Ответы на тесты по предмету Эконометрика (5041 вопросов)
Пусть уровень временного ряда Yt формируется под влияние каких– либо из компонент: тренд (T), сезонные колебания (S) и случайные факторы (Е). Тогда аддитивная модель временного ряда может быть представлена в виде …
Y t = T + S 
E
E
Y t = Т + S + E
Y t = T + E
Y t = S + E
Пусть уровень временного ряда Yt формируется под влияние каких– либо из компонент: тренд (T), сезонные колебания (S) и случайные факторы (Е). Тогда модель временного ряда может быть представлена в виде …
Y t = f(T 
S 
E)
S E)
Y t = f(T) +f(S) + f(E)
Y t = Т 
S 
E
S E
Y t = Т + S + E
Факторами, оказывающими влияние на уровень временного ряда являются …
независимые и неконтролируемые факторы
погодные факторы
факторы, формирующие тенденцию и сезонные колебания
факторы, формирующие сезонные колебания и случайные воздействия
Эконометрическая модель объекта представляет собой ...
отражение особенностей экономических переменных и связей между ними
детерминированную зависимость результирующей характеристики этого объекта от факторов
математически выраженную связь между его экономическими характеристиками
формулировку теоретического положения о наборе взаимосвязанных переменных, описывающих функционирование этого объекта
экономико-математическую модель с учетом случайных возмущений зависимой переменной
Аналитическая запись эконометрической модели в виде регрессионного уравнения имеет общий вид ...
Определите последовательность этапов построения эконометрической модели.
сбор информации – верификация – параметризация – спецификация
верификация – параметризация – сбор информации – идентификация
параметризация – верификация – сбор информации – идентификация
спецификация – сбор информации – параметризация – верификация
Выражение в математической форме связей и соотношений между экономическими показателями, установление состава экзогенных и эндогенных переменных, в том числе лаговых, формулировка исходных предпосылок и ограничений модели является проблемой ...
линеаризации
параметризации
идентификации
верификации
спецификации
Формализация закономерностей общей экономической теории является одним из принципов ______ эконометрической модели.
верификации
параметризации
идентификации
спецификации
Равенство числа уравнений числу эндогенных переменных в эконометрической модели является одним из принципов ...
идентификации
параметризации
верификации
спецификации
Включение случайных возмущений в уравнения эконометрической модели является одним из принципов ...
параметризации
линеаризации
идентификации
верификации
спецификации
Оценка параметров модели на основе эмпирических данных проводится на этапе ...
верификации
идентификации
линеаризации
параметризации
Использование в регрессионной модели агрегированных переменных вместо исходных переменных является ошибкой ...
линеаризации
верификации
параметризации
идентификации
спецификации
Выбор неправильной функциональной формы зависимости результирующей переменной от факторов является ошибкой ...
идентификации
линеаризации
параметризации
верификации
спецификации
Спецификация модели множественной линейной регрессии имеет вид ...
Спецификация модели множественной линейной регрессии в матричной форме имеет вид 
...
... 
Наличие возмущения зависимой переменной, вызванное неверным набором объясняющих переменных или неверным выбором формы уравнения модели, является учетом ...
последствий линеаризации
достаточного условия параметризации
необходимости верификации
ошибки выборки
ошибки спецификации
Наличие возмущения зависимой переменной, вызванное неоднородностью данных в исходной статистической совокупности, является учетом ...
достаточного условия параметризации
последствий линеаризации
необходимости верификации
ошибки спецификации
ошибки выборки
Наличие возмущения зависимой переменной, вызванное особенностями измерения экономических переменных, является учетом ...
последствий линеаризации
необходимости верификации
ошибки спецификации
достаточного условия параметризации
ошибки измерения
В классической модели парной линейной регрессии 
...
... 
– детерминированная величина, 
– случайные величины 
– детерминированная величина, 
– случайные величины 
, 
– детерминированные величины, 
– случайная величина 
– детерминированная величина, 
– случайные величины
Для классической модели парной линейной регрессии 
оценки коэффициентов регрессии ...
оценки коэффициентов регрессии ...
являются детерминированными величинами
являются стохастическими величинами
имеют тот же характер, что и величина 
могут быть представлены в виде суммы случайной и неслучайной составляющей
По мнению Просветова Г.И., для обеспечения статистической надежности оценок параметров множественной линейной регрессионной модели 
требуется, чтобы число наблюдений 
удовлетворяло требованию ...
требуется, чтобы число наблюдений удовлетворяло требованию ... 
По мнению Елисеевой И.И., число наблюдений при оценке параметров множественной регрессии должно быть больше числа факторных переменных ...
на единицу
на величину стандартной ошибки регрессии
в 2-3 раза
в 6-7 раз
Для множественной регрессии спецификация модели связана с ...
определением параметров регрессии
переходом к стандартизации переменных
анализом качества уравнения регрессии
выбором вида функциональной зависимости и с отбором факторов, включаемых в модель
Регрессионная модель с числом факторных признаков более одного называется ...
стандартизированной
рекурсивной
парной
множественной
В зависимости от вида регрессионной зависимости эконометрические модели делятся на ...
стандартизированные и нестандартизированные
гомоскедастичные и гетероскедастичные
парные и множественные
линейные и нелинейные
Количественная определенность является ...
принципом спецификации
условием гомоскедастичности эконометрической модели
предпосылкой линеаризации
общим требованием к факторам, включаемым в линейную множественную регрессию
Статическая значимость коэффициента парной линейной корреляции между фактором и результатом является ...
условием гомоскедастичности эконометрической модели
предпосылкой линеаризации
принципом спецификации
требованием к факторам, включаемым в линейную множественную регрессию
Если две факторные переменные в линейном уравнении множественной регрессии находятся между собой в линейной зависимости, тогда эти факторы называют ...
мультиколлинеарными
количественно измеримыми
ранжированными
явно коллинеарными
Наличие линейной зависимости между наблюдаемыми показателями считается установленным, если модуль величины коэффициента линейной корреляции удовлетворяет условию ...
≤ 0,5
≥1
=0,1
≥ 0,7
Одним из признаков мультиколлинеарности, использующий понятие Д-определителя матрицы межфакторной корреляции является выражение ...
Д≈1
Д≤1
Д≥0
Д≈0
О присутствии мультиколлинеарности свидетельствуют величины недиагональных элементов матрицы межфакторной корреляции ...
близкие к нулю
равные между собой
не превышающие по абсолютной величине 0.5
по абсолютной величине превышающие значения 0.75-0.8
Оценки параметров регрессии ненадежны, имеют большие стандартные ошибки и меняются с изменением объема наблюдений, не только по величине, но и по знаку. Это характерно для линейной модели множественной регрессии ...
гетероскедастичности остатков этой модели
при неслучайном характере результирующей переменной
автокорреляции остатков этой модели
при наличии в ней мультиколлинеарных факторов
Для обоснования целесообразности включения в линейную модель множественной регрессии дополнительного фактора требуется зафиксировать ______ коэффициента множественной детерминации.
неизменность
убывание
периодические колебания
возрастание
Факторы множественной линейной регрессионной зависимости не коррелируют между собой, тогда определитель матрицы парных коэффициентов корреляции равен по модулю
0
-1
0,7
1
Мультиколлинеарность (коллинеарность) может проявляться в ______ форме.
линейной и нелинейной
парной и множественной
степенной и показательной
функциональной или стохастической
При наличии коллинеарности для двух объясняющих переменных одну исключают из рассмотрения – ту, которая имеет ...
больший коэффициент корреляции с зависимой переменной
большую абсолютную величину
меньшую абсолютную величину
меньший коэффициент корреляции с результирующей переменной
Пошаговые процедуры отбора наиболее информативных признаков с использованием оценки изменения коэффициента детерминации являются ...
методами оценки параметров регрессии
алгоритмом подсчета ковариации факторов
способами и явлениями автокорреляции остатков
одним из методов уменьшения мультиколлинеарности
Для отбора факторов множественной линейной модели регрессии рассматривается вопрос о взаимосвязи фактора и результата при неизменности прочих факторов. В этом случае используется ...
коррелограмма для факторов модели
корреляционное поле
матрица парных коэффициентов корреляции
матрица частных коэффициентов корреляции
Отбор факторов множественной линейной регрессионной модели можно проводить по 
-критерию Стьюдента для коэффициентов регрессии: из уравнения исключаются факторы с величиной 
-критерия ...
-критерию Стьюдента для коэффициентов регрессии: из уравнения исключаются факторы с величиной -критерия ...
больше табличного
равным 0
меньше 1
меньше табличного
Близкая к линейной или линейная зависимость между факторными переменными множественной линейной регрессии называется ...
автокорреляцией
гомоскедастичностью
эффективностью
мультиколлинеарностью
Для двух векторов переменных 
выяснилось, что коэффициент парной линейной корреляции близок к единице. Это позволяет судить о ______ рассматриваемых признаков 
.
выяснилось, что коэффициент парной линейной корреляции близок к единице. Это позволяет судить о ______ рассматриваемых признаков .
наличии гомоскедастичности
отсутствии гомоскедастичности
отсутствии коллинеарности
наличии коллинеарности
Переменные с дискретным множеством значений, которые количественным образом описывают качественные признаки, называются ______ переменными.
зависимыми
объясняющими
лаговыми
фиктивными
Построение регрессионных моделей в форме одного уравнения на основе неоднородных данных требует учета ...
лаговых значений результата
значения коэффициента корреляции
структурных коэффициентов
качественных признаков
Спецификация 
, (
– факторный признак, а 
–фиктивная переменная) описывает регрессионную зависимость при ...
, (– факторный признак, а –фиктивная переменная) описывает регрессионную зависимость при ...
наличии взаимодействия факторной и фиктивной переменных
гетероскедастичности остатков
автокорреляции остатков
отсутствии взаимодействия факторной и фиктивной переменных
Спецификация 
, (
– факторный признак, а 
– фиктивная переменная) описывает регрессионную зависимость при ...
, (– факторный признак, а – фиктивная переменная) описывает регрессионную зависимость при ...
гетероскедастичности остатков
автокорреляции остатков
отсутствии взаимодействия факторной и фиктивной переменных
наличии взаимодействия факторной и фиктивной переменных
Регрессионные модели, в которых объясняющие переменные носят как количественный, так и качественный характер, называются моделями ______ анализа.
функционального
кластерного
дисперсионного
ковариационного
Регрессионные модели, содержащие только фиктивные объясняющие переменные, называются моделями ______ анализа.
кластерного
ковариационного
функционального
дисперсионного
Коэффициенты регрессионных моделей с фиктивными переменными оцениваются ______ методом наименьших квадратов.
двухшаговым
обобщенным
трехшаговым
традиционным
Проверка силы влияния фиктивной переменной на результирующий признак выполняется при помощи статистики, имеющей ...
нормальное распределение
биномиальное распределение
распределение Фишера
распределение Стьюдента
Нулевое значение фиктивной переменной называется ...
альтернативным
номинальным
порядковым
базовым
Сезонные колебания учитываются включением в спецификацию регрессионной модели …
одной фиктивной переменной сдвига
одной фиктивной переменной наклона
нескольких фиктивных переменных наклона
нескольких фиктивных переменных сдвига
В регрессионной модели со свободным слагаемым необходимо учесть поквартальное изменение данных за год. Число фиктивных бинарных переменных, вводимых в рассмотрение, равно ...
4
2
1
3
Регрессионная модель переменной структуры характеризуется ...
нелинейностью относительно параметров
гомоскедастичностью остатков
автокорреляцией остатков
использованием в качестве факторов фиктивных переменных
Скачкообразные изменения в структуре линейных связей регрессионной модели описываются с помощью ...
остаточной дисперсии
коэффициента детерминации
автокорреляционной функции
фиктивных переменных
На основе линейного уравнения множественной регрессии 
получены уравнения регрессии
,
которые называются ...
получены уравнения регрессии,которые называются ...
стандартизированными
нелинейными
рекурсивными
частными
Спецификация модели множественной линейной регрессии имеет вид ...
Модель множественной линейной регрессии 
(ui – влияние случайных факторов, неучтенных явным образом в модели) записывается в матричной форме ...
(ui – влияние случайных факторов, неучтенных явным образом в модели) записывается в матричной форме ... 
В линейной множественной регрессии 
параметры при факторных переменных называются ...
параметры при факторных переменных называются ...
коэффициентами эластичности
частными коэффициентами корреляции
структурными параметрами
коэффициентами чистой регрессии
В линейной множественной регрессии 
параметры при факторных переменных характеризуют ...
параметры при факторных переменных характеризуют ...
темпы роста результата при изменении соответствующего фактора на единицу
процентное изменение соответствующего фактора при изменении результата на один процент
темпы прироста результата при изменении соответствующего фактора на единицу
среднее изменение результата при изменении соответствующего фактора на единицу при неизменном значении других факторов, закрепленных на среднем уровне ...
В линейной множественной регрессии 
параметр 
характеризует ...
параметр характеризует ...
темп прироста результата при возрастании каждого фактора на один процент
темп роста результата при возрастании каждого фактора на единицу
значение результирующей переменной при отсутствии выбранных факторов
усредненное влияние факторов, не включенных в модель
В линейной множественной регрессии 
параметр 
формально является ...
параметр формально является ...
усредненным влиянием факторов, включенных в модель,
темпом прироста результата при возрастании каждого фактора на один процент
темпом роста результата при возрастании каждого фактора не единицу
средним значением результирующей переменной при отсутствии выбранных факторов
Линии регрессии нормально распределенных случайных величин 
представляют собой прямые линии. Этот факт является одной из причин ...
представляют собой прямые линии. Этот факт является одной из причин ...
необходимости проверки полученных регрессионных зависимостей на гетероскедастичность
повторной проверки полученных регрессионных зависимостей на мультиколлинеарность
обязательного вычисления как общего, так и частных коэффициентов корреляции
широкого использования в эконометрике парных регрессионных зависимостей линейного типа
Математическое ожидание квадрата отклонения наблюдаемых прогнозных значений от теоретических оказывается меньше, если уравнение регрессии выбрано линейным. Этот факт является одной из причин ...
необходимости проверки полученных регрессионных зависимостей на гетероскедастичность
обязательного вычисления как общего, так и частных коэффициентов корреляции
повторной проверки полученных регрессионных зависимостей на мультиколлинеарность
широкого использования в эконометрике регрессионных зависимостей линейного типа
Уравнение регрессии, которое связывает результативный признак с одним из факторов регрессии при фиксированных (обычно средних) значениях прочих факторов, называется ______ уравнением регрессии.
рекурсивным
стандартизированным
нелинейным
частным
Сопоставление факторов по степени их влияния на результат, на основе соответствующих коэффициентов регрессии, невозможно в связи ...
общей мультиколлинеарностью
одинаковыми коэффициентами парной корреляции
несопоставимыми величинами коэффициентов эластичности
различием единиц измерения и степени колеблемости
Стандартизованная форма факторов линейной регрессии где (
- значение переменной 
в 
-том наблюдении) имеет вид ...
- значение переменной в -том наблюдении) имеет вид ... 
Формула 
переводит значения результирующего признака регрессионной модели в ______ форму.
переводит значения результирующего признака регрессионной модели в ______ форму.
нелинейную
рекурсивную
линейную
стандартизированную
Приведенное выражение
представляет собой ...
представляет собой ...
теорему Гаусса-Маркова
систему нормальных уравнений метода наименьших квадратов
условие отсутствия автокорреляции остатков модели
исходное положение метода наименьших квадратов для линейной двухфакторной модели регрессии
Метод определения оценок параметров функции 
из условия минимизации выражения 
называется методом ...
из условия минимизации выражения называется методом ...
наименьших модулей
моментов
максимального правдоподобия
наименьших квадратов
Исходное соотношение метода наименьших квадратов имеет вид ...
В качестве оценки вектора 
неизвестных коэффициентов регрессии принимают вектор 
, который _____ сумму квадратов отклонений наблюдаемых значений результативного признака от рассчитанных по модели.
неизвестных коэффициентов регрессии принимают вектор , который _____ сумму квадратов отклонений наблюдаемых значений результативного признака от рассчитанных по модели.
обращает в ноль
максимизирует
сохраняет постоянной
минимизирует
Запись вида
представляет собой систему нормальных уравнений для ...
представляет собой систему нормальных уравнений для ...
определения коэффициента детерминации
вычисления стандартных ошибок коэффициентов регрессии
проверки наличия гомоскедастичности остатков модели регрессии
оценки параметров линейной двухфакторной модели регрессии
Для множественной линейной модели регрессии ... 
система нормальных уравнений метода наименьших квадратов представляет собой систему
система нормальных уравнений метода наименьших квадратов представляет собой систему 
линейных уравнений с 
неизвестными 
линейных уравнений с 
неизвестными 
линейных уравнений с 
неизвестными 
линейных уравнений с 
неизвестными
Эквивалентной формой записи системы нормальных уравнений метода наименьших квадратов для оценки параметров парной линейной регрессионной модели
является ...
является ...
Метод наименьших квадратов может применяться для ...
анализа автокорреляционной функции
вычисления коэффициента детерминации
сравнения дисперсий на одну степень свободы
оценки параметров линейной регрессионной зависимости
Метод наименьших квадратов может применяться для оценки параметров нелинейных регрессионных моделей, если эти модели являются ...
имеют автокорреляцию в остатках
характеризуются гетероскедастичностью случайных отклонений
нелинейными по параметрам и внутренне нелинейными
нелинейными по параметрам, но внутренне линейными
К достоинствам метода наименьших квадратов можно отнести ...
назначение веса для каждого слагаемого исходного соотношения
возможность использования для логарифмических регрессионных моделей
нечувствительность к резким выбросам в исходных данных
типовой характер расчетов, интерпретируемость полученных результатов
К недостаткам метода наименьших квадратов можно отнести ...
сложный характер расчетов
трудности в обосновании назначения веса для каждого наблюдения
невозможность применения к логарифмическим моделям
чувствительность к резким выбросам исходных данных
Приведена система нормальных уравнений вида
для линейной зависимости ...
для линейной зависимости ...
Решение системы нормальных уравнений может быть получено ...
по теореме Гаусса-Маркова
с использованием 
-критерия Стьюдента
-критерия Стьюдента
с использованием 
-критерия Фишера
-критерия Фишера
по теореме Крамера (с использованием определителей)
Решение системы нормальных уравнений может быть получено ...
по теореме Гаусса-Маркова
с использованием 
-критерия Стьюдента
-критерия Стьюдента
с использованием 
-критерия Фишера
-критерия Фишера
метом Гаусса (последовательным исключением неизвестных)
Решение системы нормальных уравнений может быть получено ...
с использованием 
-критерия Стьюдента
-критерия Стьюдента
по теореме Гаусса-Маркова
с использованием 
-критерия Фишера
-критерия Фишера
методом обратной матрицы
Оценка параметра регрессии является функцией ...
истинной величины параметра
только объема выборки
оценок прочих параметров регрессии
выборки
Отсутствие систематических ошибок при оценивании параметра регрессии гарантируется требованием ______ оценки.
асимтотической эффективности
состоятельности
эффективности
несмещенности
При увеличении объема выборки становятся маловероятными значительные ошибки при оценивании параметров регрессии. Это означает, что используются ______ оценки.
эффективные
несмещенные
асимптотически эффективные
состоятельные
Оценка 
параметра 
называется состоятельной, если она сходится по вероятности к оцениваемому параметру, т.е. выполняется условие ...
параметра называется состоятельной, если она сходится по вероятности к оцениваемому параметру, т.е. выполняется условие ... 
Несмещенная оценка 
параметра 
имеет наименьшую дисперсию среди всех возможных несмещенных оценок параметра 
, вычисленных по выборкам одного и того же объема 
. Такая оценка называется ...
параметра имеет наименьшую дисперсию среди всех возможных несмещенных оценок параметра , вычисленных по выборкам одного и того же объема . Такая оценка называется ...
несмещенной
состоятельной
асимптотически эффективной
эффективной
Эмпирический коэффициент 
регрессии 
является эффективной оценкой теоретического коэффициента 
регрессии 
при условии, что ...
регрессии является эффективной оценкой теоретического коэффициента регрессии при условии, что ...
математическое ожидание оценки 
равно оцениваемому параметру 
равно оцениваемому параметру
дисперсия оценки 
равна единице
равна единице
математическое ожидание оценки 
равно нулю
равно нулю
дисперсия оценки 
является наименьшей среди всех возможных дисперсий несмещенных оценок параметра 
является наименьшей среди всех возможных дисперсий несмещенных оценок параметра
Оценка, математическое ожидание которой равно истинному значению искомого параметра, называется ...
смещенной
неэффективной
несостоятельной
несмещенной
Эмпирический коэффициент 
регрессии 
является несмещенной оценкой теоретического коэффициента 
регрессии 
при условии, что ...
регрессии является несмещенной оценкой теоретического коэффициента регрессии при условии, что ...
дисперсия оценки 
является наименьшей среди всех возможных дисперсий несмещенных оценок параметра 
является наименьшей среди всех возможных дисперсий несмещенных оценок параметра
дисперсия оценки 
равна нулю
равна нулю
математическое ожидание оценки 
равно нулю
равно нулю
математическое ожидание оценки 
равно оцениваемому параметру 
равно оцениваемому параметру
Эмпирический коэффициент 
регрессии 
является состоятельной оценкой теоретического коэффициента 
регрессии
при условии, что ...
регрессии является состоятельной оценкой теоретического коэффициента регрессиипри условии, что ...
математическое ожидание оценки 
равно оцениваемому параметру 
равно оцениваемому параметру
дисперсия оценки 
равна нулю
равна нулю
математическое ожидание оценки 
равно нулю
равно нулю 
сходится по вероятности к 
при числе наблюдений, стремящемся к бесконечности
Нарушение требования 
приводит к ______ оценок параметров регрессии.
приводит к ______ оценок параметров регрессии.
эффективности
состоятельности
несмещенности
смещению
В линейной регрессионной модели 
отклонение 
– величина случайная, а объясняющая переменная 
– величина неслучайная. Это утверждение является ...
отклонение – величина случайная, а объясняющая переменная – величина неслучайная. Это утверждение является ...
критерием Фишера
критерием Стьюдента
теоремой Гаусса-Маркова
одной из основных предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии
В линейной регрессионной модели 
отклонение 
–нормально распределенная случайная величина. Это утверждение является ...
отклонение –нормально распределенная случайная величина. Это утверждение является ...
теоремой Гаусса-Маркова
критерием Фишера
критерием Стьюдента
одной из предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии
Для линейной регрессионной модели 
математическое ожидание случайного отклонения 
равно нулю. Это утверждение является ...
математическое ожидание случайного отклонения равно нулю. Это утверждение является ...
законом больших чисел
критерием Стьюдента
теоремой Гаусса-Маркова
одной из основных предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии
Случайное возмущение 
, присутствующее в регрессионной модели 
в среднем не оказывает влияния на зависимую переменную. В аналитической форме это утверждение имеет вид ...
, присутствующее в регрессионной модели в среднем не оказывает влияния на зависимую переменную. В аналитической форме это утверждение имеет вид ... 
Отсутствие систематического смещения случайного возмущения 
в регрессионной модели 
представляет собой ...
в регрессионной модели представляет собой ...
теорему Гаусса-Маркова
условие нормального распределения фактора 
условие статистической значимости регрессионного уравнения
одну из основных предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии
Оценки, являющиеся линейными функциями от выборочных наблюдений, называются ...
несмещенными
состоятельными
эффективными
линейными
Нарушения требования 
приводит к ______ в оценках параметров линейной регрессионной модели.
приводит к ______ в оценках параметров линейной регрессионной модели.
усилению состоятельности
изменению смещения
несмещенности
отсутствию эффективности
Дисперсия случайных возмущений 
регрессионной модели 
постоянна и конечна для любого наблюдения. Это утверждение является ...
регрессионной модели постоянна и конечна для любого наблюдения. Это утверждение является ...
теоремой Гаусса-Маркова
законом больших чисел
критерием Стьюдента
одной из основных предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии