Ответы на тесты по предмету Эконометрика (5041 вопросов)

Имеются данные о стоимости 20 коттеджей в Московской области по Киевскому направлению (по данным 1997 г.).



Постройте модель по всей выборке по всем факторам без свободного члена. Правильными интерпретациями влияния факторов на цену являются …

стоимость коттеджа при прочих равных условиях увеличивается на 4,955 тысяч долларов с увеличением размера участка на одну сотку
стоимость коттеджа при прочих равных условиях с каждым километром от кольцевой автодороги снижается на 751 долл.
стоимость коттеджа при прочих равных условиях с каждым километром от кольцевой автодороги снижается на 964 долл.
стоимость коттеджа при прочих равных условиях увеличивается на 4,514 тысяч долларов с увеличением размера участка на одну сотку
Имеются данные (31 наблюдений) о стоимости однокомнатных квартир, реализованных на первичном рынке в Выборгском районе Санкт-Петербурга. Цена квартиры измеряется в условных единицах. Фиктивная переменная «Первый этаж или нет» равна 1, если квартира расположена на первом этаже, или 0, если на любом другом этаже. Общая площадь измеряется в квадратных метрах. Время до сдачи дома измеряется в месяцах. Фиктивная переменная «Нужен транспорт до метро или нет» равна 0, если дом расположен в 15 минутах пешком от метро, и 1 в противном случае.
C помощью инструмента «Регрессия» анализа данных Excel рассчитаны приведенные в таблице показатели, характеризующую зависимость цены квартиры от факторов.

Стоимость однокомнатной квартиры, рассчитанной по построенной модели, расположенной в 5 минутах пешком от метро, в уже сданном доме на втором этаже, общей площадью 40 кв.м. составит … (Полученный ответ округлите до целого значения.)
В соответствии с данными обследования зависимости совокупного накопления семьи (y, тыс. р.) от дохода (х1, тыс. р.) и имущества (х2, тыс. р.) по восьми случайно выбранным семьям рассчитана матрица парных коэффициентов корреляции:

Доля дисперсии накоплений, объясненная регрессией, в общей дисперсии накоплений составляет ____ %. (Полученное значение округлите до целых.)
По данным о значениях исследуемых показателей по 164 странам построена матрица парных коэффициентов корреляции.

Значение коэффициента в уравнении регрессии в стандартизированном виде при стандартизированной переменной, соответствующей фактору «ожидаемая продолжительность жизни при рождении», составляет … (Полученное значение округлите до сотых.)
По данным о предложении подержанных автомобилей марки Toyota модели RAV4 собраны сведения о поступивших предложениях о продаже, которые представлены в таблице.

Точечный прогноз цены автомобиля, который эксплуатировался с 2007 года, мощностью двигателя 2,4 л, пробегом 75 тыс. км, рассчитанный по модели с только значимыми факторами равен ______ тыс. руб. (Полученный ответ округлите до целого.)
Имеются данные о стоимости 20 коттеджей в Московской области по Киевскому направлению (по данным 1997 г.).



По исходным данным постройте две модели регрессии по всем переменным первую – со свободным членом, вторую – без него. Определите для каждой из моделей, на сколько тысяч долларов наличие естественного водоема увеличивает стоимость коттеджа. (Полученные ответы округлите до целого значения, укажите их без пробела через запятую.)
Для предприятий, осуществляющих переработку молока, анализ зависимости валовых издержек на единицу продукции (на 1 тыс. л) от объема выпуска позволил выявить закономерность, представленную на графике.

Переменные издержки на единицу продукции (на 1 тыс. л) для таких предприятий составят ______ руб.

b/x
12040
b
12000
Маркетинговой фирмой собраны данные, представленные в таблице и отражающие зависимость спроса от цены на некоторый товар.

Для описания зависимости можно рекомендовать использовать _______ функцию вида …

линейную …
экспоненциальную …
степенную …
полиномиальную …
Фирма получает прибыль от единицы продукции в размере, зависящем от объемов производства (табл.).

Для описания зависимости прибыли, получаемой фирмой, от реализации полного объема произведенной продукции может быть использована _______ функция.

экспоненциальная
гиперболическая
линейная
параболическая
Для предприятий, осуществляющих переработку молока, анализ зависимости валовых издержек на единицу продукции (на 1 тыс. л) от объема выпуска позволил выявить закономерность, представленную на графике.

Для объема выпуска продукции 200 тыс. л величина валовых издержек на 1 тыс. л составила 12040 руб. Тогда для этого объема производства величина постоянных издержек составит ______ руб., а постоянных издержек на единицу соответственно составит ______ руб.

60
12000
8000
40
Маркетинговой фирмой собраны данные, представленные в таблице и отражающие зависимость спроса от цены на некоторый товар.

Характеристиками оценки качества нелинейной модели регрессии являются индексы …

мультиколлинеарности
регрессии
корреляции
детерминации
Фирма получает прибыль от единицы продукции в размере, зависящем от объемов производства (табл.).

Процедура линеаризации полиномиальных уравнений регрессии представлена …

логарифмированием
получением функции, обратной к исходной модели
заменой переменных
оцениванием параметров множественной регрессии
Для предприятий, осуществляющих переработку молока, анализ зависимости валовых издержек на единицу продукции (на 1 тыс. л) от объема выпуска позволил выявить закономерность, представленную на графике.

Для объема выпуска продукции 4000 тыс. л величина валовых издержек составит ______ тыс. руб.
Маркетинговой фирмой собраны данные, представленные в таблице и отражающие зависимость спроса от цены на некоторый товар.

Значение F-критерия Фишера, рассчитанное для модели с наименьшим значением доли остаточной дисперсии, составит … (Полученное значение округлите до целых.)
Фирма получает прибыль от единицы продукции в размере, зависящем от объемов производства (табл.).

Значение средней ошибки аппроксимации для модели, представленной уравнением  составит _____ %. (Полученное значение округлите до целых.)
Имеются данные Центрального банка России и Госкомстата России за период с июля 2009 года по апрель 2010 года для построения модели спроса и предложений на деньги

где Rt – процентная ставка, %,
Yt – ВВП, млрд руб.,
Mt – денежная масса, млрд руб.

В системе одновременных уравнений экзогенной является переменная …

εt
Yt
Rt
Mt
Имеются данные Центрального банка России и Госкомстата России за период с июля 2009 года по апрель 2010 года для построения модели денежного рынка

где  Rt – процентная ставка, %,
Yt – ВВП, млрд руб.,
Mt – денежная масса, млрд руб.
It  – внутренние инвестиции, млрд руб.

Зависимые переменные, которые определяются внутри модели, называются ________ переменными.

приведенными
структурными
экзогенными
эндогенными
Имеются данные Росстата за период 2006 – 2011 гг. для построения модели Кейнса:

где  Сt – расходы на потребление в текущем периоде, млрд руб.,
Yt – ВВП в текущем периоде, млрд руб.,
Yt-1 – ВВП в предыдущем периоде, млрд руб.,
Gt – государственные расходы, млрд руб.,
It  – инвестиции в основные фонды, млрд руб.

Независимые переменные, значения которые задаются вне модели, называются ________ переменными.

эндогенными
структурными
приведенными
экзогенными
Имеются данные Росстата за период 2006 – 2011 гг. для построения одной из модификаций модели Кейнса

где Сt – расходы на потребление в текущем периоде, млрд руб.,
Yt – ВВП в текущем периоде, млрд руб.,
Yt-1 – ВВП в предыдущем периоде, млрд руб.,
Gt – государственные расходы, млрд руб.,
It  – инвестиции в основные фонды, млрд руб.

Для решения систем одновременных уравнений не может быть использован ________ метод наименьших квадратов.

двухшаговый
косвенный
трехшаговый
обобщенный
Имеются данные Росстата за период 2006 – 2011 гг. для построения одной из модификаций модели Кейнса

где  Сt – расходы на потребление в текущем периоде, млрд руб.,
Yt – ВВП в текущем периоде, млрд руб.,
Yt-1 – ВВП в предыдущем периоде, млрд руб.,
Gt – государственные расходы, млрд руб.,
It   – инвестиции в основные фонды, млрд руб.

Коэффициенты приведенной формы модели оцениваются ________ методом наименьших квадратов.

косвенным
двухшаговым
обобщенным
обычным
Имеются данные Центрального банка России и Госкомстата России за период с июля 2009 года по апрель 2010 года для построения модели спроса и предложений на деньги

где Rt – процентная ставка, %,
Yt – ВВП, млрд руб.,
Mt – денежная масса, млрд руб.

Проведите идентификацию по необходимому и достаточному условию и установите соответствие между уравнением системы и его идентификацией:

(1) первое уравнение системы
(2) второе уравнение системы.

уравнение сверхидентифицируемо
уравнение неидентифицируемо
уравнение идентифицируемо
Имеются данные Центрального банка России и Госкомстата России за период с июля 2009 года по апрель 2010 года для построения модели денежного рынка

где  Rt – процентная ставка, %,
Yt – ВВП, млрд руб.,
Mt – денежная масса, млрд руб.
It  – внутренние инвестиции, млрд руб.

Проведите идентификацию по необходимому и достаточному условию уравнений системы, установите соответствие между (1) идентифицируемостью системы и возможным методом решения системы:
(1) система идентифицируема
(2) система сверхидентифицируема

обычный МНК
косвенный МНК
двухшаговый МНК
Имеются данные Росстата за период 2006 – 2011 гг. для построения модели Кейнса:

где  Сt – расходы на потребление в текущем периоде, млрд руб.,
Yt – ВВП в текущем периоде, млрд руб.,
Yt-1 – ВВП в предыдущем периоде, млрд руб.,
Gt – государственные расходы, млрд руб.,
It  – инвестиции в основные фонды, млрд руб.

Проведите идентификацию по необходимому и достаточному условию уравнений системы, установите соответствие между (1) идентифицируемостью системы и возможным методом решения системы:
(1) система идентифицируема
(2) система сверхидентифицируема

обычный МНК
косвенный МНК
двухшаговый МНК
Имеются данные Росстата за период 2006 – 2011 гг. для построения одной из модификаций модели Кейнса

где Сt – расходы на потребление в текущем периоде, млрд руб.,
Yt – ВВП в текущем периоде, млрд руб.,
Yt-1 – ВВП в предыдущем периоде, млрд руб.,
Gt – государственные расходы, млрд руб.,
It  – инвестиции в основные фонды, млрд руб.

Проведите идентификацию по необходимому и достаточному условию уравнений системы, установите соответствие между (1) идентифицируемостью системы и возможным методом решения системы:
(1) система идентифицируема
(2) система сверхидентифицируема

обычный МНК
косвенный МНК
двухшаговый МНК
Имеются данные Росстата за период 2006 – 2011 гг. для построения одной из модификаций модели Кейнса

где  Сt – расходы на потребление в текущем периоде, млрд руб.,
Yt – ВВП в текущем периоде, млрд руб.,
Yt-1 – ВВП в предыдущем периоде, млрд руб.,
Gt – государственные расходы, млрд руб.,
It   – инвестиции в основные фонды, млрд руб.

Проведите идентификацию по необходимому и достаточному условию уравнений системы, установите соответствие между (1) идентифицируемостью системы и возможным методом решения системы:
(1) система идентифицируема
(2) система сверхидентифицируема

обычный МНК
косвенный МНК
двухшаговый МНК
Имеются данные Центрального банка России и Госкомстата России за период с июля 2009 года по апрель 2010 года для построения модели спроса и предложений на деньги

где Rt – процентная ставка, %,
Yt – ВВП, млрд руб.,
Mt – денежная масса, млрд руб.

Для приведенной формы модели, записанной в виде  значение коэффициента β2 равно …
(Полученный ответ округлите до сотых.)
Имеются данные Центрального банка России и Госкомстата России за период с июля 2009 года по апрель 2010 года для построения модели денежного рынка

где  Rt – процентная ставка, %,
Yt – ВВП, млрд руб.,
Mt – денежная масса, млрд руб.
It  – внутренние инвестиции, млрд руб.

Получена приведенная форма модели

Тогда значение коэффициента b21 структурной формы модели равно …
(Полученное значение округлите до десятых.)
Имеются данные Росстата за период 2006 – 2011 гг. для построения модели Кейнса:

где  Сt – расходы на потребление в текущем периоде, млрд руб.,
Yt – ВВП в текущем периоде, млрд руб.,
Yt-1 – ВВП в предыдущем периоде, млрд руб.,
Gt – государственные расходы, млрд руб.,
It  – инвестиции в основные фонды, млрд руб.

Известна приведенная форма модели:

Значение коэффициента b21, найденное при помощи двухшагового МНК, составит …
(Полученный ответ округлите до тысячных.)
Имеются данные Росстата за период 2006 – 2011 гг. для построения одной из модификаций модели Кейнса

где Сt – расходы на потребление в текущем периоде, млрд руб.,
Yt – ВВП в текущем периоде, млрд руб.,
Yt-1 – ВВП в предыдущем периоде, млрд руб.,
Gt – государственные расходы, млрд руб.,
It  – инвестиции в основные фонды, млрд руб.

Известна приведенная форма модели:

Значение коэффициента b21, найденное при помощи двухшагового МНК, составит …
(Полученный ответ округлите до тысячных.)
Имеются данные Росстата за период 2006 – 2011 гг. для построения одной из модификаций модели Кейнса

где  Сt – расходы на потребление в текущем периоде, млрд руб.,
Yt – ВВП в текущем периоде, млрд руб.,
Yt-1 – ВВП в предыдущем периоде, млрд руб.,
Gt – государственные расходы, млрд руб.,
It   – инвестиции в основные фонды, млрд руб.

Известна приведенная форма модели:

Значение коэффициента b11, найденное при помощи двухшагового МНК, составит …
(Полученный ответ округлите до десятитысячных.)
Имеются данные (31 наблюдений) о стоимости однокомнатных квартир, реализованных на первичном рынке в Выборгском районе Санкт-Петербурга. Цена квартиры измеряется в условных единицах. Фиктивная переменная «Первый этаж или нет» равна 1, если квартира расположена на первом этаже, или 0, если на любом другом этаже. Общая площадь измеряется в квадратных метрах. Время до сдачи дома измеряется в месяцах. Фиктивная переменная «Нужен транспорт до метро или нет» равна 0, если дом расположен в 15 минутах пешком от метро, и 1 в противном случае.
C помощью инструмента «Регрессия» анализа данных Excel рассчитаны приведенные в таблице показатели, характеризующую зависимость цены квартиры от факторов.

В составленной модели установите соответствие между значимостью факторов и их наименованием:

(1) значимый фактор
(2) незначимый фактор

Y-пересечение
общая площадь
первый этаж или нет
В соответствии с данными обследования зависимости совокупного накопления семьи (y, тыс. р.) от дохода (х1, тыс. р.) и имущества (х2, тыс. р.) по восьми случайно выбранным семьям рассчитана матрица парных коэффициентов корреляции:

Установите соответствие между видом коэффициента регрессии и минимальной информацией, требуемой для его расчета:

(1) стандартизованный коэффициент регрессии
(2) коэффициент регрессии в натуральной форме

средние значения, стандартные отклонения для факторов и результата
дополнительной информации не требуется
среднеквадратичные (стандартные отклонения) для факторов и результата
По данным о значениях исследуемых показателей по 164 странам построена матрица парных коэффициентов корреляции.

Соотнесите коэффициент и его интерпретацию.

(1) стандартизированный коэффициент регрессии
(2) коэффициент эластичности

на сколько единиц измерения в среднем изменится результат, если фактор увеличиться на единицу измерения при неизменном среднем уровне других факторов
на сколько сигм в среднем изменится результат, если фактор увеличиться на 1 сигму при неизменном среднем уровне других факторов
на сколько процентов в среднем изменится результат, если фактор увеличиться на 1 процент при неизменном среднем уровне других факторов
По данным о предложении подержанных автомобилей марки Toyota модели RAV4 собраны сведения о поступивших предложениях о продаже, которые представлены в таблице.

Установите соответствие между наименованием коэффициента и характеристикой его значения (для уровня надежности 95 %).

1. Коэффициент регрессии
2. Коэффициент детерминации
3. Коэффициент корреляции

с каждой тысячей километров цена автомобиля снижается на 112674,16 рублей
с каждым годом эксплуатации цена автомобиля снижается на 56,538 тыс. руб.
вариация цены автомобиля примерно на 95 % зависит от его пробега
связь между ценой и пробегом близка к функциональной, так как теснота связи составляет более 0,97
Имеются данные о стоимости 20 коттеджей в Московской области по Киевскому направлению (по данным 1997 г.).



Установите соответствие между фактором и значением стандартизованного коэффициента регрессии, который находится при данном факторе в стандартизованном уравнении регрессии.

1. Dist
2. House
3. Area
4. Eco

– 0,96364
– 0,374
0,310
0,360
0,252
В таблице представлены данные по субъектам федерации Центрального федерального округа, за исключением Москвы. Области упорядочены по возрастанию независимой переменной х – объему кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам.

По данной выборке построено уравнение регрессии y = 3151,1 + 8,8487 · x. Коэффициент детерминации R2 = 0,9708.
Исключив из выборки аномальное значение (Московскую область) и построив уравнение линейной зависимости, можно утверждать, что …

при увеличении объема кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам на 1 млн руб., инвестиции в основной капитал увеличиваются на 5,3 млн руб.
при увеличении объема кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам на 1 млн руб., инвестиции в основной капитал уменьшаются на 5,3 млн руб.
между объемом кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам, и инвестициями в основной капитал нет линейной зависимости
коэффициент регрессии в полученном уравнении оказался незначимым, значит, его можно признать равным нулю
Для производственной функции вида Кобба – Дугласа
где Q – объем выпуска, L – затраты труда, K –  затраты капитала, А – технологический коэффициент,  – коэффициент эластичности по труду, а  – коэффициент эластичности по капиталу, установите соответствие между содержанием статистической гипотезы и ее обозначением:
1) затраты труда несущественны
2) эластичности по труду и капиталу совпадают
3) выполнено свойство постоянства отдачи на масштаб
4) технологический коэффициент несуществен

Дана линейная функция потребления некоторого товара С от дохода y:  
Установите соответствие между гипотезой и модификацией модели:
1. У мужчин и женщин предельная склонность к потреблению одинакова, а средняя склонность к потреблению различна
2. У мужчин и женщин средняя склонность к потреблению одинакова, а предельная склонность к потреблению различна
3. Средняя склонность к потреблению различна при доходе для лиц с доходом выше и ниже определенного уровня y*

вводим фиктивную переменную  и оцениваем модель
вводим фиктивную переменную  и оцениваем модель
вводим фиктивную переменную  и оцениваем модель
вводим фиктивную переменную  и оцениваем модель
Имеются данные о цене товара и объеме продаж по этой цене за 12 недель.

Оцените параметры модели зависимости количества проданного товара от его цены. Максимальный размер выручки составит … (Полученный ответ введите в поле ответа с точностью до целых.)
По 23 предприятиям концерна получена информация относительно зависимости объема продаж от расходов на рекламу, представленная в таблице:

Фактическое значение F-критерия Фишера составило 27. Если расходы на рекламу увеличились на 10% от своего среднего уровня, то ожидаемый объем продаж составит … (Полученный ответ введите в поле ответа с точностью до десятых.)
Динамика спроса и предложения на рынке характеризуется данными таблицы:

В условиях рынка совершенной конкуренции равновесная цена составит ____ р., при этом соответствующее ей значение количества товара будет равно _____ шт. (Полученные значения округлите до целых и укажите их через запятую без пробела.)
Производственное предприятие находится на уровне безубыточности, при объеме производства не менее 80 изделий и цене 4,1 д.е. за единицу продукции. Известны значения следующих показателей, указанные в таблице

В условиях заданной рыночной ситуации максимальное значение прибыли составит _____  при величине спроса, равного … (Полученные значения округлите до целых и укажите их через с запятую без пробела.)
В линейном уравнении множественной регрессии   метод наименьших квадратов позволяет оценить значение параметра 

x1
x2
y
a
Построение модели временного ряда может быть осуществлено с использованием:

Критерия Дарбина-Уотсона
Метода последовательных разностей
Мультипликативной модели
Аддитивной модели
При проверке на существенность (значимость) коэффициента регрессии в качестве нулевой гипотезы выдвигается нулевая гипотеза о 

 равенстве факторной и остаточной дисперсий
статистической значимости построенного уравнения регрессии
отличии от нуля этого коэффициента регрессии и существенности влияния соответствующей независимой переменной на зависимую переменную
равенстве нулю этого коэффициента регрессии и несущественности влияния соответствующей независимой переменной на зависимую переменную
По обследованию 12 случайно выбранных семей характеристики показателей накоплений, дохода и имущества представлены в таблице.
 
Построена матрица парных коэффициентов корреляции
 
Тесноту связи между результатом и соответствующим фактором при устранении влияния других факторов, включенных в уравнение регрессии, характеризует …

частный F-критерий Фишера
коэффициент эластичности
коэффициент парной корреляции между фактором и результатом
частный коэффициент корреляции
Оценка значимостипараметров уравнения регрессии осуществляется по критерию

Дарбина–Уотсона
Ингла–Грэнджера (Энгеля–Грангера)
Гольдфельда-Квандта
Стьюдента
Нелинейным образом в эконометрическую модель вида входит

параметр а
переменная у
ошибка
переменная х
Средствами отбора факторов, включаемых в модель, могут служить

система нормальных уравнений
автокорреляционная функция
матрица парных коэффициентов корреляции
анализ существенности изменения коэффициента детерминации до и после добавления фактора в модель
Факторами, оказывающими влияние на уровень временного ряда, являются факторы...

погодные
независимые и неконтролируемые
формирующие тенденцию и сезонные колебания
формирующие  сезонные колебания и случайные воздействия
Убывающая или возрастающая компонента временного ряда, характеризующая совокупное долговременное воздействие множества факторов, называется ___________ компонентой.

сезонной

циклической
случайной
трендовой
Хронологическаяпоследовательность значений признака, характеризующего состояние данногообъекта, называется …

корреляционным полем
автокорреляционной функцией
случайной выборкой
временным рядом
Обобщенный метод наименьших квадратов можетприменяться в случае нарушения предпосылки МНК о _______ остатков

количественной измеримости
 минимизации
нормальном распределении
гомоскедастичности
В матрице парных коэффициентов корреляции отображены значения парных коэффициентов линейной корреляции между

Параметрами и переменными
Параметрами
Переменными и случайными факторами
Переменными
Относительные отклонения расчетных значений результирующего признака от его наблюдаемых значений используются при расчете 

Коэффициента эластичности 
Параметров регрессии 
t-критерия Стьюдента 
Средней ошибки аппроксимации
Наука об измерении и анализе экономических явлений, о количественных выражениях тех связей и соотношений, которые раскрыты и обоснованы экономической теорией, называется

прогнозированием
моделированием
математической статистикой
эконометрикой
Объект любой природы, который создается исследователем с целью получения новых знаний об объекте-оригинале и отражает только существенные свойства оригинала, называется

проектом
элементом
образцом
моделью
Вероятностно–статистическая модель, описывающая механизм функционирования экономической или социально–экономической системы, называется

статистической моделью
прогностической моделью
вероятностной моделью
эконометрической моделью
Переменные, задаваемые «извне», автономно от модели, управляемые и планируемые, называются

прогностическими переменными
вероятностными переменными
эндогенными переменным
экзогенными переменными
Переменные, значения которых формируются в процессе и внутри функционирования анализируемой социально-экономической системы в существенной мере под воздействием экзогенных переменных и во взаимодействии друг с другом, называются

вероятностными переменными
прогностическими переменными
экзогенными переменными
эндогенными переменными
В эконометрическом моделировании предметом объяснения являются

экзогенными переменными
прогностическими переменными
вероятностными переменными
эндогенными переменными
Совокупность методов анализа связей между различными экономическими показателями (факторами) на основании реальных статистических данных с использованием аппарата теории вероятностей и математической статистики - это

прогнозирование
моделирование
математическая статистика
эконометрика
Эконометрика

разрабатывает технологические инновации
разрабатывает методы прогнозирования и проведения рациональной экономической политики
дает возможность подбора подходящей модели
разрабатывает различные методы оценивания параметров экономических моделей по имеющимся статистическим данным
Все экзогенные переменные модели и лаговые эндогенные переменные представляют собой

предопределенные непеременные модели
непредопределенные непеременные модели
непредопределенные переменные модели
предопределенные переменные модели
Эконометрическая модель - это модель

конкретно-существующего экономического объекта, построенная на гипотетических данных
гипотетического экономического объекта
гипотетического экономического объекта, построенная на усредненных статистических данных
конкретно-существующего экономического объекта, построенная на статистических данных
Стохастическая переменная

не включает влияние неучтенных в модели факторов
является синонимом «сравнение»
является синонимом термина «возмущение»
включает влияние неучтенных в модели факторов
Коэффициенты «чистой» регрессии характеризуют

минимальное изменение результата с изменением соответствующего фактора на единицу при неизменном значении других факторов, закрепленных на среднем уровне
максимальное изменение результата с изменением соответствующего фактора на единицу при неизменном значении других факторов, закрепленных на среднем уровне
среднее изменение результата с изменением соответствующего фактора на единицу при неизменном значении других факторов, закрепленных на минимальном уровне
среднее изменение результата с изменением соответствующего фактора на единицу при неизменном значении других факторов, закрепленных на среднем уровне
Коэффициенты эластичности в нелинейных (степенных) функциях показывают

на какое минимальное количество процентов изменится результат при изменении соответствующего фактора на 1% и при неизменности действия других факторов
на какое количество процентов изменится в среднем результат при изменении соответствующего фактора на 10% и при неизменности действия других факторов
на какое максимальное количество процентов изменится результат при изменении соответствующего фактора на 1% и при неизменности действия других факторов
на какое количество процентов изменится в среднем результат при изменении соответствующего фактора на 1% и при неизменности действия других факторов
Метод оценивания параметров линейной регрессии, минимизирующий сумму квадратов отклонений наблюдений зависимой переменной от искомой линейной функции, называется

методом наибольших квадратов
методом квадратичной функции
методом дифференциала
методом наименьших квадратов
Метод наименьших квадратов - это

метод оценивания параметров парной регрессии
метод, максимизирующий сумму квадратов отклонений наблюдений зависимой переменной от минимального значения линейной функции
метод, минимизирующий сумму квадратов отклонений наблюдений зависимой переменной от искомой линейной функции
метод оценивания параметров линейной регрессии
Эконометрика представляется собой совокупность таких методов, как

маркетинговые методы
методы компьютерных вычислений
методы экономической теории
статистические и математические методы
Модель – объект любой природы, который

существует в естественной природе
отражает всю совокупность свойств оригинала
создается искусственным путем
отражает только существенные свойства оригинала
Целью создания модели является

исследование модели
сравнение модели с оригиналом
философское обобщение
получение новых знаний об объекте-оригинале
Процесс построения, изучения и применения моделей - это

разработка
моделинг
прогнозирование
моделирование
Модель адекватна объекту-оригиналу, если она

отображает все свойства, присущие оригиналу
создается в течении 30 суток после исследования оригинала
создается в течение 7 суток после исследования оригинала
с достаточной степенью точности приближения отражает закономерности процесса функционирования реального объекта
Виды переменных в модели не включают

преопределенные переменные
эндогенные переменные
экзогенные переменные
медиогенные переменные
Модель неадекватна объекту-оригиналу, если она

включает экзогенные переменные
включает эндогенные переменные
отображает только существенные свойства, присущие оригиналу
неточно отражает закономерности процесса функционирования реального объекта
Какие виды моделей существуют?

Миллимодель
Мезомодель
Макромодель
Микромодель
Наиболее простыми показателями, характеризующими последовательности, являются их

минимумы
наименьшие квадраты
максимумы
средние значения
Показателем, характеризующим степень разброса значений () вокруг своего среднего (), является

среднее арифметическое
среднее значение
наименьшие квадраты
выборочные дисперсии
С помощью формулы рассчитывается значение

стандартной величины
стандартной погрешности
выборочной дисперсии
стандартного отклонения
Вытянутость облака точек на диаграмме рассеяния вдоль наклонной прямой позволяет сделать предположение о том, что существует некоторая объективная тенденция

линейной связи
кубического многочлена
нелинейной связи
Если на диаграмме большинство составляют точки с противоположными знаками отклонений от средних значений, то это служило бы объективным указанием

на наличие ошибок в составлении диаграммы
на наличие ошибок в расчетах
на наличие вытянутости облака точек в направлении прямой, имеющей отрицательный угловой коэффициент
на наличие вытянутости облака точек в направлении прямой, имеющей положительный угловой коэффициент
Коэффициент детерминации

означает, что чем ближе коэффициент детерминации к 0, тем качественнее регрессионная модель, то есть исходная модель хорошо аппроксимирует исходные данные
является синонимом понятия «дисперсия»
характеризует долю дисперсии результативного признака у, объясняемую дисперсией, в общей дисперсии результативного признака
означает, что чем ближе коэффициент детерминации к 1, тем качественнее регрессионная модель, то есть исходная модель хорошо аппроксимирует исходные данные
Если переменные находятся между собой в линейной зависимости, значит они

активны
точны
коррелируются
коллинеарны
Чем ближе к нулю определитель матрицы межфакторной корреляции, тем

слабее мультиколлинеарность факторов
больше вероятна погрешность
надежнее результаты множественной регрессии
сильнее мультиколлинеарность факторов
Коэффициент частной корреляции

измеряет влияние фактора xi на другие факторы
измеряет влияние на результат фактора xi при изменении других факторов
не используется в эконометрическом моделировании
измеряет влияние на результат фактора xi при неизменном уровне других факторов
Совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени - это

тенденция
временная цепь
прогноз
временной ряд
Число периодов, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции, называется

разрывом
дисперсией
лакуной
лагом
Компонентами аддитивной модели являются

временная компонента
случайная компонента
циклическая компонента
трендовая компонента
Автокорреляционная функция временного ряда – это

корреляционная зависимость между последовательными уровнями временного ряда
график зависимости значений автокорреляционной функции от величины лага
совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени
последовательность коэффициентов автокорреляции уровней временного ряда
Коррелограмма – это

последовательность коэффициентов автокорреляции уровней временного ряда
совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени
корреляционная зависимость между последовательными уровнями временного ряда
график зависимости значений автокорреляционной функции от величины лага
Какие утверждения по анализу временных рядов верны?

Если rt наиболее высокий, то ряд содержит циклические колебания с периодичностью в t моментов времени
Если r1 наиболее высокий, то исследуемый ряд содержит только тенденцию
Если ни один из коэффициентов автокорреляции не является значимым, то, возможно, ряд не содержит тенденции и циклических колебаний
Если ни один из коэффициентов автокорреляции не является значимым, то, возможно, ряд содержит сильную нелинейную тенденцию
Аналитическое выравнивание временного ряда – это

способ получения данных данных для коррелограммы
способ моделирования тенденции временного ряда
способ построение аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от тренда
способ построение аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от времени
Система, в которой каждая зависимая переменная y рассматривается как функция одного и того же набора факторов x, называется

системой рекурсивных уравнений
системой взаимозависимых уравнений
системой совместных одновременных уравнений
системой независимых уравнений
Система, в которой зависимая переменная одного уравнения выступает в виде фактора x в другом уравнении, называется

системой совместных одновременных уравнений
системой независимых уравнений
системой взаимозависимых уравнений
системой рекурсивных уравнений
Система, в которой одни и те же зависимые переменные в одних уравнениях входят в левую часть, а в других уравнениях – в правую, называется

системой квазизависимых уравнений
системой рекурсивных уравнений
системой независимых уравнений
системой взаимозависимых уравнений
Если все структурные коэффициенты модели определяются однозначно, единственным образом по коэффициентам приведенной формы модели, то есть если число параметров структурной формы модели равно числу параметров приведенной формы модели, то

модель неидентифицируема
модель неверна
модель сверхидентифицируема
модель идентифицируема
Если число структурных коэффициентов больше числа приведенных коэффициентов и, следовательно, структурные коэффициенты не могут быть оценены через коэффициенты приведенной формы модели, то

модель неверна
модель неидентифицируема
модель сверхидентифицируема
модель идентифицируема
Если число структурных коэффициентов меньше числа приведенных коэффициентов и, следовательно, на основе приведенных коэффициентов можно получить два или более значений одного структурного коэффициента, то

модель неидентифицируема
модель сверхидентифицируема
модель неверна
модель идентифицируема