Ответы на тест Эконометрика - СИНЕРГИЯ, МОИ, МТИ

Готовые ответы на тест Эконометрика.
Учебное заведение: СИНЕРГИЯ, МОИ, МТИ.
Дата сдачи - свежая.
Результат - 98-100 баллов.

ВОПРОСЫ К ТЕСТУ:
Обобщенный метод наименьших квадратов не используется для моделей с остатками
Наличие тенденции … во временном ряду свидетельствует о мультипликативной модели временного ряда
Средней дисперсии
Автокорреляции
В целом во временном ряду

Наличие тренда в уровнях ряда проверяется с помощью теста …
Спирмена
Фостера-Стюарта
Дарбина-Уотсона

Мультиколлинеарность проявляется между …
Остатками
Факторами
Признаком и фактором

Мультиколлинеарность факторов – это …
Наличие линейной зависимости между несколькими объясняющими переменными
Отсутствие зависимости между несколькими изучаемыми переменными

Наличие линейной связи между двумя объясняемой и объясняющей переменной

Негативным последствием применения классического МНК в случае гетероскедастичности является то, что оценки коэффициентов модели не являются …
Статистически значимыми
Эффективными
Состоятельными

Неидентифицируемость системы эконометрических уравнений связана с превышением …
Числа приведенных коэффициентов над числом структурных
Числа эндогенных переменных над числом предопределенных переменных
Числа структурных коэффициентов над числом приведенных

Нулевая гипотеза при проверке коэффициента уравнения регрессии на статистическую значимость гласит, что …
Оценка коэффициента положительна
Значение коэффициента равно нулю
Оценка коэффициента равна нулю

Наличие мультиколлинеарности может привести к

Мультиколлинеарность факторов эконометрической модели подразумевает

Мультипликативная модель временного ряда выглядит следующим образом:

Неверно утверждать, относительно метода наименьших квадратов (мнк) оценки линейной регрессионной модели, что мнк …
Минимизирует сумму абсолютных значений остатков
Максимизирует сумму квадратов остатков
Минимизирует сумму квадратов остатков

Обобщенный метод наименьших квадратов отличается от обычного МНК тем, что при применении ОМНК

Обобщенный метод наименьших квадратов рекомендуется применять в случае

Обычный МНК успешно применяется для оценки структурных коэффициентов …

Оценка статистической значимости уравнения линейной множественной регрессии в целом осуществляется с помощью

Оценки косвенного МНК совпадают с оценками двухшагового МНК, если для уравнения выполнено …
Порядковое условие
Ранговое условие и порядковое условие со знаком равенства
Ранговое условие

Порядковое условие идентифицируемости структурного уравнения является …
Необходимым и достаточным
Необходимым
Достаточным

Постоянный коэффициент эластичности имеет … функция
Линейная
Степенная
Показательная

Неверно, что для проверки эконометрической модели на гомоскедастичность применяется тест …
Глейзера
Уайта
Голдфелда-Квандта
Дарбина-Уотсона

Неверно, что к моделям временных рядов относятся …
Авторегрессионные модели
Модели скользящего среднего
Регрессионные модели

Оценка статистической значимости уравнения линейной множественной регрессии в целом осуществляется с помощью
Критерия Дарбина-Уотсона
Критерия Фостера-Стюарта
Критерия Стьюдента
Критерия Фишера

Неверно, что к свойствам оценок параметров классической линейной регрессионной модели относят …
Несмещенность
Эффективность
Состоятельность
Многомерность

Обобщенный метод наименьших квадратов используется для корректировки

Под изменением, определяющим общее направление развития, основную тенденцию временного ряда, понимается

Приведенная форма модели для СОУ, зависимость в виде

При выполнении предпосылок метода наименьших квадратов (МНК) остатки уравнения регрессии, как правило, характеризуются…
Нулевой средней величиной
Гетероскедстичностью
Высокой степенью автокорреляции
Случайным характером

При оценке параметров системы одновременных уравнений нецелесообразно применять … метод наименьших квадратов
Классический
Косвенный
Двухшаговый

При построении модели множественной регрессии методом пошагового включения переменных на первом этапе рассматривается модель с …
Несколькими объясняющими переменными, которые имеют с зависимой переменной коэффициенты корреляции по модулю больше 0,5
Полным перечнем объясняющих переменных
Одной объясняющей переменной, которая имеет с зависимой переменной наименьший коэффициент корреляции
Одной объясняющей переменной, которая имеет с зависимой переменной наибольший коэффициент корреляции

Порядковое условие идентифицируемости структурного уравнения: число исключенных из уравнения предопределенных переменных должно быть не меньше числа включенных …
Эндогенных переменных
Эндогенных переменных минус единица
Эндогенных переменных плюс единица

Обобщенный метод наименьших квадратов применяется для устранения …
Автокорреляции
Гетероскедастичности
Характера динамики процесса
Систематической ошибки остаточной депрессии

Эффективная оценка – это оценка, …
Дисперсия которой равна нулю
Дисперсия которой минимальна в некотором классе несмещенных оценок
Математическое ожидание которой равно нулю

Эффективная оценка параметров классической линейной регрессионной модели – оценка, …
Дисперсия которой равна нулю
Имеющая наименьшую депрессию из всех возможных несмещенных оценок
Математическое ожидание которой равно нулю

Единственность соответствия между приведенной и структурной формами модели системы одновременных уравнений составляет проблему
Неоднородности данных
Мультиколлинеарности факторов
Идентификации
Гетероскедастичности остатков

Для сверхидентифицируемой структурной формы системы одновременных уравнений при оценке параметров применяется
Обычный метод наименьших квадратов
Двухшаговый метод наименьших квадратов
Трехшаговый метод наименьших квадратов
Косвенный метод наименьших квадратов
Если автокорреляционная функция (акф) показывает выброс на первом лаге, а частная автокорреляционная функция (чакф) экспоненциально затухает, то можно предположить, что временной ряд наиболее адекватно опишет модель
ARMA(1,0)
ARMA(1,1)
ARMA(0,2)
ARMA(0,1)

Если период циклических колебаний уровней временного ряда не превышает одного года, то их называют …
Сезонными
Многолетними
Годичными
Конъюнктурными

Если уравнение регрессии является существенным, то фактическое значение F-критерия …
Близко к единице
Близко к нулю
Больше критического
Меньше критического

Значение коэффициента автокорреляции первого порядка равно 0,9, следовательно
Нелинейная связь между последующим и предыдущим уровнями тесная
Линейная связь между временными рядами двух экономических показателей тесная.
Линейная связь между последующим и предыдущим уровнями не тесная
Линейная связь между последующим и предыдущим уровнями тесная

Исключение из рассмотрения одной объясняющей переменной из двух в случае высокого (больше 0,8) коэффициента корреляции между ними – это метод

Если автокорреляционная функция (акф) экспоненциально затухает, а частная автокорреляционная функция (чакф) показывает выброс на первом лаге, то можно предположить, что временной ряд наиболее активно опишет модель
ARMA(0,1)
ARMA(1,0)
ARMA(1,1)
ARMA(0,2)

К одному из тестов на гетероскедастичность относится тест

Если автокорреляционная функция (акф) показывает выброс на первом лаге и частная автокорреляционная функция (чакф) показывает выброс на первом лаге, то можно предположить, что временной ряд наиболее адекватно опишет модель
ARMA(0,2)
ARMA(1,0)
ARMA(1,1)
ARMA(0,1)

Если значение структурного параметра невозможно получить, даже зная значения параметров приведенной формы, то это … параметр

Если коэффициент корреляции принимает значение больше нуля, то …
Связь между переменными называется обратной
Линейная корреляционная связь отсутствует
Связь между переменными называется прямой
Корреляционная зависимость становится функциональной

Для проверки ряда на стационарность используется тест
Фишера
Дики-Фулера
Стьюдента

Коэффициент автокорреляции первого порядка

Коэффициент детерминации характеризует долю …
Разброса зависимой переменной, не объясненную регрессией
Дисперсии зависимой переменной, объясняемую регрессией в общей ее дисперсии
Дисперсии зависимой переменной, не объясненную регрессией в общей дисперсии зависимой переменной

Если коэффициент регрессии является существенным, то для него выполняются условия
Фактическое значение t-критерия Стьюдента меньше критического
Фактическое значение t-критерия Стьюдента больше критического
Стандартная ошибка не превышает половины значения параметра
Доверительный интервал проходит через ноль

Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции в четыре порядка, то временной ряд имеет
Линейный тренд
Случайную компоненту
Тренд в виде полинома 4 порядка
Циклические колебания с периодом 4

Классические примеры систем одновременных уравнений, такие как куйнсианская модель формирования доходов и модель формирования спроса, относятся к …
Косвенному методу наименьших квадратов
Двухшаговому методу наименьших квадратов
Трехшаговому методу наименьших квадратов

Для проверки эконометрической модели на гомоскедастичность не применяется тест …
Голдфелда-Квандта
Дарбина -Уотсона
Глейзера

Если автокорреляционная функция (акф) показывает выбросы на первых двух лагах, а частная автокорреляционная функция (чакф) экспоненциально затухает, то можно предположить, что временной ряд наиболее адекватно опишет модель
ARMA(0,2)
ARMA(0,1)
ARMA(1,0)
ARMA(1,1)

Компонента временного ряда, отражающая влияние постоянно действующих факторов, –
Тренд
Сезонная составляющая
Случайная составляющая

Компонента временного ряда, отражающая влияние периодически действующих факторов,– это …
Тренд
Сезонная составляющая
Случайная составляющая

К свойствам уравнения регрессии в стандартизированном виде относятся
Коэффициенты регрессии при объясняющих переменных равны между собой
Постоянный параметр (свободный член уравнения) регрессии отсутствует
Стандартизированные коэффициенты регрессии несравнимы между собой
Входящие в состав уравнения переменные являются безразмерными

Марковским процессом называют модель вида

Матрица парных коэффициентов корреляции строится для выявления коллинеарных и мультиколлинеарных

Мерой качества уравнения регрессии является коэффициент …
Детерминации
Корреляции
Автокорреляции
Эластичности

Аддитивная модель временного ряда выглядит следующим образом:
Y = T * S * E
Y = T * S + Е
Y = T + S + E
Y = T +S * Е

«белый шум» – это …
Свойство коэффициентов регрессионной модели
Модель временного ряда с независимыми одинаково распределенными наблюдениями
Стационарный временной ряд, который имеет постоянное математическое ожидание и дисперсию

Верные утверждения о включении в уравнение линейной множественной регрессии факторов
Включение фактора в модель приводит к заметному возрастанию коэффициента множественной детерминации
Коэффициент парной корреляции для фактора и результативной переменной меньше 0,3
Значение t-критерия Стьюдента для коэффициента регрессии при факторе меньше табличного значения
Фактор должен объяснять поведение изучаемого показателя согласно принятым положениям экономической теории

В журнале эконометрика основанный в 1933г. Эконометрика определяется как

В индефецируемом примере при, зависимости одной величины от другой каждого значения допустимых каждой переменной

В условиях гетероскедастичности остатков для оценки параметров эконометрической модели следует использовать …
Метод моментов
Метод максимального правдоподобия
Обобщенный метод наименьших квадратов

В эконометрической модели зависимая переменная разбивается на две части – …
Объяснительную и случайную
Положительную и отрицательную
Простую и сложную

Белый шум – это …
Свойство коэффициентов регрессионной модели
Модель временного ряда с независимыми одинаково распределенными наблюдениями
Модель авторегрессии первого порядка

Автокорреляционная функция – это функция от …
Значений уровней ряда
Времени
Времени и лага между двумя уровнями ряда

В результате компонентного анализа временного ряда не может быть получена … модель
Мультипликативная
Приведенная
Множественная регрессионная

Для отражения влияния качественной сопутствующей переменной, имеющей m состояний, обычно включают в модель … фиктивную переменную
M-1
(m+1)2
M+1
(m-1)2

Для отражения влияния на структуру модели качественных переменных, если они наблюдаемы, применяют … переменные
Фальшивые
Фиктивные
Поддельные

Для отражения влияния на эндогенную переменную y (Y) сопутствующих качественных переменных регрессионную модель вводятся …переменные
Поддельные
Фальшивые
Фиктивные

Для отсутствия автокорреляции остатков характерно …
Постоянство математического ожидания остатков
Отсутствие зависимости между остатками текущих и предыдущих наблюдений
Непостоянство дисперсии остатков

Для проверки значимости отдельных коэффициентов множественной регрессии используют …
Нормальный закон распределения
Распределение Стьюдента
Распределение Фишера

Ковариация – это …
Показатель, позволяющий установить факт наличия линейной стохастической связи между переменными
Явление линейной стохастической связи между переменными
Показатель, характеризующий тесноту линейной стохастической связи между переменными

Модель временного ряда считается адекватной, если значения остатков
Имеют нулевое математическое ожидание
Значение фактическое значение F-критерия меньше табличного
Подчиняются нормальному закону распределения
Подчиняются равномерному закону распределения
Положительны
Являются случайными и независимыми

Ковариация – это показатель, характеризующий …
Степень рассеяния значений двух переменных относительно их математических ожиданий
Взаимосвязь этих переменных
Связь между линейной стохастической и переменными
Тесноту линейной стохастической связи между переменными

Коэффициент корреляции – это …
Показатель, позволяющий установить факт наличия линейной стохастической связи между переменными
Явление линейной стохастической связи между переменными
Показатель, характеризующий тесноту линейной стохастической связи между переменными

Коэффициент множественной детерминации характеризует
Тесноту совместного влияния факторов на результат в уравнении линейной множественной регрессии
Тесноту связи между результатом и соответствующим фактором, при устранении влияния других факторов, включенных в модель
Долю дисперсии результативного признака, объясненную регрессией в его общей дисперсии
Среднее изменение результативной переменной с изменением соответствующего фактора на единицу, при неизменном значении других факторов, закрепленных на среднем уровне

Корреляция – это …
Показатель, позволяющий установить факт наличия линейной стохастической связи между переменными
Явление линейной стохастической связи между переменными
Показатель, характеризующий тесноту линейной стохастической связи между переменными

Косвенный МНК применяется, если уравнение …
Точно идентифицируемо
Сверхидентифицируемо
Неидентифицируемо

К методам обнаружения гетероскедастичности остатков относятся
Метод наименьших квадратов
Критерий Дарбина-Уотсона
Графический анализ остатков
Тест Голдфелда-Квандта

Критерий Дарбина-Уотсона позволяет обнаружить

На главной диагонали ковариационной матрицы находятся …
Дисперсии коэффициентов регрессии
Средние значения коэффициентов регрессии
Коэффициенты корреляции

Наличие автокорреляцию в остатках можно обнаружить с помощью
Дарбина-Уотсона
Стьюдента
Фишера

Наличие автокорреляции остатков можно обнаружить с помощью статистики …
Дарбина-Уотсона
Стьюдента
Фишера

Критерий Дарбина-Уотсона используется для проверки гипотезы о …
Статистической значимости каждого из коэффициентов модели
Статистической значимости модели в целом

Критерий Дарбина-Уотсона используется для проверки гипотезы о …
Статистической значимости каждого из коэффициентов модели
Статистической значимости модели в целом
Независимости квадратов соседних значений фактической ошибки et2 и ee-t2

Метод наименьших квадратов …
Позволяет получить оценки параметров линейной регрессии, исходя из условия
Позволяет получить оценки параметров регрессии, исходя из условия
Позволяет проверить статистическую значимость параметров регрессии
Позволяет получить оценки параметров нелинейной регрессии, исходя из условия

Метод оценки параметров моделей с гетероскедастичными остатками называется… методом наименьших квадратов
Обычным
Косвенным
Обобщенным
Минимальным

Критерий Стьюдента применяется для …
Проверки модели на автокорреляцию остатков
Проверки независимости факторов уравнения
Определения статистической значимости каждого коэффициента уравнения

Критерий Фишера используется при проверке …
Статистической значимости модели в целом
Независимости факторов модели
На автокорреляцию в ряду фактической ошибки

Коэффициент при независимой переменной в парном линейном уравнении регрессии показывает …
Процентное изменение зависимой переменной при однопроцентном изменении независимой переменной
Среднее изменение результата с изменение фактора на одну единицу
Изменение результата с изменением на одну единицу независимой переменной

Наличие в корреляционной матрице между объясняющими переменными высоких коэффициентов корреляции (больше 0,8) означает

О наличии мультиколлинеарности не свидетельствует факт того, что … близки к единице
Коэффициенты парной корреляции результирующего признака с каждым из объясняющих по модулю
Некоторые коэффициенты парной корреляции среди объясняющих факторов по модулю
Коэффициенты множественной детерминации некоторых объясняющих факторов с остальными

Остаток в i-м наблюдении – это разница между значением …
Переменной Y в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной, полученным по истинной линии регрессии
Объясняющей переменной в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной
Переменной Y в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной, полученным по выборочной линии регрессии

Отрицательный характер взаимосвязи между переменными х и у означает, что …
Рост Х не оказывает влияния на изменение У
С ростом Х происходит рост У
С ростом Х происходит убывание У

Оценка параметров приведенной формы осуществляется … наименьших квадратов
Методом
Косвенным методом
Двухшаговым методом

Оценка статистической значимости коэффициентов линейной множественной регрессии осуществляется с помощью
Критерия Фишера
Критерия Дарбина-Уотсона
Критерия Стьюдента
Критерия Фостера-Стюарта

Неверно, что наиболее распространенным инструментом анализа систем одновременных уравнений является … метод наименьших квадратов
Косвенный
Трехшаговый
Классический
Двухшаговый

Неверный с точки зрения экономической теории, знак коэффициента линейного регрессионного уравнения может свидетельствовать …
О гетероскедастичности остатков
Об автокорреляции остатков
О мультиколлинеарности факторов

По характеру связи между переменными регрессии в целом подразделяют на две группы – …
Равноускоренные и равнозамедленные
Равномерно возрастающие и равномерно убывающие
Положительные и отрицательные

По числу объясняющих факторов регрессии подразделяют на …
Простые и сложные
Парные и множественные
Двойные, тройные и т.д.

Предпосылками МНК являются…
Дисперсия случайных отклонений постоянна для всех наблюдений
Случайные отклонения коррелируют друг с другом
Случайные отклонения являются независимыми друг от друга
Дисперсия случайных отклонений не постоянна для всех наблюдений

Оценки коэффициентов классической модели, полученные с помощью метода наименьших квадратов, обладают …
Только свойством эффективности
Свойствами несмещенности, состоятельности и эффективности
Только свойством состоятельности

Регулярными компонентами временного ряда являются

Результат функционирования анализируемой экономической системы характеризует … функция

Скользяще средний порядок

Скорректированный коэффициент детерминации – это коэффициент детерминации, скорректированный с учетом …
Объема выборки
Числа факторов
Формы связи

Случайность остатков модели временного ряда может быть проверена с помощью
Анализа автокорреляционной функции остатков
Расчета асимметрии и эксцесса
Критерия Пирсона
Проверки гипотезы о наличии тренда

Случайные величины бывают …
Дискретными и непрерывными
Строго стационарными и слабостационарными
Положительными и отрицательными
Простыми и сложны

Случайный член классической линейной модели множественной регрессии должен быть распределен …
По нормальному закону
По экспоненциальному закону
По закону Пуассона

Ошибка в i-м наблюдении – это разница между значением
Объясняющей переменной в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной
Переменной Y в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной, полученным по выборочной линии регрессии
Переменной Y в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной, полученным по истинной линии регрессии

Предпосылками МНК являются…среднем уровне

Приведенная модель yt = θεt-1 + εt является моделью …
AR(1)
AR(2)
MA(1)
MA(2)

Стохастическая (статистическая) зависимость – это …
Нелинейная зависимость между переменными
Связь между одним случайным и одним детерминированным фактором
Связь между переменными, осложненная влиянием случайных факторов

Приведенная форма модели является результатом преобразования
Нелинейных уравнений регрессии
Структурной формы модели
Системы независимых уравнений
Системы рекурсивных уравнений

При построении модели множественной регрессии методом пошагового включения переменных на первом этапе рассматривается модель с …
Несколькими объясняющими переменными, которые имеют с зависимой переменной коэффициенты корреляции по модулю больше 0,5
Одной объясняющей переменной, которая имеет с зависимой переменной наибольший коэффициент корреляции
Одной объясняющей переменной, которая имеет с зависимой переменной наименьший коэффициент корреляции
Полным перечнем объясняющих переменных

При построении регрессионных моделей рекомендуется, чтобы объем выборки превышал число факторов не менее чем …
В два раза
В три раза
В десять раз

При сравнении моделей множественной линейной регрессии с разным числом факторов не используют …
Коэффициент детерминации
Скорректированный коэффициент детерминации
Алгоритм сравнения короткой и длинной регрессии

Процессом юла называют модель вида

Смещенная оценка искомого параметра обладает следующим свойством: …
Ее математическое ожидание не равно ей
Ее дисперсия равна нулю
Ее дисперсия минимальна

Состоятельная оценка, это оценка, обладающая следующим свойством:
Ее математическое ожидание равно нулю
Ее дисперсия равна нулю
При увеличении объема выборки оценка становится точнее

Требования к факторам, включаемым в модель линейной множественной регрессии…
Число факторов должно быть в 6 раз меньше объема совокупности
Факторы должны представлять временные ряды
Факторы должны иметь одинаковую размерность
Между факторами не должно быть высокой корреляции

Упорядоченный набор х = (х1, х2, …хn) случайных величин это … случайная величина

Установить факт наличия (отсутствия) связи между переменными, проверить статистическую значимость этой связи, а также осуществить прогноз неизвестных значений эндогенной переменной по заданным значениям экзогенных переменных можно с помощью
Уравнения регрессии
Метода наименьших квадратов
Коэффициента корреляции
Теоремы Айткета
Теста Голдфелда-Квандта

Фиктивными переменными в уравнении множественной регрессии являются …
Качественные переменные, преобразованные в количественные
Комбинации из включенных в уравнение регрессии факторов, повышающие адекватность модели
Переменные, представляющие простейшие функции от уже включенных в модель переменных
Дополнительные количественные переменные, улучшающие решение

Ранговое условие идентифицируемости структурного уравнения – ранг произведения расширенной матрицы структурных параметров на транспонированную матрицу ограничений уравнения равен числу эндогенных переменных …
Системы
Уравнения
Системы минус единица

С помощью теста … можно найти наличие автокорреляции между регрессионными остатками в последовательных наблюдениях
Уайта
Льинга-Бокса
Дарбина-Уотсона
Бреуша-Годфри

Структурный параметр называется идентифицируемым, если …
Косвенный наименьших квадратов дает несколько оценок
Его значение невозможно получить, даже зная значения параметров приведенной формы
Он может быть однозначно оценен с помощь косвенного метода наименьших квадратов

Ранговое условие идентифицируемости структурного уравнения является …
Необходимым
Достаточным
Необходимым и достаточным

Регрессия – это
Зависимость значений результативной переменной от значений объясняющих переменных (факторов)
Правило, согласно которому каждому значению одной переменной ставится в соответствие единственное значение другой переменной
Правило, согласно которому каждому значению независимой переменной ставится в соответствие значение зависимой переменной
Зависимость среднего значения результативной переменной от значений объясняющих переменных (факторов)

Смешанная модель временного ряда выглядит следующим образом:

Функция регрессии является математическим выражением … между переменными
Функциональной зависимости
Корреляционной связи
Исключительно линейной связи

Тест Дики-Фуллера это разновидность

Тест Дики-Фуллера имеет … разновидности
Две
Три (с константой, без константы, трендом и константой)
Четыре

Целесообразно использовать обобщенный метод наименьших квадратов, если ошибки модели …
Обладают свойством гомокедастичности
Обладают свойством гетероскедастичности
Связаны с одним или несколькими факторами сильной корреляционной зависимостью

Характерным свойством стационарного временного ряда является то, что

С помощью коэффициента детерминации можно оценить
Уровень автокорреляции ошибок
Качество уравнения регрессии в целом
Значимость коэффициентов регрессии

С помощью критерия можно проверить наличие автокорреляции во временном ряду

С помощью средней ошибки аппроксимации оценивают
Тесноту связи между переменными
Качество уравнения регрессии в целом
Значимость коэффициентов регрессии

Структурный параметр называется сверхидентифицируемым, если …
Косвенный метод наименьших квадратов дает несколько оценок
Его значение невозможно получить, даже зная значения параметров приведенной формы
Он может быть однозначно оценен с помощь косвенного метода наименьших квадратов

Тесноту совместного влияния факторов на результат в уравнении линейной множественной регрессии оценивает
Коэффициент парной корреляции
Коэффициент частной корреляции
Коэффициент множественной корреляции
Коэффициент множественной детерминации
Определения тренда во временном ряд

Боксом и Дженкинсом был предложен …
Систематический подход к построению АRМА-моделей
Стационарный временной ряд «Белый шум»
Косвенный метод построения квадратов

Верные утверждения относительно мультиколлинеарности факторов
В модель линейной множественной регрессии рекомендуется включать мультиколлинеарные факторы
Мультиколлинеарность факторов приводит к снижению надежности оценок параметров уравнения регрессии
Мультиколинеарность факторов проявляется в наличии парных коэффициентов межфакторной корреляции со значениями, большими 0,7
Мультиколинеарность факторов проявляется в наличии парных коэффициентов межфакторной корреляции со значениями, меньшими 0,3

Автокорреляционная функция …
Зависимость коэффициента автокорреляции от первых разностей уровней временного ряда
Зависимость уровня временного ряда от коэффициента корреляции с его номером
Последовательность коэффициентов автокорреляции, расположенных по возрастанию их порядка
Последовательность коэффициентов автокорреляции, расположенных по возрастанию их значений

В регрессионном анализе при … зависимости каждому значению одной переменной соответствует определенное распределение другой переменной
Функциональной
Статистической
Корреляционной

В регрессионном анализе при корреляционной зависимости между переменными каждому значению одной переменной соответствует определенное … другой переменной
Математическое ожидание
Значение
Распределение

Говоря о временном ряде, элементы которого представляют «белый шум», можно утверждать, что …
Дисперсия не равна 0
Среднее значение не равно 0
Автокорреляция равна 0
Автокорреляция не равна 0

Если абсолютное значение линейного коэффициента корреляции близко к нулю, то …
Связь между переменными сильная
Связь между переменными слабая
В линейно форме связь между переменными слабая

Если абсолютное значение линейного коэффициента корреляции равно нулю, то линейная корреляционная связь между переменными …
Сильная
Слабая
Отсутствует

Для идентифицируемой структурной формы системы одновременных уравнений при оценке параметров применяется
Обычный метод наименьших квадратов
Косвенный метод наименьших квадратов
Двухшаговый метод наименьших квадратов
Трехшаговый метод наименьших квадратов

Для нестационарного временного ряда может быть построена модель…

Для описания тенденции равномерно изменяющихся уровней ряда используют … модель
Линейную
Экспоненциальную
S-образную

Для проверки значимости отдельных коэффициентов множественной регрессии используют критерий …
Фишера
Дарбина-Уотсона
Фостера-Стюарта
Стьюдента

Если автокорреляционная функция (акф) экспоненциально затухает, а частная автокорреляционная функция (чакф) показывает выброс на первых двух лагах, то можно предположить, что временной ряд наиболее активно опишет модель
ARMA(0,2)
ARMA(0,1)
ARMA(1,0)
ARMA(1,1)
ARMA (2,0)
Гомоскедастичность означает …
Постоянство дисперсии случайного члена регрессионного уравнения
Отсутствие автокорреляции случайного члена регрессионного уравнения
Отсутствие корреляционной связи между случайным членом и объясняющими Переменными регрессионной модели

В результате компонентного анализа временного ряда не может быть получена … модель
Мультипликативная
Приведенная
Парная регриссионная

Автокорреляция бывает...
Объяснительной и случайной
Простой и сложной
Положительной и отрицательной
Случайной и неслучайной

Двухшаговый МНК не применяется, если уравнение …
Точно идентифицируемо
Сверхидентифицируемо
Неидентифицируемо

Дики-Фуллера это разновидность

Для анализа временных рядов, в частности, используется модель скользящей средней порядка (q) (модель MA(q)), в которой …
Текущее значение моделируемой переменной задается функцией от прошлых значений самой переменной
Сочетается авторегрессионные процессы с процессами скользящей средней
Моделируемая величина задается функцией от прошлых ошибок

Для стационарного процесса в узком смысле не может быть того, что …
Процесс не является стационарным в широком смысле
Корреляционная функция зависит только от лага между уровнями ряда
Математическое ожидание случайной величины постоянно

Если АКФ экспоненциально затухает, а ЧАКФ обнаруживает выброс на первом и втором лаге, то можно предположить, что ряд наиболее адекватно опишет модель в форме:
ARMA(0,1)
ARMA(1,0)
ARMA(2,0)

Если амплитуда колебаний уровней временного ряда относительно тренда приблизительно постоянна, то строят модель временного ряда

Чтобы совершить преобразование для сведения временного ряда к стационарному, если тенденция временного ряда описывается полиномом третьей степени, нужно

Приведенная модель yt = a1yt-1 + a2yt-2 + et является:
MA(1)
MA(2)
AR(1)
AR(2)

Средний коэффициент эластичности показывает …
Процентное изменение зависимой переменной при однопроцентном изменении независимой переменной
Среднее изменение результата с изменение фактора на одну единицу
Изменение результата с изменением на одну единицу независимой переменной

Стандартизованный коэффициент уравнения применяется для …
Проверки статистической значимости фактора
Ранжирования факторов в уравнении
Проверки экономической значимости фактора

Стационарность …
Бывает высокая и низкая
Бывает постоянная и переменная
Можно рассматривать в узком и в широком смысле

Стационарность – это …
Правило отбора предикторов в регрессионную модель
Синоним автокорреляции
Характеристика временного ряда, связанная с его стабильностью

Эффективная оценка – это оценка, …
Дисперсия которой минимальна в некотором классе несмещенных оценок
Математическое ожидание которой равно нулю
Дисперсия которой равна нулю

Экзогенная переменная может быть …
Дискретной и непрерывной
Случайной и неслучайной
Положительной и отрицательной

Эконометрическое моделирование состоит из … основных этапов
Четырех
Трех
Шести
Семи

Экономическая модель имеет вид …
Y = f(x) + e
Y = f(a + b1x + b2x2)
Y = f(x)
Y = a + b1x + b2x2