Гетероскедастичностью остатков

гомоскедастичностью остатков

Вопрос №20 Уровень сложности - лёгкий (1 балл)

Неправильно

По последовательности коэффициентов автокорреляции уровней временного ряда и соответствующим значениям лага строят

-кумуляту

гистограмму

коррелограмму

кривую Гаусса

 

 

-Вопрос №2 Уровень сложности - лёгкий (1 балл)

Долю вариации зависимой переменной, объясненную вариацией факторов, включенных в модель множественной регрессии, характеризует

--------индекс корреляции

 

индекс детерминации

 

скорректированный индекс детерминации

 

средний коэффициент эластичности

-Вопрос №6 Уровень сложности - лёгкий (1 балл)
Неправильно

Средняя относительная ошибка аппроксимации оценивает

среднее относительное отклонение наблюдаемых значений признака-результата от расчетных (вычисленных по уравнению регрессии)

 

среднее квадратическое отклонение наблюдаемых значений признака-результата от расчетных (вычисленных по уравнению регрессии)

 

------среднее абсолютное отклонение наблюдаемых значений признака-результата от расчетных (вычисленных по уравнению регрессии)

 

среднее гармоническое отклонение наблюдаемых значений признака-результата от расчетных (вычисленных по уравнению регрессии)

 

 

Вопрос №7 Уровень сложности - тяжёлый (3 балла)
Неправильно

По значениям показателя за 12 кварталов 2007г., 2008г., 2009г. построена модель временного ряда. Модель тренда выражена уравнением: Вычислены следующие значения сезонной составляющей: Прогнозируемое значение показателя на 3-ий квартал 2010 года равно

 

-15,1

 

 

61,1

Вопрос №1 Уровень сложности - лёгкий (1 балл)

Если значение выборочного коэффициента парной линейной корреляции значимо и является отрицательным числом, то

линейная корреляционная связь между признаком-результатом и факторным признаком отсутствует

 

++значения признака-результата убывают одновременно с ростом значений факторного признака

 

значения признака-результата возрастают одновременно с ростом значений факторного признака

 

значения признака-результата не изменяются с ростом значений факторного признака

+Вопрос №5 Уровень сложности - лёгкий (1 балл)

Основой проверки значимости построенной регрессии и ее параметров по общему F -критерию является

++анализ соотношения дисперсий

 

метод наименьших квадратов

 

анализ кареллограммы

 

математический анализ

+Вопрос №6 Уровень сложности - лёгкий (1 балл)

В уравнении регрессии величины a,b являются

аргументами

 

коэффициентами корреляции

 

+++параметрами уравнения регрессии

 

факторами

-Вопрос №7 Уровень сложности - лёгкий (1 балл)

При проверке статистической гипотезы об отсутствии гетероскедастичности случайного члена в линейной регрессионной модели можно пользоваться тестом

ранговой корреляции Спирмена

 

----Фишера

 

«Хи-квадрат»

 

Вилкоксона

-Вопрос №9 Уровень сложности - средний (2 балла)

При использовании ступенчатого регрессионного анализа при выборе наилучшей эконометрической регрессионной модели повторяется процедура определения зависимости случайных остатков текущей модели

от случайных остатков модели, построенной на предшествующей ступени

 

от фактора, следующего по убыванию степени влияния на признак-результат

 

от фактора, следующего по возрастанию степени влияния на признак-результат

 

------от совокупности факторов, не включенных в текущую модель

-Вопрос №13 Уровень сложности - тяжёлый (3 балла)

При оценке адекватности модели тренда, построенной по данному временному ряду, вычислены значения величин: При 5%-ом уровне значимости верхняя и нижняя границы критерия Дарбина-Уотсона соответственно равны: DWu =1,54; DWl =1,1. Укажите правильные выводы.

Наблюдается положительная автокорреляция в остатках.

 

Нет оснований ни отклонять, ни принимать нулевую гипотезу об отсутствии автокорреляции в остатках.

 

Нельзя определенно считать модель тренда адекватной или неадекватной изучаемому процессу

 

Правильный выбор модели тренда.

 

Наблюдается отрицательная автокорреляция в остатках.

 

Ошибочный выбор модели тренда.

+Вопрос №14 Уровень сложности - средний (2 балла)

По наблюдаемым значениям признака-результата Y и факторных признаков вычислены значения величин: Правильным является заключение:

+++Можно рекомендовать исключить из модели фактор

 

Определитель матрицы парных межфакторных коэффициентов корреляции близок к единице.

 

Признаки-факторы – невзаимосвязаны.

 

Оценки параметров модели имеют высокую значимость

+Вопрос №15 Уровень сложности - лёгкий (1 балл)

Косвенный метод наименьших квадратов применим к вычислению структурных коэффициентов систем одновременных уравнений, выражающих

только сверхидентифицируемые эконометрические модели

 

любые линейные эконометрические модели

 

+++точно идентифицируемые эконометрические модели

 

неидентифицируемые эконометрические модели

 

 

1. «Белым шумом» называется ___________ процесс чисто случайный 2.Автокорреляционной функцией временного ряда называется последовательность значений коэффициентов автокорреляции различных порядков 3. В исходном соотношении МНК сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений минимизируется 4. В качестве показателя тесноты связи для линейного уравнения парной регрессии используется линейный коэффициент корреляции 5. В качестве фиктивных переменных в модель множественной регрессии включаются факторыне имеющие количественных значений 6. В левой части системы взаимозависимых переменных, как правило, находитсяодна зависимая переменная 7. В левой части системы независимых уравнений находится совокупность зависимых переменных 8. В линейном уравнении парной регрессии коэффициентом регрессии является значение параметра b 9. В матрице парных коэффициентов корреляции отображены значения парных коэффициентов линейной корреляции междупеременными 10. В нелинейной модели парной регрессии функция является нелинейной 11. В общем случае каждый уровень временного ряда формируется под воздействиемтенденции, сезонных колебаний и случайных факторов 12. В основе метода наименьших квадратов лежитминимизация суммы квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений 13. В приведенной форме модели в правой части уравнений находятсятолько независимые переменные 14. В системах рекурсивных уравнений количество переменных в правой части каждого уравнения определяется как ______________ уравнений и количества независимых факторовсумма количества зависимых переменных предыдущих 15. В системе независимых уравнений каждое уравнение представленоизолированным уравнением регрессии 16. В стандартизованном уравнении множественной регрессии;. Определите, какой из факторов х1 или х2 оказывает более сильное влияние на,так как 2,1>0,3 17. В стандартизованном уравнении множественной регрессии переменными являютсястандартизованные переменные 18. В стандартизованном уравнении свободный член отсутствует 19. Величина коэффициента детерминации при включении существенного фактора в эконометрическую модель будет увеличиваться 20. Величина остаточной дисперсии при включении существенного фактора в модель будет уменьшаться 21. Величина отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений представляет собой ошибку аппроксимации 22. Величина параметра в уравнении парной линейной регрессии характеризует значениерезультирующей переменной при нулевом значении фактора 23. Взаимодействие факторов эконометрической модели означает, что влияние одного из факторов на результирующий признак не зависит от значений другого фактора 24. Включение фактора в модель целесообразно, если коэффициент регрессии при этом факторе является существенным 25. Временной ряд – это совокупность значений экономического показателя за несколько последовательных моментов (периодов) времени26. Временной ряд называется стационарным, если он является реализацией _____________ процесса стационарного стохастического 27. Временной ряд характеризует данные, описывающие один объект за ряд последовательных моментов (периодов) времени 28. Выбор формы зависимости экономических показателей и определение количества факторов в модели называется ________________ эконометрической модели спецификацией 29. Выделяют три класса систем эконометрических уравнений независимые, взаимозависимые и рекурсивные