График выполнения и сдачи заданий по дисциплине

Примерные тестовые вопросы

1. Дайте определение эконометрики.

1. эконометрика - это статистико-математический анализ экономических отношений;

2. эконометрика - это взаимосвязь экономических процессов и явлений;

3. эконометрика - это анализ экономических явлений и процессов;

4. эконометрика - это аналитический анализ экономических отношений;

5. эконометрика - это качественный анализ экономических отношений;

2. На основе, каких областей знаний строятся эконометрические методы?

1. экономики, математики и статистики;

2. теории вероятности, макроэкономики и геометрии;

3. математического анализа, информатики;

4. ЭММ, макроэкономики;

5. микроэкономики, статистики.

3. В чем заключается основная задача эконометрического анализа?

1. в отыскании значений коэффициентов эконометрической модели, обеспечивающих наименьшую величину е.

2. в отыскании фактических значений результативного признака;

3. в отыскании случайной величины е;

4. в построении уравнения парной или множественной регрессии;

5. в построении системы одновременных уравнений.

4. Какие основные этапы включает эконометрический эксперимент?

1. постановочный, априорный, параметризация, информационный, идентификация модели, верификация модели;

2. постановка задачи, построение модели, аналитическое решение, проверка модели;

3. формулировка задачи, построение модели, решение модели на ЭВМ, анализ полученного решения;

4. формулировка задачи, решение задачи на ЭВМ, внедрение решения. построение модели, графическое решение модели, анализ полученного решения

5. Какая случайная величина называется дискретной?

1. если в результате испытания она может принять значение из счетного множества возможных числовых значений;

2. если в результате испытания случайная величина может принять непрерывное значение из некоторого диапазона;

3. если в результате испытания случайная величина может принять бесконечное число значений;

4. если в результате испытания случайная величина может принять заранее известное значение из числа возможных значений;

5. если в результате испытания случайная величина может принять значение из непрерывного диапазона.

6. Дайте определение закона распределения случайной величины.

1. закон распределения - это правило, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величиной и их вероятностями;

2. закон распределения - связь между значениями случайных величин х и у;

3. закон распределения - это правило, устанавливающее связь между результативным признаком у и признаком - фактором х;

4. закон распределения - это закон, с помощью которого описывают распределения случайных величин;

5. закон распределения - это взаимосвязь между вероятностями значений случайной величины.

7. Какие основные числовые характеристики случайной величины вы знаете?

1. математическое ожидание, дисперсия;

2. дисперсия, стандартное отклонение;

3. математическое ожидание, стандартное отклонение;

4. выборочная дисперсия, среднеквадратическое отклонение;

5. выборочная средняя, математическое ожидание.

8. Дайте определение статистической гипотезы.

1. предположение о том, что случайная величина подчиняется определенному закону распределения, называется статистической гипотезой;

2. предположение о том, что случайная величина подчиняется закону распределения Фишера (F-критерий), называется статистической гипотезой;

3. предположение о том, что случайная величина подчиняется закону распределения Стьюдента (t-тест), называется статистической гипотезой;

4. предположение о том, что случайная величина подчиняется закону распределения Гаусса, называется статистической гипотезой

5. предположение о том, что случайная величина подчиняется биномиальному закону распределения, называется статистической гипотезой

9. Что называется проверкой гипотезы?

1. проверка гипотезы - это процедура сопоставления высказанной гипотезы с выборочными данными;

2. процедура сопоставления случайных величин называется проверкой гипотезы;

3. процесс сравнения истинной гипотезы со значениями случайных величин называется проверкой гипотезы;

4. процесс сопоставления нуль-гипотезы с теоретическими значениями результативного признака называется проверкой гипотезы

5. процесс сравнения истинной гипотезы с результативными значениями случайных величин называется проверкой гипотезы;

10.Общий вид записи уравнения парной регрессии.

1. 2.

3. 4.

5.

11. Определите среднюю ошибку аппроксимации, если , а n=10.

1. 6,73 2. 87,3 3. 673 4.57,3 5. 0,10

12. Определите значение F-критерия для парной регрессионной модели, если ; n=20.

1. 72 2. 80 3. 20,8 4. 19,2 5. 10

13. С помощью какого показателя определяется теснота связи между признаками в парной линейной регрессии?

1. Линейный коэффициент корреляции
2. Коэффициент детерминации
3. Индекс детерминации
4. Индекс множественной корреляции
5. Частный коэффициент корреляции

14. С помощью какого показателя определяется теснота связи между признаками в парной нелинейной регрессии?

1. Индекс корреляции
2. Линейный коэффициент корреляции
3. Коэффициент детерминации
4. Индекс множественной корреляции
5. Частный коэффициент корреляции

15. С помощью какого показателя определяется теснота связи между признаками во множественной регрессии?

1. Индекс множественной корреляции
2. Индекс корреляции
3. Линейный коэффициент корреляции
4. Коэффициент детерминации
5. Частный коэффициент корреляции

16. С помощью какого показателя определяется значимость уравнения регрессии?

1. F-критерия Фишера
2. t-критерия Стьюдента
3. ошибки аппроксимации
4. коэффициента корреляции
5. индекс корреляции

17. С помощью какого показателя определяется значимость параметров уравнения регрессии?

1. t-критерия Стьюдента
2. ошибки аппроксимации
3. коэффициента корреляции
4. индекс корреляции
5. F-критерия Фишера

18. С помощью какого показателя определяется значимость качество построенного уравнения регрессии?

1. ошибки аппроксимации
2. коэффициента корреляции
3. индекс корреляции
4. F-критерия Фишера
5. t-критерия Стьюдента

19. Что означает данное выражение Fфакт > F табл?

1. Уравнение регрессии статистически значимо и надежно

2. Уравнение регрессии статистически не значимо и не надежно

3. Параметры уравнения регрессии статистически значимы и надежны

4. Параметры уравнения регрессии статистически не значимы и не надежны

5. Линейный коэффициент корреляции статистически незначим и не надежен

20. Что означает данное выражение tфакт > tтабл?

1. Параметры уравнения регрессии статистически значимы и надежны
2. Параметры уравнения регрессии статистически не значимы и не надежны
3. Уравнение регрессии статистически не значимо и не надежно
4. Уравнение регрессии статистически значимо и надежно
5. Линейный коэффициент корреляции статистически незначим и не надежен

21. С помощью какого показателя определяется значимость линейного коэффициента корреляции?

t-критерия Стьюдента

ошибки аппроксимации

коэффициента корреляции

индекс корреляции

F-критерия Фишера

22. Определите значение t-критерия для параметра b в уравнении регрессии , если

14,38 2. 32,3 3. 28,1 4. -8,4 5. 5

23. Определите значение t-критерия для параметра a в уравнении регрессии , если

1. -2,3 2. -6 3. 6,71 4. -15 5. 6

24.Какой показатель выражает меру для оценки включения фактора в модель множественной регрессии?

1. Частный F-критерий
2. Общий F-критерий
3. Индекс множественной корреляции
4. Коэффициент детерминации
5. Ошибка аппроксимации

25. Какой показатель характеризует долю дисперсии признака объясняемую регрессией в общей дисперсии результативного признака?

1. Коэффициент детерминации
2. Множественный коэффициент корреляции
3. Коэффициент эластичности
4. Частный коэффициент корреляции
5. Выборочная дисперсия

26. Какой показатель характеризует тесноту связи между результатом и соответствующим фактором при устранении влияния других факторов включенных в регрессию?

1. Частный коэффициент корреляции
2. Коэффициент детерминации
3. Множественный коэффициент корреляции
4. Коэффициент эластичности
5. Выборочная дисперсия

27. Какой коэффициент показывает на сколько процентов в среднем изменится значение результативного признака при изменении фактора х на 1 %?

1. Средний коэффициент эластичности
2. Коэффициент чистой регрессии
3. Частный коэффициент корреляции
4. Линейный коэффициент корреляции
5. Коэффициент детерминации

28. Какой показатель выражает размер изменения результативного признака с изменением признака-фактора на единицу при неизменном значении других факторов?

1. Коэффициент чистой регрессии
2. Частный коэффициент корреляции
3. Линейный коэффициент корреляции
4. Коэффициент детерминации
5. Средний коэффициент эластичности

29. Какой показатель выражает величину отклонений фактических и расчетных значений результативного признака по каждому наблюдению?

1. Ошибка аппроксимации
2. Частный коэффициент корреляции
3. Линейный коэффициент корреляции
4. Коэффициент детерминации
5. Средний коэффициент эластичности

30. Что показывают стандартизованные коэффициенты регрессии?

1. На сколько сигм изменится в среднем результат, если соответствующий фактор изменится на одну сигму при неизменном среднем уровне других факторов.
2. На сколько процентов изменится в среднем результат, если соответствующий фактор изменится на одну процент при неизменном среднем уровне других факторов
3. На сколько единиц изменится в среднем результат, если соответствующий фактор изменится на одну единицу при неизменном среднем уровне других факторов
4. Во сколько раз изменится в среднем результат, если соответствующий фактор изменится на одну единицу при неизменном среднем уровне других факторов
5. Во сколько раз изменится в среднем результат, если соответствующий фактор уменьшится на одну единицу при неизменном среднем уровне других факторов

31. С помощью, каких показателей можно ранжировать факторы, участвующих во множественной регрессии?

1. Стандартизованных коэффициентов регрессии
2. Коэффициентов чистой регрессии
3. Средних квадратических отклонений
4. Показателей парной корреляции
5. Индексов множественной корреляции

32. Какому требованию должны отвечать факторы, включаемые во множественную регрессию?

1. Факторы не должны быть интеркоррелированы
2. Факторы не должны быть тесно связаны между собой
3. Факторы не должны находиться в точной функциональной связи
4. Факторы должны находиться в обратной зависимости
5. Факторы должны находиться в линейной зависимости

33.В чем преимущество стандартизованных коэффициентов регрессии по сравнению с коэффициентами «чистой» регрессии?

1. Сравнивая их, можно ранжировать факторы
2. Они показывают тесноту связи между результатом и признаками
3. Они позволяют установить функциональную зависимость между признаками
4. С помощью них проводится отсев факторов
5. По их значениям определяют мультиколлинеарность факторов.

34. С помощью какого инструмента анализа данных в Excel можно определить значения парных коэффициентов корреляции во множественной регрессии?

1. Корреляция
2. Регрессия
3. Описательная статистика
4. Частная корреляция
5. Линейная корреляция

35. Проверьте уравнение структурной модели на идентификацию. Модель состоит из трех эндогенных и трех экзогенных переменных.

1. уравнение идентифицируемо
2. уравнение неидентифицируемо
3. уравнение сверхидентифицируемо
4. частично идентифицируемо
5. частично сверхидентифицируемо

36. Как выполняется счетное правило, если уравнение структурной модели идентифицируемо, где Н – число эндогенных переменных?

1. D+1=H 2. D+1<H 3.D+1>H

4. H+1>D 5.H+1<D

37. Что означает термин «идентификация» в системе эконометрических уравнений?

1. Это единственность соответствия между приведенной и структурной формами модели
2. Это единственность соответствия между количеством эндогенных и экзогенных переменных в модели
3. Это переход от структурной формы модели к приведенной
4. Это решение структурной формы модели МНК
5. Это решение структурной формы модели КМНК

35. Сколько параметров должна включать структурная модель, состоящая из n эндогенных и m экзогенных переменных?

1. n*(n-1+m) 2. n*m 3.n-1+m 4. n+m-1

5.(n+m-1)/n

36. Сколько параметров должна включать приведенная форма, соответствующая структурной модели и состоящая из n эндогенных и m экзогенных переменных?

1.n*(n-1+m) 2. n*m 3.n-1+m 4. n+m-1

5.(n+m-1)/n

37. С помощью какого метода определяются параметры трендов?

1. Метод наименьших квадратов

2. Косвенный метод наименьших квадратов

3. Двухшаговый метод наименьших квадратов

4. Метод определителей

5. Графический метод

38.Какой показатель является критерием отбора наилучшей формы тренда?

Скорректированный коэффициент детерминации

Множественный индекс корреляции

Автокорреляция остатков

Коэффициент автокорреляции

Линейный коэффициент корреляции

39. Как называется график зависимости значений автокорреляционной функции временного ряда от величины лага?

1. Коррелограмма

2. Тренд

3. Автокорреляция

4. Временной ряд

5. Циклическая компонента

40. Какая из моделей является экспоненциальным трендом?

1. 2.

3. 4. 5.

41. Что называется лагом временного ряда?

1. число, с помощью которого рассчитывается циклический тренд;

2. число, по которому определяют уровень временного ряда;

3. число, по которому определяет случайный компонент временного ряда;

4. число периодов, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции;

5. число периодов, по которому определяется трендовая компонента.

42. Типы исходных данных для построения эконометрических моделей.

1. пространственные данные; временные ряды;

2. выборочные данные, сплошные данные;

3. типические данные, пространственные данные;

4. данные основного массива, временные ряды.

5. статистические данные, анкетные данные

43. Охарактеризуйте параметры линейного тренда , если y -объем выпуска товара, t - квартал.

1. С каждым кварталом объем выпуска товара увеличивается на 29,3 единицы

2. С каждым кварталом объем выпуска товара уменьшается на 29,3 единицы

3. С каждым кварталом объем выпуска товара увеличивается в 29,3 раз

4. С каждым кварталом объем выпуска товара уменьшается в29,3 раз

5. С каждым кварталом объем выпуска товара увеличивается на 29,3 %

44. Какая модель является аддитивной моделью временного ряда?

1. Y=T+S+E 2.Y=T*S*E 3. Y=T-S-E

4. Y=(T+S)-E 5.Y=(T+S)/E

45. Какая модель является мультипликативной моделью временного ряда?

1. Y=T+S+E 2.Y=T*S*E 3. Y=T-S-E

4. Y=(T+S)-E 5.Y=(T+S)/E

46. Дайте определение временного ряда.

1. временной ряд – это совокупность значений какого-либо экономического показателя за несколько последовательных периодов;

2. временной ряд – это совокупность значений случайных величин за месяц;

3. временной ряд – это значения, характеризующие определенную экономическую модель за период времени;

4. временной ряд – это совокупность значений в данный момент времени;

5. временной ряд- это экономические показатели, определяемые за текущий период.

47. Что выражает корреляционную зависимость между значениями остатков за текущий и предыдущий моменты времени?

1. Автокорреляция в остатках

2. Коэффициент автокорреляции

3. Коэффициент корреляции остатков

4. Индекс корреляции остатков

5. Индекс детерминации остатков

48. В каких пределах лежит значение критерия Дарбина-Уотсона?

1. 2.

3. 4. 5.

49. Какова цель построения аддитивной или мультипликативной модели временного ряда?

Построение модели сводится к расчету T, S и E для каждого уровня временного ряда.

Построение модели сводится к определению автокорреляционной зависимости между последовательными уровнями временного ряда.

Построение модели сводится к расчету коэффициента автокорреляции уровня временного ряда.

Построение модели сводится к расчету случайной компоненты.

Построение модели сводится к расчету циклической компоненты.

50. Как определяется критерий Дарбина-Уотсона?

1. 2.

3. 4.

Вопросы для проведения контроля по материалам 1 – 8 недели:

1. Определение «эконометрика»

2. История возникновения и развития эконометрики.

3. Особенности эконометрического метода.

4. Этапы эконометрического эксперимента.

5. Основные классы эконометрических моделей.

6. Случайные величины. Виды случайных величин.

7. Числовые характеристики случайных величин.

8. Закон распределения случайных величин.

9. Функция распределения. Свойства функции распределения.

10. Основные законы распределения случайных величин.

11. Статистические оценки параметров распределения.

12. Принципы проверки статистических гипотез

13. Законы распределения случайных величин при проверке статистических гипотез.

14. В чем заключается спецификация парной регрессионной модели.

15. Методы выбора вида математической функции в парной регрессии.

16. Оценка параметров парной регрессионной модели.

17. Порядок проведения дисперсионного анализа результатов парной регрессии.

18. Статистическая оценка значимости уравнения парной регрессии.

19. Статистическая оценка значимости параметров уравнения парной регрессии и корреляции.

20. Ошибка аппроксимации.

21. Использование стандартных программ для определения результатов парной регрессии.

22.Спецификация множественной регрессионной модели.

23. Оценка параметров уравнения множественной регрессии МНК.

24. Уравнение множественной регрессии в стандартизованном масштабе.

25. Частные уравнения регрессии и частная корреляция.

Вопросы для проведения контроля по материалам 9 – 15 недели:

1. Мультиколлинеарность факторов.

2. Оценка практической значимости уравнения множественной регрессии.

3. Частные и средние коэффициенты эластичности.

4. Дисперсионный анализ результатов множественной регрессии.

5. Оценка значимости уравнения множественной регрессии

6. Частный F–критерий.

7. Оценка значимости параметров уравнения множественной регрессии.

8. Фиктивные переменные во множественной регрессии.

9. Классификация нелинейных эконометрических моделей.

10. Оценка параметров нелинейных эконометрических моделей.

11. Коэффициенты эластичности.

12. Корреляция в нелинейных эконометрических моделях.

13. Оценка значимости уравнения и параметров нелинейных регрессионных моделей.

14. Виды систем уравнений эконометрических моделей.

15. Структурная и приведенная формы эконометрических моделей.

16. Проверка структурной модели на идентификацию.

17. Методы оценивания параметров структурной модели.

18. Этапы косвенного метода наименьших квадратов.

19. Этапы двухшагового метода наименьших квадратов.

20. Основные элементы временных рядов.

21. Виды моделей временных рядов.

22. Автокорреляция уровней временного ряда.

23. Аналитическое выравнивание временного ряда.

24. Основные виды трендов. Расчет параметров трендов.

25. Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда.

26. Этапы построения аддитивной и мультипликативной моделей временного ряда.

27. Прогнозирование по аддитивной и мультипликативной модели временного ряда.

28. Спецификация статистической оценки взаимосвязи двух временных рядов.

29. Методы исключения тенденции.

30. Автокорреляция в остатках.

12. Программное и мультимедийное сопровождение учебных занятий (в зависимости от содержания дисциплины).

Надстройка MS Excel «Анализ данных»

1. Электронный учебник «Эконометрика» - автор Черемухина О.В.

Поиск по сайту: