Предельно допустимое значение средней ошибки аппроксимации составляет тест

Сборник итоговых тестов по теме Эконометрика с ответами

Правильный вариант ответа отмечен знаком +

1. Что является предметом изучения эконометрики?

— Количественная сторона экономических процессов и явлений

+ Массовые экономические процессы и явления

— Система внутренних связей между явлениями национальной экономики

2. Гетероскедастичность – это в эконометрике термин, обозначающий:

+ Неоднородность наблюдений, которая выражается в непостоянной (неодинаковой) дисперсии случайной ошибки эконометрической (регрессионной) модели

— Однородную вариантность значений наблюдений, которая выражена в относительной стабильности, гомогенности дисперсии случайной ошибки эконометрической (регрессионной) модели

— Меру разброса значений случайной величины относительно ее математического ожидания

3. Мультиколлинеарность – это в эконометрике термин, обозначающий:

— Метод, позволяющий оценить параметры модели, опираясь на случайные выборки

— Статистическую зависимость между последовательными элементами одного ряда, которые взяты со сдвигом

+ Наличие линейной зависимости между факторами (объясняющими переменными) регрессионной модели

4. Теорема Гаусса-Маркова в эконометрике опирается на:

+ Метод наименьших квадратов

— Метод наименьших модулей

— Метод инструментальных переменных

5. Эконометрика – это наука, которая изучает:

— Структуру, порядок и отношения, сложившиеся на основе операций подсчета, измерения и описания формы объектов

— Возможности применения методов математики для решения экономических задач

+ Количественные и качественные экономические взаимосвязи, и взаимозависимости, опираясь на методы и модели математики и статистики

6. Коэффициент эластичности (формула в общем виде) в эконометрике имеет вид:

+

—

—

7. Модели временных рядов в эконометрике – это модели:

— Которые используются для того, чтобы определить, как себя будет вести тот или иной фактор в течение определенного промежутка времени

— Которые позволяют максимально точно рассчитать период времени, требующийся для того, чтобы значение фактора изменилось на значимую величину

+ Для построения которых используются данные, характеризующие один объект за несколько последовательных периодов

8. Метод наименьших квадратов в эконометрике – это метод:

— Который используется для расчета наименьших отклонений случайных величин, влияющих на конечный результат

+ Который позволяет решать задачи, опираясь на минимизацию суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных

— Который позволяет оценить значение неизвестного параметра, минимизируя значение функции правдоподобия

9. Линейный коэффициент корреляции в эконометрике выражается формулой:

—

+

—

тест 10. Истинный коэффициент детерминации в эконометрике выражается формулой:

—

—

+

11. Модели в эконометрике – это:

+ Средство прогнозирования значений определенных переменных

— Экономические и статистические зависимости, выраженные математическим языком

— Данные одного типа, сгруппированные определенным образом

12. Какие существуют типы данных в эконометрике?

— Постоянные, переменные

— Определенные, неопределенные, качественные, количественные

+ Пространственные, временные, панельные

13. Зависимая переменная в эконометрике – это:

— Параметр, состоящий из случайной и неслучайной величин

+ Некоторая переменная регрессионной модели, которая является функцией регрессии с точностью до случайного возмущения

— Переменная, которая получается путем перевода качественных характеристик в количественные, т.е. путем присвоения цифровой метки

14. Какова цель эконометрики?

— Поиск, трактовка (с использованием математического инструментария) и систематизация факторов, которые влияют на поведение экономического объекта

— Выявление качественных и количественных связей между характеристиками экономических объектов с целью построить экономическую модель их развития

+ Разработка инструментов для прогнозирования поведения экономического объекта в различных ситуациях и на их базе решение практических задач по управлению объектом, выбору поведения в сложившихся экономических условиях и т.д.

15. Что представляет собой выборочная дисперсия?

+ Несмещенную оценку генеральной дисперсии

— Смещенную оценку генеральной дисперсии

— Смещенную оценку моды

16. Какие приемы используют для идентификации модели?

— Проверка адекватности, статистический анализ

+ Оценка параметров, статистический анализ

— Расчет математических ожиданий, проверка адекватности

17. Предельно допустимое значение средней ошибки аппроксимации составляет … %.

— Не более 10-12

— Не более 3-5

+ Не более 8-10

18. Какие существуют типы переменных в эконометрике?

+ Предопределенные, экзогенные, эндогенные

— Пространственные, временные, панельные

— Экзогенные, эндогенные

19. Назовите ученого, который ввел термин «эконометрика».

— Н. Кондратьев

+ Р. Фриш

— К. Грэнджер

тест_20. Какой показатель измеряет тесноту статистической связи между переменной и объясняющими переменными?

+ Коэффициент детерминации

— Коэффициент рекурсии

— Коэффициент корреляции

21. Укажите, какими способами оценивают параметры линейной регрессии:

— Дисперсия, метод наименьших квадратов, математическое ожидание

+ Дисперсия, математическое ожидание, ковариация, среднеквадратичное отклонение

— Математическое ожидание, регрессия, медиана

22. Критические значения статистики Дарбина-Уотсона зависят от следующих факторов:

+ Количество наблюдений в выборке и число объясняющих переменных

— Число объясняющих переменных и конкретные значения переменных

— Количество наблюдений в выборке и конкретные значения переменных

23. Для установления влияния какого-либо события на коэффициент линейной регрессии при не фиктивной переменной в модель включают:

— Фиктивную переменную взаимодействия

+ Фиктивную переменную для коэффициента наклона

— Лаговую переменную

24. Случайная величина, принимающая отдельные, изолированные друг от друга значения – это:

+ Дискретная величина

— Вероятностный парадокс

— Неравномерная величина

25. Перечислите этапы построения эконометрической модели:

— Априорный, контекстный, информационный, аналитический, прогностический, идентификация модели

— Постановочный, контекстный, информационный, аналитический, идентификация модели, параметризация модели

+ Постановочный, априорный, параметризация, информационный, идентификация модели, верификация модели

26. Эндогенные переменные – это переменные:

— Внешние, задаваемые вне социально-экономической модели и не зависящие от ее состояния

+ Внутренние, сформированные в результате функционирования социально-экономической системы

— Которые постоянно изменяются

27. Что представляет собой априорный этап построения эконометрической модели?

+ Предмодельный анализ экономической сущности изучаемого явления, формирование и формализация априорной информации

— Сбор и регистрация информации об участвующих в модели факторах и показателях

— Независимое оценивание значений участвующих в модели факторах и показателях

28. Если увеличить размер выборки, то оценка математического ожидания:

— Станет менее точной

+ Станет более точной

— Не изменится

тест № 29. Ситуация, при которой нулевая гипотеза была опровергнута, хотя и являлась истинной, называется:

+ Ошибка I рода

— Системная ошибка

— Стандартная ошибка

30. Если предположение о природе гетероскедастичности верно, то дисперсия случайного члена для первых наблюдений в упорядоченном ряду будет … для последних.

— Такой же, как

— Выше, чем

+ Ниже, чем

Тест по предмету «Эконометрика» с ответами

Нет времени или сил пройти тест онлайн? Поможем сдать тест дистанционно для любого учебного заведения: подробности.

Вопрос 1. Статистической зависимостью называется …

• точная формула, связывающая переменные
• связь переменных без учета воздействия случайных факторов
• связь переменных, на которую накладывается воздействие случайных факторов
• любая связь переменных

Вопрос 2. Универсальным способом задания случайной величины Х является задание ее … распределения

• функции
• ряда
• плотности
• полигона

Вопрос 3. Дискретной называется случайная величина, …

• множество значений которой заполняет числовой промежуток
• которая задается плотностью распределения
• которая задается полигоном распределения
• которая принимает отдельные, изолированные друг от друга значения

Вопрос 4. Выборочная средняя является …

• несмещенной оценкой генеральной дисперсии
• несмещенной оценкой генеральной средней
• смещенной оценкой генеральной средней
• смещенной оценкой генеральной дисперсии

Вопрос 5. Выборочная дисперсия является …

• смещенной оценкой генеральной дисперсии
• несмещенной оценкой генеральной дисперсии
• несмещенной оценкой генеральной средней
• смещенной оценкой генеральной средней

Вопрос 6. В модели парной линейной регрессии величина У является …

• неслучайной
• постоянной
• случайной
• положительной

Вопрос 7. В модели парной линейной регрессии величина ? является …

• случайной
• неслучайной
• положительной
• постоянной

Вопрос 8. Предположение о нормальности распределения случайного члена необходимо для …

• расчета коэффициента детерминации
• проверки значимости коэффициента детерминации
• проверки значимости параметров регрессии и для их интервального оценивания
• расчета параметров регрессии

Вопрос 9. Эконометрика – наука, изучающая …

• проверку гипотез о свойствах экономических показателей
• эмпирический вывод экономических законов
• построение экономических моделей
• закономерности и взаимозависимости в экономике методами математической статистики

Вопрос 10. M(X) и D(X) – это …

• линейные функции
• числовые характеристики генеральной совокупности (числа)
• функции
• нелинейные функции

Вопрос 11. Для разных выборок, взятых из одной и той же генеральной совокупности, выборочные средние …

• и дисперсии будут одинаковы
• будут одинаковы, а дисперсии будут различны
• будут различны, а дисперсии будут одинаковы
• и дисперсии будут различны

Вопрос 12. Стандартными уровнями значимости являются …% и …% уровни

• 4 / 3
• 5 / 1
• 3 / 2
• 10 / 0,1

Вопрос 13. Если наблюдаемое значение критерия больше критического значения, то гипотеза …

• H1 отвергается
• H1 принимается
• H0 отвергается
• H0 принимается

Вопрос 14. Величина var(y) – это дисперсия значений … переменной

• наблюдаемых зависимой
• наблюдаемых независимой
• расчетных зависимой
• расчетных независимой

Вопрос 15. Коэффициентом детерминации R2 характеризуют долю вариации переменной … с помощью уравнения регрессии

• зависимой, объясненную
• зависимой, необъясненную
• независимой, объясненную
• независимой, необъясненную

Вопрос 16. Пространственные данные – это данные, полученные от … моменту (ам) времени

• одного объекта, относящиеся к разным
• разных однотипных объектов, относящихся к разным
• разных однотипных объектов, относящихся к одному и тому же
• одного объекта, относящиеся к одному

Вопрос 17. При идентификации модели производится … модели

• проверка адекватности
• оценка параметров
• статистический анализ и оценка параметров
• статистический анализ

Вопрос 18. Геометрически, математическое ожидание случайной величины – это … распределения

• центр
• мера рассеяния относительно центра
• мера отклонения симметричного от нормального
• мера отклонения от симметричного

Вопрос 19. Если случайные величины Х, У независимы, то …

• M(X+Y) = M(X) + M(Y)
• D(X+Y) = D(X) + D(Y)
• D(X+Y) ? D(x) + D(Y)
• M(X+Y) ? M(x) + M(Y)

Вопрос 20. Если случайные величины независимы, то теоретическая ковариация …

• положительная
• отрицательная
• равна нулю
• не равна нулю

Вопрос 21. Некоррелированность случайных величин означает …

• отсутствие линейной связи между ними
• отсутствие любой связи между ними
• их независимость
• отсутствие нелинейной связи между ними

Вопрос 22. Коэффициенты регрессии (а, b) в выборочном уравнении регрессии определяются методом (ами) …

• наименьших квадратов
• взвешенных наименьших квадратов
• моментов
• градиентными

Вопрос 23. Коэффициент регрессии b показывает …

• на сколько единиц в среднем изменяется переменная y при увеличении независимой переменной x на единицу
• прогнозируемое значение зависимой переменной при x = 0
• прогнозируемое значение зависимой переменной при x > 0
• прогнозируемое значение зависимой переменной при x < 0

Вопрос 24. Временные ряды – это данные, характеризующие … момент (ы) времени

• один и тот же объект в различные
• разные объекты в один и тот же
• один и тот же объект в один и тот же
• разные объекты в различные

Вопрос 25. Выборочная совокупность – это …

• любое множество наблюдений
• значения случайной величины, удовлетворяющие условиям наблюдения
• множество наблюдений, составляющих часть генеральной совокупности
• значения случайной величины, принятые в процессе наблюдения

Вопрос 26. Оценка ? называется состоятельной, если …

• имеет минимальную дисперсию по сравнению с выборочными оценками
• дает точное значение для малой выборки
• её математическое ожидание равно оцениваемому параметру ?0
• дает точное значение для большой выборки

Вопрос 27. Статистическим критерием называют случайную величину, которая служит для проверки гипотезы …

• о зависимости случайных величин, вычисленных по данным выборки
• конкурирующей
• о независимости случайных величин
• нулевой

Вопрос 28. Выборочная ковариация является мерой … двух переменных

• взаимосвязи
• нелинейной связи
• рассеяния
• линейной связи

Вопрос 29. Коэффициент регрессии а показывает …

• как меняется переменная y при увеличении переменной x на 1%
• прогнозируемое значение зависимой переменной при x = 0
• прогнозируемое значение зависимой переменной при x > 0
• прогнозируемое значение зависимой переменной при x < 0

Вопрос 30. Допустимый предел значений средней ошибки аппроксимации …%

• не более 8-10
• более 10-20
• не более 10-20
• более 8-10

Качеством модели регрессииназывается
адекватность построенной модели исходным
(наблюдаемым) данным.

Для оценки качества модели регрессии
используются специальные показатели.

Качество линейной модели парной регрессии
характеризуется с помощью следующих
показателей:

1) парной линейный коэффициент корреляции,
который рассчитывается по формуле:

где G(x)
– среднеквадратическое отклонение
независимой переменной;

G(y)– среднеквадратическое отклонение
зависимой переменной.

Также парный линейный коэффициент
корреляции можно рассчитать через
МНК-оценку коэффициента модели регрессии

по формуле:

Парный линейный коэффициент
корреляции характеризует степень
тесноты связи между исследуемыми
переменными. Он рассчитывается только
для количественных переменных. Чем
ближе модуль значения коэффициента
корреляции к единице, тем более тесной
является связь между исследуемыми
переменными. Данный коэффициент
изменяется в пределах [-1;
+1]. Если значение
коэффициента корреляции находится в
пределах от нуля до единицы, то связь
между переменными прямая, т. е. с увеличением
независимой переменной увеличивается
и зависимая переменная, и наборот. Если
коэффициент корреляции находится в
пределах от минус еиницы до нуля, то
связь между переменными обратная, т. е.
с увеличением независимой переменной
уменьшается зависимая переменная, и
наоборот. Если коэффициент корреляции
равен нулю, то связь между переменными
отсутствует. Если коэффициент корреляции
равен единице или минус единице, то
связь между переменными существует
функциональная связь, т. е. изменения
независимой и зависимой переменных
полностью соответствуют друг другу.

2) коэффициент детерминации
рассчитывается как вадрат парного
линейного коэффициента корреляции и
обозначается как ryx2.
Данный коэффициент характеризует в
процентном отношении вариацию зависимой
переменной, объяснённой вариацией
независимой переменной, в общем объёме
вариации.

Качество линейной модели множественной
регрессии характеризуется с помощью
показателей, построенных на основе
теоремы о разложении дисперсий.

Теорема. Общая дисперсия зависимой
переменной может быть разложена на
объяснённую и необъяснённую построенной
моделью регрессии дисперсии:

G2(y)=σ2(y)+δ2(y),

где G2(y)
– это общая дисперсия зависимой
переменной;

σ2(y)– это объяснённая с помощью
построенной модели регрессии дисперсия
переменной у, которая рассчитывается
по формуле:

δ2(y)– необъяснённая или остаточная
дисперсия переменной у, которая
рассчитывается по формуле:

С использованием теоремы о разложении
дисперсий рассчитываются следующие
показатели качества линейной модели
множественной регрессии:

1) множественный коэффициент
корреляции между зависимой переменной
у и
несколькими независимыми переменными
хi:

Данный коэффициент характеризует
степень тесноты связи между зависимой
и независимыми переменными. Свойства
множественного коэффициента корреляции
аналогичны свойствам линейнойго парного
коэффициента корреляции.

2) теоретический коэффициент детерминации
рассчитывается как квадрат множественного
коэффициента корреляции:

Данный коэффициент характеризует в
процентном отношении вариацию зависимой
переменной, объяснённой вариацией
независимых переменных;

3) показатель

характеризует в процентном отношении
ту долю вариации зависимой переменной,
которая не учитывается а построенной
модели регрессии;

4) среднеквадратическая ошибка модели
регрессии (Mean square error – MSE):

где h–
это количество параметров, входящих в
модель регрессии.

Если показатель
среднеквадратической ошибки окажется
меньше показателя среднеквадратического
отклонения наблюдаемых значений
зависимой переменной от модельных
значений β(у),
то модель регрессии можно считать
качественной.

Показатель среднеквадратического
отклонения наблюдаемых значений
зависимой переменной от модельных
значений рассчитывается по формуле:

5) показатель средней ошибки аппроксимации
рассчитывается по формуле:

Если величина данного показателя
составляет менее 6-7%, то качество
построенной модели регрессии считается
хорошим. Максимально допустимым значением
показателя средней ошибки аппроксимации
считается 12-15 %.

Подборка по базе: Вариант — 8 Генеральный план понятие, сущность Березина.doc, Иностранный язык модуль 3 (ЗФО), Z17250 (3 теста) (разные авторы, СССПЭ ТЕСТ.docx, Итоговое тестирование_ просмотр попытки.pdf, МИКРОЭКОНОМИК ИТОГОВЫЙ ТЕСТ.docx, 6 класс контрольный тест по словообразованию орфографии.pdf, Итоговый тест_Физика1.pdf, 6 сын тест мектепіш.docx, Промежуточный тест 2_ просмотр попытки.2..pdf, Возрастная анатомия, физиология и гигиена Итоговое тестирование

Тест по эконометрике: Сущность эконометрики и парная регрессия

1.Что является предметом изучения эконометрики?

— Количественная сторона экономических процессов и явлений

+ Массовые экономические процессы и явления

— Система внутренних связей между явлениями национальной экономики

2. Теорема Гаусса-Маркова в эконометрике опирается на:

+ Метод наименьших квадратов

— Метод наименьших модулей

— Метод инструментальных переменных

3. Эконометрика – это наука, которая изучает:

— Структуру, порядок и отношения, сложившиеся на основе операций подсчета, измерения и описания формы объектов

— Возможности применения методов математики для решения экономических задач

+ Количественные и качественные экономические взаимосвязи, и взаимозависимости, опираясь на методы и модели математики и статистики

4. Модели временных рядов в эконометрике – это модели:

— Которые используются для того, чтобы определить, как себя будет вести тот или иной фактор в течение определенного промежутка времени

— Которые позволяют максимально точно рассчитать период времени, требующийся для того, чтобы значение фактора изменилось на значимую величину

+ Для построения которых используются данные, характеризующие один объект за несколько последовательных периодов

5. Метод наименьших квадратов в эконометрике – это метод:

— Который используется для расчета наименьших отклонений случайных величин, влияющих на конечный результат

+ Который позволяет решать задачи, опираясь на минимизацию суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных

— Который позволяет оценить значение неизвестного параметра, минимизируя значение функции правдоподобия

6. Модели в эконометрике – это:

+ Средство прогнозирования значений определенных переменных

— Экономические и статистические зависимости, выраженные математическим языком

— Данные одного типа, сгруппированные определенным образом

7. Предельно допустимое значение средней ошибки аппроксимации составляет … %:

— Не более 10-12 — Не более 3-5 + Не более 8-10

8. Какой показатель измеряет тесноту статистической связи между переменной и объясняющими переменными?

+ Коэффициент детерминации

— Коэффициент рекурсии

— Коэффициент корреляции

9. Назовите ученого, который ввел термин «эконометрика».

— Н. Кондратьев + Р. Фриш — К. Грэнджер

10. Модели в эконометрике – это:

+ Средство прогнозирования значений определенных переменных

— Экономические и статистические зависимости, выраженные математическим языком

— Данные одного типа, сгруппированные определенным образом

11. Наиболее наглядным видом выбора уравнения парной регрессии является:

— аналитический + графический — экспериментальный (табличный)

12. Рассчитывать параметры парной линейной регрессии можно, если у нас есть: — не менее 5 наблюдений + не менее 7 наблюдений — не менее 10 наблюдений

13. Суть метода наименьших квадратов состоит в:

— минимизации суммы остаточных величин

+ минимизации дисперсии результативного признака

— минимизации суммы квадратов остаточных величин

14. Коэффициент линейного парного уравнения регрессии:

+ показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу;

— оценивает статистическую значимость уравнения регрессии;

— показывает, на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 1%.

15. Качество модели из относительных отклонений по каждому наблюдению оценивает:

+ коэффициент детерминации

— F -критерий Фишера

— средняя ошибка аппроксимации

16. Значимость уравнения регрессии в целом оценивает:

+ F-критерий Фишера

— коэффициент детерминации

— t-критерий Стьюдента

17. Классический метод к оцениванию параметров регрессии основан на:

— методе наименьших квадратов:

— методе максимального правдоподобия:

+ шаговом регрессионном анализе

18. Остаточная сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:

— n-1

+ n-2

— n-6

19. Для оценки значимости коэффициентов регрессии рассчитывают:

— F-критерий Фишера

— t-критерий Стьюдента

+ коэффициент детерминации

20. Остаточная сумма квадратов равна нулю:

— когда правильно подобрана регрессионная модель

— когда между признаками существует точная функциональная связь

+никогда

1. Регрессия — это:

*степень взаимосвязи между переменными

*функциональная зависимость между объясняющими переменными и условным математическим ожиданием зависимой переменной

*раздел эконометрики

2. Представленная статистика ESS/m /RSS/ (n-m-1), где m-число объясняющих переменных, n-число наблюдений имеет распределение:

*Фишера-Снедекора

*хи-квадрат

*Стьюдента

*Пирсона

3. В матричной форме регрессионная модель имеет вид — Y=XА+Е, где Е это:

*матрица, размерности [n × (k+1)] ошибок наблюдений (остатков)

*случайный вектор — столбец размерности (n × n) ошибок наблюдений (остатков)

*случайный вектор — столбец размерности (n × 1) ошибок наблюдений (остатков)

*случайный вектор — столбец размерности (k × 1) ошибок наблюдений (остатков)

4. Проверить значимость параметров уравнения регрессии возможно, используя:

*t-статистику

*коэффициент детерминации

*коэффициент корреляции

*коэффициент ковариации

5. Парный линейный коэффициент корреляции указывает:

*на наличие связи

*на отсутствие связи

*на наличие или отсутствие связи и находится в интервале [-1;1]

*на наличие или отсутствие связи и находится в интервале (-1;1)

6. Какая из приведенных ниже формул справедлива?

7. Фиктивные переменные могут принимать значения:

*1 и 0

*Только 1

*Только 0 2

8. Значение параметра а1 получено равным 12,4 среднеквадратическая ошибка равна 2,34, будет ли статистически значим данный параметр если табличное значении t-критерия Стьюдента для данной выборки равно 2,20.

*параметр будет не значим

*параметр будет значим

*не представляется возможным вычислить

9. Если эконометрическая модель содержит только одну объясняющую переменную и одну объясняемую, то она называется:

*парной линейной регрессией

*парной регрессией

*парной нелинейной регрессией

*множественной линейной регрессией

*множественной регрессией

10. Исследователь получил следующее значение R2=-0,98. Это указывает на:

*отсутствие зависимость между показателями

*обратную зависимость между показателями

*прямую зависимость между показателями

*ошибку в расчетах

11. Предположим оцениваем уравнение регрессии с двумя независимыми переменными x1 и x2, при этом b-коэффициент при первом регрессоре получен равным 0,124, а при втором -0,673. Какой из регрессоров оказывает наибольшее влияние на результатирующую переменную:

*фактор x1

*фактор x2

*нельзя сопоставлять факторы

12. При проверке гипотезы H0: a1 = 0 оказалось, что tрасч. > tкрит. Какое из приведенных ниже утверждений справедливо:

*a1= 0

*a1 не равен 0

*a1 не равен нулю с вероятностью ошибки альфа

*a1 равен нулю с вероятностью ошибки альфа

13. t-тест Стьюдента для уравнений yi=a0+a1x1i+a2x2i проверяет гипотезу H0:

*A1=a2=o

*a ≠a2 ≠0

*a1=0 и a2 =0

*a1 ≠0 и a2 ≠0

14. При проверке значимости коэффициента регрессии аj t-статистика имеет:

*нормальное распределение

*распределение Стьюдента с (n-k-1) степенями свободы

*распределение Фишера с k и (n-k-1) степенями свободы

15. В ходе оценки уравнения регрессии было получено фактическое значение F-критерия Фишера, равное 3,245, при этом табличное значение равно – 3,021. Какой вывод отсюда можно сделать?

*оцененное регрессионное уравнение статистически не значимо

*оцененное регрессионное уравнение статистически значимо

*оцененные параметры уравнения не значимы

16. Допустим, получена следующая множественная модель в стандартизированном виде: y ̃i = -0,971×1 + 0,880×2. Какой из факторов оказывает наибольшее влияние на результатирующую переменную:

*фактор x1

*фактор x2

*нельзя сопоставлять факторы

17. Приведенная формула необходима для расчета:

*параметра уравнения

*стандартизованным коэффициентом регрессии

*коэффициента эластичности

18. Предельно допустимое значение средней ошибки аппроксимации составляет:

*не более 10%-12%

*не более 3%-5%

*не более 8%-10%

19. Значение параметра аj полученное больше нуля указывает на:

*отсутствие связи между показателями y и x

*обратную связь между показателями y и x

*прямую связь между показателями y и x

20. Для оценки значимости коэффициента детерминации используется:

*критерий Титьена

*t — статистика Стьюдента

*критерий – Хотеллинга

*F- статистика Фишера

*метод Барт

Тема: Ответы на тест по эконометрике

Раздел: Бесплатные рефераты по эконометрике

Тип: Тест | Размер: 16.37K | Скачано: 508 | Добавлен 26.01.10 в 15:48 | Рейтинг: +30 | Еще Тесты

А

Аддитивная модель содержит компоненты в виде …

                комбинации слагаемых и сомножителей

                сомножителей

                отношений

                слагаемых

В

В линейной регрессии Y=b0+b1X+e параметрами уравнения регрессии являются: (неск)

                b0

                Y

                X

                b1

В правой части приведенной формы системы одновременных уравнений, построенной по перекрестным данным (cross-section data) без учета временных факторов, могут стоять _______ переменные.

                лаговые

                зависимые

                эндогенные

                экзогенные

В стационарном временном ряде трендовая компонента …

                имеет линейную зависимость от времени

                отсутствует

                имеет нелинейную зависимость от времени

                присутствует

Величина коэффициента детерминации … (неск)

                 характеризует долю дисперсии зависимой переменной y, объясненную уравнением, в ее общей дисперсии

                 рассчитывается для оценки качества подбора уравнения регрессии

                 характеризует долю дисперсии остаточной величины в общей дисперсии зависимой переменной у

                 оценивает значимость каждого из факторов, включенных в уравнение регрессии

Величина коэффициента регрессии показывает …

                среднее изменение фактора при изменении результата на одну единицу измерения

                на сколько процентов изменится результат при изменении фактора на 1 %

                значение тесноты связи между фактором и результатом

                среднее изменение результата при изменении фактора на одну единицу измерения

Величина коэффициента эластичности показывает …

                на сколько процентов изменится в среднем результат при изменении фактора на 1%

                во сколько раз изменится в среднем результат при изменении фактора в два раза

                предельно допустимое изменение варьируемого признака

                предельно возможное значение результата

Временным рядом является совокупность значений …

                 экономического показателя за несколько последовательных моментов (периодов) времени

                 последовательных моментов (периодов) времени и соответствующих им значений экономического показателя

                 экономических однотипных объектов по состоянию на определенный момент времени

                 экономического показателя для однотипных объектов на определенный момент времени

Выберите верные утверждения по поводу структурной формы системы эконометрических уравнений:

                 каждое уравнение системы может рассматриваться в качестве отдельного уравнения регрессии зависимости одной переменной от группы факторов

                 система регрессионных уравнений, матрица коэффициентов которых симметрична

                 эндогенные переменные в одних уравнениях могут выступать в роли независимых переменных в других уравнениях системы

                 система одновременных уравнений описывает реальное экономическое явление или процесс

Г

Гомоскедастичность остатков подразумевает …

                рост дисперсии остатков с увеличением значения фактора

                максимальную дисперсию остатков при средних значениях фактора

                уменьшение дисперсии остаток с уменьшением значения фактора

                одинаковую дисперсию остатков при каждом значении фактора

Д

Диаграмма рассеяния указывает на нелинейную зависимость. В этом случае следует осуществить … (неск)

                расчет линейного коэффициента корреляции и использование линейной модели

                включение в модель дополнительных факторных признаков

                визуальный подбор функциональной зависимости нелинейного характера, соответствующего структуре точечного графика

                подбор преобразования переменных, дающего наибольшее по абсолютной величине значение коэффициента парной корреляции

Для линейного уравнения регрессии у = а + bx + e метод наименьших квадратов используется при оценивании параметров…(неск)

                a

                x

                b

                y

Для расчета критического значения распределения Стьюдента служат следующие параметры:

                 количество зависимых переменных

                 объем выборки и количество объясняющих переменных

                 коэффициент детерминации

                 уровень значимости

К

К классам эконометрических моделей относятся: (неск)

                системы нормальных уравнений

                корреляционно – регрессионные модели

                модели временных рядов

                автокорреляционные функции

Компонентами временного ряда являются: (неск)

                циклическая (сезонная) компонента

                коэффициент автокорреляции

                лаг

                тренд

Корреляция подразумевает наличие связи между …

                результатом и случайными факторами

                переменными

                случайными факторами

                параметрами

Косвенный метод наименьших квадратов применим для …

                неидентифицируемой системы уравнений

                неидентифицируемой системы рекурсивных уравнений

                любой системы одновременных уравнений

                идентифицируемой системы одновременных уравнений

Коэффициент детерминации рассчитывается для оценки качества…

                подбора уравнения регрессии

                параметров уравнения регрессии

                факторов, не включенных в уравнение регрессии

                мультиколлинеарных факторов  

Коэффициент парной корреляции характеризует тесноту ____ связи между _____ переменными.

                нелинейной … несколькими

                линейной … несколькими

                нелинейной … двумя

                линейной … двумя

Критические значения критерия Стьюдента определяются по…

                двум степеням свободы

                уровню незначимости

                трем и более степеням свободы

                уровню значимости и одной степени свободы

М

Метод наименьших квадратов используется для оценивания …

                величины коэффициента детерминации

                параметров линейной регрессии

                величины коэффициента корреляции

                средней ошибки аппроксимации

Н

Нелинейным является уравнение регрессии нелинейное относительно входящих в него …

                параметров

                случайных величин

                результатов

                факторов

Несмещенность оценки характеризует …

                равенство нулю математического ожидания остатков

                наименьшую дисперсию остатков

                ее зависимость от объема выборки

                увеличение точности ее вычисления с увеличением объема выборки

О

Обобщенный метод наименьших квадратов применяется в случае…

                фиктивных переменных

                мультиколлинеарности факторов

                автокорреляции переменных

                автокорреляции остатков

П

Под автокорреляцией уровней временного ряда подразумевается _____ зависимость между последовательными уровнями ряда.

                корреляционно–функциональная

                функциональная

                детерминированная

                корреляционная

При выполнении предпосылок МНК оценки параметров регрессии обладают свойствами: (неск)

                достоверность

                несостоятельность

                несмещенность

                эффективность

Предпосылками МНК являются … (неск)

                случайные отклонения коррелируют друг с другом

                гетероскедастичность случайных отклонений

                случайные отклонения являются независимыми друг от друга

                дисперсия случайных отклонений постоянна для всех наблюдений

Примерами фиктивных переменных могут служить: (неск)

                возраст

                доход

                пол

                образование

Примером нелинейной зависимости экономических показателей является …

                зависимость объема продаж от недели реализации, выраженная линейным трендом

                линейная зависимость затрат на производство от объема выпуска продукции

                линейная зависимость выручки от величины оборотных средств

                классическая гиперболическая зависимость спроса от цены  

Принципиальные сложности применения систем эконометрических уравнений связаны с ошибками…

                однородности выборочной совокупности

                оценивания параметров

                спецификации модели

                определения случайных воздействий

С

Система эконометрических уравнений включает в себя следующие переменные:

                 системные

                 эндогенные

                 случайные

                 экзогенные

Способами определения структуры временного ряда являются: (неск)

                анализ автокорреляционной функции

                расчет коэффициентов корреляции между объясняющими переменными

                построение коррелограммы

                агрегирование данных за определенный промежуток времени

Среди нелинейных эконометрических моделей рассматривают следующие классы нелинейных уравнений: …

                 внешне нелинейные

                 внешне линейные

                 внутренне нелинейные

                 внутреннее линейные

Структурной формой модели называется система ____ уравнений.

                фиксированный

                взаимосвязанных

                независимых

                рекурсивных

Т

Тенденция временного ряда характеризует совокупность факторов, …

                оказывающих сезонное воздействие  

                оказывающих единовременное влияние

                оказывающих долговременное влияние и формирующих общую динамику изучаемого показателя

                не оказывающих влияние на уровень ряда

У

Укажите верные характеристики коэффициента эластичности:

                 коэффициент эластичности показывает на сколько процентов изменится значение результирующего фактора при изменении на один процент объясняющего фактора

                 коэффициент эластичности является постоянной величиной для всех видов моделей

                 коэффициент эластичности показывает на сколько изменится значение результирующего фактора при изменении объясняющего фактора на одну единицу

                 по значению коэффициента эластичности можно судить о силе связи объясняющего фактора с результирующим

Укажите последовательность этапов оценки параметров нелинейной регрессии Y = a + b*X + c*X².

                3 оцениваются параметры регрессии b0, b1, b2

                1 выполняется замена переменной X2 на Z

                2 задается спецификация модели в виде Y = b₀ + b₁*X +b₂*Z, где b₀ = a; b₁ = b; b₂ =c

                4 определяются исходные параметры из тождеств: a = b₀; b = b₁; c = b₂

Укажите последовательность этапов проведения теста Голдфелда-Квандта для парной линейной регрессии.

                4  вычисление статистики Фишера

                1  упорядочение наблюдений по возрастанию значений объясняющей переменной

                3  оценка сумм квадратов отклонений для регрессий по k-первым и k-последним наблюдений

                2  оценка регрессий для k-первых и k-последних наблюдений

Укажите справедливые утверждения по поводу критерия Дарбина-Уотсона: (неск)

                позволяет проверить гипотезу о наличии автокорреляции первого порядка

                изменяется в пределах от 0 до 4

                равен 0 в случае отсутствия автокорреляции

                применяется для проверки гипотезы о наличии гетероскедастичности остатков

Укажите существующие классы эконометрических систем: (неск)

                система нормальных уравнений

                система стандартных уравнений

                система одновременных  уравнений

                система независимых уравнений

Укажите требования к факторам, включаемым в модель множественной линейной регрессии: (неск)

                между факторами не должна существовать высокая корреляция

                факторы должны быть количественно измеримы

                факторы должны иметь одинаковую размерность

                факторы должны представлять временные ряды

Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:

1. линейная

2. полиномиальная

3. показательная

4. полулогарифмическая

           4  у = а*lnx*e;

         2  y = a + bx + cx² + e;

         3  y = ab^x *e;

         1  y = a + bx + e        

Установите соответствие между наименованиями элементов уравнения Y=b0+b1X+e и их буквенными обозначениями:

1. параметры регрессии

2. объясняющая переменная

3. объясняемая переменная

4. случайные отклонения

                3 Y

                4 e

                1 b0, b1

                2 X

Установите соответствие между эконометрическими терминами и их определениями.

1. автокорреляция уровней временного ряда

2. коэффициент автокорреляции уровней временного ряда

3. автокорреляционная функция

4. коррелограмма

                3 последовательность коэффициентов автокорреляции первого, второго и т.д. порядков

                4 график зависимости значений автокорреляционной функции от величины лага

                1 корреляционная зависимость между последовательными уровнями ряда

                2 коэффициент линейной корреляции между последовательными уровнями

Ф

Фиктивными переменными в уравнении множественной регрессии являются …

                качественные переменные, преобразованные в количественные

                комбинации из включенных в уравнение регрессии факторов, повышающие адекватность модели

                переменные, представляющие простейшие функции от уже включенных в модель переменных

                дополнительные количественные переменные, улучшающие решение

Ч

Число степеней свободы общей, факторной и остаточной дисперсий связано …

                только с числом единиц совокупности

                с числом единиц совокупности и видом уравнения регрессии

                характером исследуемых переменных

                только с видом уравнения регрессии

Число степеней свободы связано с числом … (неск)

                единиц совокупности (количеством наблюдений)

                фиктивных переменных

                видом уравнения регрессии

                случайных ошибок

Э

Эконометрика – это …

                раздел экономической теории, связанный с анализом статистической информации

                специальный раздел математики, посвященный анализу экономической информации

                наука, которая осуществляет качественный анализ взаимосвязей экономических явлений и процессов

                наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов

+30

26.01.10 в 15:48
Автор:bvaa

Понравилось? Нажмите на кнопочку ниже. Вам не сложно, а нам приятно).

Чтобы скачать бесплатно Тесты на максимальной скорости, зарегистрируйтесь или авторизуйтесь на сайте.

Важно! Все представленные Тесты для бесплатного скачивания предназначены для составления плана или основы собственных научных трудов.

Друзья! У вас есть уникальная возможность помочь таким же студентам как и вы! Если наш сайт помог вам найти нужную работу, то вы, безусловно, понимаете как добавленная вами работа может облегчить труд другим.

Добавить работу

Если Тест, по Вашему мнению, плохого качества, или эту работу Вы уже встречали, сообщите об этом нам.

Добавление отзыва к работе

Добавить отзыв могут только зарегистрированные пользователи.

Похожие работы

• КОПРы по эконометрике с ответами на вопросы