Учебно-методический комплекс «Эконометрика» (стр. 11 )

Для студентов заочной формы обучения сроком выполнения задания является предстоящая экзаменационная сессия.

8.2.Задания на самостоятельную работу

Задания на самостоятельную работу студентов по теме №1.

Понятие эконометрики. Задачи, решаемые на ее основе.

Цель задания: основные понятия эконометрики, задачи, решаемые с помощью эконометрики Приобретение опыта решения практических задач. Содержание: конспектирование, выполнение тестовых заданий. Подготовка письменного решения задач и изучение дополнительной учебной литератур Срок выполнения: к следующему практическому занятию.

Ориентировочный объем конспекта - не менее пяти страниц.

практикум задание: №11

Отчетность: решённые задачи и ответы на тесты.

Метод оценки: пятибалльная.

Источники:

обязательные: 1,2,3.

Задания на самостоятельную работу студентов по теме №2.

Линейная модель множественной регрессии.

Цель задания: Изучить:

линейную модель множественной регрессии.

Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости.

Суть регрессионного анализа. Парная линейная регрессия. Оценка значимости уравнения регрессии, коэффициент детерминации. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии.

содержание: конспектирование, решение задач-построение модели парной линейной регрессии, изучение рекомендуемой литературы, выполнение тестовых заданий.

Срок выполнения: к следующему занятию.

Ориентировочный объем конспекта: не менее пяти страниц.

Практикум: задание 12

Отчетность: подготовленный конспект и анализ построенной модели

Метод оценки: пятибалльная.

Источники:

обязательные: 1,2,3.

Задания на самостоятельную работу студентов по теме №3.

Метод наименьших квадратов.

Цель задания: Изучить:

Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК.

содержание: конспектирование, решение задач - построение модели с помощью МНК. Анализ свойств оценок МНК, выполнение тестовых заданий.

Срок выполнения: к следующему занятию.

Ориентировочный объем конспекта: не менее пяти страниц.

Практикум: задание13

Отчетность: подготовленный конспект и анализ построенной модели

Метод оценки: пятибалльная.

Источники:

обязательные: 1,2,3.

Задания на самостоятельную работу студентов по теме №4.

Показатели качества регрессии.

Цель задания: Изучить:

Показатели качества регрессии,

выполнение тестовых заданий.

Срок выполнения: к следующему занятию.

Ориентировочный объем конспекта: не менее пяти страниц.

Практикум: задание14

Отчетность: подготовленный конспект и анализ показателей качества регрессии.

Метод оценки: пятибалльная.

Источники:

обязательные: 1,2,3.,

Задания на самостоятельную работу студентов по теме №5.

Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками.

Цель задания: Изучить: Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками.

Суть последствия и обнаружение гетероскедастичности. Гетероскедастичность пространственной выборки. Устранение гетероскедастичной выборки. Автокорреляция остатков временного ряда. Суть и причины автокорреляции. Последствия, обнаружение и устранение автокорреляции, решение задач и анализ причин автокорреляционных зависимостей. Выполнение тестовых заданий.

Срок выполнения: к следующему занятию.

Ориентировочный объем конспекта: не менее пяти страниц.

Практикум: задание15

Отчетность: подготовленный конспект и анализ показателей автокорреляции.

Метод оценки: пятибалльная.

Источники:

обязательные: 1,2,3.,

дополнительные 1

Задания на самостоятельную работу студентов по теме №6.

Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК).

Цель задания: Изучить: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК). Выполнение тестовых заданий.

Срок выполнения: к следующему занятию.

Ориентировочный объем конспекта: не менее пяти страниц.

Практикум: задание16

Отчетность: подготовленный конспект и анализ показателей (ОМНК).

Метод оценки: пятибалльная.

Источники:

обязательные: 1,2,3.,4,

дополнительные 1,2.

Задания на самостоятельную работу студентов по теме №7.

Регрессионные модели с переменной структурой.

Цель задания: Изучить: Регрессионные модели с переменной структурой.

Линейные регрессионные модели с переменной структурой, фиктивные переменные. Необходимость использования фиктивных переменных. Фиктивная зависимая переменная. Причины введения фиктивных переменных. Выполнение тестовых заданий. Решение задач.

Срок выполнения: к следующему занятию.

Ориентировочный объем конспекта: не менее пяти страниц.

Практикум: задание17

Отчетность: подготовленный конспект и анализ регрессионных моделей с переменной структурой.

Метод оценки: пятибалльная.

Источники:

обязательные: 1,2,3.,4,

дополнительные 1,2,

Задания на самостоятельную работу студентов по теме №8.

Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.

Цель задания: Изучить: Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.

Нелинейная регрессия. Логарифмические модели. Полулагорифмические модели. Лог – линейная модель. Линейно – логарифмическая модель. Обратная модель. Степенная модель. Показательная модель. Преобразование случайного отклонения. Выбор формы модели. Построение подобных моделей и их анализ.

Срок выполнения: к следующему занятию.

Ориентировочный объем конспекта: не менее пяти страниц.

Практикум: задание18

Отчетность: подготовленный конспект и анализ нелинейных регрессионных моделей.

Метод оценки: пятибалльная.

Источники:

обязательные: 1,2,3.,4,

дополнительные 1,2,

Задания на самостоятельную работу студентов по теме №9.

Характеристика временных рядов. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация.

Цель задания: Изучить: Характеристики временных рядов. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация.

Построение моделей с помощью метода Брауна.

Срок выполнения: к следующему занятию построить модель временных рядов..

Ориентировочный объем конспекта: не менее пяти страниц.

Практикум: задание19

Отчетность: подготовленный конспект и анализ построения моделей методом Брауна.

Метод оценки: пятибалльная.

Источники:

обязательные: 1,2,3.,

дополнительные 1,2,

Задания на самостоятельную работу студентов по теме №10.

Система линейных одновременных уравнений. Косвенный, двух шаговый и трех шаговый МНК.

Цель задания: Изучить: Систему линейных одновременных уравнений. Косвенный, двух шаговый и трех шаговый МНК.

Срок выполнения: к следующему занятию построить систему линейных одновременных уравнений.

Ориентировочный объем конспекта: не менее пяти страниц.

Практикум: задание20

Отчетность: подготовленный конспект и анализ построения моделей методом Брауна.

Метод оценки: пятибалльная.

Источники:

обязательные: 1,2,3.,4,

дополнительные 1,2,

Самостоятельная работа имеет целью:

- закрепление и углубление знаний и навыков, полученных на всех учебных занятий;

- подготовку к предстоящим занятиям и экзамену;

- Выполнение контрольных работ;

- формирование культуры умственного труда, самостоятельности и инициативы в поиске и приобретении знаний;

- развитие навыков самостоятельной работы с научной и учебной литературой.

Самостоятельная работа студента слагается из следующих уровней:

- продуктивная самостоятельная работа, предполагает самостоятельную работу и конспектирование учебной литературы, пересказ, запоминание и повторение учебного материала;

- познавательно-поисковая работа, предполагает к практическим занятиям, подбор литературы по учебным вопросам, написание контрольных работ.

Для получения и закрепления практических навыков по решению задач, рекомендуется выбирать любые задачи из заданий.

8.3 Оценка СРС преподавателем

Итоговая оценка СРС выставляется в журнал учебных занятий и учитывается при аттестации студентов в период зачетно - экзаменационной сессии (сокращение числа экзаменационных вопросов при оценке СРС не ниже «хорошо», предоставление права студенту выбора экзаменационных вопросов из предложенных преподавателем, выставление оценки «зачет» по результатам СРС).

Раздел 9. Практикум

Тесты

A1. вДано уравнение регрессии . Определите спецификацию модели.

1) полиномиальное уравнение множественной регрессии

2) линейное уравнение множественной регрессии

3) полиномиальное уравнение парной регрессии

4) линейное уравнение простой регрессии

A2. Эконометрическая модель – это…

1) графическое представление экспериментальных данных

2) совокупность числовых характеристик, характеризующих экономический объект

3) линейная функциональная зависимость между экономическими показателями

4) экономическая модель, представленная в математической форме

A3. мЭтап параметризации модели включает в себя…

1) оценку параметров модели

2) проверку качества параметров модели

3) проверку качества уравнения в целом

4) прогноз экономических показателей

A4. Математическая форма записи уравнения зависимости переменной у от одного или нескольких факторов х называется ______ эконометрической модели.

1) аппробацией

2) спецификацией

3) адаптацией

4) измерением

A5. Отбрасывание значимой переменной в  уравнении множественной регрессии является ошибкой...

1) идентификации

2) верификации

3) спецификации

4) параметризации

A6. мАналитическая запись эконометрической модели в виде регрессионного уравнения имеет общий вид...

1)

2)

3)

4)

A7. мОтправной точкой эконометрического исследования является…

1) определение спецификации модели

2) совершенствование модели

3) проверка качества модели

4) оценка погрешности модели

A8. мПри выборе спецификации модели парная регрессия используется в случае, если среди множества факторов, влияющих на результат …

1) можно выделить доминирующий фактор

2) нельзя выделить доминирующий фактор

3) можно выделить несколько факторов

4) можно выделить лишь случайные факторы

A9. Примером модели множественной регрессии является:

1) Y=b0+b1X1+ b2X2

2) Y=b0+b1X

3) Y=b0+b1Ln(X)

4) Y=b0+b1X+ b2X2

A10. Относительно количества факторов, включенных в уравнение регрессии, различают регрессии …

1) простую и множественную

2) парную и линейную

3) нелинейную и множественную

4) множественную и многофакторную

A11. При отборе факторов множественного линейного уравнения регрессии число факторов в ...

1) 6-7 раз меньше объема выборки по которой строится регрессия

2) 6-7 раз больше объема выборки по которой строится регрессия

3) 6-7 раз больше количества параметров уравнения

4) 6-7 раз меньше количества параметров уравнения

A12. Значения матрицы парных коэффициентов корреляции не характеризуют …

1) значение коэффициента множественной корреляции

2) тесноту линейной связи между двумя переменными

3) статистическую значимость построенного уравнения

4) наличие коллинеарных факторов в модели

A13. мПри отборе факторов в модель множественной регрессии проводят анализ значений межфакторной …

1) корреляции

2) детерминации

3) регрессии

4) автокорреляции

A14. мИз пары коллинеарных факторов в эконометрическую модель включается тот фактор, который при _______ связи с результатом имеет меньшую связь с другими факторами.

1) достаточно тесной

2) отсутствии

3) нелинейной

4) слабой

A15. В эконометрическую модель множественной регрессии включаются ____ факторы.

1) коллинеарные

2) неколлинеарные

3) существенные

4) несущественные

A16. мМатрица парных линейных коэффициентов корреляции не отображает…

1) тесноту нелинейной связи между переменными

2) тесноту линейной связи между переменными

3) значения парных коэффициентов линейной корреляции

4) наличие в модели коллинеарных факторов

A17. Мультиколлинеарность приводит к завышению значения …

1) множественного коэффициента корреляции

2) математического ожидания результативной переменной

3) дисперсии независимых факторов

4) F-критерия Фишера

A18. Отбор факторов в модель множественной регрессии с использованием  метода включения может быть основан на сравнении…

1) величины остаточной дисперсии до и после включения фактора в модель

2) стандартных ошибок коэффициентов регрессии

3) величины объясненной дисперсии до и после включения фактора в модель

4) значений коэффициентов "чистой" регрессии

A19. В матрице парных коэффициентов корреляции отображены значения парных коэффициентов линейной корреляции между …

1) коэффициентами множественной корреляции и детерминации

2) значениями параметров линейного уравнения множественной регрессии

3) зависимой и независимой переменными

4) двумя независимыми переменными

A20. мВключаемые в эконометрические модели множественной регрессии факторы должны оказывать ______ влияние на исследуемый показатель.

1) существенное

2) случайное

3) детерминированное

4) несущественное

A21. Атрибутивный, или качественный, фактор, представленный с помощью определенного цифрового кода, называется …

1) фиктивной переменной

2) коэффициентом детерминации

3) лаговой переменной

4) результативным признаком

A22. Фиктивные переменные в регрессионном анализе выступают в качестве…

1) несущественных переменных

2) обычных регрессоров

3) случайных факторов

4) главных компонент

A23. Пусть – зависимая переменная,  и - независимые количественные переменные, – фиктивная переменная. Оценили регрессию вида  . Оценка , гипотеза  отвергается при необходимом уровне значимости. Тогда можно утверждать, что…

1) фиктивная переменная оказывает влияние на оценку коэффициента при переменной

2) фиктивная переменная оказывает влияние на оценку коэффициента при переменной

3) фиктивная переменная оказывает влияние на оценку константы

4) введение фиктивной переменной не оказывает значимого влияния на зависимую переменную

A24. Фиктивная переменная является…

1) константой

2) равноправной переменной

3) вспомогательной переменной

4) показателем качества модели

A25. При включении в эконометрическую модель фиктивных переменных им присваиваются …

1) исходные значения наблюдаемого признака

2) числовые метки

3) минимальные значения

4) средние значения наблюдаемого признака

A26. Фиктивные переменные позволяют строить модели в условиях …

1) неоднородности структуры наблюдений

2) малого количества наблюдений

3) однородности структуры наблюдений

4) очень большого количества наблюдений

A27. Строится модель зависимости спроса от ряда факторов. Фиктивной переменной в данном уравнении множественной регрессии не является __________ потребителя.

1) пол

2) уровень образования

3) доход

4) семейное положение

A28. Регрессионная модель переменной структуры характеризуется...

1) использованием в качестве факторов фиктивных переменных

2) нелинейностью относительно параметров

3) автокорреляцией остатков

4) гомоскедастичностью остатков

A29. мИспользование фиктивных переменных является оправданным при исследовании …

1) сезонных явлений

2) количественно измеримых массивов данных

3) данных упорядоченной структуры

4) однородных массивов данных

A30. В качестве фиктивной переменной в эконометрическую модель могут быть включены переменные, отражающие ____ наблюдаемого признака

1) качественные характеристики

2) количественные значения

3) случайный характер

4) нулевые значения

A31. мВ качестве фиктивной переменной в эконометрическую модель зависимости заработной платы от ряда факторов может быть включен …

1) уровень образования работника

2) прожиточный минимум

3) стаж работника

4) возраст работника

A32. мВ случае не включения в модель значимой переменной, как правило, происходит ________коэффициентов регрессии.

1) смещение

2) увеличение

3) уменьшение

4) замещение

A33. Величина коэффициента регрессии характеризует …

1) значение параметра при независимой переменной

2) фактическое значение независимой переменной

3) среднее изменение результата при изменении фактора на одну единицу

4) значение свободного члена в уравнении

A34. вВ стандартизованном уравнении множественной регрессии ; . Определите какой из факторов х1 или х2 оказывает более сильное влияние на у.

1) по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как неизвестны значения "чистых" коэффициентов регрессии

2) , так как 2,1 > 0,3

3) , так как 0,3 > -2,1

4) по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как стандартизованные коэффициенты регрессии несравнимы между собой

A35. мДля уравнения множественной регрессии построено частное уравнение вида в котором х2 и х3 …

1) закреплены на неизменном среднем уровне

2) являются изменяемыми факторными переменными

3) не оказывают существенное влияние на у

4) приравнены к 1

A36. В эконометрической модели коэффициент регрессии при каждой независимой переменной x …

1) дает оценку ее влияния на величину зависимой переменной y в случае неизменности влияния на нее всех остальных переменных

2) должен быть строго положительным

3) отражает степень влияния всех переменных, входящих в модель

4) отражает степень влияния случайной составляющей, входящей в модель

A37. Укажите правильные варианты  ответов относительно числа переменных, включаемых в уравнение регрессии:

1) несколько зависимых и одна независимая переменных

2) несколько зависимых и несколько независимых переменных

3) одна зависимая и одна независимая переменные

4) одна зависимая и несколько независимых переменных

A38. В линейном уравнении парной регрессии  параметрами являются …

1) y

2) x

3) a

4) b

A39. мВ стандартизованном уравнении стандартизованным коэффициентом является …

1)

2)

3)

4)

A40. В линейной регрессии Y=b0+b1X+e переменными уравнения регрессии являются:

1) X

2) b0

3) Y

4) b1

A41. В уравнении регрессии Y = a+bx+е независимая переменная обозначается буквой …

1) x

2) Y

3) a

4) b

A42. вПоказатель, характеризующий на сколько сигм изменится в среднем результат при изменении соответствующего фактора на одну сигму, при неизменном уровне других факторов называется __________ коэффициентом регрессии

1) нормализованным

2) обычным

3) выравненным

4) стандартизованным

A43. Метод наименьших квадратов может применяться для оценки параметров регрессионных моделей, если эти модели...

1) линейны по параметрам и факторным переменным

2) включают лаговую переменную

3) характеризуются гетероскедастичностью случайных отклонений

4) имеют автокорреляцию в остатках

A44. Метод наименьших квадратов применяется для оценки …

1) параметров линейных уравнений регрессии

2) качества линейных уравнений регрессии

3) существенности параметров уравнений регрессии

4) параметров уравнений регрессии, внутренне нелинейных

A45. мВ модели парной линейной регрессии Y=b0+b1X +e коэффициент b1 показывает…

1) на какую величину в среднем изменится Y, если X изменится на одну единицу

2) на сколько процентов в среднем изменится Y, если X изменится на один процент

3) на какую величину в среднем изменится Y, если X изменится на один процент

4) на сколько процентов в среднем изменится Y, если X изменится на одну единицу

A46. мВ качестве оценки вектора неизвестных коэффициентов регрессии принимают вектор, который _____ сумму квадратов отклонений наблюдаемых значений результативного признака от рассчитанных по модели.

1) минимизирует

2) максимизирует

3) сохраняет постоянной

4) обращает в ноль

A47. мМетод наименьших квадратов используется для определения…

1) оценок коэффициентов регрессии

2) коэффициента детерминации

3) стандартной ошибки регрессии

4) дисперсий коэффициентов регрессии

A48. Метод наименьших квадратов используется для оценки параметров ______ уравнений регрессии.

1) линейных и приводимых к линейным

2) нелинеаризуемых

3) только нелинейных

4) только линейных

A49. Эквивалентной формой записи системы нормальных уравнений метода наименьших квадратов для оценки параметров парной линейной регрессионной моделиявляется...

1)

2)

3)

4)

A50. Система нормальных уравнений метода наименьших квадратов строится на основании …

1) таблицы исходных данных

2) предсказанных значений результативного признака

3) значений корреляционной матрицы

4) F-критерия Фишера

A51. Решение системы нормальных уравнений может быть получено...

1) с использованием -критерия Фишера

2) с использованием -критерия Стьюдента

3) по теореме Крамера (с использованием определителей)

4) по теореме Гаусса-Маркова

A52. Оценки параметров уравнений регрессии при помощи метода наименьших квадратов находятся на основании решения …  

1) системы нормальных неравенств

2) уравнения регрессии

3) двойственной задачи

4) системы нормальных уравнений

A53. вМетод наименьших квадратов позволяет оценить _____________ уравнений регрессии

1) параметры и переменные

2) параметры

3) переменные

4) переменные и случайные величины

A54. Причинами нарушения предпосылок МНК могут являться …

1) наличие в уравнении фиктивных переменных

2) нелинейный характер зависимости между переменными

3) наличие не учтенного в уравнении существенного фактора

4) большой объем наблюдений

A55. мТрадиционный метод наименьших квадратов применяется для оценки параметров...

1) классической линейной регрессионной модели

2) линейной регрессионной модели с гетероскедастичностью в остатках

3) линейной регрессионной модели с автокорреляцией в остатках

4) нелинейной по параметрам регрессионной модели

A56. Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков e от теоретических значений зависимой переменной y':

1) модель содержит циклическую компоненту

2) нарушена предпосылка МНК о постоянстве дисперсий случайных отклонений

3) нарушена предпосылка МНК о равенстве нулю математического ожидания случайных отклонений

4) имеет место гетероскедастичность остатков

A57. мДля линейной регрессионной модели гомоскедастичностью называют свойство дисперсии случайного отклонения при любом наблюдении проявлять...

1) постоянство

2) изменчивость

3) стремление к нулю

4) тенденцию к уменьшению

A58. мВероятность того, что случайное отклонение в регрессионной модели примет заданное значение, одинакова для всех наблюдений. Сформулировано условие одинакового разброса случайной составляющей, которое выражено в ________ остатков.

1) гомоскедастичности

2) гетероседастичности

3) автокорреляции

4) детерминированности

A59. Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков e от теоретических значений зависимой переменной y':

1) остатки носят случайный характер

2) отсутствует автокорреляция остатков

3) остатки гетероскедастичны

4) присутствует автокорреляция в остатках

A60. вГетероскедастичность остатков подразумевает …

1) зависимость дисперсии остатков от значения фактора

2) постоянство дисперсии остатков независимо от значения фактора

3) независимость математического ожидания остатков от значения фактора

4) зависимость математического ожидания остатков от значения фактора

A61. Проверку выполнения предпосылки об автокорреляции остатков выполняют при ______ с помощью метода наименьших квадратов.

1) расчете параметров линейных моделей

2) моделировании сезонной компоненты временного ряда

3) расчете параметров нелинеаризуемых моделей

4) моделировании стационарных временных рядов данных

A62. мДля линейной регрессионной модели величина и определенный знак фактического значения случайной составляющей не должны обуславливать величину и знак фактического значения другой случайной составляющей . Выполнение этого условия свидетельствует о(об) ______ остатков.

1) отсутствии автокорреляции

2) наличии гомоскедастичности

3) отсутствии гетероскедастичности

4) нормальном распределении

A63. Гетероскедастичность остатков чаще встречается при использовании…

1) перекрестных данных

2) временных рядов

3) фиктивных переменных

4) качественных переменных

A64. Если предпосылки метода наименьших квадратов нарушены, то …

1) оценки параметров могут не обладать свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности

2) коэффициент регрессии является несущественным

3) коэффициент корреляции является несущественным

4) полученное уравнение статистически незначимо

A65. мЗначения оценок коэффициентов регрессии, полученных при помощи МНК…

1) зависят от объема выборки

2) не зависят от объема выборки

3) равны значениям коэффициентов регрессии для генеральной совокупности

4) являются заданными величинами

A66. Эмпирический коэффициент  регрессии  является состоятельной оценкой теоретического коэффициента  регрессии при условии, что...

1) сходится по вероятности к  при числе наблюдений, стремящемся к 0

2) математическое ожидание оценки равно нулю

3) дисперсия оценки равна 1

4) сходится по вероятности к  при числе наблюдений, стремящемся к бесконечности

A67. Разница между математическим ожиданием оценки и соответствующей теоретической характеристикой генеральной  совокупности называется …

1) смещением

2) корреляцией

3) задержкой

4) ожиданием

A68. мПри увеличении объема выборки становятся маловероятными значительные ошибки при оценивании параметров регрессии. Это означает, что используются ______ оценки.

1) состоятельные

2) несмещенные

3) эффективные

4) достоверные

A69. Некоторую функцию результатов наблюдений , значение которой принимают за наилучшее приближение в данных условиях к значению параметра генеральной совокупности X называют ___ оценкой

1) точечной

2) минимальной

3) оптимизационной

4) максимальной

A70. Пусть оценивается регрессия  и выполнены все предпосылки МНК. Тогда полученные оценки  и  параметров  и  будут …

1) нелинейными, несмещенными и неэффективными

2) линейными, несмещенными и неэффективными

3) линейными, несмещенными и эффективными

4) линейными, смещенными и эффективными

A71. При применении метода наименьших квадратов свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности обладают оценки …

1) параметров

2) зависимой переменной

3) независимой переменной

4) случайной величины

A72. Оценка является эффективной оценкой параметра если…

1) ее дисперсия меньше дисперсии других оценок

2) ее математическое ожидание равно оцениваемому параметру

3) она стремится к истинному значению параметра с увеличением объема выборки

4) ее дисперсия с увеличением выборки увеличивается

A73. вСвойствами оценок МНК являются …

1) эффективность, несостоятельность и смещенность

2) эффективность, состоятельность и смещенность

3) эффективность, несостоятельность и несмещенность

4) эффективность, состоятельность и несмещенность

A74. мЕсли оценка параметра эффективна, то это означает наименьшую дисперсию _____ уравнения регрессии.

1) остатков

2) зависимой переменной

3) независимой переменной

4) обратной функции

A75. Обобщенный метод наименьших квадратов подразумевает …

1) переход от множественной регрессии к парной

2) преобразование переменных

3) введение в выражение для дисперсии остатков коэффициента пропорциональности

4) двухэтапное применение метода наименьших квадратов

A76. Обобщенный метод наименьших квадратов подразумевает …

1) преобразование переменных

2) линеаризацию уравнения регрессии

3) двухэтапное применение метода наименьших квадратов

4) переход от множественной регрессии к парной

A77. Для регрессионной модели с гетероскедастичностью остатков при отсутствии автокорреляции остатков ковариационная матрица возмущений является...

1) диагональной

2) единичной

3) треугольной

4) вырожденной

A78. Для использования обобщенного метода наименьших квадратов необходимо знать...

1) автоковариационную матрицу случайных возмущений

2) автокорреляционную функцию

3) коэффициент детерминации

4) значение критерия Фишера

A79. Обобщенный метод наименьших квадратов для регрессионной модели с гетероскедастичностью, когда известны диагональные элементы автоковариационной матрицы случайных возмущений, называется _____ методом наименьших квадратов.

1) взвешенным

2) двухшаговым

3) косвенным

4) доступным обобщенным

A80. мОбобщенный метод наименьших квадратов для регрессионной модели с гетероскедастичностью, когда известны диагональные элементы автоковариационной матрицы случайных возмущений, называется _____ методом наименьших квадратов.

1) взвешенным

2) двухшаговым

3) косвенным

4) доступным обобщенным

A81. Пусть в модели линейной регрессии нарушено одно из условий Гаусса-Маркова: математическое ожидание ошибок равно 0 , а дисперсия остатков пропорциональна величине , – неизвестная постоянная, характеризующая дисперсию ошибки при соблюдении предпосылки о гетероскедастичности. Для перехода к уравнению с гомоскедастичными остатками все переменные уравнения необходимо поделить на величину…