Тест 10 (уровень сложности 3)
Для регрессии 
за период 1988-2015 гг. получены следующие результаты 
(для данных 1988-1997 гг.), 
( для данных 2006-2015 гг.), б = 0,05. Сделайте вывод о постоянстве дисперсии отклонений
а)дисперсия отклонений непостоянна
б)дисперсия отклонений постоянна
в)дисперсия отклонений составляет 35
г)дисперсия отклонений не влияет на качество регрессии}
Тест 11 (уровень сложности 2)
Тест Голдфелда-Квандта, используемый для обнаружения гетероскедастичности остатков основан на
а)предложении пропорциональности между дисперсией остатков и независимой переменной с коэффициентом 
б)сравнении рангов значений независимой переменной 
и остатков модели 
в)сравнении рангов значений зависимой переменной 
и остатков модели 
г) минимализации остатков 
Тест 12 (уровень сложности 3)
При анализе данных на гетероскедастичность вся выборка была после упорядочения разбита на три подвыборки. Затем по результатам парных регрессий остаточная СКО в первой подвыборке составила 6450, в третьей – 3480. Подтверждается ли наличие гетероскедастичности на уровнях 0,1; 0,05 и 0,01, если объем данных в каждой подвыборке равен 25?
а)да, только на уровне 0,1
б)да, только на уровнях 0,1 и 0,05
в)да, на всех уровнях
г)нет, на всех уровнях
д)да, только на уровнях 0,05 и 0,01
е)да, только на уровне 0,01
Тема 9. Автокорреляция
Компетенции:
ПК-7
ПК-8
ПК-10
ПК-11
Тест 1 (уровень сложности 1)
В условиях автокорреляции t-статистики коэффициентов регрессии будут
а)завышены
б)занижены
в)точные
Тест 2 (уровень сложности 1)
Если график наблюдений переменной Y и график регрессионных значений переменной Y пересекаются редко, то можно предположить наличие
а)положительной автокорреляции остатков
б)отрицательной автокорреляции остатков
в)отсутствие автокорреляции остатков
Тест 3 (уровень сложности 1)
Преобразование
соответствует
а)авторегрессионной схеме 1 порядка
б)методу взвешенных наименьших квадратов
в)косвенному методу наименьших квадратов
Тест 4 (уровень сложности 1)
Коэффициент автокорреляции «ро» в авторегрессионной схеме 1 порядка на основе статистики DW определяется
а)1-DW/2
б)DW/2
в)1+DW/2
Тест 5 (уровень сложности 1)
Укажите ложное утверждение
а)при наличии автокорреляции значение коэффициента детерминации всегда будет существенно ниже единицы
б)статистика DW лежит в пределах от 0 до 4
в)статистика DW не используется в авторегрессионных моделях
Тест 6 (уровень сложности 1)
Критерий Дарбина-Уотсона применяется для
а)проверки модели на автокорреляцию остатков
б)определения экономической значимости модели в целом
в)определения статистической значимости модели в целом
г)сравнения двух альтернативных вариантов модели
д)отбора факторов в модель
Тест 7 (уровень сложности 3)
Для модели, связывающей количество вакансий Wt и уровень безработицы Ut :
Wt=2,3-0,78 lnUt, статистика Дарбина-Уотсона составила 0,3. О чем говорит ее значения?
а)свидетельствует о наличии положительной автокорреляции первого порядка ошибок регрессии
б)свидетельствует о тесной связи между количеством вакансий и уровнем безработицы
в)свидетельствует о значимости коэффициентов регрессии
г)подтверждает наличие гетероскедастичности
Тест 8 (уровень сложности 2)
Укажите неверное применительно к автокорреляции выражение
а)оценки коэффициентов перестают быть эффективными
б)выводы по t - и F – статистикам могут быть неверными
в)дисперсия регрессии является смещенной оценкой истинного значения
г)дисперсии оценок коэффициентов остаются несмещенными
Тест 9 (уровень сложности 1)
Обобщенный метод наименьших квадратов отличается от обычного МНК тем, что при применении ОМНК
а)преобразуются исходные уровни переменных
б)остатки не изменяются
в)остатки приравниваются к нулю
г)уменьшается количество наблюдений
Тема 11. Нелинейные регрессии и их линеаризация
Компетенции:
ПК-7
ПК-8
ПК-10
ПК-11
Тест 1 (уровень сложности 1)
В производственной функции Кобба-Дугласа параметр β соответствует коэффициенту
а)корреляции
б)вариации
в)эластичности
г)детерминации
Тест 2 (уровень сложности 2)
Какое из уравнений регрессии нельзя свести к линейному виду
а)
б)
в)
г)
д)
Тест 3 (уровень сложности 2)
Какое из уравнений регрессии является степенным?
а)
б)
в)
г)
д)
Тест 4 (уровень сложности 2)
Какой нелинейной функцией можно заменить параболу, если не наблюдается смена направленности связи признаков
а)степенной функцией
б)гиперболой
в)логистической функцией
Тест 5 (уровень сложности 1)
Спецификацию нелинейного уравнения парной регрессии целесообразно использовать, если значение
а)индекса детерминации, рассчитанного для данной модели достаточно близко к 1
б)линейного коэффициента корреляции для исследуемой зависимости близко к 1
в)индекса корреляции для исследуемой зависимости близко к 0
г)доля остаточной дисперсии результативного признака в его общей дисперсии стремится к 1
Тест 6 (уровень сложности 1)
Экспоненциальным не является уравнение регрессии
а)
б)
в)
г)
Тест 7 (уровень сложности 2)
Нелинейным не является уравнение
а)
б)
в)
г)
Тест 8 (уровень сложности 1)
Основной целью линеаризации уравнения регрессии является
а)повышение существенности связи между рассматриваемыми переменными
б)получение новых нелинейных зависимостей
в)возможность применения метода наименьших квадратов для оценки параметров
г)улучшение качества модели
Тест 9 (уровень сложности 1)
Замена 
НЕ ПОДХОДИТ для уравнения
а)
б)
в)
г)
Тест 10 (уровень сложности 1)
Нелинейным является уравнение
а)
б)
в)
г)
Тема 14. Ошибки спецификации
Компетенции:
ПК-7
ПК-8
ПК-10
ПК-11
Тест 1 (уровень сложности 1)
Согласно содержанию регрессии, наблюдаемая величина зависимой переменной складывается из
а)теоретического значения зависимой переменной, найденного из уравнения регрессии, и случайного отклонения
б)теоретического значения зависимой переменной, найденного из уравнения регрессии, скорректированного на величину стандартной ошибки
в)теоретического значения зависимой переменной, найденного из уравнения регрессии и остаточной дисперсии
Тест 2 (уровень сложности 1)
Заниженная балансовая прибыль в отчетности является примером
а)ошибки измерения
б)ошибки спецификации
в)ошибки выборки
Тест 3 (уровень сложности 1)
Классический подход к оцениванию коэффициентов регрессии основан на
а)методе наименьших квадратов
б)графической оценке
в)методе максимального правдоподобия
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 |
