Ответы на тесты по предмету Эконометрика (5041 вопросов)
Самым распространенным методом оценки параметров регрессии является:
метод наименьших модулей
метод моментов
метод максимального правдоподобия
метод наименьших квадратов
Пусть наблюдаемые значения зависимой переменной отличаются от модельных на величину 
. В данных обозначениях оценки коэффициентов регрессии по МНК определяются из условия минимизации суммы:
. В данных обозначениях оценки коэффициентов регрессии по МНК определяются из условия минимизации суммы: 
Метод наименьших квадратов используется для определения…
коэффициента детерминации
стандартной ошибки регрессии
дисперсий коэффициентов регрессии
оценок коэффициентов регрессии
В модели парной линейной регрессии Y=b0+b1X +e коэффициент b1 показывает…
на какую величину в среднем изменится Y, если X изменится на один процент
на сколько процентов в среднем изменится Y, если X изменится на одну единицу
на сколько процентов в среднем изменится Y, если X изменится на один процент
на какую величину в среднем изменится Y, если X изменится на одну единицу
Оценка является состоятельной оценкой параметра если…
ее математическое ожидание равно оцениваемому параметру
ее дисперсия меньше дисперсии других оценок
ее дисперсия равна нулю
она стремится к истинному значению параметра с увеличением объема выборки
Свойства оценок параметров (коэффициентов регрессии) зависят от свойств ______ модели.
объясняющих переменных
всех переменных
зависимой переменной
случайной составляющей
Оценки коэффициентов по МНК имеют ___________ в классе всех линейных несмещенных оценок
оптимальное математическое ожидание
наибольшую дисперсию
наименьшее математическое ожидание
наименьшую дисперсию
Оценки коэффициентов по МНК…
равны теоретическим коэффициентам регрессии
являются нормированными величинами
являются константами
являются функциями от выборки
Гетероскедастичность остатков подразумевает нарушение следующей предпосылки МНК:
случайные отклонения имеют нормальное распределение
математическое ожидание случайного отклонения равно 0 для всех наблюдений
случайные отклонения являются независимыми друг от друга
дисперсия случайных отклонений постоянна для всех наблюдений
Гетероскедастичность чаще встречается при использовании…
качественных переменных
временных рядов
фиктивных переменных
перекрестных данных
Автокорреляция чаще встречается при использовании…
качественных переменных
перекрестных данных
фиктивных переменных
временных рядов
Положительная автокорреляция остатков имеет место, когда…
сумма всех отклонений положительна
знаки соседних отклонений, как правило, противоположны
подавляющее большинство отклонений положительно
знаки соседних отклонений, как правило, одинаковые
Отрицательная автокорреляция остатков имеет место, когда…
знаки соседних отклонений, как правило, одинаковые
подавляющее большинство отклонений отрицательно
сумма всех отклонений отрицательна
знаки соседних отклонений, как правило, противоположны
Предпосылками МНК являются:
случайные отклонения зависят от результирующей переменной
дисперсия случайных отклонений постоянна для всех наблюдений
случайные отклонения должны быть независимы от объясняющих переменных
случайные отклонения имеют нормальное распределение
Причинами нарушения предпосылок МНК могут являться:
большой объем наблюдений
наличие в уравнении фиктивных переменных
нелинейный характер зависимости между переменными
наличие не учтенного в уравнении существенного фактора
Гетероскедастичность остатков приводит к следующим нежелательным результатам:
оценки параметров регрессии будут смещенными
оценки параметров регрессии будут несостоятельными
оценки параметров регрессии будут неэффективными
интервальные оценки параметров регрессии будут неверными
Автокорреляция остатков приводит к следующим нежелательным результатам:
оценки параметров регрессии будут смещенными
оценки параметров регрессии будут несостоятельными
оценки параметров регрессии будут неэффективными
интервальные оценки параметров регрессии будут неверными
К методам обнаружения автокорреляции относятся:
тест Голдфелда-Квандта
метод наименьших квадратов
графический анализ остатков
критерий Дарбина-Уотсона
Обобщенный метод наименьших квадратов используется в случаях:
гетероскедастичности и независимости остатков
гомоскедастичности и автокорреляции остатков
гомоскедастичности и независимости остатков
гетероскедастичности и автокоррелированности остатков
Метод взвешенных наименьших квадратов является частным случаем ____________ метода наименьших квадратов.
традиционного
двухшагового
косвенного
обобщенного
Пусть случайные остатки eT в модели парной линейной регрессии подвержены воздействию авторегрессии первого порядка: eT =r· eT-1+uT. Тогда для получения наилучших линейных несмещенных оценок используют следующее преобразование переменных:
yT*= yT + r·yT-1; xT*= xT + r· xT-1
yT*=r· yT - yT-1; xT*= r·xT - xT-1
yT*= ryT; xT*= rxT
yT*= yT - r·yT-1; xT*= xT - r· xT-1
В эконометрических моделях с m независимыми переменными наблюдаемые значения зависимой переменной 
, i=1, 2, …, n, отличаются от модельных 
на величину 
(
). В данных обозначениях формула для расчета оценки общей дисперсии зависимой переменной 
имеет вид:
, i=1, 2, …, n, отличаются от модельных на величину (). В данных обозначениях формула для расчета оценки общей дисперсии зависимой переменной имеет вид: 
В эконометрических моделях с m независимыми переменными наблюдаемые значения зависимой переменной 
, i=1, 2, …, n, отличаются от модельных 
на величину 
(
). В данных обозначениях формула для расчета оценки объясненной дисперсии 
имеет вид:
, i=1, 2, …, n, отличаются от модельных на величину (). В данных обозначениях формула для расчета оценки объясненной дисперсии имеет вид: 
В эконометрических моделях с m независимыми переменными наблюдаемые значения зависимой переменной 
, i=1, 2, …, n, отличаются от модельных 
на величину 
(
). В данных обозначениях формула для расчета оценки остаточной дисперсии 
имеет вид:
, i=1, 2, …, n, отличаются от модельных на величину (). В данных обозначениях формула для расчета оценки остаточной дисперсии имеет вид: 
В эконометрических моделях «общая» дисперсия – это дисперсия…
отклонений наблюдаемых значений результативного фактора от его расчетных значений
расчетных значений результативного фактора
значений объясняющего фактора
наблюдаемых значений результативного фактора
В эконометрических моделях «остаточная» дисперсия – это дисперсия…
значений объясняющего фактора
расчетных значений результативного фактора
наблюдаемых значений результативного фактора
отклонений наблюдаемых значений результативного фактора от его расчетных значений
Коэффициент детерминации представляет собой отношение…
дисперсии отклонений к общей дисперсии результирующего фактора
необъясненной уравнением регрессии дисперсии результирующего фактора к объясненной дисперсии этого фактора
необъясненной уравнением регрессии дисперсии результирующего фактора к общей дисперсии этого фактора
объясненной уравнением регрессии дисперсии результирующего фактора к общей дисперсии этого фактора
Коэффициент детерминации служит для…
оценки параметров регрессии
определения линейной связи между независимыми переменными
интервальной оценки параметров регрессии
оценки общего качества уравнения регрессии
В модели парной линейной регрессии Y=b0+b1X +e справедливо следующее утверждение:
коэффициент детерминации равен коэффициенту корреляции между X и Y
коэффициент детерминации равен коэффициенту корреляции между Y и e
коэффициент детерминации равен квадрату коэффициента корреляции между X и e
коэффициент детерминации равен квадрату коэффициента корреляции между Y и X
Тесноту линейной связи определяет…
коэффициент регрессии
коэффициент эластичности
стандартизированный коэффициент регрессии
коэффициент корреляции
Линейный коэффициент корреляции является…
мерой тесноты нелинейной связи между переменными
критерием оценки общего качества регрессионной модели
критерием оценки статистической значимости уравнения регрессии
мерой тесноты линейной связи между переменными
Коэффициент корреляции может принимать значения в интервале…
от 0 до 100
от 0 до 1
от -1 до 0
от -1 до 1
Если коэффициент корреляции равен 0.9, это означает, что между переменными…
существует прямая линейная функциональная зависимость
существует обратная линейная функциональная зависимость
существует обратная тесная линейная зависимость
существует прямая тесная линейная зависимость
В эконометрических моделях наблюдаемые значения зависимой переменной 
, i=1, 2, …, n, отличаются от модельных 
на величину 
(
). В данных обозначениях формула для расчета общей суммы квадратов отклонений имеет вид:
, i=1, 2, …, n, отличаются от модельных на величину (). В данных обозначениях формула для расчета общей суммы квадратов отклонений имеет вид: 
В эконометрических моделях наблюдаемые значения зависимой переменной 
, i=1, 2, …, n, отличаются от модельных 
на величину 
(
). В данных обозначениях формула для расчета объясненной суммы квадратов отклонений имеет вид:
, i=1, 2, …, n, отличаются от модельных на величину (). В данных обозначениях формула для расчета объясненной суммы квадратов отклонений имеет вид: 
Число степеней свободы определяется …
количеством рассматриваемых моделей
количеством неучтенных в модели факторов
числом уравнений, включенных в систему эконометрических уравнений
числом свободы независимого варьирования фактора
Пусть n – объем выборки, m – количество независимых переменных в уравнении регрессии. Тогда число степеней свободы общей суммы квадратов отклонений равно…
m
n-m-1
n
n-1
Пусть n – объем выборки, m – количество независимых переменных в уравнении регрессии. Тогда число степеней свободы объясненной суммы квадратов отклонений равно…
m-1
n-1
n-m-1
m
Пусть n – объем выборки, m – количество независимых переменных в уравнении регрессии. Тогда число степеней свободы остаточной суммы квадратов отклонений равно…
n-1
m
n-1
n-m-1
Определение дисперсии на одну степень свободы приводит общую, объясненную и остаточную дисперсии …
к табличному виду
к одной размерности
к безразмерному виду
к сравнимому виду
Статистическая значимость уравнения регрессии чаще всего определятся с помощью статистики…
нормального распределения
стандартного нормального распределения
Стьюдента
Фишера
Для оценки статистической значимости (существенности) параметра регрессии b выдвигается нулевая гипотеза:
b = 1
b = -1
b > 0
b = 0
Коэффициент регрессии статистически значим, если его t-статистика по модулю …
≤ табличного значения t-статистики
= 1
близка по значению к 0
³ табличного значения t-статистики
Коэффициент регрессии статистически незначим, если абсолютное значение стандартной ошибки этого коэффициента…
ничтожно мала
как минимум в 2 раза меньше его модуля
равна стандартной ошибки регрессии
больше половины его модуля
Пусть b – оценка коэффициента регрессии, а mb – его стандартная ошибка. В принятых обозначениях формула расчета t – статистики для этого параметра выглядит следующим образом:
Модель 
относится к классу _________ эконометрических моделей нелинейной регрессии.
относится к классу _________ эконометрических моделей нелинейной регрессии.
показательных
логарифмических
линейных
степенных
Модель 
относится к классу _________ эконометрических моделей нелинейной регрессии.
относится к классу _________ эконометрических моделей нелинейной регрессии.
показательных
полулогарифмических
линейных
степенных
Модель 
относится к классу _________ эконометрических моделей нелинейной регрессии.
относится к классу _________ эконометрических моделей нелинейной регрессии.
степенных
линейных
обратных
показательных
Модель 
относится к классу _________ эконометрических моделей нелинейной регрессии.
относится к классу _________ эконометрических моделей нелинейной регрессии.
степенных
показательных
обратных
полулогарифмических
Модель 
относится к классу _________ эконометрических моделей нелинейной регрессии.
относится к классу _________ эконометрических моделей нелинейной регрессии.
показательных
полулогарифмических
степенных
обратных
Пусть Y - объем выпуска, K и L - затраты капитала и труда соответственно. В принятых обозначениях производственная функция Кобба-Дугласа имеет вид:
Функции Торнквиста относятся к классу _________ моделей
линейных
логарифмических
степенных
обратных
Зависимость спроса на товары различных групп от дохода можно описать с помощью функций
Дарбина-Уотсона
Кобба-Дугласа
Лагранжа
Торнквиста
Внутренне нелинейными моделями называются…
модели временных рядов с сезонной составляющей
модели с нелинейной зависимостью между объясняющими переменными
системы одновременных уравнений
нелинейные модели, которые не могут быть приведены к линейному виду
Суть метода замены переменных состоит в…
сведении нелинейной регрессии к системе одновременных уравнений
приведении уравнения регрессии к стандартизируемому виду
подгонке модели под наблюдаемые значения
сведении нелинейной регрессии к линейной
Степенная модель 
относится к эконометрическим моделям…
относится к эконометрическим моделям…
нелинейным по оцениваемым параметрам
линейным относительно объясняющей переменной
множественной линейной регрессии
нелинейным относительно объясняющей переменной, но линейным по оцениваемым параметрам
Обратная модель 
относится к эконометрическим моделям…
относится к эконометрическим моделям…
нелинейным относительно объясняемой переменной Y
линейным относительно объясняющей переменной Х
нелинейным относительно объясняющей переменной, но линейным по оцениваемым параметрам
нелинейным по оцениваемым параметрам
Показательная модель 
относится к моделям…
относится к моделям…
нелинейным относительно объясняющей переменной, но линейным по оцениваемым параметрам
нелинейным относительно объясняемой переменной Y
линейным относительно объясняющей переменной Х
нелинейным по оцениваемым параметрам
Нелинейная модель 
сводится к линейной заменой переменной:
сводится к линейной заменой переменной: 
Нелинейная модель 
сводится к линейной заменой переменных:
сводится к линейной заменой переменных: 
Нелинейная модель 
сводится к линейной заменой переменной:
сводится к линейной заменой переменной: 
Нелинейная модель 
сводится к линейной заменой переменной:
сводится к линейной заменой переменной: 
Примерами уравнений, нелинейных относительно объясняющих переменных, но линейных по оцениваемым параметрам являются:
Примерами уравнений, нелинейных относительно объясняющих переменных, но линейных по оцениваемым параметрам являются:
Примерами нелинейных уравнений регрессии, нелинейных по оцениваемым параметрам являются:
Примерами нелинейных уравнений регрессии, нелинейных по оцениваемым параметрам являются:
Примерами нелинейных уравнений регрессии, которые не могут быть приведены к линейному виду, являются:
Примерами нелинейных уравнений регрессии, которые могут быть приведены к линейному виду, являются:
Коэффициент эластичности является постоянной величиной в модели:
Пусть 
- наблюдаемые значения зависимой переменной, а 
- ее расчетные значения. В принятых обозначениях формула для расчета средней ошибки аппроксимации модели может быть определена следующим образом:
- наблюдаемые значения зависимой переменной, а - ее расчетные значения. В принятых обозначениях формула для расчета средней ошибки аппроксимации модели может быть определена следующим образом: 
Показателем тесноты связи в нелинейной модели служит…
индекс регрессии
стандартная ошибка регрессии
средняя ошибка аппроксимации
индекс корреляции
Выражение 
позволяет вычислить значение …
позволяет вычислить значение …
индекса корреляции
средней ошибки аппроксимации
F–критерия
коэффициента эластичности
Каждый уровень временного ряда формируется под воздействием…
тенденции, временных и случайных факторов
тенденции, сезонных колебаний и временных факторов
временных факторов, сезонных колебаний и случайных факторов
тенденции, сезонных колебаний и случайных факторов
Автокорреляцию уровней временного ряда можно измерить с помощью…
матрицы коэффициентов корреляции между включенными во временную модель факторами
коэффициента корреляции между наблюдаемыми и расчетными значениями исследуемого временного показателя
коэффициента корреляции остатков временного ряда
коэффициента корреляции между уровнями исходного временного ряда и уровнями этого ряда, сдвинутыми на один или несколько периодов времени
Лаг определяет…
тенденцию временного ряда
количество объясняющих переменных, включенных во временной ряд
количество значений исследуемого показателя
порядок коэффициента автокорреляции временного ряда
Автокорреляционной функцией временного ряда называют…
последовательность коэффициентов корреляций между объясняющими переменными
последовательность значений сезонной компоненты
функцию зависимости исследуемого фактора от времени
последовательность коэффициентов автокорреляций 1, 2 и т.д. порядков
Коррелограмма – это ...
значение коэффициента корреляции между уровнями временного ряда и фактором времени
график временного ряда
матрица парных коэффициентов корреляции между объясняющими переменными
график зависимости автокорреляционной функции от величины лага
С помощью автокорреляционной функции можно…
вычислить максимальный уровень ряда
вычислить средний уровень временного ряда
агрегировать данные за определенный промежуток времени
определить структуру временного ряда
Тенденция временного ряда описывается с помощью…
случайной компоненты
фиктивной компоненты
сезонной компоненты
трендовой компоненты
Пусть Yt – временной ряд, Tt- трендовая, St- сезонная, а Et- случайная его составляющие. В принятых обозначениях мультипликативная временная модель выглядит следующим образом:
Yt=Tt+St·Et
Yt=Tt·St+Et
Yt=Tt+St+Et
Yt=Tt·St·Et
Методом выравнивания уровней временного ряда может служить…
метод главных компонент
обобщенный метод наименьших квадратов
графический метод
метод скользящей средней
Структурная форма системы эконометрических уравнений это…
система регрессионных уравнений, в каждом из которых содержатся все объясняемые переменные из других уравнений
система уравнений регрессии, имеющих треугольную структуру
система регрессионных уравнений, матрица коэффициентов которых симметрична
исходные уравнения регрессии, каждое из которых в качестве объясняющей переменной может содержать объясняемую переменную из других уравнений
Эндогенная переменная в системе эконометрических уравнений это переменная, которая…
соответствует другой переменной в предшествующий момент времени
входит в систему уравнений нелинейно
не является зависимой ни в одном из уравнений системы
является зависимой переменной хотя бы в одном уравнении системы
Приведённая форма системы эконометрических уравнений - это модель системы эконометрических уравнений…
служащая для определения коэффициентов парной корреляции
с треугольной матрицей коэффициентов
в которой все переменные распределены по нормальному закону
в которой в каждом из уравнений зависимой является эндогенная переменная, а независимыми – только экзогенные
Структурный коэффициент точно идентифицируем, если…
он определяется из системы приведённых уравнений с учетом коэффициента множественной корреляции для каждого из уравнений
он задаётся до решения задачи
по приведённым коэффициентам можно рассчитать множество значений структурного коэффициента
он однозначно определяется по приведённым коэффициентам
Структурный коэффициент сверхидентифицируем, если…
он определяется из системы приведённых уравнений с учетом коэффициента множественной корреляции для каждого из уравнений
он однозначно определяется по приведённым коэффициентам
он задаётся до решения задачи
по приведённым коэффициентам можно рассчитать множество значений структурного коэффициента
Структурный коэффициент неидентифицируем, если…
в приведенной системе хотя бы одно из уравнений регрессии имеет недостаточную точность
количество эндогенных переменных превышает количество экзогенных переменных
в приведенной системе хотя бы в одном из уравнений регрессии имеется статистически незначимый коэффициент
система уравнений для определения структурных коэффициентов по приведённым коэффициентам несовместна
Метод инструментальных переменных используется при…
точной идентифицируемости системы уравнений
неидентифицируемости системы уравнений
недостаточном количестве экзогенных переменных
сверхидентифицируемости системы уравнений
Экономико–математическая модель, описывающая взаимосвязи между экономическими явлениями и процессами с учетом влияния случайных факторов называется _______ моделью.
прогностической
аналитической
балансовой
эконометрической
Определите вид эконометрической модели, спецификация которой – линейная парная регрессия.
Одной из основных проблем, возникающих при построении эконометрических моделей является …
построение дерева связей между независимыми переменными
выбор исследуемого результативного признака
расчет величины случайных факторов
определение всего круга факторов, оказывающих существенное влияние на исследуемый результативных признак
Спецификация эконометрической модели линейная множественная регрессия подходит для модели вида …
Число независимых переменных в эконометрической модели определяется числом …
исследуемых зависимых переменных
факторов, оказывающих несущественное влияние на исследуемый показатель
случайных факторов, оказывающих существенное влияние на исследуемый показатель
факторов, оказывающих существенное влияние на исследуемый показатель
Для обеспечения хорошего качества эконометрической модели в нее не должны включаться …
коллинеарные случайные величины
коллинеарные результаты
коллинеарные коэффициенты регрессии
коллинеарные факторы
Факторы являются коллинеарными, если …
теснота связи между ними строго больше 1
теснота связи между ними равна 0
теснота связи между ними не превышает по абсолютной величине 0,7
теснота связи между ними превышает по абсолютной величине 0,7
В матрице парных коэффициентов корреляции отображены значения парных коэффициентов _______ между переменными
нелинейной корреляции
линейной регрессии
множественной корреляции
линейной корреляции
При включении существенного фактора в эконометрическую модель многофакторной регрессии происходит уменьшение величины
коэффициента регрессии
F-критерия Фишера
объясненной дисперсии
остаточной дисперсии
Включаемые в эконометрические модели множественной регрессии факторы должны оказывать ______ влияние на исследуемый показатель
детерминированное
несущественное
случайное
существенное
Фиктивная переменная используется для …
снижения качества эконометрической модели
описания влияния на исследуемый показатель факторов случайного характера
объединения несущественных факторов
повышения качества эконометрической модели
В эконометрических моделях присвоение численных значений признакам качественного характера проводится на основании включения в модель …
случайных величин
зависимых переменных
стандартизованных переменных
фиктивных переменных