Вопрос № 8.2. Оригинальный порядковый номер: 10

Метод оценки параметров моделей с гетероскедастичными остатками называется …методом наименьших квадратов.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. минимальным

2. косвенным

3. обобщенным

4. обычным

Вопрос № 8.3. Оригинальный порядковый номер: 21

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

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. треугольной

2. вырожденной

3. диагональной

4. единичной

Вопрос № 8.4. Оригинальный порядковый номер: 25

Множественная линейная регрессионная модель, в которой не выполняются условия гомоскедастичности и (или) имеет место автокорреляция остатков, называется ______ регрессионной моделью.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. парной

2. множественной линейной

3. обобщенной линейной

4. нелинейной

Вопрос № 8.5. Оригинальный порядковый номер: 31

Обобщенный метод наименьших квадратов может использоваться для корректировки _______ остатков.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. доверительного интервала

2. стандартной ошибки

3. гетероскедастичности и автокорреляции

4. минимальной суммы квадратов

 

Вопрос № 8.1. Оригинальный порядковый номер: 7

Что преобразуется при применении обобщенного метода наименьших квадратов?

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. дисперсия факторного признака

2. коэффициент корреляции

3. исходные уровни переменных

4. дисперсия результативного признака

 

Вопрос № 8.3. Оригинальный порядковый номер: 12

Для преодоления проблемы автокорреляции служит …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. двухшаговый метод наименьших квадратов

2. косвенный метод наименьших квадратов

3. обобщенный метод наименьших квадратов

4. метод наименьших квадратов

Вопрос № 8.4. Оригинальный порядковый номер: 16

Пусть случайные остатки e_T в модели парной линейной регрессии подвержены воздействию авторегрессии первого порядка: e_T =r· e_T-1+u_T. Тогда для получения наилучших линейных несмещенных оценок используют следующее преобразование переменных:

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. y_T^*= y_T + r·y_T-1; x_T^*= x_T + r· x_T-1

2. y_T^*=r· y_T - y_T-1; x_T^*= r·x_T - x_T-1

3. y_T^*= y_T - r·y_T-1; x_T^*= x_T - r· x_T-1

4. y_T^*= ry_T; x_T^*= rx_T

Вопрос № 8.5. Оригинальный порядковый номер: 33

Проявление гетероскедастичности в остатках удается устранить при помощи метода обобщенного метода наименьших квадратов путем …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. расчета критерия Дарбина–Уотсона гомоскедастичных остатков

2. введения в модель фиктивных переменных

3. преобразования переменных на основе коэффициента пропорциональности

4. расчета скорректированного коэффициента детерминации

 

Вопрос № 8.1. Оригинальный порядковый номер: 0

Обобщенный метод наименьших квадратов применяется в случае…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. автокорреляции переменных

2. мультиколлинеарности факторов

3. фиктивных переменных

4. автокорреляции остатков

Вопрос № 8.2. Оригинальный порядковый номер: 5

На основании преобразования переменных при помощи обобщенного метода наименьших квадратов получаем новое уравнение регрессии, которое представляет собой …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. нелинейную регрессию, в которой переменные взяты с весами

2. нелинейную регрессию, в которой переменные взяты с весами

3. взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами

4. взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами

Вопрос № 8.3. Оригинальный порядковый номер: 8

Обобщенный метод наименьших квадратов отличается от обычного МНК тем, что при применении ОМНК…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. остатки не изменяются

2. преобразуются исходные уровни переменных

3. уменьшается количество наблюдений

4. остатки приравниваются к нулю

Вопрос № 8.4. Оригинальный порядковый номер: 31

Обобщенный метод наименьших квадратов может использоваться для корректировки _______ остатков.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. стандартной ошибки

2. минимальной суммы квадратов

3. доверительного интервала

4. гетероскедастичности и автокорреляции