Разделить коэффициенты уравнения регрессии на параметр, вызывающий гетероскедастичность.

24. Если наличие существенно гетероскедастичности и случайного члена уравнения регрессии ранговой корреляции Спирмена или тестом Голфелда Квандта, то для снижения влияния гетероскедастичнсти на эффективность оценок уравнения регрессии можно каждое наблюдение:

1. использовать вместо переменной , пропорциональной ;
2. использовать вместо переменной , пропорциональной ;
3. использовать вместо переменной , пропорциональной .

25. Если наличие существенной гетероскедастичности случайного члена уравнения регрессии подтверждено тестом Глейзера то для снижения влияния гетероскедастичности на эффективность оценок уравнения регрессии необходимо:

1) в качестве Zi взять

2) в качестве Zi взять

3)в качестве Zi взять

27. Автокорреляция случайного члена уравнения регрессии – это…

Зависимость одного члена уравнения от другого.

2)зависимость всех членов уравнения от случайной компоненты

3)зависимость не включенных в модель факторов.

28. Автокорреляция случайного члена уравнения регрессии приводит к тому, что оценки уравнения регрессии становятся:

1) эффективными, стандартные ошибки коэффициентов регрессии увеличиваются

2)не эффективными, стандартные ошибки коэффициентов регрессии занижаются.

3)отрицательными.

29. Причиной положительной автокорреляции случайного члена уравнения регрессии обычно является:

1) постоянная направленность воздействия включенных в уравнение регрессии каких-либо факторов.

2)увеличение интервала наблюдения.

3)постоянная направленность воздействия не включенного в уравнение регрессии какого-либо фактора

 

30. Уравнение,отражающее авторегрессионную схему первого порядка для автокорреляции случайного члена, имеет вид:

1) ;

 

2) ;

 

3) .

 

31. Оценку коэффициента автокорреляции случайного члена уравнения регрессии из авторегрессионной схемы первого порядка можно осуществить по формуле:

1) ;

 

2) ;

 

3) .

 

32. Расчетное значение d – критерия статистики Дарбина - Уотсона определяется по формуле:

1) ;

 

2) ;

 

3) .

 

33. Значение d – критерия статистики Дарбина – Уотсона в больших выборках связано с коэффициентом автокорреляции случайного члена уравнения регрессии следующим соотношением:

1) ;

2) ;

3) .

 

№ 34

Почему нельзя составить таблицу с указаниями точных критериев значений D критерия статистики Дарбина – Уотсона?

1) Критическое значение DW зависит от количества объясняющих переменных в уравнении регрессии и от количества наблюдений,зависит еще и от конкретных значений, принимаемых объясняющими переменными.

2)т.к. D критерий не зависит от масштаба наблюдений

3) такую таблицу можно составить

 

№ 35

В каком случае нельзя отключить нулевую гипотезу об отсутствии автокорреляции случайного члена уравнения регрессии?

1) если d<d_крит

2) если d≥d_крит то нельзя отклонить и ошибки будут некоррелированы

3) в любом случае можно

 

№ 36

По какой формуле пересчитывается значение D критерия статистики Дарбина – Уотсона при отрицательной автокорреляции случайного члена уравнения регрессии?

1) в больших выборках при отрицательной автокорреляции ρ=-1 и d_ρ≈2-2ρ

2) при отрицательной автокорреляции ρ=1 и d_ρ≈2-4ρ

3) в больших выборках при отрицательной автокорреляции ρ=0 и d_ρ≈2-2ρ

№ 37

Как устранить автокорреляцию случайного члена уравнения регрессии, если она описывается авторегрессионной схемой 1 ого порядка?

1) привести её к виду y’_t= α*c + β*x’_t + μ_t

2)методом Кокрана-Оркатта

3)методом Хилдрета -Лу

 

 

Для чего используется поправка Прайса-Уинстена?

1) для преобразования модели таким образом, чтобы оценки были несмещенными;

2) для диагностики автокорреляции;

3) для преобразования модели таким образом, чтобы остатки были некоррелированы.

39. Поправка Прайса-Уинстена равна:

1)

2) ;

3)

40. Для одновременной оценки коэффициента корреляции случайного члена уравнения регрессии и коэффициентов самого уравнения регрессии применяются методы:

1) МНК, КМНК, ДМНК;

2) метод Спирмена, метод Голдфилда-Квандта, метод Глейзера;