
наличие коллинеарных факторов в модели
статистическую значимость построенного уравнения
значение коэффициента множественной корреляции
В матрице парных коэффициентов корреляции отображены значения парных коэффициентов линейной корреляции между …
коэффициентом множественной корреляции и детерминации
значениями параметров линейного уравнения множественной регрессии
зависимой и независимой переменными
двумя независимыми переменными
При отборе факторов в модель множественной регрессии можно проводить сравнение величины _________ до и после включения фактора в модель.
коэффициента автокорреляции
критерия Дарбина-Уотсона
коэффициента детерминации
остаточной дисперсии
Проводится эконометрическое моделирование зависимости объема продаж компании от ряда факторов: х1 – цены на товар, х2 – степени известности торговой марки фирмы, х3 – дохода потребителя, х4 – затрат на рекламы. Фиктивными переменными в модели не являются …
х2
х1
х3
х4
В линейном уравнении парной регрессии 
параметрами являются …
параметрами являются …
y
x
a
b
В линейном уравнении парной регрессии 
параметрами не являются …
параметрами не являются …
b
a
y
x
В линейном уравнении парной регрессии 
переменными являются …
переменными являются …
b
a
y
x
В линейном уравнении парной регрессии 
переменными не являются …
переменными не являются …
x
y
a
b
В линейном уравнении множественной регрессии 
коэффициентами регрессии являются …
коэффициентами регрессии являются …
x1
x2
b1
b2
В линейном уравнении множественной регрессии 
независимыми переменными являются …
независимыми переменными являются … 
y
x1
x2
В стандартизованном уравнении множественной регрессии 
стандартизованными переменными являются …
стандартизованными переменными являются … 
В стандартизованном уравнении множественной регрессии 
стандартизованными переменными не являются …
стандартизованными переменными не являются … 
Уровень временного ряда характеризуется конкретным значением …
случайной компоненты временного ряда
сезонных колебаний временного ряда
экономического показателя в определенный момент времени
временного ряда
Факторы, описывающие случайную компоненту временного ряда, характеризуются ____ воздействием на экономический показатель.
периодичным
долговременным
случайным
единовременным
Задачей построения эконометрической модели временного ряда является …
определение доверительных интервалов для параметров модели
расчет показателей существенности параметров
изучение структуры временного ряда
выявление и придание количественного значения каждой из трех компонент
Уровень временного ряда (Yt) может состоять из компонент: T – тренд, S – сезонные колебания, E – случайная величина. Тогда аддитивная модель временного ряда может быть представлена в виде …
Yt = T * S * E
Yt = (T + S) * E
Yt = T + S + E
Yt = T + E
Компонентами, оказывающими влияние на уровень временного ряда, являются
лаговые переменные
автокорреляция
тенденция
сезонные колебания
Методом выравнивания уровней временного ряда является метод …
лагов Алмона
тестирования гипотезы о коинтеграции
последовательных разностей
отклонений от тренда
Для аддитивной модели временного ряда: Yt – уровень временного ряда, T – тренд, S – сезонные колебания, E – случайная величина. Тогда для модели справедливо выражение …
T = Yt – S + E
Yt = T + S - E
T = Yt – (S + E)
T + E = Yt - S
Для аддитивной модели временного ряда: Yt – уровень временного ряда, T – тренд, S – сезонные колебания, E – случайная величина. Тогда для модели справедливо выражение …
Yt = (T * S) / E
T = (Yt / S) * E
T = Yt / (S * E)
T * S = (Yt / E)
При подсчёте значения коэффициента корреляции предполагается, что результирующая переменная 
…
…
зависимая и факторная переменная 
зависимая
зависимая
независимая и факторная переменная 
независимая
независимая
независимая, а факторная переменная 
зависимая
зависимая
зависимая, а факторная переменная 
независимая
независимая
Значение множественного коэффициента линейной корреляции близко к 0. Это означает, что…
результативный признак является линейно зависимым от набора факторных переменных
результирующая переменная точно равна линейной комбинации факторных переменных
имеет место сильная мультиколлинеарность
результативный признак не является линейно зависимым от набора факторных переменных
Значение множественного коэффициента линейной корреляции близко к 1. Это означает, что…
необходимо ввести в существующий набора факторных переменных дополнительный фактор
результативный признак не является линейно зависимым от набора факторных переменных
результирующая переменная является нелинейной функцией от набора факторных переменных
результирующая переменная является линейной функцией от набора факторных переменных
Частный коэффициент линейной корреляции 
это означает, что…
это означает, что… 
и 
линейно зависимы, когда величины 
и 
фиксированы 
и 
независимы, когда величины 
и 
фиксированы 
и 
независимы, когда величины 
и 
фиксированы 
и 
независимы, когда величины 
и 
фиксированы
Частный коэффициент корреляции 
это означает, что…
это означает, что… 
и 
независимы, когда величины 
и 
фиксированы 
и 
линейно зависимы, когда величины 
и 
фиксированы 
и 
независимы, когда величины 
и 
фиксированы 
и 
линейно зависимы, когда величины 
и 
фиксированы
Для оценок множественных коэффициентов корреляции модели в естественном масштабе переменных 
и модели в стандартизированном масштабе переменных 
справедливо соотношение…
и модели в стандартизированном масштабе переменных справедливо соотношение… 
Для переменных 
получено следующее значение частного коэффициента корреляции 
. Это означает, что когда значения 
и 
фиксированы, то 
объясняет...
получено следующее значение частного коэффициента корреляции . Это означает, что когда значения и фиксированы, то объясняет...
более 65% дисперсии 
менее 35% дисперсии 
около 3,5% дисперсии 
менее 1% дисперсии 
Квадрат множественного коэффициента линейной корреляции зависимости результативной переменной y от набора факторов х1, х2, х3 оценивает …
долю дисперсии 
, объяснённой линейной регрессией 
по 
, объяснённой линейной регрессией по
долю дисперсии 
, объяснённой линейной регрессией 
по 
при фиксированных значениях 
, объяснённой линейной регрессией по при фиксированных значениях
долю дисперсии 
, объяснённой линейной регрессией 
по 
при фиксированных значениях 
, объяснённой линейной регрессией по при фиксированных значениях
долю дисперсии 
, объяснённой линейной регрессией 
по 
, объяснённой линейной регрессией по
Корреляционная связь случайных величин проявляется для …
массовых наблюдений без учёта случайных факторов
единичных наблюдений на фоне влияния неучтённых факторов
единичных наблюдений без учёта случайных факторов
массовых наблюдений на фоне влияния неучтённых факторов
Корреляционный анализ относится к … методам оценки взаимосвязи
оптимизационным
функциональным
непараметрическим
параметрическим
Коэффициент парной линейной корреляции нельзя применять для …
определения знака коэффициента регрессии
определения тесноты линейной зависимости между двумя случайными величинами
подсчёта коэффициента детерминации
классификации признаков «фактор - результат»
Использование полинома третьего порядка в качестве регрессионной зависимости для однофакторной модели обусловлено …
отсутствием тенденции
наличием случайных колебаний
изменением направления связи результирующего и факторного признаков
неоднородностью выборки
Кривая Филипса, характеризует соотношение между нормой безработных (
) и процентом прироста заработной платы (
) 
и является…
) и процентом прироста заработной платы () и является…
убывающей функцией с верхней горизонтальной асимптотой 
возрастающей функцией с верхней горизонтальной асимптотой 
возрастающей функцией с нижней горизонтальной асимптотой 
убывающей функцией с нижней горизонтальной асимптотой 
Кривая Энгеля, характеризующая соотношение между доходами семьи (
) и долей доходов, расходуемых на продовольствие (
) 
является …
) и долей доходов, расходуемых на продовольствие () является …
убывающей функцией с нижней горизонтальной асимптотой 
возрастающей функцией с нижней горизонтальной асимптотой 
убывающей функцией с верхней горизонтальной асимптотой 
возрастающей функцией с верхней горизонтальной асимптотой 
Способ включения случайного возмущения для регрессионной модели на основе логистической функции
Для логистической функции 
границей насыщения изучаемого явления является параметр
границей насыщения изучаемого явления является параметр 
Практическое использование экспоненциальной функции 
для построения регрессионных моделей возможно, если…
для построения регрессионных моделей возможно, если…
факторный признак принимает неотрицательные значения
факторный признак принимает только положительные значения
результативный признак принимает неотрицательные значения
результативный признак принимает только положительные значения
Эконометрическая модель, приводимая к классической регрессионной зависимости при помощи подстановки...
Эконометрическая модель, приводимая к классической регрессионной модели при помощи подстановки...
Эконометрическая модель, приводимая к классической регрессионной модели при логарифмировании и соответствующей подстановке...
Наиболее распространёнными средствами линеаризации эконометрических моделей являются...
метод наименьших квадратов и метод максимального правдоподобия
интегрирование и дифференцирование
нормирование и стандартизация
логарифмирование и подстановка
Классическая парная регрессионная эконометрическая модель 
является...
является...
линейной по параметрам и нелинейной по переменным
нелинейной по параметрам и линейной по переменным
нелинейной по параметрам и нелинейной по переменным
линейной по параметрам и линейной по переменным
Эконометрическая модель 
является...
является...
линейной по параметрам и нелинейной по переменным
линейной по параметрам и линейной по переменным
нелинейной по параметрам и линейной по переменным
нелинейной по параметрам и нелинейной по переменным
Эконометрическая модель 
является...
является...
линейной по параметрам и линейной по переменным
линейной по параметрам и нелинейной по переменным
нелинейной по параметрам и линейной по переменным
нелинейной по параметрам и нелинейной по переменным
Эконометрическая модель 
является...
является...
линейной по параметрам и нелинейной по переменным
нелинейной по параметрам и нелинейной по переменным
линейной по параметрам и линейной по переменным
линейной по параметрам и нелинейной по переменным
Для эконометрической модели возможно приведение к классическому виду (линеаризация)...
Выберите линейную регрессионную модель.
Аддитивное включение случайного отклонения в регрессионную модель приводит к классической регрессионной модели после линеаризации...
Мультипликативное включение случайного отклонения в указанную модель приводит к линеаризуемой форме регрессионной модели...
Возможна линеаризация эконометрической модели с помощью логарифмирования и подстановки...
При указанном способе включения случайного возмущения возможно приведение эконометрической модели к классической регрессионной форме...
Мультипликативное включение случайного возмущения в эконометрическую модель и её последующая линеаризация позволяют прийти к классической регрессионной форме...
Аддитивное включение случайного возмущения в эконометрическую модель и её последующая линеаризация позволяют прийти к классической регрессионной форме...
Способ включения случайного возмущения в регрессионную модель
при котором сохраняется классическая форма модели...
при котором сохраняется классическая форма модели...
экспоненциальный
мультиколлинеарный
мультипликативный
аддитивный
Способы включения случайного возмущения в регрессионную модель 
при которых возможен переход к классической форме после линеаризации...
при которых возможен переход к классической форме после линеаризации...
мультипликативный и аддитивный
аддитивный и экспоненциальный
аддитивный и мультиколлинеарный
мультипликативный и экспоненциальный
Полиномиальная зависимость любого порядка с помощью подстановки приводится к … регрессионной модели...
экспоненциальной
полулогарифмической
обратной
линейной
Для оценки параметров регрессионной модели на основе степенной функции
необходимо...
необходимо...
Коэффициент 
найти из дополнительных условий, а оценку параметра 
- на основе метода наименьших квадратов
найти из дополнительных условий, а оценку параметра - на основе метода наименьших квадратов
Использовать метод наименьших квадратов для исходного уравнения
Линеаризовать регрессионное соотношение после применения метода наименьших квадратов
Применить метод наименьших квадратов к линеаризованному уравнению
При оценке параметров регрессионной модели на основе степенной функции
...
...
Параметры 
и 
определяются непосредственно из системы нормальных уравнений
и определяются непосредственно из системы нормальных уравнений
Параметр 
определяется непосредственно из системы нормальных уравнений, а параметр 
- косвенным путём, с помощью потенцирования
определяется непосредственно из системы нормальных уравнений, а параметр - косвенным путём, с помощью потенцирования
Параметры 
и 
определяются косвенным путём на основе потенцирования
и определяются косвенным путём на основе потенцирования
Параметр 
определяется непосредственно из системы нормальных уравнений, а параметр 
-косвенным путём, с помощью потенцирования
определяется непосредственно из системы нормальных уравнений, а параметр -косвенным путём, с помощью потенцирования
Эконометрическая модель 
является...
является...
линейной по параметрам и нелинейной по переменным
линейной по параметрам и линейной по переменным
нелинейной по параметрам и линейной по переменным
нелинейной по параметрам и нелинейной по переменным
Спецификация модели – это…
проверка модели на адекватность экспериментальным данным
прогноз экономических показателей
оценка параметров модели
выбор формы зависимости между экономическими показателями
Ошибками спецификации модели называются…
отклонения реальных значений зависимой переменной от ее расчетных значений
статистические выбросы
гетероскедастичность или автокорреляция остатков
неправильный выбор функциональной формы и/или набора объясняющих переменных
Примером модели множественной регрессии является:
Y=b0+b1X
Y=b0+b1Ln(X)
Y=b0+b1X+ b2X2
Y=b0+b1X1+ b2X2
К видам эконометрических моделей по включенным в нее факторам относятся:
модель временного ряда
модель нелинейной регрессии
модель парной регрессии
модель множественной регрессии
К основным проблемам эконометрического моделирования относятся:
расчет статистических характеристик экономических показателей
мультиколлинеарность экономических показателей
гетероскедастичность остатков
автокорреляция остатков
Укажите основные типы ошибок спецификации модели:
добавление фиктивной переменной
отбрасывание значимой переменной
добавление незначимой переменной
выбор неправильной формы уравнения
Укажите дисциплины, на базе которых зародилась эконометрика:
организация производства
теория массового обслуживания
экономическая теория
статистика
Примерами моделей линейной регрессии являются:
Y=b0+b1Ln(X) +e
Y=b0+b1X+ b2X2+e
Y=b0+b1X+e
Y=b0+b1X1+ b2X2+e
Примерами моделей нелинейной регрессии являются:
Y=b0+b1X+e
Y=b0+b1X1+ b2X2+e
Y=b0+b1X+ b2X2+e
Y=b0+b1Ln(X) +e
Примерами моделей парной регрессии являются:
Y=b0+b1X1+ b2X2+e
Y=b0+b1X+e
Y=b0+b1Ln(X) +e
Y=b0+b1X+ b2X2+e
Средствами отбора факторов, включаемых в модель, могут служить:
автокорреляционная функция
матрица парных коэффициентов корреляции
анализ существенности изменения коэффициента детерминации до и после добавления фактора в модель
анализ значимости коэффициента при факторе
Частные коэффициенты корреляции могут служить для решения следующих задач:
определение силы линейной зависимости между факторами с учетом влияния на них всех оставшихся факторов, включенных в модель
определение силы линейной зависимости между факторами без
учета влияния на них других факторов
учета влияния на них других факторов
ранжирование факторов модели по степени их влияния на результат
исключение незначимых факторов
Признаками, по которым может быть установлена мультиколлинеарность факторов, являются:
статистическая незначимость достаточно высокого коэффициента детерминации
статистическая незначимость некоторых коэффициентов регрессии при достаточно высоком коэффициенте детерминации
высокие коэффициенты корреляции между объясняющими переменными
высокие частные коэффициенты корреляции между объясняющими переменными
Фиктивные переменные служат для…
оценки мультиколлинеарности факторов
перехода от нелинейной к линейной форме зависимости
оценки статистической значимости факторов
преобразования качественных факторов в количественные
Модель, содержащая фиктивную переменную, относится к…
фиктивной модели
оптимизационной модели
сетевой модели
регрессионной модели
Метод фиктивных переменных является одним из методов…
выявления мультиколлинеарности
скользящей средней
устранения гетероскедастичности
сезонного анализа временных рядов
Если качественный признак имеет 3 атрибутивных значения, следует использовать…
1 фиктивную переменную
3 фиктивных переменных
4 фиктивных переменных
2 фиктивных переменных
Если качественный признак имеет k атрибутивных значений, следует использовать…
k фиктивных переменных
k+1 фиктивных переменных
k-2 фиктивных переменных
k-1 фиктивных переменных
Фиктивная переменная может принимать значения:
в интервале от -1 до 1
-1
0
1
Укажите уравнения регрессии, в которых фиктивная переменная D используется в мультипликативной форме:
Y=b0+b1X2+b2D
Y=b0+b1X +b2X2+b3D
Y=b0+b1D+ b2D·X
Y=b0+b1X+b2D+ b3D·X
Укажите правильный вариант ответа относительно числа зависимых переменных, включаемых в уравнение регрессии:
количество зависимых переменных равно количеству независимых
в парной регрессии одна переменная, во множественной – несколько
несколько переменных
только одна переменная
В уравнении регрессии Y=b0+b1X +e, коэффициент b0 показывает …
степень корреляции между X и Y
среднее значение Y
величину изменения Y при увеличении значения X на единицу
величину Y при X равном нулю
В уравнении регрессии Y=b0+b1X +e, коэффициент b1 показывает …
среднее значение Y
степень корреляции между X и Y
статистическую значимость коэффициента корреляции
величину изменения Y при увеличении значения X на единицу
Частное уравнение регрессии – это уравнение, которое связывает…
результативный фактор с несколькими объясняющими факторами при закреплении оставшихся факторов на среднем уровне
результативный фактор с объясняющим фактором при исключении оставшихся факторов
объясняющие факторы между собой при закреплении результативного фактора на среднем уровне
результативный фактор с объясняющим фактором при закреплении других факторов на среднем уровне
Частное уравнение регрессии характеризует…
силу воздействия фактора на результат при положительных значениях других факторов
наличие или отсутствие мультиколлинеарности факторов
изолированное влияние фактора на результат при нулевых значениях других факторов
изолированное влияние фактора на результат при средних значениях других факторов
В линейной регрессии Y=b0+b1X+e параметрами уравнения регрессии являются:
Y
X
b0
b1
К причинам присутствия в эконометрической модели случайного фактора относятся:
большой объем исходной информации
стохастический характер зависимости
не включение в модель всех объясняющих переменных
выборочный характер исходных данных
К свойствам уравнения регрессии в стандартизированном виде относятся:
коэффициенты регрессии при объясняющих переменных равны между собой
постоянный параметр (свободный член уравнения) регрессии равен нулю
входящие в состав уравнения переменные являются безразмерными
средние значения входящих в состав уравнения переменных равны нулю