Ответы на тесты по предмету Эконометрика (5041 вопросов)
В качестве фиктивной переменной в эконометрическую модель зависимости заработной платы от ряда факторов может быть включен …
стаж работника
минимальный размер оплаты труда
возраст работника
уровень образования работника
В качестве фиктивной переменной в эконометрическую модель зависимости спроса от ряда факторов может быть включен ______ потребителя
размер дохода
размер расхода
возраст
пол
В качестве фиктивной переменной в эконометрическую модель зависимости выработки от ряда факторов может быть не может быть включен показатель _______ работника
уровня образования
психологической удовлетворенности занимаемой должностью
уровня квалификации
фондовооруженности
Исходные данные фиктивной переменной, включаемой в эконометрическую модель носят изначально ______ характер
случайный
количественный
несущественный
качественный
Если признак качественного характера оказывает ________ влияние на исследуемый экономический показатель, то в этом случае его рекомендуют включать в эконометрическую модель в качестве фиктивной переменной.
однократное
случайное
несущественное
существенное
Построена эконометрическая модель зависимость валового регионального продукта (млн. р.) от стоимости основных средств в регионе (млн. р.) 
. Если стоимость основных фондов в регионе составит 1 млн. р., то стоимость валового регионального продукта составит
. Если стоимость основных фондов в регионе составит 1 млн. р., то стоимость валового регионального продукта составит
1000 млн. р.
0,11 млн. р.
1111,0 млн. р.
1100,11 млн. р.
В уравнении регрессии 
величина а показывает …
величина а показывает …
значение х при у=0, e=0
значение у при х=1, e=0
значение у при х=1, e=1
значение у при х=0, e=0
Для линейного уравнения множественной регрессии 
построено частное уравнение 
. В каком из этих уравнений при значениях х1=0 и х2=0 значение у будет больше?
построено частное уравнение . В каком из этих уравнений при значениях х1=0 и х2=0 значение у будет больше?
значение у будет одинаковым в обоих уравнениях
такое сравнение проводить нельзя
в первом
в частном уравнении
В частном уравнении регрессии факторных переменных ___________ по сравнению с исходным уравнением множественной регрессии, по которому оно построено.
всегда больше
такое же
не сравнимо
всегда меньше
Правильно ли следующее утверждение: из двух факторных переменных та оказывает более сильное влияние на результативный признак, при которой абсолютное значение стандартизованного коэффициента регрессии больше?
нет
чтобы ответить на вопрос необходимо провести также сравнение "чистых" коэффициентов регрессии обычного многофакторного уравнения
значения стандартизованных коэффициентов не сравнимы между собой
да
В линейном уравнении множественной регрессии 
величина у является
величина у является
постоянной величиной
случайной величиной
независимой переменной
зависимой переменной
В линейном уравнении множественной регрессии 
переменными не являются …
переменными не являются …
y
х2
х1
b1 и b2
В линейном уравнении множественной регрессии 
параметрами не являются …
параметрами не являются …
b1 и b2
е
a
х1 и х2
Для уравнения множественной регрессии 
построено частное уравнение вида 
, в котором х2 и х3 …
построено частное уравнение вида , в котором х2 и х3 …
не оказывают существенное влияние на у
приравнены к 1
являются изменяемыми независимыми переменными
закреплены на неизменном среднем уровне
Для уравнения множественной регрессии 
построено уравнение вида 
которое называется …
построено уравнение вида которое называется …
частным
существенным
нормальным
стандартизованным
Для уравнения множественной регрессии 
переход к новым переменным по формулам 
и 
позволяет получить _______ уравнение.
переход к новым переменным по формулам и позволяет получить _______ уравнение.
линеаризованное
обратное
частное
стандартизованное
В стандартизованном уравнении 
стандартизованными коэффициентами являются …
стандартизованными коэффициентами являются … 
Значения стандартизованных коэффициентов уравнения множественной регрессии позволяют …
избежать проблемы коллинеарности факторов
определить статистическую значимость построенного руавнения
анализировать влияние неучтенных факторов на результат
проводить сравнение влияния каждого из факторов на результат
Установите соответствие между наименованиями уравнений множественной регрессии:
1. уравнение множественной регрессии в естественном масштабе переменных
2. стандартизованное уравнение множественной регрессии
3. частное уравнение множественной регрессии с одной независимой переменной
4. частное уравнение множественной регрессии с двумя независимыми переменными
1. уравнение множественной регрессии в естественном масштабе переменных
2. стандартизованное уравнение множественной регрессии
3. частное уравнение множественной регрессии с одной независимой переменной
4. частное уравнение множественной регрессии с двумя независимыми переменными
Установите соответствие между наименованиями параметров и переменных уравнений множественной регрессии 
и 
:
1. коэффициенты "чистой" регрессии
2. стандартизованные коэффициенты регрессии
3. переменные в естественном масштабе
4. стандартизованные переменные
и :1. коэффициенты "чистой" регрессии
2. стандартизованные коэффициенты регрессии
3. переменные в естественном масштабе
4. стандартизованные переменные
Установите соответствие между экономическим смыслом параметров уравнений множественной регрессии 
и 
:
1. среднее изменение у при изменении х1 на одну единицу своего измерения при неизменном уровне других факторов
2. на сколько среднеквадратических отклонений изменится у при изменении х1 на одно среднеквадратическое отклонение
3. значение y при нулевых значениях х1, х2 и х3 при отсутствии влияния случайных факторов
4. среднее изменение у при изменении х3 на одну единицу своего измерения при неизменном уровне других факторов
и :1. среднее изменение у при изменении х1 на одну единицу своего измерения при неизменном уровне других факторов
2. на сколько среднеквадратических отклонений изменится у при изменении х1 на одно среднеквадратическое отклонение
3. значение y при нулевых значениях х1, х2 и х3 при отсутствии влияния случайных факторов
4. среднее изменение у при изменении х3 на одну единицу своего измерения при неизменном уровне других факторов
Установите соответствие между наименованиями элементов уравнения 
и их буквенными обозначениями:
1. коэффициент "чистой регрессии"
2. зависимая переменная
3. независимая переменная
4. влияние неучтенных явным образом в модели факторов
и их буквенными обозначениями:1. коэффициент "чистой регрессии"
2. зависимая переменная
3. независимая переменная
4. влияние неучтенных явным образом в модели факторов
bj
у
хj
e
С помощью метода наименьших квадратов нельзя оценить значения параметров уравнения …
При оценке параметров линейных уравнений регрессии используется метод …
нулевых квадратов
максимальных квадратов
наибольших квадратов
наименьших квадратов
При оценке параметров линейных уравнений регрессии с помощью метода наименьших квадратов минимизируют соотношение …
При оценке параметров линейных уравнений регрессии с помощью метода наименьших квадратов соотношение 
…
…
интегрируют
максимизируют
приравнивают к нулю
минимизируют
При оценке параметров линейных уравнений регрессии с помощью метода наименьших квадратов минимизируют сумму квадратов разности между …
наблюдаемым и моделируемым значениями параметров
наблюдаемым и моделируемым значениями независимой переменной
наблюдаемым и моделируемым значениями случайной величины
наблюдаемым и моделируемым значениями зависимой переменной
При применении метода наименьших квадратов для оценки параметров уравнений регрессии минимизируют _____________ между наблюдаемым и моделируемым значениями зависимой переменной
сумму разностей
квадрат суммы
квадрат разности (только для одного наблюдения)
сумму квадратов разности
В линейном уравнении множественной регрессии 
метод наименьших квадратов не позволяет оценить значение
метод наименьших квадратов не позволяет оценить значение
b1
a
b2
y
В линейном уравнении множественной регрессии 
метод наименьших квадратов позволяет оценить значение
метод наименьших квадратов позволяет оценить значение
x1
y
x2
a
В уравнении 
проверка выполнения предпосылок метода наименьших квадратов осуществляется относительно величины …
проверка выполнения предпосылок метода наименьших квадратов осуществляется относительно величины …
y
x
a
е
Свойствами оценок метода наименьших квадратов при отсутствии нарушения выдвигаемых предпосылок не являются …
несмещенность
состостельность
эффективность
неэффективность
Свойствами оценок метода наименьших квадратов при отсутствии нарушения выдвигаемых предпосылок не являются …
состоятельность
эффективность
несмещенность
несостоятельность
При выполнении предпосылок метода наименьших квадратов оценки параметров уравнений регрессии обладают свойствами
неэффективности, несмещенности и несостоятельности
смещенности, эффективности и состоятельности
состоятельности, неэффективности и несмещенности
эффективности, состоятельности и несмещенности
Если оценки параметров линейного уравнения регрессии обладают свойством несмещенности, то математическое ожидание остатков …
равно 1
больше 0
меньше 0
равно 0
Если оценки параметров линейного уравнения регрессии обладают свойством эффективности, то дисперсия остатков характеризуется …
равной 0
равной 1
минимальной величиной
минимальной величиной
При выполнении предпосылок МНК оценки параметров регрессии обладают свойствами:
достоверность
несмещенность
эффективность
состоятельность
Если оценка параметра эффективна, то это означает …
невозможность перехода от точечного оценивания к интервальному
уменьшение точности с увеличением объема выборки
возможность перехода от точечного оценивания к интервальному
наименьшую дисперсию остатков
При нарушении предпосылок МНК оценки параметров регрессии не обладают свойствами:
достоверность
несмещенность
эффективность
состоятельность
Значение коэффициента детерминации составило 0,81, следовательно уравнением регрессии объяснено _____ дисперсии зависимой переменной
0,19 %
0,81 %
19 %
81 %
Доля случайных факторов в общей дисперсии результативного признака составила 0,19, следовательно значение коэффициента детерминации равно …
0,9
0,19
81
0,81
Значение коэффициента детерминации составило 0,64. Определите долю случайных факторов в общей дисперсии зависимой переменной
64 %
0,64
0,8
0,36
Доля влияния случайной составляющей в уравнении регрессии составляет 0,36, следовательно уравнением регрессии объяснено _______ дисперсии зависимой переменной
60 %
36 %
80 %
64 %
Доля объясненной дисперсии зависимой переменной в общей дисперсии этого признака составила 100 %. Следовательно, доля влияния случайных факторов составляет …
100 %
0,1
1
0 %
Пусть 
, где y – фактическое значение зависимой переменной, 
- теоретическое , рассчитанное по уравнению значение зависимой переменной (объясненное уравнением регрессии), е –случайные факторы. По значению коэффициента детерминации можно судить о доли объясненной дисперсии результативного признака в дисперсии …
, где y – фактическое значение зависимой переменной, - теоретическое , рассчитанное по уравнению значение зависимой переменной (объясненное уравнением регрессии), е –случайные факторы. По значению коэффициента детерминации можно судить о доли объясненной дисперсии результативного признака в дисперсии …
случайных факторов
независимой переменной
его теоретических значений
его фактических значений
Пусть 
- дисперсия зависимой переменной, объясненная уравнением регрессии; 
- общая дисперсия зависимой переменной; 
- дисперсия случайных факторов. Тогда значение коэффициента детерминации можно рассчитать как
- дисперсия зависимой переменной, объясненная уравнением регрессии; - общая дисперсия зависимой переменной; - дисперсия случайных факторов. Тогда значение коэффициента детерминации можно рассчитать как 
Пусть 
, где y – фактическое значение зависимой переменной, 
- теоретическое , рассчитанное по уравнению значение зависимой переменной (объясненное уравнением регрессии), е –случайные факторы. Тогда значение 
характеризует дисперсию …
, где y – фактическое значение зависимой переменной, - теоретическое , рассчитанное по уравнению значение зависимой переменной (объясненное уравнением регрессии), е –случайные факторы. Тогда значение характеризует дисперсию …
случайных факторов
фактических значений зависимой переменной
фактических значений независимой переменной
зависимой переменной, объясненную уравнением регрессии
Пусть 
, где y – фактическое значение зависимой переменной, 
- теоретическое , рассчитанное по уравнению значение зависимой переменной (объясненное уравнением регрессии), е –случайные факторы. Тогда значение 
характеризует дисперсию …
, где y – фактическое значение зависимой переменной, - теоретическое , рассчитанное по уравнению значение зависимой переменной (объясненное уравнением регрессии), е –случайные факторы. Тогда значение характеризует дисперсию …
случайных факторов
фактических значений независимой переменной
зависимой переменной, объясненную уравнением регрессии
фактических значений зависимой переменной
Пусть 
, где y – фактическое значение зависимой переменной, 
- теоретическое , рассчитанное по уравнению значение зависимой переменной (объясненное уравнением регрессии), е –случайные факторы. Тогда значение 
характеризует дисперсию …
, где y – фактическое значение зависимой переменной, - теоретическое , рассчитанное по уравнению значение зависимой переменной (объясненное уравнением регрессии), е –случайные факторы. Тогда значение характеризует дисперсию …
зависимой переменной, объясненную уравнением регрессии
фактических значений независимой переменной
фактических значений зависимой переменной
случайных факторов
Для описания тесноты (силы) связи между зависимой переменной и фактором (факторами) проводят расчет …
коэффициента детерминации
критерия Стьюдента
критерия Фишера
коэффициента корреляции
Коэффициент множественной корреляции используется для исследования …
силы связи между одной зависимой переменной и одной независимой переменной
силы связи между несколькими зависимыми переменными и несколькими независимыми факторами
силы связи между несколькими зависимыми переменными и одной независимой переменной
силы связи между одной зависимой переменной и несколькими независимыми факторами
По уравнению регрессии 
рассчитано значение коэффициента корреляции, которое характеризует тесноту связи между …
рассчитано значение коэффициента корреляции, которое характеризует тесноту связи между …
y и e
y и f(x)
x и e
y и х
Чем теснее связь между двумя переменными, тем ближе абсолютное значение коэффициента корреляции между ними к …
0,5
0
–1
1
Значение коэффициента множественной корреляции может находится в отрезке …
[-2; 2]
[-1; 0]
[0; 2]
[0;1]
Для уравнения регрессии 
выдвигается нулевая статистическая гипотеза о том, что b=0, которая используется для проверки существенности …
выдвигается нулевая статистическая гипотеза о том, что b=0, которая используется для проверки существенности …
переменной y
параметра a
величины e
параметра b
Оценку существенности параметров множественного уравнения регрессии 
проводят …
проводят …
для переменных y, х1, х2, …, хk
для величины e
для всех параметров в целом
для каждого параметра
Оценка существенности параметров позволяет …
учесть влияние несущественных факторов на зависимую переменную
избежать автокорреляции в остатках
проводить эконометрическое моделирование в условиях неопределенности
осуществить отбор факторов, оказывающих существенное влияние на зависимую переменную
Показателем существенности параметра не является …
стандартная ошибка
критерий Стьюдента
доверительный интервал
коэффициент корреляции
Одним из показателей существенности параметра является …
критерий Фишера
множественный коэффициент корреляции
критерий Дарбина–Уотсона
стандартная ошибка
Для уравнения регрессии 
отношение 
(где mb – стандартная ошибка параметра b) определяет величину …
отношение (где mb – стандартная ошибка параметра b) определяет величину …
расчетного значения критерия Фишера для параметра b
табличного значения критерия Стьюдента для параметра b
табличного значения критерия Фишера для параметра b
расчетного значения критерия Стьюдента для параметра b
Если параметр уравнения регрессии является существенным, то доверительный интервал для него …
проходит через точку 0
может содержать как отрицательные, так и положительные значения
является бесконечным
не проходит через точку 0
Для некоторого уравнения регрессии y=а+b1х1+b2х2+b3х3+ b4х4+b5х5+e провели оценку существенности параметров, которая выявила существенность параметров b2, b3, b5 и несущественность параметров b1, b4. Тогда окончательное уравнение регрессии будет иметь вид …
y=f(х1, х2, х3, х4, х5) + e
y=f(х2, х4) + e
y=f(х1, х2, х4) + e
y=f(х2, х3, х5) + e
Уравнение вида
является …
является …
нелинейным только по переменным, но линейным по параметрам
линейным как по переменным, так и по параметрам
нелинейным только по параметрам, но линейным по переменным
нелинейным как по переменным, так и по параметрам
Уравнение вида 
является …
является …
линейным как по переменным, так и по параметрам
нелинейным как по переменным, так и по параметрам
нелинейным только по параметрам, но линейным по переменным
нелинейным только по переменным, но линейным по параметрам
Уравнение вида
является …
является …
нелинейным как по переменным, так и по параметрам
нелинейным только по параметрам, но линейным по переменным
линейным как по переменным, так и по параметрам
нелинейным только по переменным, но линейным по параметрам
Уравнение вида
является …
является …
линейным как по переменным, так и по параметрам
нелинейным только по параметрам, но линейным по переменным
нелинейным как по переменным, так и по параметрам
нелинейным только по переменным, но линейным по параметрам
Нелинейным только по переменным, но линейным по параметрам является уравнение вида …
Нелинейным как по переменным, так и по параметрам является уравнение вида …
Нелинейным только по переменным, но линейным по параметрам не является уравнение вида …
Нелинейным как по переменным, так и по параметрам не является уравнение вида …
Нелинейным уравнением множественной регрессии является …
Нелинейным уравнением множественной регрессии не является …
Нелинейным уравнением парной регрессии не является …
Модель 
относится к классу _________ эконометрических моделей нелинейной регрессии.
относится к классу _________ эконометрических моделей нелинейной регрессии.
полиномиальных
полулогарифмических
степенных
экспоненциальных
Модель 
относится к классу _________ эконометрических моделей нелинейной регрессии.
относится к классу _________ эконометрических моделей нелинейной регрессии.
полиномиальных
полулогарифмических
степенных
полиномиальных
Полиномиальной является эконометрическая модель вида …
Экспоненциальной является эконометрическая модель вида …
Полулогарифмической является эконометрическая модель вида …
Обратной является эконометрическая модель вида …
Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:
1. линейная
2. полиномиальная
3. показательная
4. полулогарифмическая
1. линейная
2. полиномиальная
3. показательная
4. полулогарифмическая
Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:
1. экспоненциальная
2. степенная
3. полулогарифмическая
4. обратная
1. экспоненциальная
2. степенная
3. полулогарифмическая
4. обратная
Установите соответствие между характером модели и видом уравнения:
1. линейная как по переменным, так и по параметрам
2. линейная по переменным, но нелинейная по параметрам
3. нелинейная относительно переменных, но линейная по параметрам
4. нелинейная относительно и переменных, и параметров
1. линейная как по переменным, так и по параметрам
2. линейная по переменным, но нелинейная по параметрам
3. нелинейная относительно переменных, но линейная по параметрам
4. нелинейная относительно и переменных, и параметров
Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:
1. гипербола
2. парабола третьего порядка
3. многофакторная
4. линейная
1. гипербола
2. парабола третьего порядка
3. многофакторная
4. линейная
Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:
1. полином k-ой степени
2. обратная
3. полулогарифмическая
4. показательная
1. полином k-ой степени
2. обратная
3. полулогарифмическая
4. показательная
Установите соответствие между видом уравнения и характером модели:
1.
2.
3.
4.
1.
2.
3.
4.
нелинейная относительно и переменных, и параметров
нелинейная относительно переменных, но линейная по параметрам
линейная по переменным, но нелинейная по параметрам
линейная как по переменным, так и по параметрам
Для экспоненциального уравнения 
процедура линеаризации возможна путем …
процедура линеаризации возможна путем …
только замены переменных
присвоения количественных значений фиктивным переменным
дифференцирования и замены переменных
логарифмирования и замены переменных
Для линеаризации уравнения 
необходимо провести замену вида …
необходимо провести замену вида … 
; 
; 
; 
; 
Уравнение множественной регрессии с набором из k факторов является результатом линеаризации нелинейного уравнения регрессии вида …
Для нелинейного уравнения регрессии вида 
возможна линеаризация путем …
возможна линеаризация путем …
логарифмирования
дифференцирования
введения дополнительных переменных и приведения его к уравнению множественной регрессии
замены переменной
Линеаризация нелинейного уравнения регрессии путем замены переменных не применима для модели…
Показателями качества нелинейного уравнения парной регрессии являются …
коэффициент нелинейной регрессии
множественный коэффициент корреляции
индекс детерминации
Fкритерий Фишера
Индекс корреляции, рассчитанный для нелинейного уравнения регрессии характеризует …
существенность связи построенного уравнения
на сколько процентов изменится значение зависимой переменной при изменении на один процент независимой переменной
тесноту связи между зависимой и независимой переменными
значение арифметического корня, взятого по значению индекса детерминации для этого уравнения
Укажите группы факторов, формирующих уровень временного ряда:
временные факторы
факторы, формирующие тенденцию ряда
факторы, формирующие циклические колебания ряда
случайные факторы
Временным рядом является …
совокупность временных факторов
совокупность данных, описывающих различные объекты в определенный момент (период) времени
совокупность значений экономического показателя за несколько последовательных моментов (периодов времени)
значения временных характеристик и соответствующие им значения экономического показателя
Уровнем временного ряда является значение …
всех значений экономического показателя данного временного ряда
всех моментов времени данного временного ряда
экономического показателя в данный момент (период времени)
заданного момента (периода) времени и соответствующее ему значение экономического показателя
Факторами, оказывающими влияние на уровень временного ряда, могут быть …
лаговая компонента и случайные факторы
динамические и случайные факторы
тенденция и случайная составляющая
тенденция, сезонная компонента и случайная составляющая
Факторами, оказывающими влияние на уровень временного ряда, не являются …
случайные факторы
тенденция, сезонная компонента и случайная составляющая
частные и случайные факторы
динамические и временные факторы
Временным рядом не является …
множество значений временных характеристик и соответствующие им значения экономического показателя
совокупность значений экономического показателя за несколько последовательных моментов (периодов времени)
зависимость между двумя экономическими показателями в определенный момент (период времени)
совокупность значений последовательных моментов (периодов) времени
При выявлении структуры временного ряда проводят анализ …
существенности параметров
значений коэффициентов автокорреляции различных порядков
автокорреляционной функции
графика зависимости значений уровня ряда от времени
Автокорреляционная функция характеризует …
уравнение тренда для модели временного ряда
зависимость случайных факторов от времени
зависимость значения коэффициента автокорреляции от его порядка
значения, отображенные посредством коррелограммы