Ответы на тесты по предмету Эконометрика (5041 вопросов)
Чем задается статистический критерий?
статистической гипотезой, уровнем значимости;
статистикой критерия, критическим множеством;
уровнем значимости, статистикой критерия;
статистической гипотезой, критическим множеством;
все ответы верны.
Чему равно по критерию Фишера критическое значение R^2 при a=0.05 для простой линейной модели, если количество наблюдений равняется 40?
0.91;
0.72;
0.383;
0.13;
0.097.
Какое из утверждений является ложным?
При наличии мультиколлинеарности может оказаться невозможным правильное разделение влияния отдельных объясняющих переменных.
Удаление одной из переменных может привести к хорошо оцениваемой модели;
Оставшиеся переменные примут на себя дополнительную нагрузку;
Коэффициент при каждой из этих переменных измеряет уже не собственно влияние этой переменной на объясняемую переменную, а учитывает также и часть влияния исключенных переменных, коррелированных с данной переменной;
Все утверждения истинны.
Какой критерий предпочтительнее при использовании альтернативной гипотезы: односторонний или двусторонний?
они имеет одинаковую высокую предпочтительность, то есть равноценны;
односторонний критерий более предпочтителен, нежели двусторонний;
двусторонний критерий более предпочтителен;
оба критерия одинаково плохи;
нет правильного ответа.
Для каких выборок случайных величин метод наименьших квадратов наиболее устойчив?
Метод наименьших квадратов достаточно устойчив к большим отклонениям от стандартных предположений, в том смысле, что при таких больших отклонениях статистические выводы на основе анализа модели в основном сохраняются
Метод наименьших квадратов достаточно устойчив к малым отклонениям от стандартных предположений, но при таких малых отклонениях статистические выводы на основе анализа модели в основном не сохраняются;
Все ответы верны;
Нет правильного ответа.
Метод наименьших квадратов достаточно устойчив к малым отклонениям от стандартных предположений, в том смысле, что при таких малых отклонениях статистические выводы на основе анализа модели в основном сохраняются.
В чем особенность диаграммы Ядерной (kernel) оценки плотности ?
эта диаграмма ничем принципиально от диаграммы «квантиль-квантиль» и диаграммы плотности не отличается;
стандартизированные остатки в диаграмме ядерной оценки плотности не упорядочиваются;
график стандартизированных остатков имеет асимптоту;
нет правильного ответа.
график стандартизированных остатков представляется в виде непрерывной прямой;
Какие Вы знаете статистические критерии проверки гипотез?
Ядерная оценка плотности, диаграмма «квантиль-квантиль», диаграмма плотности;
критерий Голдфелда-Квандта, критерий Дарбина-Уотсона, критерий Жарка-Бера, критерий Бройша-Годфри, критерий Уайта, ядерная оценка плотности,
диаграмма «квантиль-квантиль», диаграмма плотности;
критерий Голдфелда-Квандта, критерий Дарбина-Уотсона, критерий Жарка-Бера, критерий Бройша-Годфри, критерий Уайта, диаграмма «квантиль-квантиль», диаграмма плотности.
критерий Голдфелда-Квандта, критерий Дарбина-Уотсона, критерий Жарка-Бера, критерий Бройша-Годфри, критерий Уайта;
Какой статистический критерий проверки гипотез применяется, когда наблюдения производятся последовательно во времени, с равными интервалами, и график изменения остатков во времени указывает на наличие автокоррелированности случайных составляющих модели наблюдений?
критерий Голдфелда-Квандта,
критерий Дарбина-Уотсона,
критерий Жарка-Бера,
критерий Бройша-Годфри,
критерий Уайта;
Какой критерий должен быть применен в случае зависимости стандартизированных остатков от номера наблюдения, представленный на графике ?
критерий Голдфелда-Квандта,
критерий Дарбина-Уотсона,
критерий Бройша-Годфри,
критерий Уайта
критерий Жарка-Бера,
Для чего применяется метод наименьших взвешенных квадратов?
для уменьшения автокорреляции ошибки;
для уменьшения гетероскедастичности ошибки;
для увеличения автокорреляции ошибки;
нет правильного ответа.
для увеличения гетероскедастичности ошибки;
Что такое гетероскедастичность ошибки?
это неоднородность дисперсий ошибок;
это взаимозависимость ошибок;
это однородность дисперсий ошибок;
это взаимонезависимость ошибок;
нет правильного ответа.
Какие методы уменьшения гетероскедастичности Вы можете назвать?
включение дополнительной объясняющей переменной;
переход к логарифмам объясняемой переменной;
использование метода наименьших взвешенных квадратов;
нет правильного ответа.
все ответы верны;
Что является результатом неоднородности дисперсий случайных ошибок в модели наблюдений?
смещение оценок математических ожиданий случайных ошибок;
смещение оценок математических ожиданий случайных ошибок; смещение оценок дисперсий случайных ошибок;
смещение оценок математических ожиданий случайных ошибок, но несмещение оценок дисперсий случайных ошибок;
нет правильного ответа.
смещение оценок дисперсий случайных ошибок;
Сколько раз уточняются оценки в процедуре Кохрейна-Оркатта?
2 раза;
3 раза;
4 раза;
5 раз;
до тех пор, пока в преобразованной модели не будет выраженной автокоррелированности остатков.
Для каких моделей характерна положительная автокоррелированность ошибок?
в моделях, где отсутствуют какие бы то ни было серии остатков;
в моделях, где наблюдаются серии остатков, имеющих разные знаки;
все ответы верны;
нет правильного ответа.
в моделях, где наблюдаются серии остатков, имеющих одинаковые знаки;
Какое чередование серий остатков не улавливается критерием Дарбина-Уотсона?
когда за положительными остатками следуют положительные же;
когда за положительными остатками следуют отрицательные остатки;
когда за отрицательными остатками следуют отрицательные же остатки;
нет правильного ответа.
когда за положительными остатками с равным успехом следуют как положительные, так и отрицательные;
Какой критерий улавливает такую коррелированность, когда за положительными остатками с равным успехом следуют как положительные, так и отрицательные?
критерий Бройша-Годфри;
критерий Уайта;
критерий Фишера;
нет правильного ответа.
критерий Дарбина-Уотсона;
Что нужно делать для учета построенной моделью связи фактора сезонности для прогнозирования?
перейти к логарифму объясняемой переменной;
включить дополнительную объясняющую переменную;
использовать метод наименьших взвешенных квадратов;
нет правильного ответа.
ввести фиктивные переменные;
Какие из перечисленных данных относятся к агрегированным?
объединение наблюдений, относящихся к различным полам (мужчины и женщины),
объединение наблюдений, относящихся к различным возрастным, языковым и социальным группам,
объединение наблюдений, относящихся к различным периодам времени;
агрегированные данные отсутствуют.
все ответы верны;
Какая компонента характеризует временной ряд?
трендовая;
циклическая;
случайная;
трендовая, случайная;
трендовая, циклическая, случайная.
Что такое временной ряд?
временной ряд это линейная регрессионная модель с одной зависимой и одной независимой переменными;
временным рядом называют серию числовых величин различной природы, полученных через регулярные промежутки времени;
временным рядом называют серию числовых величин одной природы, полученных через регулярные промежутки времени;
временным рядом называют серию числовых величин одной природы, полученных через нерегулярные промежутки времени;
нет правильного ответа.
Как формулируется основное положение, на котором базируется использование временных рядов для прогнозирования?
факторы, влияющие на отклик изучаемой системы, действовали некоторым образом в прошлом;
факторы, влияющие на отклик изучаемой системы, действую в настоящем;
ожидается, что замеченные факторы будут действовать в будущем;
факторы, влияющие на отклик изучаемой системы, действовали некоторым образом в прошлом; факторы, влияющие на отклик изучаемой системы, действую в настоящем.
факторы, влияющие на отклик изучаемой системы, действовали некоторым образом в прошлом; факторы, влияющие на отклик изучаемой системы, действую в настоящем; ожидается, что замеченные факторы будут действовать в будущем;
Какая компонента временного ряда объясняет отклонения от тренда с периодичностью от 2 до 10 лет?
трендовая;
сезонная;
нерегулярная;
общая.
циклическая;
Какая компонента временного ряда определяет короткопериодические колебания, связанные именно с изменениями внутригодовой активности, и повторяющиеся через более или менее фиксированные моменты времени?
трендовая;
циклическая;
нерегулярная;
общая.
сезонная;
Какая компонента временного ряда вызывает отклонения от хода отклика, определяемого другими составляющими?
трендовая;
циклическая;
сезонная;
общая.
нерегулярная;
Что является основной целью сглаживания ряда?
выделение циклической компоненты ряда;
выделение сезонной компоненты ряда;
выделение случайной компоненты ряда;
нет правильного ответа.
выделение трендовой компоненты ряда;
Что такое скользящее среднее порядка L?
временной ряд, состоящий из средних арифметических L соседних значений Yi, по первой половине всех воз-можных значений времени;
временной ряд, состоящий из средних арифметических L соседних значений Yi, по второй половине всех воз-можных значений времени;
регрессия по времени;
нет правильного ответа.
временной ряд, состоящий из средних арифметических L соседних значений Yi, по всем возможным значени-ям времени;
Расположите в порядке возрастания степень сглаживания 3-точечной, 5-точечной и 7-точечной схем сглаживания.
7-ми, 5-ти, 3-х;
5-ти, 3-х, 7-ми;
3-х, 7-ми, 5-ти;
7-ми, 3-х, 5-ти.
3-х, 5-ти, 7-ми;
Для каких типов производств характерно отсутствие сколько-нибудь значимого тренда при выраженной циклической компоненте?
для устоявшихся производств,
для производств не испытывающих революционных изменений в технологиях;
для производств выходящих на стабильный консервативный рынок;
для устоявшихся производств, для производств не испытывающих революционных изменений в технологиях, для производств выходящих на стабильный консервативный рынок;
нет правильного ответа.
Какое из утверждений является истинным?
В методе скользящих средних при расчете не учитывается влияние наблюдений, отстоящих более чем на (L - 1) / 2 периодов от рассматриваемого.
При экспоненциальном сглаживании учитываются все предшествующие наблюдения.
При экспоненциальном сглаживании - предыдущее значения учитываются с максимальным весом, предшествующее ему - с несколько меньшим.
Самое
Все утверждения истинны.
Как связаны между собой коэффициент W экспоненциального сглаживания временного ряда с интервалом L скользящего среднего ряда?
W = L ;
W = 2 / L;
W = 1/ (L + 1);
W = 1 / (L + 2).
W = 2 / (L + 1);
Какие прогнозные модели временных рядов учитывают и недавнее, и давно прошедшее состояние моделируемой системы с постоянным весовым фактором?
экспоненциальное сглаживание;
скользящее среднее;
степенная зависимость между переменными;
нет правильного ответа.
регрессионные;
Какие модели учитывают цикличность временного ряда?
регрессионные;
экспоненциальное сглаживание;
скользящее среднее;
степенная зависимость между переменными;
нет правильного ответа.
Какая компонента временного ряда имеет следующие характеристики: систематическая, отражает общую устойчивую долговременную тенденцию, возникает из-за изменения в технологии и(или) численности населения, имеет продолжительность в несколько лет?
циклическая компонента;
сезонная компонента;
нерегулярная компонента;
все ответы неверны.
тренд;
Какая компонента временного ряда имеет следующие характеристики: систематическая, отражает повторяющиеся подъемы и спады, проходящие 4 фазы: пик, рецессия, депрессия, подъем, возникает из-за взаимодействия множественных комбинаций факторов, влияющих на экономику, имеет продолжительность обычно 2-10 лет с изменяющейся интенсивностью?
тренд;
сезонная компонента;
нерегулярная компонента;
все ответы неверны.
циклическая компонента;
Какая компонента временного ряда имеет следующие характеристики: систематическая, отражает достаточно регулярные периодические флуктуации, происходящие в каждом 12-месячном периоде из года в год, возникает из-за погодных условий, социальных привычек, религиозных традиций, изменяется в тече-ние ~12 месяцев (квартальные и месячные наблюдения)?
тренд;
циклическая компонента;
нерегулярная компонента;
все ответы неверны.
сезонная компонента;
Какая компонента временного ряда имеет следующие характеристики: случайная, отражает остаточную флуктуацию, возникает из-за случайных вариаций в данных, вызванных непредвиденными событиями, имеет обычно короткую продолжительность и не повторяющиеся?
тренд;
циклическая компонента;
сезонная компонента;
все ответы неверны.
нерегулярная компонента;
Какая из составляющих временного ряда наиболее устойчива?
циклическая компонента;
сезонная компонента;
нерегулярная компонента;
все ответы неверны
тренд;
Какая из составляющих временного ряда наиболее изменчива?
тренд;
циклическая компонента;
сезонная компонента;
все ответы неверны.
нерегулярная компонента;
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
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