1. С помощью программы КОРРЕЛЯЦИЯ получить матрицу парных коэффициентов корреляции.
2. Подготовить данные для проверки значимости этих коэффициентов.
3. С помощью программы РЕГРЕССИЯ провести расчет для множественной модели
ут = а0 + а1х1+а2х2 (без остатков).
4. Вычислить коэффициенты эластичности, бета - и дельта- коэффициенты.
4.5.Тесты по курсу «Эконометрика»
№ | Вопрос | Ответы |
1. | Эконометрика это… | #5 наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей эконометрических явлений и процессов #0 раздел экономической теории, связанный с анализом статистической информации #0 специальный раздел математики, посвященный анализу экономической информации #0 наука, которая осуществляет качественный анализ взаимосвязей эконометрических явлений и процессов |
2. | Основная задача эконометрики… | #5 отражение особенностей экономических переменных и связей между ними #0 отражение особенностей социального развития общества #0 установление связей между социальными процессами в обществе и техническим прогрессом #0 установление связей между экономическими процессами в обществе и техническим прогрессом |
3. | Первое экономическое общество было создано… | #5 в 1930г. #0 в 1911 г. #0 в 1940 г. #0 в 1899 г. |
4. | Значительный вклад в становление эконометрики как самостоятельной дисциплины внес российский ученый… | #5 Леонтьев #0 Ландау #0 Вавилов #0 Бердяев |
5. | В эконометрическом методе не искажает результаты применения классических статистических методов… | #5 нелинейность связей между переменными #0 асимметричность связей между переменными #0 автокорреляция между переменными #0 наличие лага |
6. | Правильная последовательность этапов эконометрических исследований: a - постановка задачи; b - получение данных, анализ их качества; c - спецификация модели; d - оценка параметров; e - интерпретация результатов | #5 a, b,c, d,e #0 a, c,b, d,e #0 c, a,d, e,b #0 b, e,d, a,c #0 d, a,b, c,e |
7. | Заключительным этапом эконометрических исследований является… | #5 интерпретация результатов #0 получение данных и анализ их качества #0 спецификация модели #0 оценка параметров |
8. | Тип шкалы измерений определяется… | #5 допустимым преобразованием #0 диапазоном изменения измеряемых величин #0 знаком измеряемых величин #0 наличием экстремальных значений измеряемых величин |
9. | Не является источником возмущения при выборе модели… | #5 природа исследуемых факторов #0 спецификация модели #0 выборочный характер исходных данных #0 особенности измерения |
10. | В эконометрических исследованиях основное внимание уделяется… | #5 ошибкам спецификации модели #0 особенностям измерений #0 выборочному характеру исходных данных #0 природе изучаемых факторов |
11. | Последовательность действий при выборе спецификации модели: a - выделение факторов, влияющих на результат; b - в случае парной регрессии выделение наиболее доминирующего фактора; c - установление факторов, которые предполагаются неизменными, но могут быть учтены при переходе к множественной регрессии | #5 a, b,c #0 b, a,c #0 c, a,b |
12. | Объем выборки должен превышать число рассчитываемых параметров при исследуемых факторах… | #5 в 6 – 7 раз #0 в 2 - 3 раза #0 в 3 – 4 раза #0 в 4 – 5 раз |
13. | К ошибкам спецификации модели относятся… | #5 неправильный выбор той или иной математической функции #5 недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора #0 неправильный отбор данных в выборку #0 ошибка измерения исследуемых величин |
14. | Корреляция в «широком» смысле… | #5 подразумевает наличие связи между переменными #0 оценивает тесноту связи между переменными #0 устанавливает форму связи между переменными #0 устанавливает отсутствие связи между переменными |
15. | Регрессия устанавливает… | #5 форму связи между переменными #0 наличие связи между переменными #0 тесноту связи между переменными #0 отсутствие связи между переменными |
16. | Относительно формы зависимости различают… | #5 линейную и нелинейную регрессии #0 простую и множественную регрессии #0 непосредственную и косвенную регрессии #0 положительную и отрицательную регрессии |
17. | Простая линейная регрессия предполагает… | #5 наличие одного фактора, линейность, как по фактору, так и по параметрам #0 наличие более одного фактора, линейность, как по факторам, так и по параметрам #0 наличие одного фактора, линейность по фактору и нелинейность по параметрам #0 наличие одного фактора, нелинейность по параметру и линейность по параметрам |
18. | Коэффициент парной корреляции характеризует… | #5 тесноту линейной связи между двумя переменными #0 тесноту нелинейной связи между двумя переменными #0 тесноту линейной связи между несколькими переменными #0 тесноту нелинейной связи между несколькими переменными |
19. | Коэффициент детерминации рассчитывается… | #5 для оценки качества подбора линейной функции регрессии #0 для оценки параметров уравнения регрессии #0 для оценки качества подбора нелинейной функции регрессии #0 для оценки качества подбора множественной регрессии |
20. | Объем выборки определяется… | #5 числом рассчитываемых параметров при независимых переменных в уравнении регрессии #0 объемом генеральной совокупности #0 предполагаемым видом уравнения регрессии #0 числовыми значениями переменных, отбираемых в выборку |
21. | Величина коэффициента регрессии показывает… | #5 среднее изменение результата при изменении фактора на единицу #0 характер связи между фактором и результатом #0 тесноту связи между фактором и результатом #0 тесноту связи между исследуемыми факторами |
22. | Величина коэффициента эластичности показывает… | #5 на сколько процентов изменится в среднем результат при изменении фактора на 1% #0 во сколько раз изменится в среднем результат при изменении величины фактора в два раза #0 предельно возможное значение результата #0 предельно допустимое изменение варьируемого фактора |
23. | Метод наименьших квадратов используется для оценивания… | #5 параметров линейной регрессии #0 величины коэффициента регрессии #0 величины коэффициента корреляции #0 величины коэффициента детерминации |
24. | Число степеней свободы связано… | #5 с числом единиц совокупности #0 с числом определяемых по совокупности констант #0 с видом уравнения регрессии #0 с характером исследуемых переменных |
25. | Статистические гипотезы используются… | #5 для оценки значимости уравнения регрессии в целом #5 для оценки значимости параметров регрессии и корреляции #0 для оценки тесноты линейной связи между результатом и фактором #0 для оценки тесноты нелинейной связи между результатом и фактором |
26. | Ошибка первого рода состоит в том… | #5 что отвергнута правильная гипотеза #0 что принята неверная гипотеза #0 что выдвинутая гипотеза сформулирована не верно #0 что альтернативная гипотеза сформулирована не верно |
27. | Под уровнем значимости подразумевается… | #5 вероятность совершения ошибки первого рода #0 вероятность принятия неверной гипотезы #0 вероятность принятия неправильно сформулированной нулевой гипотезы #0 вероятность принятия неправильно сформулированной альтернативной гипотезы |
28. | Критической областью называется… | #5 совокупность значений критерия, при которых отвергается нулевая гипотеза #0 совокупность значений критерия, при которых принимается нулевая гипотеза #0 совокупность значений критерия, при которых отвергается альтернативная гипотеза #0 совокупность значений критерия, при которых возможно принятие как нулевой, так и альтернативной гипотезы |
29. | Областью принятия гипотезы называется… | #5 совокупность значений критерия, при которых принимается нулевая гипотеза #0 совокупность значений критерия, при которых отвергается нулевая гипотеза #0 совокупность значений критерия, при которых принимается альтернативная гипотеза #0 совокупность значений критерия, при которых возможно принятие как нулевой, так и альтернативной гипотезы |
30. | Статистическим критерием называется… | #5 специально подобранная случайная величина, служащая для проверки нулевой гипотезы #0 специально подобранная случайная величина, служащая для проверки альтернативной гипотезы #0 специально подобранная неслучайная величина, служащая для проверки нулевой гипотезы #0 специально подобранная неслучайная величина, служащая для проверки альтернативной гипотезы |
31. | Общая дисперсия служит… | #5 для оценки влияния как учтенных, так и неучтенных факторов #0 для оценки влияния исследуемых факторов #0 для оценки влияния неучтенных факторов #0 для оценки влияния постоянной составляющей в уравнении регрессии |
32. | Остаточная дисперсия служит… | #5 для оценки влияния неучтенных факторов #0 для оценки влияния исследуемых факторов #0 для оценки влияния как учтенных, так и неучтенных факторов #0 для оценки влияния постоянной составляющей в уравнении регрессии |
33. | Факторная дисперсия служит… | #5 для оценки влияния исследуемых факторов #0 для оценки влияния неучтенных факторов #0 для оценки влияния как учтенных, так и неучтенных факторов #0 для оценки влияния постоянной составляющей в уравнении регрессии |
34. | Критические значения критерия Фишера определяются… | #5 по уровню значимости и двум степеням свободы #0 по уровню значимости #0 по двум степеням свободы #0 по уровню значимости и одной степени свободы |
35. | Критические значения критерия Стьюдента определяются… | #5 по уровню значимости и одной степени свободы #0 по уровню значимости и двум степеням свободы #0 по уровню значимости #0 по двум степеням свободы |
36. | Статистический F-критерий Фишера служит для… | #5 проверки статистической гипотезы о равенстве двух дисперсий #0 проверки статистической гипотезы о равенстве двух математических ожиданий #0 проверки статистической гипотезы о равенстве нескольких (более двух) дисперсий #0 проверки статистической гипотезы о равенстве дисперсии некоторой гипотетической величине #0 проверки статистической гипотезы о равенстве математического ожидания некоторой гипотетической величине |
37. | Оценка адекватности уравнения регрессии осуществляется по критерию… | #5 Фишера #0 Кохрэна #0 Стьюдента #0 Пирсона #0 Колмогорова |
38. | Оценка значимости параметров уравнения регрессии осуществляется по критерию… | #5 Стьюдента #0 Фишера #0 Кохрэна #0 Пирсона #0 Колмогорова |
39. | Критерий Стьюдента предназначен для… | #5 определения экономической значимости каждого коэффициента уравнения #0 определения статистической значимости каждого коэффициента уравнения #0 проверки модели на автокорреляцию остатков #0 определения экономической значимости модели в целом #0 проверки на гомоскедастичность |
40. | Табличное значение критерия Стьюдента зависит… | #5 только от уровня доверительной вероятности #0 только от числа факторов в модели #0 только от длины исходного ряда #0 только от уровня доверительной вероятности и длины исходного ряда #0 и от доверительной вероятности, и от числа факторов, и от длины исходного ряда |
41. | Уровень значимости определяет… | #5 процент совершения ошибки первого рода (отклонение верной гипотезы) #0 процент совершения ошибки второго рода (принятие неверной гипотезы) #0 вероятность совершения ошибки при вычислении среднего выборки #0 вероятность совершения ошибки при вычислении выборочной дисперсии |
42. | Оценка значимости выборочного коэффициента парной корреляции осуществляется по критерию… | #5 Стьюдента #0 Фишера #0 Кохрэна #0 Колмогорова |
43. | Факторная дисперсия характеризует влияние… | #5 исследуемых факторов #0 неучтенных факторов #0 случайных возмущений #0 всех воздействующих факторов |
44. | Критическое значение статистического критерия определяет… | #5 максимальную величину статистического критерия, допускающую принятие нулевой гипотезы #0 минимальную величину статистического критерия, допускающую принятие нулевой гипотезы #0 величину статистического критерия, допускающую принятие как нулевой, так и альтернативной гипотезы #0 величину статистического критерия, допускающую отклонение как нулевой, так и альтернативной гипотезы |
45. | Ошибка прогноза по линейному уравнению регрессии возрастает… | #5 по мере удаления независимого фактора от его среднего значения #0 по мере увеличения объема выборки #0 по мере увеличения факторной дисперсии #0 по уменьшения остаточной дисперсии |
46. | Метод наименьших квадратов не применим для построения… | #5 уравнений регрессии, нелинейных по оцениваемым параметрам #0 уравнений регрессии, нелинейных по включенным в них объясняющим переменным #0 линейных уравнений множественной регрессии #0 уравнений множественной регрессии, нелинейных по включенным в них объясняющим переменным |
47. | Величина коэффициента эластичности показывает… | #5 на сколько процентов изменится в среднем результат при изменении фактора на 1% #0 во сколько раз изменится в среднем результат при изменении величины фактора в два раза #0 предельно возможное значение результата #0 предельно допустимое изменение варьируемого фактора |
48. | Аддитивная модель содержит исследуемые факторы… | #5 в виде слагаемых #0 в виде сомножителей #0 в виде их отношений #0 в виде комбинации слагаемых и сомножителей |
49. | Мультипликативная модель содержит исследуемые факторы… | #5 в виде сомножителей #0 в виде слагаемых #0 в виде комбинации слагаемых и сомножителей #0 в виде их отношений |
50. | Коэффициент множественной корреляции рассчитывается через коэффициенты… | #5 парной корреляции между результирующим признаком и отдельными факторами и факторов между собой #0 частной корреляции между результирующим признаком и отдельными факторами #0 парной корреляции факторов между собой #0 парной корреляции между результирующим признаком и отдельными факторами |
51. | Коэффициенты множественной детерминации (D) и корреляции (R) связаны | #5 #0 #0 #0 #0 |
52. | Стандартизованный коэффициент уравнения bк s применяется… | #5 при проверке статистической значимости k-го фактора #0 при проверке экономической значимости k-го фактора #0 при отборе факторов в модель #0 при проверке на гомоскедастичность #0 при проверке важности фактора по сравнению с остальными факторами |
53. | К линейному виду нельзя свести уравнение регрессии… | #5 #0 #0 #0 #0 |
54. | Степенным является уравнение регрессии… | #5 #0 #0 #0 #0 |
55. | Не является предпосылкой классической модели предположение… | #5 матрица факторов ‑ невырожденная #0 факторы экзогенны #0 длина исходного ряда данных больше, чем количество факторов #0 матрица факторов содержит все важные факторы, влияющие на результат #0 факторы нестохастические |
56. | Найдите предположение, являющееся предпосылкой классической модели: | #5 результирующий показатель является количественным #0 результирующий показатель измеряется в порядковой шкале #0 результирующий показатель измеряется в номинальной шкале #0 результирующий показатель измеряется в дихотомической шкале #0 результирующий показатель может быть и количественным и качественным |
57. | Найдите предположение, не являющееся предпосылкой классической модели: | #5 возмущающая переменная имеет нулевое математическое ожидание #0 возмущающая переменная имеет постоянную дисперсию #0 отсутствует автокорреляция возмущающих переменных #0 отсутствует поперечная корреляция возмущающих переменных #0 возмущающая переменная обладает нормальным распределением |
58. | Мультиколлинеарность факторов подразумевает… | #5 наличие линейной зависимости между более чем двумя факторами #0 наличие линейной зависимости между двумя факторами #0 отсутствие линейной зависимости между факторами #0 наличие нелинейной зависимости между более чем двумя факторами |
59. | Взаимодействие факторов означает, что… | #5 на различных уровнях одного фактора влияние другого фактора на результирующий признак будет различным #0 влияние одного из факторов на результирующий признак не зависит от уровней другого фактора #0 влияние одного из факторов на результирующий признак усиливается, начиная с определенного уровня другого фактора #0 влияние одного из факторов на результирующий признак ослабевает, начиная с определенного уровня другого фактора |
60. | Включение в модель того или иного фактора осуществляется на основании… | #5 значений коэффициентов частной корреляции #0 значений коэффициентов парной корреляции #0 имеющегося объема экспериментальных данных #0 значения коэффициента множественной корреляции |
61. | Частное уравнение регрессии связывает... | #5 результирующий признак с одним из факторов при зафиксированном на среднем уровне значении других факторов #0 результирующий признак с одним из факторов при зафиксированном на верхнем уровне значении других факторов #0 результирующий признак с одним из факторов при зафиксированном на нижнем уровне значении других факторов #0 результирующий признак с одним из факторов без учета других факторов |
62. | Величина коэффициента множественной корреляции может быть… | #5 больше или равна максимальному коэффициенту частной корреляции #0 больше минимального и меньше максимального коэффициентов частной корреляции #0 равнее минимальному коэффициенту частной корреляции #0 равна среднему арифметическому минимального и максимального коэффициентов частной корреляции |
63. | Фиктивные переменные в уравнении множественной регрессии это… | #5 качественные переменные, преобразованные в количественные #0 дополнительные количественные переменные, улучшающие решение #0 комбинации из включенных в уравнение регрессии переменных, повышающие адекватность модели #0 переменные, представляющие простейшие функции от уже включенных в модель переменных |
64. | В основе метода наименьших квадратов лежит… | #5 минимизация суммы квадратов отклонений между теоретическими и экспериментальными значениями результирующего признака #0 равенство нулю суммы квадратов отклонений между теоретическими и экспериментальными значениями результирующего признака #0 минимизация квадрата суммы отклонений между теоретическими и экспериментальными значениями результирующего признака #0 равенство нулю квадрата суммы отклонений между теоретическими и экспериментальными значениями результирующего признака |
65. | Несмещенность оценки означает… | #5 равенство нулю математического ожидания остатков #0 наименьшую дисперсию остатков #0 увеличение точности ее вычисления с увеличением объема выборки #0 ее независимость от объема выборки |
66. | Эффективность оценки означает… | #5 наименьшую дисперсию остатков #0 равенство нулю математического ожидания остатков #0 увеличение точности ее вычисления с увеличением объема выборки #0 уменьшения точности ее вычисления с уменьшением объема выборки |
67. | Состоятельность оценки означает… | #5 увеличение точности ее вычисления с увеличением объема выборки #0 независимость от объема выборки значения математического ожидания остатков #0 равенство нулю дисперсии остатков… #0 независимость точности ее точности от объема выборки |
68. | Гомоскедастичность подразумевает… | #5 одинаковую дисперсию остатков при каждом значении фактора #0 рост дисперсии остатков с увеличением значения фактора #0 уменьшение дисперсии остатков с уменьшением значения фактора #0 максимальную дисперсию остатков при средних значениях фактора |
69. | Гетероскедатичность подразумевает… | #5 зависимость дисперсии остатков от значения фактора #0 постоянство дисперсии остатков независимо от значения фактора #0 независимость математического ожидания остатков от значения фактора #0 возрастание математического ожидания по мере увеличения значения фактора |
70. | Обобщенный метод наименьших квадратов применяется… | #5 только в случае автокорреляции ошибок #0 только в случае гетероскедастичности #0 при наличии мультиколлинеарности (корреляции факторов) #0 при наличии мультиколлинеарности (корреляции факторов) #0 и в случае автокорреляции ошибок, и в случае гетероскедастичности |
71. | Обобщенный метод наименьших квадратов используется… | #5 для корректировки гетероскедатичности остатков в уравнении регрессии #0 для снижения автокорреляции между независимыми переменными в уравнении регрессии #0 для определения параметров нелинейного уравнения регрессии #0 для повышения точности определения коэффициента множественной корреляции |
72. | Обобщенный метод наименьших квадратов подразумевает… | #5 преобразование переменных #0 минимизацию остаточных величин в уравнении регрессии #0 линеаризацию уравнения регрессии #0 переход от множественной к простой регрессии |
73. | Главные компоненты представляют собой… | #5 статистически значимые факторы #0 экономически значимые факторы #0 линейные комбинации факторов #0 центрированные факторы |
74. | Число главных компонент… | #5 больше числа исходных факторов, но меньше длины базисного ряда данных #0 меньше числа исходных факторов #0 равно числу исходных факторов #0 равно длине базисного ряда данных #0 больше длины базисного ряда данных |
75. | Первая главная компонента… | #5 содержит максимальную долю изменчивости всей матрицы факторов #0 отражает степень влияния первого фактора на результат #0 отражает степень влияния результата на первый фактор #0 отражает долю изменчивости результата, обусловленную первым фактором #0 отражает тесноту связи между результатом и первым фактором |
76. | В правой части структурной формы взаимозависимой системы могут стоять… | #5 только экзогенные лаговые переменные #0 только экзогенные переменные (как лаговые, так и нелаговые) #0 только эндогенные лаговые переменные #0 только эндогенные переменные (как лаговые, так и нелаговые) #0 любые экзогенные и эндогенные переменные |
77. | В правой части прогнозной формы взаимозависимой системы могут стоять… | #5 только экзогенные лаговые переменные #0 только экзогенные переменные (как лаговые, так и нелаговые) #0 только эндогенные переменные (как лаговые, так и нелаговые) #0 эндогенные лаговые и экзогенные переменные (и лаговые и нелаговые) #0 любые экзогенные и эндогенные переменные |
78. | Под переменной структурой понимается… | #5 изменение состава факторов в модели #0 изменение статистической значимости факторов #0 присутствие в модели фактора времени в явном виде #0 изменение экономической значимости факторов #0 изменение степени влияния факторов на результирующий показатель |
79. | Проверка гипотезы о переменной структуре модели осуществляется с помощью… | #5 критерия Дарбина-Уотсона #0 критерия Стьюдента #0 критерия Пирсона #0 критерия Фишера #0 коэффициента множественной детерминации |
80. | Найдите неверно указанный элемент интервального прогноза… | #5 объясненная уравнением регрессии дисперсия результирующего показателя #0 точечный прогноз результирующего показателя #0 среднеквадратическое отклонение прогнозного значения #0 квантиль распределения Стьюдента #0 неверно указанного элемента нет |
81. | Структурной формой модели называется система… | #5 взаимосвязанных уравнений #0 независимых уравнений #0 рекурсивных уравнений #0 уравнений с фиксированным набором факторов |
82. | Структурными коэффициентами модели называются… | #5 коэффициенты при экзогенных и эндогенных переменных в структурной форме модели #0 коэффициенты только при экзогенных переменных в структурной форме модели #0 коэффициенты только при эндогенных переменных в структурной форме модели #0 свободные члены в структурной форме модели |
83. | Приведенная форма модели представляет собой… | #5 систему линейных функций эндогенных переменных от экзогенных #0 систему нелинейных функций эндогенных переменных от экзогенных #0 систему линейных функций экзогенных переменных от эндогенных #0 систему нелинейных функций экзогенных переменных от эндогенных |
84. | Под идентификационной моделью подразумевается… | #5 единственность соответствия между приведенной и структурной формами модели #0 достоверность модели #0 возможность нахождения ее параметров методом наименьших квадратов #0 возможность ее линеаризации |
85. | Модель идентифицируема, если … | #5 число параметров структурной формы модели равно числу параметров приведенной формы модели #0 число параметров структурной формы модели меньше числа параметров структурной формы модели #0 число параметров приведенной формы модели больше числа параметров структурной формы модели #0 число параметров структурной формы модели равно числу уравнений модели |
86. | Каждое уравнение системы считается идентифицируемым, если число эндогенных переменных в уравнении (z) и число эндогенных переменных, содержащихся в системе, но не входящих в данное уравнение (w), связаны соотношением… | #5 w + 1= z #0 w + 1< z #0 w + 1> z #0 w = z |
87. | Косвенный метод наименьших квадратов применим для… | #5 идентифицируемой системы одновременных уравнений #0 любой системы одновременных уравнений #0 неидентифицируемой системы одновременных уравнений #0 сверхидентифицированной системы одновременных уравнений |
88. | Косвенный метод наименьших квадратов требует… | #5 преобразования структурной формы модели в приведенную форму модели #0 линеаризации уравнений структурной формы модели #0 нормализации уравнений структурной формы модели #0 минимизации остатков в структурной форме модели |
89. | Двухшаговый метод наименьших квадратов применим… | #5 в качестве наиболее общего метода решения системы одновременных уравнений #0 для решения только сверхидентифицированной системы одновременных уравнений #0 для решения только идентифицированной системы одновременных уравнений #0 для решения неидентифицированной системы одновременных уравнений |
90. | Основная идея двушагового метода наименьших квадратов состоит… | #5 в получении приведенной формы модели для сверхидентифицированного уравнения теоретических значений эндогенных переменных в правой части уравнения #0 в преобразовании сверхидентифицированных уравнений в идентифицированные #0 в преобразовании структурной формы модели в приведенную форму #0 в записи структурной формы модели в нормализованном виде |
91. | Принципиальные сложности применения систем эконометрических уравнений связаны в первую очередь… | #5 с ошибками спецификации модели #0 со сверхидентифицированностью модели #0 с неидентифицированностью модели #0 с наличием слишком большого числа переменных, включенных в модель |
92. | Моделями временных рядов называются модели, построенные… | #5 по данным, характеризующим один объект за ряд последовательных моментов времени #0 по данным, характеризующим совокупность различных объектов в определенный момент времени #0 по данным, характеризующим один объект в определенный момент времени #0 по данным, характеризующим совокупность различных объектов за ряд последовательных моментов времени |
93. | Тенденция временного ряда характеризует… | #5 совокупность долговременного воздействия множества факторов на динамику изучаемого показателя #0 наиболее вероятное среднее значение изучаемого показателя при долговременном воздействии определенного фактора #0 долговременное воздействие определенного фактора на динамику изучаемого показателя #0 наиболее вероятное среднее значение изучаемого показателя при совокупном долговременном воздействии множества факторов |
94. | В общем случае каждый уровень временного ряда формируется под воздействием… | #5 тенденции, сезонных колебаний, случайной компоненты #0 сезонных колебаний, случайной компоненты #0 тенденции, сезонных колебаний #0 тенденции, случайной компоненты |
95. | Под автокорреляцией уровней временного ряда подразумевается… | #5 корреляционная зависимость между последовательными уровнями ряда #0 функциональная зависимость между последовательными уровнями ряда #0 корреляционная зависимость между уровнями ряда без учета случайной компоненты #0 корреляционная зависимость между последовательными уровнями ряда без учета сезонных колебаний |
96. | Под лагом подразумевается… | #5 число периодов, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции #0 число уровней ряда, сдвинутых при расчете коэффициента автокорреляции #0 число уровней исходного временного ряда #0 наименьшее число пар значений уровней ряда, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции |
97. | Максимальный лаг связан с числом уровней временного ряда n следующим соотношением… | #5 не более n/4 #0 не более n/3 #0 не более n/2 #0 не более n/4+1 |
98. | Автокорреляционной функцией временного ряда называется… | #5 последовательность коэффициентов автокорреляции уровней различного порядка #0 зависимость коэффициентов автокорреляции первого порядка от числа уровней временного ряда #0 последовательность отношений коэффициентов автокорреляции уровней различного порядка к величинам соответствующих лагов #0 последовательность приращений коэффициентов автокорреляции уровней различного порядка |
99. | Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции первого порядка, исследуемый ряд содержит только… | #5 тенденцию #0 циклические колебания с периодичностью в один момент времени #0 сильную нелинейную тенденцию #0 случайную компоненту |
100. | Параметры уравнения тренда определяются… | #5 обычным методом наименьших квадратов #0 обобщенным методом наименьших квадратов #0 косвенным методом наименьших квадратов #0 двухшаговым методом наименьших квадратов |
101. | Аддитивная модель временного ряда представляет собой… | #5 сумму трендовой сезонной и случайной компонент #0 произведение трендовой, сезонной и случайной компонент #0 отношение суммы трендовой и сезонной компонент к случайной компоненте #0 отношение произведения трендовой и сезонной компонент к случайной компоненте |
102. | Последовательность этапов процесса построения модели временного ряда a - расчет значений сезонной компоненты (S) b - выравнивание исходного ряда методом скользящей средней c - устранение сезонной компоненты из исходных уровней ряда и получение выровненных данных ( T+E) d - расчет полученных по модели значений (T+S)e - аналитическое выравнивание уровней (T+E) и расчет значений тренда T с использованием полученного уравнения тренда f - расчет абсолютных и/или относительных ошибок | #5 b, a, c, e, d, f #0 a, b, c, d, e, f #0 a, c, d, b, e, f #0 b, f, e, d, c, a |
103. | Основная задача эконометрики… | #5 отражение особенностей экономических переменных и связей между ними #0 отражение особенностей социального развития общества #0 установление связей между социальными процессами в обществе и техническим прогрессом #0 установление связей между экономическими процессами в обществе и техническим прогрессом |
104. | Недостатком графического способа определения параметров уравнения регрессии является… | #5 малая точность #0 трудоемкость #0 вычислительные сложности #0 потребность в специальных знаниях |
105. | Свободный член в простой линейной регрессии позволяет… | #5 по его знаку определить ускоренный/замедленный темп роста результата по сравнению с темпом роста фактора #0 определить в процентах изменение результата при изменении фактора на один процент #0 определить, на сколько увеличится результат при изменении величины фактора на одну единицу #0 определить увеличение результата при увеличении фактора в два раза |
4.6. Пример варианта контрольной работы по курсу «Эконометрика»
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
