Вопрос № 2.2. Оригинальный порядковый номер: 22

При отборе факторов в модель множественной регрессии проводят анализ значений межфакторной …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. регрессии

2. автокорреляции

3. корреляции

4. детерминации

Вопрос № 2.3. Оригинальный порядковый номер: 29

Количественная измеримость значений экономического признака (фактора), включаемого в эконометрическую модель, является...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. принципом спецификации

2. предпосылкой линеаризации

3. общим требованием к факторам, включаемым в линейную множественную регрессию

4. условием гомоскедастичности эконометрической модели

Вопрос № 2.4. Оригинальный порядковый номер: 31

Отсутствие сильной корреляции факторов друг с другом является...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. условием отсутствия автокорреляции остатков

2. предпосылкой линеаризации

3. требованием к факторам, включаемым в линейную модель множественной регрессии

4. условием гомоскедастичности эконометрической модели

Вопрос № 2.5. Оригинальный порядковый номер: 34

Если в линейной множественной регрессии более, чем две независимые переменные связаны между собой достаточно тесной линейной зависимостью, тогда имеет место ____ факторов.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. гомоскедастичность

2. автокорреляция

3. мультиколлинеарность

4. коллинеарность

 

Вопрос № 2.1. Оригинальный порядковый номер: 2

Взаимодействие факторов эконометрической модели означает, что …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. влияние факторов на результирующий признак усиливается, начиная с определенного уровня значений факторов

2. факторы не дублируют влияние друг друга на результат

3. факторы дублируют влияние друг друга на результат

4. влияние одного из факторов на результирующий признак не зависит от значений другого фактора

Вопрос № 2.2. Оригинальный порядковый номер: 7

Факторы эконометрической модели являются коллинеарными, если коэффициент ____ между ними по модулю ____ 0,7.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. корреляции … меньше

2. детерминации … меньше

3. корреляции … больше

4. детерминации … больше

Вопрос № 2.3. Оригинальный порядковый номер: 11

Матрица парных линейных коэффициентов корреляции отображает…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. значения стандартизированных коэффициентов линейной регрессии

2. вероятность значимости каждой объясняющей переменной

3. тесноту линейной связи между переменными

4. величину вклада каждой объясняющей переменной в общую дисперсию зависимой переменной

Вопрос № 2.4. Оригинальный порядковый номер: 26

В эконометрическую модель множественной регрессии включаются ____ факторы.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. мультиколлинеарные

2. коллинеарные

3. существенные

4. несущественные

Вопрос № 2.5. Оригинальный порядковый номер: 35

Отсутствие коллинеарности и мультиколлинеарности является обязательным требованием для факторов, включаемых в уравнение ______ регрессии.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. нелинейной показательной

2. нелинейной полулогарифмической

3. множественной линейной

4. нелинейной степенной

Вопрос № 2.1. Оригинальный порядковый номер: 15

Мультиколлинеарность – это линейная связь между…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. объясняющими и зависимой переменными

2. одной объясняющей и зависимой переменными

3. соседними случайными отклонениями

4. объясняющими переменными

Вопрос № 2.2. Оригинальный порядковый номер: 45

Для отбора факторов множественной линейной модели регрессии рассматривается вопрос о взаимосвязи фактора и результата при неизменности прочих факторов, которые фиксируются, как правило, на среднем уровне. В этом случае используется...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. автокорреляционная функция

2. матрица частных коэффициентов корреляции

3. матрица множественных коэффициентов корреляции

4. коррелограмма для факторов модели

Вопрос № 2.3. Оригинальный порядковый номер: 54

Оценка удельного веса влияния каждой из объясняющих переменных на результирующий показатель является задачей …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. кластерного анализа

2. метода наименьших квадратов

3. регрессионного анализа

4. математического анализа

Вопрос № 2.4. Оригинальный порядковый номер: 80

Функциональная (строгая) или достаточно тесная (нестрогая) линейная зависимость между объясняющими переменными называется…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. несмещенностью

2. мультиколлинеарностью

3. гетероскедастичностью

4. автокорреляцией

Вопрос № 2.5. Оригинальный порядковый номер: 82

Пусть в результате оценки модели множественной регрессии каждый из оцененных параметров является незначимым на 5%-ном уровне, а уравнение в целом (коэффициент детерминации) является значимым на том же уровне. Тогда можно предположить, что…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. в остатках модели присутствует автокорреляция

2. в остатках модели присутствует гетероскедастичность

3. среди объясняющих переменных есть мультиколлинеарные

4. связь между зависимой переменной и независимыми отсутствует

Тема № 3. Фиктивные переменные

(Задание с выбором одного правильного ответа из предложенных)

Оригинальное кол-во заданий: 58, в базе представлено: 5

 

Вопрос № 3.1. Оригинальный порядковый номер: 3

Исходные значения фиктивных переменных предполагают _____ значения.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. одинаковые

2. количественно измеримые

3. качественные

4. нулевые

Вопрос № 3.2. Оригинальный порядковый номер: 5

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

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. уровень образования

2. семейное положение

3. доход

4. пол

Вопрос № 3.3. Оригинальный порядковый номер: 7

Фиктивные переменные включаются в уравнение множественной регрессии для учета действия на результат признаков ______ характера.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. случайного

2. несущественного

3. качественного

4. количественного

Вопрос № 3.4. Оригинальный порядковый номер: 15

Фиктивными переменными могут быть…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. только зависимые переменные

2. только случайные факторы

3. как зависимая, так и объясняющие переменные

4. как объясняющие переменные, так и случайные факторы

Вопрос № 3.5. Оригинальный порядковый номер: 23

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

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. случайный характер

2. нулевые значения

3. качественные характеристики

4. количественные значения

 

Вопрос № 3.1. Оригинальный порядковый номер: 6

Факторные переменные уравнения множественной регрессии, преобразованные из качественных в количественные называются …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. аномальными

2. парными

3. фиктивными

4. множественными

Вопрос № 3.2. Оригинальный порядковый номер: 13

Модель, содержащая фиктивную переменную, относится к ______ модели.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. оптимизационной

2. сетевой

3. регрессионной

4. фиктивной

Вопрос № 3.3. Оригинальный порядковый номер: 18

Фиктивная переменная является ____________ величиной.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. кусочно-непрерывной

2. случайной

3. дискретной

4. непрерывной

Вопрос № 3.4. Оригинальный порядковый номер: 43

Влияние фиктивной переменной наклона на регрессионную модель состоит в …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. устранении гетероскедастичности остатков

2. увеличении дисперсии оценок параметров

3. изменении коэффициента перед факторным признаком, взаимодействующим с качественной переменной

4. изменении величины свободного слагаемого

Вопрос № 3.5. Оригинальный порядковый номер: 55

Фиктивные переменные заменяют …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. случайные ошибки

2. количественные данные

3. качественные переменные

4. прогнозируемые значения