Последствия гетероскедастичности?

Пусть Y=b₁x^b2v, где v-случайный член, который увеличивает или уменьшает Y в соответствующей случайной пропорции. logy=logb1+b₂logX+logv. При логарифмировании переменных, воздействие logv на logy аддитивно, поэтому абсолютная величина воздействия случайного члена не зависит от величины logx. Модель регрессии стала гомоскедастична.

В принципе, логарифмирование приводит к тому, что переменные меньше расходятся.

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 факторы
не имеющие количественных значений
6. В левой части системы взаимозависимых переменных, как правило, находится
одна 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 между
переменными
10. В нелинейной модели парной регрессии функция является
нелинейной
11. В общем случае каждый уровень временного ряда формируется под воздействием
тенденции, сезонных колебаний и случайных факторов
12. В основе метода наименьших квадратов лежит
минимизация суммы квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений
13. В приведенной форме модели в правой части уравнений находятся
только независимые переменные
14. В системах рекурсивных уравнений количество переменных в правой части каждого уравнения определяется как ______________ уравнений и количества независимых факторов
сумма количества зависимых переменных предыдущих
15. В системе независимых уравнений каждое уравнение представлено
изолированным 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 являются
стандартизованные 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 значение
результирующей 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) времени
26. 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 временного 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 лет, как правило, являются _______________________ временными рядами
нестационарными
230. Экспоненциальным не является уравнение регрессии

231. Эндогенными переменными не являются:
независимые переменные
232. Эндогенными переменными являются
зависимые переменные
233. Эффективность оценки на практике характеризуется
возможность перехода от точечного оценивания к интервальному

1. Cитуация, при которой нулевая гипотеза была отвергнута, хотя была истинной, носит название
ошибки I рода
2. F-статистика для ____________ является в точности квадратом t-статистики для rx,y
коэффициента детерминации
3. t-статистика для коэффициента корреляции r определяется как

4. Близость коэффициента детерминации R2 к единице показывает, что выборка:
близка к линии регрессии у = а + bx
5. В модели парной регрессии у* = 4 + 2х изменение х на 2 единицы вызывает изменение у на _______ единиц
4
6. В парном регрессионном анализе коэффициент детерминации R2 равен
rх;у2
7. В случае, когда не отвергнута ложная гипотеза, то имеет место ошибка ____ рода (ответ указать цифрами)
2
8. В случае, когда отвергнута истинная гипотеза, то имеет место ошибка _____ рода (ответ указать цифрами)
1
9. Вероятности, с которыми случайная величина принимает свои значения, называют __________ случайной величины
законом распределения
10. Верхнее число степеней свободы F-cтатистики в случае парной регрессии равно
одному
11. Всю совокупность реализаций случайной величины называют __________совокупностью
генеральной
12. Второе условие Гаусса - Маркова заключается в том, что
s2(ui) - не зависит от i
13. Второй шаг метода Зарембки заключается в пересчете наблюдений yi в новые

14. Выборочная дисперсия зависимой переменной регрессии равна _______объясненной дисперсии зависимой переменной и необъясненной дисперсии зависимой переменной
сумме
15. Выборочная дисперсия как оценка теоретической дисперсии имеет ___________смещение
отрицательное
16. Выборочная дисперсия остатков в наблюдениях (y - (a + bx)) называется __________ дисперсией зависимой переменной
необъясненной
17. Выборочная дисперсия рассчитывается по формуле:

18. Выборочная дисперсия расчетных значений величины y называется __________ дисперсией зависимой переменной
объясненной
19. Выборочная ковариация рассчитывается по формуле:

20. Выборочная корреляция является _____________ теоретической корреляции
оценкой
21. Граничное значение области принятия гипотезы с p%-ной вероятностью совершить ошибку I рода определяется __________при p-процентном уровне значимости
критическим значением теста
22. Детерминированная переменная может рассматриваться как предельный вариант случайной переменной, принимающей свое единственное значение с вероятностью
1

23. Дисперсии оценок а и b ___________ дисперсии остаточного члена s2 (u)
прямо пропорциональны
24. Для выборки 12, 16, 15, 17 несмещенная оценка математического ожидания равна ___ (ответ дать цифрой)
15
25. Для линейной парной регрессии у = 10 + 2х и наблюдаемых пар значений (0, 8); (1, 9); (2, 15) сумма квадратов равна ___ (ответ дать цифрой)
14
26. Для линейной парной регрессии у = 20 + 8х для наблюдаемых значений х = 2 у = 40 остаток в наблюдении равен ____ (ответ дать цифрой)
4
27. Для линейной парной регрессии у = 20 + 8х и наблюдаемых значений х = 3 у = 40 точка (3, 40) лежит
ниже графика у = 20 + 8х
28. Для линейной парной регрессии, параметры которой оценены МНК, верно соотношение

29. Для модели парной регрессии оценки, полученные по МНК, являются несмещенными, эффективными, состоятельными, если
выполнены условия Гаусса - Маркова
30. Для одностороннего критерия нулевой гипотезы Н0: β =β0 альтернативная гипотеза Н1:
β > β
31. Для парной регрессии F-статистика рассчитывается по формуле

32. Для применения теста Зарембки необходимо
преобразование масштаба наблюдений у
33. Для проверки гипотезы о значимости всей регрессии применяется:
тест Фишера
34. Для проверки нулевой гипотезы H0: b= b0 применяется тест
Стьюдента
35. Для уравнения регрессии у=3х - 2 прогнозное значение зависимой переменной, если объясняющая переменная равна 4, - это
10

36. Для уравнения регрессии у=4+2х и наблюденных данных х=4, у=14 остаток в наблюдении равен
2
37. Для функции y = 4x0,2, эластичность равна
0,2
38. Доверительный интервал в 99% ________ интервал в 95%
шире, чем
39. Доля объясненной дисперсии зависимой переменной в общей выборочной дисперсии y выражается коэффициентом
детерминации
40. Доля числа исходов, благоприятствующих данному событию, в общем числе равновероятных исходов называется __________этого события
вероятностью
41. Если F-статистика Фишера превысит критическое значение Fкрит, то регрессия считается
значимой
42. Если НО: неизвестный параметр принадлежит мнежеству А, то прежположение о том, что этот параметр принадлежит заданному множеству В, АÇВ = Æ, называется
альтернативной гипотезой
43. Если все наблюдения лежат на линии регрессии, то коэффициент детерминации R2 для модели парной регрессии равен
единице
44. Если выборка достаточно полно отражает изучаемые параметры генеральной совокупности, то ее называют
репрезентативной
45. Если две переменные независимы, то их теоретическая ковариация равна

46. Если из экономических соображений известно, что b ³ b0, то нулевая гипотеза отвергается только при
t > tкрит
47. Если математическое ожидание случайной величины х равно m, то математическое ожидание случайной величины u = x - m равно

48. Если между двумя переменными существует строгая положительная линейная зависимость, то коэффициент корреляции между ними принимает значение, равное
единице
49. Если нулевая гипотеза Н0: β = β0, то альтернативная гипотеза Н1 - это
β≠β0
50. Если нулевая гипотеза формируется как Н0:b = 0, то альтернативная гипотеза заключается в:
Н1:b ¹ 0
51. Если случайная величина принимает значения Х1….,Хn с вероятностями Р1...,Рn соответственно, то математическое ожидание случайной величины -

52. Если случайная величина принимает конечное или счетное чисело значений, то такая случайная величина называется
дискретной
53. Значение оценки является ____________
случайной величиной
54.

Из представленных на грфике плотностей распределения вероятностей 4-х оценок параметра b (A, B, C, D) наиболее эффективной является оценка

С
55. Источники статистических данных, которые организуют ведомства, не относящиеся к Федеральной службе статистики РФ, - это
банковская статистика
платежный баланс
таможенная статистика
56. Источники статистических данных, которые собирает и разрабатывает Федеральная служба статистики РФ, - это
отчетность предприятия
регистр предприятия
обследование предприятия
57. Итерационные методы - компьютерные ____________ методы поиска наилучших значений параметров нелинейной модели
сходящиеся
58. Коэффициент R2 вычисляется по формуле:

59. Коэффициент детерминации R2 изменяется в пределах

60. Коэффициент детерминации равен _________ выборочной корреляции между y и a + bx
квадрату
61. Коэффициент наклона в уравнении линейной регрессии показывает ___________изменяется y при увеличении x на одну единицу
на сколько единиц
62. Линия регрессии __________ через точку
всегда проходит
63. Логарифмирование n приводит исходное уравнение к виду:
n
64. Логарифмическое преобразование позволяет осуществить переход от нелинейной модели y = 5x2u к модели
ln y = ln 5 + 2 ln x + ln u
65. МНК дает__________ для данной выборки значение коэффициента детерминации R2
максимальное
66. Мерой разброса значений случайной величины служит
дисперсия
67. Метод Зарембки заключается в выборе между линейной и ________моделями:
логарифмической
68. Метод наименьших квадратов - метод нахождения оценок параметров регрессии, основанный на минимизации _______ квадратов остатков всех наблюдений
суммы
69. Метод наименьших квадратов для модели линейной парной регрессии заключается в выборе таких коэффициентов a и b, которые обеспечивают наименьшее значение выражения

70. Множество наблюдений, составляющих часть генеральной совокупности, называется
выборкой
71. Модель парной регрессии - _________модель зависимости между двумя переменными
линейная
72. Модель, заданная зависимостью у=12 ++u, относится к модели:
нелинейной по переменным
73. Модель, заданная уравнением, приводится к линейной с помощью замены:

74. На третьем шаге метода Зарембки рассматривается линейная регрессия с наблюдениями _______________вместо исходных уi:
уi* = yi/геом
75. На экзамене в группе из 15 студентов 4 человека получили отличную оценку, 8 человек- оценку хорошо, 3 человека - оценку удовлетворительно. Средний бал по группе равен:
4,06
76. Невыполнение 2 и 3 условий Гаусса - Маркова, приводит к потере свойства_________оценок
эффективности
77. Нелинейная модель у = f(x), в которой возможна замена переменной z = g(x), приводящая получившуюся модель y = F(z) - к линейной, называется моделью, нелинейной по
переменным
78. Необходимость применения специальных статистических методов для обработки экономической информации вызвана ________ данных
стохастической природой
79. Несмещенной оценкой теоретической дисперсии является оценка

80. Несмещенной оценкой теоретической ковариации является величина

81. Нижнее число степеней свободы F-cтатистики в случае парной регрессии равно
n-2
82. Область принятия гипотезы - множество значений __________, при попадании в которое принимается нулевая гипотеза
оценок параметра
83. Общая (ТSS), объясненная (ESS) и необъясненная (RSS) суммы квадратов отклонений находятся в следующих соотношениях
TSS = RSS + ESS
84. Остатки значений log y ___________остатков значений y
значительно меньше
85. Остаток в i-ом наблюдении по модели парной регрессии y=a+bx равен
yi - (a + bxi)
86. Отличие одностороннего теста от двустороннего заключается в том, что он имеет только
одно критическое значение
87. Оценивание каждого параметра в уравнении регрессии поглощает _________ свободы в выборке
одну степень
88. Оценка a для параметра уравнения парной регрессии при использовании МНК вычисляется по формуле a =

89. Оценка b для параметра уравнения парной регрессии при использовании МНК вычисляется по формуле b =

90. Оценка параметра находится ___________доверительного интервала
в центре
91. Оценка стандартного отклонения случайной величины, полученная по данным выборки, называется стандартной ___________ случайной величины
ошибкой
92. Оценка, математическое ожидание которой совпадает с соответствующей характеристикой генеральной совокупности, называется
не смещенной
93. Первое условие Гаусса - Маркова заключается в том, что _________ для любого i
М(ui) = 0
94. Первый шаг метода Зарембки заключается в вычислении ____________ наблюденных значений зависимой переменной
среднего геометрического
95. По наблюдаемым данным за спросом (y) в зависимости от цены (х) на некоторой товар получили оценки: cov(x, y) = 45, var(x) = 81, var(y) = 25, коэффициент корреляции равен ____ (ответ дать цифрой)
1
96. По наблюдаемым данным, за объясняющей переменной х и зависимой переменной y cov(x, y) = 60, var(x) = 225, var(y) = 625, коэффициент корреляции равен
0.16
97. Показатель выборочной ковариации позволяет выразить степень связи между двумя переменными
единым числом
98. Прежположение о том, что неизвестный параметр модели принадлежит заданному множеству А, называется
нулевой гипотезой
99. При высоком уровне значимости проблема заключается в высоком риске допущения
ошибки II рода
100. При вычислении t-статистики применяется распределение
Стьюдента
101. При использовании метода Монте-Карло результаты наблюдения генерируются с помощью
датчика случайных чисел
102. При использовании уровня значимости, равного 5%, истинная гипотеза отвергается в _____% случаев
5
103. При попадании оценки в критическое значение
сохраняется неопределенность в отношении принятия гипотезы
104. При снижении уровня значимости риск совершить ошибку I рода
уменьшается
105. При стремлении размера выборки к бесконечности стандартное отклонение математического ожидания стремится к

106. При увеличении размера выборки оценка математического ожидания
становится более точной
107. Проверка гипотезы Н0: R2 = 0 происходит с помощью теста
Фишера
108. Процедура гипотез приводит к вариантам принятия решений:
принимается Н0;
отклоняется Н0 и без всякой проверки принимается Н1;
законодательство является неубедительным нужно больше данных;
109. Различают такие совокупности, как
выборочная
генеральная
110. Разность между математическим ожиданием оценки и истинным значением оцениваемого параметра называют____________________
смещением
111. Расположите в правильной последовательности шаги реализации метода Зарембки:

1. <=> вычисление

2. <=> преобразование наблюдений yi в по формуле

3. <=> построение линейной регрессии с наблюдениями и логарифмической регрессии с наблюдениями и нахождение для каждого из них остаточных сумм квадратов отклонений RSS1, и RSS2 соответственно

4. <=> составление статистики
112. Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам - это:

113. Регрессором в уравнении парной линейной регрессии называется
объясняющая переменная
114. Результаты проверки гипотезы H0: b= b0 представляются на ___________ значимости
двух уровнях
115. Свойства коэффициентов регрессии как случайных величин зависят от свойств ________ уравнения
остаточного члена
116. Ситуация, когда не отвергнута ложная гипотеза, называется
ошибкой II рода
117. Случайная величина х принимает значение 2 и 4 с вероятностями. Дисперсия случайной величины равна ____ (ответ дать цифрой)
1
118. Случайная величина х принимает значение 3.5; 6.5; 9.5 с вероятностями. Математическое ожидание равно _____ (ответ дать цифрой)
7
119. Случайный член n в уравнении y = axbзадан
мультипликативно
120. Способ оценивания - общее правило для получения _____________ какого-либо параметра по данным выборки
приближенного численного значения
121. Стандартное отклонение оценки b для параметра β вычисляется по формуле

122. Стандартное отклонение оценки а для параметра a вычисляется по формуле

123. Стандартное отклонение случайной величины характеризует среднее ожидаемое расстояние между наблюдениями этой случайной величины и ее
математическим ожиданием
124. Сумма квадратов остатков всех наблюдений - это __________ сумма квадратов отклонений
остаточная
125. Сумма квадратов отклонений величины a + bx от своего выборочного среднего - это __________ сумма квадратов отклонений
объясненная
126. Сумма квадратов отклонений величины y от своего выборочного среднего - это __________ сумма квадратов отклонений
общая
127. Теоретическая ковариация двух случайных величин определяется как математическое ожидание______________ отклонений этих величин от их средних значений
произведения
128. Тест Бокса - Кокса - прямой компьютерный метод выбора наилучших значений ______________ модели в заданных исследователем пределах с заданным шагом
параметров нелинейной
129. Тест Фишера является
односторонним
130. Точность оценок по МНК улучшается, если увеличивается
количество наблюдений
131. Третье условие Гаусса - Маркова состоит в том, что cov(ui,uj) = 0, если
i ¹ j
132. Укажите соответствие между видом теста и областью его применения в линейной регрессии:

t - статистика <=> проверка гипотезы Н0: b = b0

F - тест <=> проверка гипотезы Н0: R2 = 0

коэффициент корреляции рангов Спирмена <=> проверка 2-го условия теорема Гаусса-Маркова
133. Укажите соответствие между классом модели и примером модели из соответствующего класса:

модель, не линейная по переменным <=>

модель, линейная по параметрам <=>

модель, не линейная по переменным и параметрам <=>
134. Укажите соответствие между показателем и способом его расчета:

<=>

<=>

b <=>

a <=>
135. Укажите соответствие между показателем и формулой его расчета:

TSS <=>

ESS <=>

RSS <=>
136. Укажите соответствие между понятием и формулой его расчета:

несмещенная оценка математического ожидания <=>

несмещенная оценка дисперсии <=>

наивная оценка дисперсии <=>

несмещенная оценка ковариации <=>
137. Укажите соответствие между способом представления зависимой переменной y и выражением для var(y):

y <=> var(y)

y = v + w <=> var(v) + var w + 2cov(v, w)

y = az <=> a2 var(z)

y = a <=>

138. Укажите соответствие между условиями теории Гаусса-Маркова и их формальным выражением:

математическое ожидание в каждом случайном наблюдении члена равно нулю <=> для любого i Mui = 0

дисперсия случайного члена в каждом наблюдении одинакова <=> для любого i M(ui - Mui)2 = d2

случайные члены регрессии независимы между собой <=> для любых i ¹ j cov(ui, uj) = 0

случайный член регрессии и объясняющая переменная независимы <=> для любого i cov(x, ui) = 0
139. Уравнение y = a + bx, где a и b - оценки параметров a и b, полученные в результате оценивания модели y = a + bx + u по данным выборки, называется уравнением
линейной парной регрессии
140. Установите соответствие между обозначением переменной и ее названием в модели парной линейной регрессии у = а + bx + u:

Переменная <=> название

y <=> зависимая переменная

x <=> объясняющая переменная

u <=> случайный член
141. Установите соответствия между свойствами оценок и их признаками:

оценка <=> признак

несмещенная <=> математическое ожидание оценки совпадает с численным значением параметра

эффективная <=> оценка имеет наименьшую дисперсию их всех оценок

состоятельная <=> смещение и дисперсия стремятся к 0 при увеличении объема выборки
142. Формула для F-статистики: ________, где p - верхнее число степеней свободы, q - нижнее число степеней свободы

143. Формула для получения несмещенной оценки дисперсии имеет вид

144. Функция потерь, используемая при выборе между несмещенной и эффективной оценкой, определяет стоимость неточности как функцию
размера ошибки
145. Функция цены - функция, где аргументом является __________, а значением функции - цена ошибки
род ошибки
146. Цель регрессионного анализа состоит в объяснении поведения
зависимой переменной
147. Целью эконометрики является получение количественных выводов о свойствах экономических явлений и процессов по данным
выборки
148. Цена на товар А при выборочном обследовании трех магазинов составила 10, 16, 19 рублей соответственно. Выборочная средняя цена равна _____ (ответ дать цифрой)
15
149. Четвертое условие Гаусса - Маркова состоит в том, что для любого k cov(uk, хk) равна:

150. Число степеней свободы для t-статистики равно числу наблюдений в выборке __________ количество оцениваемых коэффициентов
минус
151. Эконометрика - часть экономической науки, занимающаяся разработкой и применением __________________ методов анализа экономических процессов
математических
152. Эконометрика получает количественные зависимости для экономических соотношений, основываясь в первую очередь на
данных
153. Эконометрический инструментарий базируется на методах и моделях
математической статистики
154. Эксперимент по методу Монте-Карло - искусственный, контролируемый эксперимент, проводимый для проверки и сравнения эффективности различных
статистических методов
155. Эластичность y по x рассчитывается как отношение относительного изменения y к величине
относительного изменения x
156. Эластичность спроса по доходу для функции спроса в зависимости от дохода у = 0.5 х0.6 равна _____ (ответ дать цифрой)
0,6
157. Эластичность спроса по доходу для функции спроса в зависимости от дохода у = 4 + 10х в точке (2, 40) равна ______ (ответ дать цифрой)
0,5
158. Эффективная оценка - несмещенная оценка, имеющая ______________ среди всех несмещенных оценок
наименьшую дисперсию

1. Cитуация, при которой нулевая гипотеза была отвергнута, хотя была истинной, носит название ошибки
I рода
2. F-статистика для ____________ является в точности квадратом t-статистики для rx,y
коэффициента детерминации
3. F-тест для уравнения у=a+b1x1+b2x2 проверяет гипотезу Но
b1=b2=0
4. _________ описывают размер влияния на
Регрессионные модели с распределенными лагами
5. t-статистика для коэффициента корреляции r определяется как

6. Автоковариация определяется соотношением

7. Автоковариация члена ряда с самим собой равна

8. Автокорреляционная функция принимает значения в пределах
от -1 до 1
9. Автокорреляция - нарушение ___________ условия Гаусса - Маркова
третьего
10. Автокорреляция первого порядка - ситуация, когда случайный член uк коррелирует только с
Uк-1
11. Автокорреляция чаще возникает и тем самым представляет тем большую проблему, чем
меньше интервал между наблюдениями
12. Авторегрессионная схема называется схемой первого порядка, если описываемое _____________равно 1
максимальное запаздывание
13. Алгебраический полином третьей степени, записанный в общем виде, - это
f(t) = α0 + α1t + α2t2 + α3t3
14. Аналитические методы выделения неслучайной составляющей основаны на допущении, что
известен общий вид неслучайной составляющей
15. Близко к линии регрессии находится наблюдение, для которого теоретическое распределение случайного члена имеет
малое стандартное отклонение
16. Близость коэффициента детерминации R2 к единице показывает, что выборка
близка к линии регрессии у = а + bx
17. В авторегрессионной схеме первого порядка uк+1 = ρuк + ek предполагается, что значение ek в каждом наблюдении
не зависит от его значений во всех других наблюдениях
18. В авторегрессионной схеме первого порядка зависимость между последовательными случайными членами описывается формулой uk+1 = ________, где ρ - константа, e k+1 - новый случайный член
ρuk + e k+1
19. В критерии восходящих и нисходящих серий временному ряду 6, 2, 4, 6, 4 соответствует последовательность

20. В критерии восходящих и нисходящих серий проверяется гипотеза

21. В критерии восходящих и нисходящих серий, длина самой длинной серии временного ряда 1, 5, 4, 1, 6 равна
2
22. В критерии восходящих и нисходящих серий, общее число серий временного ряда 5, 7, 6, 4, 3, 1 равно
2
23. В критерии серий, основанном на медиане, временному ряду 2, 5, 4, 6, 3 соответствует последовательность

24. В критерии серий, основанном на медиане, общее число серий временного ряда 1, 3, 5, 4, 2 равно
3
25. В критерии серий, основанном на медиане, проверяется гипотеза

26. В критерии серий, основанном на медиане, протяженность самой длинной серии временного ряда 5, 1, 4, 2 равна
1
27. В лаговой структуре Койка веса равны _____, где

28. В лаговой структуре Койка надо оценить только
три параметра
29. В линейной регрессии переменная
лаговая
30. В методе выделения неслучайной составляющей (МНК) необходимо, чтобы величина _____________ была минимальной

31. В методе скользящего среднего веса определяется с помощью ______
МНК
32. В множественном регрессионном анализе коэффициент детерминации определяет долю _______________ регрессией
дисперсии y, объясненную
33. В модели АР(1) частная автокорреляционная функция случайных остатков, разделенных двумя тактами времени, равна

34. В модели АР(2) частная автокорреляционная функция случайных остатков, разделенных двумя тактами времени, равна

35. В модели Линтнера реальный объем дивидендов подвергается корректировке

36. В модели СС(1) автокорреляционная функция при τ=3 равна

37. В модели СС(1) автокорреляционная функция при равна

38. В модели СС(2) автокорреляционная функция при равна

39. В модели множественной регрессии за изменение _________ регрессии отвечает несколько объясняющих переменных
одной зависимой переменной
40. В модели парной регрессии у* = 4 + 2х изменение х на 2 единицы вызывает изменение у на _______ единиц (ы,у)
4
41. В моделях с распределенными лагами ставится задача прогнозирования значения у(t) по значениям
х(t), х(t-1), …, х(t-Т)
42. В основе модели Ш. Алмон лежит предположение о том, что если зависит от текущих и лаговых значений, то веса в этой зависимости подчиняются _________________ распределению
полиномиальному
43. В парном регрессионном анализе коэффициент детерминации R2 равен
rх;у2
44. В процессе формирования значений всякого временного ряда всегда участвуют _________ факторы
случайные
45. В случае, когда не отвергнута ложная гипотеза, то имеет место ошибка ____ рода (ответ указать цифрами)
2
46. В случае, когда отвергнута истинная гипотеза, то имеет место ошибка _____ рода (ответ указать цифрами)
1
47. В экономике отрицательная автокорреляция встречается _________ положительная
гораздо реже, чем
48. Вероятности, с которыми случайная величина принимает свои значения, называют __________ случайной величины
законом распределения
49. Верхнее число степеней свободы F-cтатистики в случае парной регрессии равно
одному
50. Весовые коэффициенты в методе скользящего среднего
всегда больше нуля
51. Возможные экономические причины гетероскедастичности
рост дисперсии случайного члена с ростом переменных х и у во времени
ошибки измерения, влияя на случайный член, сравнительно малы при малых y и x и сравнительно велики при больших Y и X
52. Временной ряд называется нестационарным однородным, если
ряд стационарен
53. Всю совокупность реализаций случайной величины называют __________совокупностью
генеральной
54. Второе условие Гаусса - Маркова для множественной регрессии предполагает, что дисперсия случайного члена __________ в каждом наблюдении
постоянна
55. Второе условие Гаусса - Маркова заключается в том, что
s2(ui) - не зависит от i
56. Второй шаг метода Зарембки заключается в пересчете наблюдений yi в новые

57. Выборочная дисперсия зависимой переменной регрессии равна _______объясненной дисперсии зависимой переменной и необъясненной дисперсии зависимой переменной
сумме
58. Выборочная дисперсия как оценка теоретической дисперсии имеет ___________смещение
отрицательное
59. Выборочная дисперсия остатков в наблюдениях (y - (a + bx)) называется __________ дисперсией зависимой переменной
необъясненной
60. Выборочная дисперсия рассчитывается по формуле:

61. Выборочная дисперсия расчетных значений величины y называется __________ дисперсией зависимой переменной
объясненной
62. Выборочная ковариация рассчитывается по формуле:

63. Выборочная корреляция является _____________ теоретической корреляции
оценкой
64. Гетероскедастичность заключается в том, что дисперсия случайного члена регрессии __________наблюдений
зависит от номера
65. Гетероскедастичность приводит к ________ оценок параметров регрессии по МНК
неэффективности
66. Граничное значение области принятия гипотезы с p%-ной вероятностью совершить ошибку I рода определяется __________при p-процентном уровне значимости
критическим значением теста
67. Данные по определенному показателю, полученные для разных однотипных объектов, называются
перекрестными
68. Детерминированная переменная может рассматриваться как предельный вариант случайной переменной, принимающей свое единственное значение с вероятностью
1

69. Дисперсии оценок а и b ___________ дисперсии остаточного члена s2 (u)
прямо пропорциональны
70. Дисперсия случайных остатков в модели АР(1) равна

71. Для белого шума дисперсия
не зависит от t
72. Для белого шума справедливо соотношение

73. Для весовых коэффициентов в методе скользящего среднего справедлива формула

74. Для выборки 12, 16, 15, 17 несмещенная оценка математического ожидания равна ___ (ответ цифрами)
15
75. Для выполнения теста Чоу используется распределение
Фишера
76. Для идентификации АР и СС моделей сначала делают оценки
автокорреляционной функции
77. Для конечного процесса авторегрессии порядка величина eможет быть представлена как ____ сумма предшествующих d
бесконечная
78. Для конечного процесса авторегрессии порядка величина может быть представлена как __________ сумма предшествующих e
конечная
79. Для линеаризации функции Кобба - Дугласа необходимо предварительно обе части уравнения
разделить на L
80. Для линейного регрессионного анализа требуется линейность
только по параметрам
81. Для линейной парной регрессии у = 10 + 2х и наблюдаемых пар значений (0, 8); (1, 9); (2, 15) сумма квадратов равна ___ (ответ цифрами)
14
82. Для линейной парной регрессии у = 20 + 8х для наблюдаемых значений х = 2, у = 40 остаток в наблюдении равен ____ (ответ цифрой)
4
83. Для линейной парной регрессии у = 20 + 8х и наблюдаемых значений х = 3, у = 40 точка (3, 40) лежит
ниже графика у = 20 + 8х
84. Для линейной парной регрессии, параметры которой оценены МНК, верно соотношение

85. Для линейной регрессии у=6+10х увеличение объясняющей переменной на 2 единицы приводит к росту зависимой переменной на __________ единиц (ответ дать цифрами)
20
86. Для модели АР(1) справедливо соотношение

87. Для модели парной регрессии оценки, полученные по МНК, являются несмещенными, эффективными, состоятельными, если
выполнены условия Гаусса - Маркова
88. Для одностороннего критерия нулевой гипотезы Н0: β =β0 альтернативная гипотеза Н1:
β > β
89. Для отношения RSS2/RSS1 в рамках теста Голдфелда - Квандта применяют тест
Фишера
90. Для оценки в моделях авторегрессии используется формула

91. Для парной регрессии F-статистика рассчитывается по формуле

92. Для применения теста Зарембки необходимо
преобразование масштаба наблюдений у
93. Для проверки гипотезы о значимости всей регрессии применяется
тест Фишера
94. Для проверки нулевой гипотезы H0: b= b0 применяется тест _________
Стьюдента
95. Для производственного процесса, описываемого функцией Кобба-Дугласа, увеличение капитала (К) и труда (L) в 4 раза приводит к увеличению объема выпуска (у) в (на) _ раз(а)
4
96. Для ранжированного временного ряда медиана равна

97. Для регрессии второго порядка y = 12+7x1-3x2 остаток в наблюдении х1 = 2, х2 = 1, y = 20 равен
е = 3
98. Для регрессии с двумя объясняющими переменными отклонение еi в i-м наблюдении - это
ei = yi-a-b1x1-b2x2
99. Для стационарного ряда выборочная дисперсия равна

100. Для стационарного ряда выборочное среднее равно

101. Для стационарных временных рядов при величина
стремится к нулю
102. Для того чтобы обеспечить надлежащий уровень достоверности оценок в модели множественной регрессии, всегда желательно присутствие хотя бы одной _________ переменной
нефиктивной
103. Для того, чтобы установить влияние категории на коэффициент регрессии при нефиктивной переменной, в модель включают
фиктивную переменную для коэффициента наклона
104. Для уравнения регрессии у=3х - 2 прогнозное значение зависимой переменной, если объясняющая переменная равна 4, - это
10

105. Для уравнения регрессии у=4+2х и наблюденных данных х=4, у=14 остаток в наблюдении равен
2
106. Для функции y = 4x0,2, эластичность равна
0,2
107. Для функции Кобба - Дугласа у=80К3/4* L 1/4 эластичность выпуска продукции по труду равна
1/4
108. Для функции Кобба-Дугласа норма прибыли на капитал при k = 625, L = 256 составляет _____ (ответ цифрами)
120
109. Для функции Кобба-Дугласа ставка заработной платы при k = 32, L = 243 составляет ___ (ответ цифрами)
24
110. Для функции Кобба-Дугласа у=100к1/3* L 2/3эластичность выпуска продукции по капиталу равна
1/3
111. Доверительный интервал в 99% ________ интервал в 95%
шире, чем
112. Доля объясненной дисперсии зависимой переменной в общей выборочной дисперсии y выражается коэффициентом
детерминации
113. Доля числа исходов, благоприятствующих данному событию, в общем числе равновероятных исходов называется __________этого события
вероятностью
114. Если, то коэффициент Тейла равен
1

115. Если F-статистика Фишера превысит критическое значение Fкрит, то регрессия считается
значимой
116. Если НО: неизвестный параметр принадлежит мнежеству А, то прежположение о том, что этот параметр принадлежит заданному множеству В, АÇВ = Æ, называется
альтернативной гипотезой
117. Если автокорреляция отсутствует, то DW»
2

118. Если аддитивная структурная схема влияния четырех факторов описывается формулой, где, то это означает, что отсутствуют ___________ факторы
долговременные
119. Если в авторегрессии схема первого порядка, то автокорреляция
отсутствует
120. Если в регрессионную модель включена лишняя переменная, то оценки коэффициентов оказываются, как правило
неэффективными
121. Если временной ряд является стационарным в узком смысле, то
;
122. Если временный ряд х(t) стационарный в узком смысле, то он
стационарен в широком смысле
123. Если все наблюдения лежат на линии регрессии, то коэффициент детерминации R2 для модели парной регрессии равен
единице
124. Если выборка достаточно полно отражает изучаемые параметры генеральной совокупности, то ее называют
репрезентативной
125. Если вычисленное значение статистики Спирмена превысит некое критическое значение, то принимается решение о
наличии гетероскедастичности
126. Если две переменные независимы, то их теоретическая ковариация равна

127. Если дисперсия временного ряда равна, то дисперсия величины равна

Поиск по сайту: