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

30. Гетероскедастичность остатков подразумевает _____________ от значения фактора зависимость дисперсии остатков 31. Гетероскедастичность подразумевает ________________________ от значения фактора зависимость дисперсии остатков 32. Графическое изображение наблюдений на декартовой плоскости координат называется полем корреляции 33. Дано уравнение регрессии. Определите спецификацию модели линейное уравнение множественной регрессии 34. Двухшаговый метод наименьших квадратов предполагает ______ использование обычного МНК однократное 35. Двухшаговый метод наименьших квадратов применим для решения только сверхидентифицируемой системы одновременных уравнений 36. Двухшаговый метод наименьших квадратов применяется для оценки параметров систем эконометрических уравнений 37. Для модели зависимости среднедушевого (в расчете на одного человека) месячного дохода населения (р.) от объема производства (млн р.) получено уравнение. При изменении объема производства на 1 млн р. доход в среднем изменится на 0,003 млн р. 38. Для моделирования зависимости предложения от цены не может быть использовано уравнение регрессии 39. Для моделирования сложных экономических систем целесообразно использовать систему эконометрических уравнений 40. Для нелинейных уравнений метод наименьших квадратов применяется к преобразованным линеаризованным уравнениям 41. Для оценки коэффициентов структурной формы модели не применяют _____ метод наименьших квадратов обычный 42. Для существенного параметра расчетное значение критерия Стьюдента больше табличного значения критерия 43. Для уравнения зависимости выручки от величины оборотных средств получено значение коэффициента детерминации, равное 0,7. Следовательно, _% дисперсии обусловлено случайными факторами 30 44. Для уравнения у = 3,14 + 2х +e значение коэффициента корреляции составило 2. Следовательно значение коэффициента корреляции рассчитано с ошибкой 45. Если доверительный интервал для параметра проходит через точку ноль, следовательно параметр является несущественным 46. Если значение индекса корреляции для нелинейного уравнения регрессии стремится к 1, следовательно нелинейная связь достаточно тесная 47. Если значение коэффициента корреляции равно единице, то связь между результатом и фактором функциональная 48. Если коэффициент регрессии является несущественным, то его значения приравниваются к нулю и соответствующий фактор не включается в модель 49. Если между экономическими показателями существует нелинейная связь, то целесообразно использовать спецификацию нелинейного уравнения регрессии 50. Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции первого порядка, то исследуемый ряд содержит только тенденцию 51. Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции третьего порядка, то исследуемый ряд содержит случайную величину, влияющую на каждый третий уровень ряда 52. Если оценка параметра эффективна, то это означает наименьшую дисперсию остатков 53. Если предпосылки метода наименьших квадратов нарушены, то оценки параметров могут не обладать свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности 54. Если расчетное значение критерия Фишера меньше табличного значения, то гипотеза о статистической незначимости уравнения принимается 55. Если спецификация модели нелинейное уравнение регрессии, то нелинейной является функция 56. Если спецификация модели отображает нелинейную форму зависимости между экономическими показателями, то нелинейно уравнение регрессии 57. Если факторы входят в модель как произведение, то модель называется мультипликативной 58. Если факторы входят в модель как сумма, то модель называется аддитивной 59. Значение индекса корреляции, рассчитанное для нелинейного уравнения регрессии характеризует тесноту ______ связи нелинейной 60. Значение коэффициента автокорреляции второго порядка характеризует связь между исходными уровнями и уровнями этого же ряда, сдвинутыми на 2 момента времени 61. Значение коэффициента автокорреляции первого порядка равно 0,9 следовательно линейная связь между последующим и предыдущим уровнями тесная 62. Значение коэффициента автокорреляции рассчитывается по аналогии с линейным коэффициентом корреляции 63. Значение коэффициента детерминации рассчитывается как отношение дисперсии результативного признака, объясненной регрессией, к ___________ дисперсии результативного признака общей 64. Значение коэффициента детерминации составило 0,9, следовательно уравнение регрессии объяснено 90% дисперсии результативного признака 65. Значение коэффициента корреляции не характеризует статистическую значимость уравнения 66. Значение коэффициента корреляции равно 0,9. Следовательно, значение коэффициента детерминации составит 0,81 67. Значение коэффициента корреляции равно 1. Следовательно связь функциональная 68. Значение линейного коэффициента корреляции характеризует тесноту ________ связи линейной 69. Значения коэффициента автокорреляции первого порядка равно 0,9. Следовательно линейная связь между последующим и предыдущим уровнями тесная 70. Значения коэффициента корреляции может находиться в отрезке [-1;1] 71. Из пары коллинеарных факторов в эконометрическую модель включается тот фактор, который при достаточно тесной связи с результатом имеет меньшую связь с другими факторами 72. Известны значения аддитивной модели временного ряда: Yt - значение уровня ряда, Yt = 30, Т- - значение тренда, Т+15, Е- значение случайной компоненты случайных факторов Е=2. Определите значение сезонной компоненты S 13 73. Изолированное уравнение множественной регрессии может быть использовано для моделирования взаимосвязи экономических показателей, если факторы не взаимодействуют друг с другом 74. Исследуется зависимость, которая характеризуется линейным уравнением множественной регрессии. Для уравнения рассчитано значение тесноты связи результативной переменной с набором факторов. В качестве этого показателя был использован множественный коэффициент корреляции 75. Исходные значения фиктивных переменных предполагают значения качественные 76. К линейному виду нельзя привести: нелинейную модель внутренне нелинейную 77. К ошибкам спецификации относится неправильный выбор той или иной математической функции 78. Качество подбора уравнения оценивает коэффициент детерминации 79. Коррелограммой называется ______________________________ функции графическое отображение автокорреляционной 80. Косвенный метод наименьших квадратов требует преобразования структурной формы модели в приведенную 81. Критерий Стьюдента предназначен для определения значимости каждого коэффициента регрессии 82. Критерий Фишера используется для оценки значимости построенного уравнения 83. Критические значения критерия Фишера определяются по уровню значимости и степеням свободы факторной и остаточной дисперсий 84. Критическое значение критерия Стьюдента определяет максимально возможную величину, допускающую принятие гипотезы о несущественности параметра 85. Критическое значение критерия Стьюдента определяет минимально возможную величину, допускающую принятие гипотезы о существенности параметра 86. Линеаризация не подразумевает процедуру включение в модель дополнительных существенных факторов 87. Линеаризация подразумевает процедуру приведения нелинейного уравнения к линейному виду 88. Линейное уравнение множественной регрессии имеет вид. Определите какой из факторов или оказывает более сильное влияние на y так как 2,5<-3,7 89. Математическое ожидание остатков равно нулю, если оценки параметров обладают свойством несмещенности 90. Матрица парных коэффициентов корреляции строится для выявления коллинеарных и мультиколлинеарных существенных факторов 91. Метод наименьших квадратов не применим для уравнений, нелинейных по оцениваемым параметрам 92. Метод наименьших квадратов позволяет оценить _______ уравнений регрессии параметры 93. Метод оценки параметров моделей с гетероскедастичными остатками называется ___________ методом наименьших квадратов обобщенным 94. Методом присвоения числовых значений фиктивным переменным не является нахождения среднего значения 95. Минимальная дисперсия остатков характерна для оценок, обладающих свойством эффективности 96. Множественная регрессия не является результатом преобразования уравнения 97. Моделирование тенденции осуществляется на основе построения уравнения регрессии зависимости уровня ряда от времени 98. Модель временного ряда не предполагает независимость значений экономического показателя от времени 99. Модель ременного ряда предполагает зависимость значений экономического показателя от времени 100. Модель идентифицируема, если число параметров структурной формы модели равно числу параметров приведенной формы модели 101. Может ли ряд содержать только одну из компонент? может, если другие две компоненты не участвуют в формировании уровня ряда 102. Мультиколлинеарность факторов эконометрической модели подразумевает наличие линейной зависимости между более чем двумя факторами 103. Мультипликативная модель содержит исследуемые факторы в виде сомножителей 104. На основании преобразования переменных при помощи обобщенного метода наименьших квадратов получаем новое уравнение регрессии, которое представляет собой взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами 105. На первом этапе применения косвенного метода наименьших квадратов структурная форма преобразуется в приведенную 106. Назовите показатель корреляции для нелинейных моделей регрессии индекс корреляции 107. Назовите показатель тесноты связи для нелинейных моделей регрессии индекс детерминации 108. Нелинейное уравнение регрессии означает нелинейную форму зависимости между результатом и факторами 109. Нелинейную модель зависимостей экономических показателей нельзя привести к линейному виду, если нелинейная модель является внутренне нелинейной 110. Нелинейным называется уравнение регрессии, если независимые переменные входят в уравнение нелинейным образом 111. Нелинейным не является уравнение 112. Нелинейным является уравнение 113. Несмещенность оценки на практике означает что при большом числе выборочных оцениваний остатки не будут накапливаться 114. Обобщенный метод наименьших квадратов используется для корректировки гетероскедастичности остатков в уравнении регрессии 115. Обобщенный метод наименьших квадратов не используется для моделей с _______ остатками гомоскедастичными 116. Обобщенный метод наименьших квадратов отличается от обычного МНК тем, что при применении ОМНК преобразуются исходные уровни переменных 117. Обобщенный метод наименьших квадратов подразумевает преобразование переменных 118. Обобщенный метод наименьших квадратов рекомендуется применять в случае автокорреляции остатков 119. Общая дисперсия служит для оценки влияния как учтенных факторов, так и случайных воздействий 120. Объем выборки должен превышать число рассчитываемых параметров при исследуемых факторах в 5-6 раз 121. Объем выборки определяется числом параметров при независимых переменных 122. Одним из методов присвоения числовых значений фиктивным переменным является ранжирование 123. Основной задачей моделирования временных рядов является выявление и придание количественного значения каждой из трех компонент 124. Основной задачей построения систем эконометрических уравнений является описание структуры связей реальной экономической системы 125. Основной задачей эконометрики является исследование взаимосвязей экономических явлений и процессов 126. Основной целью линеаризации уравнения регрессии является возможность применения метода наименьших квадратов для оценки параметров 127. Основным преимуществом использования систем эконометрических уравнений является возможность описания сложных систем 128. Основным требованием к факторам, включаемым в модель множественной регрессии, является отсутствие линейной взаимосвязи между факторами 129. Остаточная дисперсия служит для оценки влияния случайных воздействий 130. Отбор факторов в модель множественной регрессии при помощи метода включения основан на сравнении значений остаточной дисперсии до и после включения фактора модель 131. Относительно количества факторов, включенных в уравнение регрессии, различают простую и множественную регрессию 132. Относительно формы зависимости различают _________________ регрессии линейную и нелинейную 133. Отсутствие автокорреляции в остатках предполагает, что значения ____ не зависят друг от друга остатков 134. Оценить статистическую значимость нелинейного уравнения регрессии можно с помощью критерия Фишера 135. Оценка значимости параметров уравнения регрессии осуществляется по критерию Стьюдента 136. Оценка значимости уравнения в целом осуществляется по критерию Фишера 137. Оценки параметров линейного уравнения множественной регрессии можно найти при помощи метода наименьших квадратов 138. Оценки параметров уравнений регрессии при помощи метода наименьших квадратов находятся на основании решения системы нормальных уравнений 139. Оценки параметров, найденных при помощи метода наименьших квадратов, обладают свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности, если предпосылки метода наименьших квадратов выполняются 140. Парабола второй степени может быть использована для зависимостей экономических показателей если для определенного интервала значений фактора меняется скорость изменений значений результата, то есть возрастает динамика роста или спада 141. Параметр является существенным, если доверительный интервал не проходит через ноль 142. Параметры уравнения тренда определяются ________ методом наименьших квадратов обычным 143. Первопричиной использования систем эконометрических уравнений является то, что изолированное уравнение не отображает истинные влияния факторов на вариацию результативных переменных 144. Переход от точечного оценивания к интервальному возможен, если оценки являются эффективными и несмещенными 145. По результатам исследования было выявлено, что рентабельность производства падает с увеличением трудоемкости. Какую спецификацию уравнения регрессии можно использовать для построения модели такой зависимости? 146. Под идентификационной моделью подразумевается единственность соответствия между приведенной и структурной формами моделей 147. Под лагом подразумевается число периодов, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции 148. Под стационарным процессом можно понимать стохастический процесс, для которого среднее и дисперсия независимо от рассматриваемого периода имеют постоянные значения 149. Показатель, характеризующий на сколько сигм изменится в среднем результат при изменении соответствующего фактора на одну сигму, при неизменном уровне других факторов, называется ____________ коэффициентом регрессии стандартизованным 150. После применения обобщенного метода наименьших квадратов удается избежать ______ остатков гетероскедастичности 151. Построена аддитивная модель временного ряда, где Yt – значение уровня ряда, Yt = 10, T – значение тренда, S – значение сезонной компоненты, E – значений случайной компоненты. Определите вариант правильно найденных значений компонент уровня ряда. T=5, S=2, E=3 152. Построена модель парной регрессии зависимости предложения от цены. Влияние случайных факторов на величину предложения в этой модели учтено посредством случайной величины ε 153. Предпосылки метода наименьших квадратов исследуют поведение остаточных величин 154. Предпосылкой метода наименьших квадратов не является условие неслучайный характер остатков 155. Предпосылкой метода наименьших квадратов является отсутствие автокорреляции в остатках 156. Предпосылкой метода наименьших квадратов является то, что остаточные величины имеют случайный характер 157. Предпосылкой метода наименьших квадратов является то, что остатки подчиняются закону нормального распределения 158. При включении фиктивных переменных в модель им присваиваются числовые метки 159. При выборе спецификации модели парная регрессия используется в случае, когда среди множества факторов, влияющих на результат можно выделить доминирующий фактор 160. При выборе спецификации нелинейная регрессия используется, если между экономическими показателями обнаруживается нелинейная зависимость 161. При изучении взаимодействия спроса и предложения целесообразно использовать систему эконометрических уравнений 162. При моделировании временных рядов экономических показателей необходимо учитывать стохастический характер уровней исследуемых показателей 163. При оценке параметров приведенной формы модели косвенный метод наименьших квадратов использует алгоритм обычного метода наименьших квадратов 164. При оценке параметров систем одновременных уравнений не производят линеаризацию уравнений системы 165. При оценке статистической значимости уравнения и существенности связи осуществляется проверка существенности коэффициента детерминации 166. При помощи модели степенного уравнения регрессии вида (b>1, то есть x возрастает и y тоже возрастает) не может быть описана зависимость выработки от трудоемкости 167. При построении модели временного ряда проводится расчет каждого уровня временного ряда 168. При построении систем независимых уравнений набор факторов в каждом уравнении определяется числом факторов, оказывающих ________ на моделируемый показатель существенное влияние 169. При построении системы эконометрических уравнений необходимо учитывать структуру связей реальной экономической системы 170. При применении метода наименьших квадратов исследуются свойства оценок параметров уравнения регрессии 171. При применении метода наименьших квадратов исследуются свойства оценок параметров уравнения регрессии 172. При применении метода наименьших квадратов уменьшить гетероскедастичность остатков удается путем преобразования переменных 173. При расчете значения коэффициента детерминации используется отношение дисперсий 174. При хорошем качестве модели допустимым значением средней ошибки аппроксимации является ___% 5-7 175. Приведенная форма модели получена из _________формы модели структурной 176. Приведенная форма модели представляет собой систему ________ функций эндогенных переменных от экзогенных линейных 177. Приведенная форма модели является результатом преобразования структурной формы модели 178. Проверка является ли временной ряд «белым шумом» осуществляется с помощью статистики Бокса-Пирса 179. Проводится исследование зависимости выработки работника предприятия от ряда факторов. Примером фиктивной переменной в данной модели будет являться ______ работника уровень образования 180. Простая линейная регрессия предполагает наличие одного фактора и линейность уравнения регрессии 181. Расчет значения коэффициента детерминации не позволяет оценить существенность коэффициента регрессии 182. Расчет средней ошибки аппроксимации для нелинейных уравнений регрессии связан с расчетом разности между ____________________________ переменной фактическим и теоретическим значениями результативной 183. Расчетное значение критерия Фишера определяется как отношение факторной дисперсии к остаточной, рассчитанных на одну степень свободы 184. Расчетное значение критерия Фишера определяется как ___________ факторной дисперсии и остаточной, рассчитанных на одну степень свободы отношение 185. Расчетное значение критерия Фишера определяется как отношение дисперсий 186. Результатом линеаризации полиномиальных уравнений является ______________ регрессии линейные уравнения множественной 187. Свойствами оценок МНК являются: эффективность, а также состоятельность и несмещенность 188. Система взаимозависимых уравнений в ее классическом виде называется также системой ______ уравнений одновременных 189. Система независимых уравнений предполагает совокупность независимых уравнений регрессии 190. Система нормальных уравнений метода наименьших квадратов строится на основании таблицы исходных данных 191. Система рекурсивных уравнений включает в каждое предыдущее (должно быть последующее) уравнение в качестве факторов все зависимые переменные предшествующих уравнений с набором собственно факторов 192. Система эконометрических уравнений не используется при моделировании взаимосвязей временных рядов данных 193. Система эконометрических уравнений предполагает наличие _________ независимых признаков нескольких зависимых и нескольких 194. Система эконометрических уравнений представляет систему уравнений регрессии 195. Систему МНК, построенную для оценки параметров линейного уравнения множественной регрессии можно решить методом определителей 196. Системы эконометрических уравнений классифицируются по способу вхождения зависимых и независимых переменных в уравнение регрессии 197. Случайный характер остатков предполагает независимость остатков от величины предсказанных по модели значений результативного признака 198. Смысл расчета средней ошибки аппроксимации состоит в определении среднего арифметического значения отклонений, выраженных в процентах от фактических значений результативного признака 199. Совокупность значений критерия, при которых принимается нулевая гипотеза, называется областью _____________ гипотезы принятия 200. Состоятельность оценки характеризуется увеличением ее точности с увеличением объема выборки 201. Спецификацию нелинейного уравнения парной регрессии целесообразно использовать, если значение индекса детерминации, рассчитанного для данной модели достаточно близко к 1 202. Спецификация модели нелинейная парная (простая) регрессия подразумевает нелинейную зависимость и независимую переменную 203. Стандартная ошибка рассчитывается для проверки существенности параметра 204. Статистические гипотезы используются для оценки значимости уравнения регрессии в целом 205. Стационарность временного ряда не подразумевает отсутствие стационарного стохастического процесса 206. Стационарность временного ряда означает отсутствие тренда 207. Стационарность характерна для временного ряда типа «белый шум» 208. Стохастическим процессом называется набор случайных переменных X(t), где t – вещественные числа 209. Строится модель зависимости спроса от ряда факторов. Фиктивной переменной в данном уравнении множественной регрессии не является _________ потребителя доход 210. Структурной формой модели называется система _______ уравнений взаимосвязанных 211. Структурными коэффициентами модели называются коэффициенты ___________ в структурной форме модели при экзогенных и эндогенных переменных 212. Структуру временного ряда можно выявить с помощью коэффициента __________ уровней ряда автокорреляции 213. Табличное значение критерия Фишера служит для проверки статистической гипотезы о равенстве факторной и остаточной дисперсий 214. Требованием к уравнениям регрессии, параметры которых можно найти при помощи МНК является линейность параметров 215. Требованием к уравнениям регрессии, параметры которых можно найти при помощи МНК является: линейность параметров 216. Увеличение точности оценок с увеличением объема выборки описывает свойство _______ оценки состоятельности 217. Уравнение может быть линеаризовано при помощи подстановки 218. Уравнение регрессии характеризует зависимость обратно пропорциональную 219. Уравнение регрессии, которое связывает результирующий признак с одним из факторов при зафиксированных на среднем уровне значении других переменных, называется частным 220. Уровнем временного ряда является значение временного ряда в конкретный момент (период) времени 221. Факторная дисперсия служит для оценки влияния учтенных явно в модели факторов 222. Факторные переменные уравнения множественной регрессии, преобразованные из качественных в количественные называются фиктивными 223. Факторы эконометрической модели являются коллинеарными, если коэффициент корреляции между ними по модулю больше 0,7 224. Фиктивные переменные включаются в уравнение множественной регрессии для учета действия на результат признаков ____________ характера качественного 225. Фиктивные переменные включаются в уравнения ____________ регрессии множественной 226. Циклические колебания связаны с общей динамикой конъюнктуры рынка 227. Экзогенными переменными не являются зависимые переменные 228. Экзогенными переменными являются независимые переменные 229. Экономические временные ряды, представляющие собой данные наблюдений за ряд л