Шпаргалка по "Эконометрике"

Для получения качественных оценок параметров этой модели ...

• требуется подобрать соответствующую подстановку.

135. Зависимость валового национального продукта от денежной массы характеризуется линейно-логарифмической эконометрической моделью, которая имеет вид:

136. С помощью подходящих преобразований исходных переменных регрессионная зависимость представляется в виде линейного соотношения между преобразованными переменными. Этот процесс называется +++ модели.

• линеаризацией.

137. Укажите верные характеристики коэффициента эластичности:

• коэффициент эластичности показывает на сколько процентов изменится значение результирующего фактора при изменении на один процент объясняющего фактора.

138. Временным рядом является совокупность значений ...

• экономического показателя за несколько последовательных моментов (периодов) времени.

139. Автокорреляцией уровней временного ряда называют

• корреляционную зависимость между уровнями исходного временного ряда и уровнями этого ряда, сдвинутыми на один или несколько периодов времени.

140. Гипотеза об аддитивной структурной схеме взаимодействия факторов, формирующих уровни временного

ряда, означает правомерность следующего представления

• уровень временного ряда = тренд + конъюнктурная компонента + сезонный фактор + случайная компонента.

141. Эконометрическая модель, являющаяся системой одновременных уравнений, состоит в общем случае

• из поведенческих уравнений и тождеств.

142. Система уравнений, в которых каждая эндогенная переменная рассматривается как функция только

предопределенных  переменных, называется системой +++ уравнений.

• независимых.

143. Анализ возможности численной оценки неизвестных коэффициентов структурных уравнений по оценкам коэффициентов приведенных уравнений составляет:

• проблему идентификации.

144. С помощью традиционного метода наименьших квадратов нельзя определить параметры уравнений, входящих в систему ___ уравнений:

• одновременных

145. Отбор факторов в эконометрическую модель множественной регрессии может быть осуществлен на основе:

• матрицы парных коэффициентов корреляции
• сравнения остаточной дисперсии до и после включения фактора в модель

146. Фиктивная переменная может принимать значения:

• 0
• 1

147. В линейном уравнении парной регрессии переменными не являются:

• b
• a

148. Метод наименьших квадратов применим к уравнениям регрессии, ...

• которые отражают линейную зависимость между двумя экономическими показателями
• которые отражают нелинейную зависимость между двумя экономическими показателями, но могут быть приведены к линейному виду

149. Предпосылками метода наименьших квадратов(МНК) являются следующие:

• гомоскедастичностью остатков
• отсутствие автокорреляции в остатках

 

150. Несмещенность оценки характеризуется...

• равенством нулю математического ожидания остатков
• отсутствием накопления остатков при большом числе выборочных оцениваний

 

151. Обобщенный метод наименьших квадратов подразумевает ...

• преобразование переменных
• введение в выражение для дисперсии остатков коэффициента пропорциональности

152. Для зависимости спроса на некоторый товар от цены за единицу товара и дохода потребителя получено уравнение регрессии вида . Парными коэффициентами корреляции могут быть.

153. Значение коэффициента детерминации составило 0,9; следовательно, отношение ___ дисперсии к общей дисперсии равно ___.

• остаточной ... 0,1
• факторной ... 0,9

154. Критическое (табличное) значение F-критерия является пороговым значением для определения ...

• значимости (существенности) моделируемой связи между зависимой и совокупностью независимых переменных экономической модели
• статической значимости построенной модели

155. Пусть -рассчитанная для коэффициента статистики Стьюдента, а   - критическое значение этой статистики. Коэффициент регрессии считается статистически значимым, если выполняются следующие неравенства:

156. Примером нелинейного уравнения регрессии не является уравнение вида ...

157. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:

Гиперболическая модель(2)

Параболическая модель третьего ряда(1)

Многофакторная (4)

Линейная(3)

158. Примерами уравнения регрессии, нелинейных относительно объясняющих переменных, но линейных по оцениваемым параметрам, являются ...

159. Качество подбора нелинейного уравнения регрессии можно охарактеризовать на основе показателей ...

• коэффициента эластичности
• индекса детерминации
• средней ошибки аппроксимации

160. Факторы, описывающие трендовую компоненту временного ряда, характеризуется ...

• долговременным воздействием на экономический показатель
• возможностью расчета значения компоненты с помощью аналитической функции от времени

161. Укажите справедливые утверждения по поводу коэффициента автокорреляции уравнений временного ряда:

• характеризует тесноту линейной связи между уровнями ряда
• равен коэффициенту линейной корреляции между последовательными уровнями ряда

162. Построение модели временного ряда может быть осуществлено с использованием ...

• аддитивной модели
• мультипликативной модели

163. Основные характеристики строго стационарного переменного ряда х(t)- его средняя величина и дисперсия ...

• не зависит от

164. Система эконометрических уравнений включает в себя следующие переменные:

• зависимые
• предопределенные

165. Выберите верные утверждения по поводу системы одновременных уравнений

• в ней одни ите же зависимые переменные в одних уравнениях входят в левую часть, а в других уравнениях - в правую часть системы
• может быть представлена в структурной форме модели и в приведенной форме

166. Эндогенные переменные ...

• могут коррелировать с ошибками регрессии

167. Применение косвенного метода неменьших квадратов возможно для идентифицируемой системы одновременных уравнений, так как в идентифицируемых системах ...

• возможно однозначное выражение коэффициентов структурной формы через коэффициенты приведенной формы системы

168. К видам эконометрических моделей по типам зависимости относятся модели:

• линейной регрессии
• нелинейной регрессии

169. Стахостический стационарный в сильном смысле процесс, включая временной ряд, независимо от рассматриваемого периода времени имеет постоянную величину:

• среднего значения процесса
• дисперсии процесса
• автоковариации процесса

170. Стахостический стационарный в слабом смысле процесс, включая временной ряд, независимо от рассматриваемого периода времени и длины лага между рассматриваемыми переменными, имеет постоянную величину:

• дисперсии процесса
• среднего значения процесса

171. В стационаром временном ряде отсутствуют:

• тренд
• систематическое изменение дисперсии
• строго периодичные флуктцации

172. При нахождении распределенного лага методом Алмон необходимо меть предварительную информацию:

• о величине лага
• о степени полинома, описывающего структуру лага

173. В методе Койка уменьшение во времени лаговых воздействий фактора на результат описывается формулой:

• ,  - величина лага

174. Нахождение тренда временного ряда путем аналитического выравнивания включает в себя этапы:

• спецификации, параметризации и последующей верификации  различных функций

175. Выбор мультипликативной модели временного ряда производится, если сезонные колебания имеют:

• возрастающую или уменьшающуюся амплитуду колебаний

176. Если в коррелограмме наибольшее значение имеет коэффициент автокорреляции первого порядка то исследуемый временной ряд содержит только:

• тенденцию (тренд)

177. Если в коррелограмме наибольшее значение имеет коэффициент автокорреляции порядка   то исследуемый временной ряд содержит только:

• циклические колебания с периодичностью

178. Если в коррелограмме ни один из  коэффициентов автокорреляции не является значительным, то структура временного ряда:

• не содержит тенденции (тренд)
• содержит сильную нелинейную тенденцию
• не содержит циклической составляющей

179. Формула для определения сглаженного значения уровня временного ряда при использовании скользящей взвешенной имеет вид:

• , где

180. Формула для определения сглаженного значения уровня временного ряда при использовании скользящей средней имеет вид:

• , где

181. Формула для определения значения уровня временного ряда при использовании экспоненциального сглаживания имеет вид:

182. Выбор мультипликативной модели временного ряда производится, если сезонные колебания имеют:

• возрастающую или уменьшающуюся амплитуду колебаний