Тема: основные понятия и определения эконометрики. Тесты по эконометрике Компонента временного ряда, которая отражает колебания экономических показателей с периодами длиной в несколько лет, называется
Тесты по эконометрике - страница №1/1
Тесты по эконометрике
Введение
Эконометрическая модель имеет вид
y=fx
y= a+b1x+b2x2
y=fx+ε
y=fx
Установите соответствие
Ответ: a-3,b-2,c-4
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)
Метод наименьших квадратов …
Позволяет получить оценки параметров линейной регрессии, исходя из условия i=1nyi-yi2→min
Позволяет получить оценки параметров регрессии, исходя из условия ln(i=1nf(yi,)→max
Позволяет проверить статистическую значимость параметров регрессии
Позволяет получить оценки параметров нелинейной регрессии, исходя из условия i=1ny-yi2→min
Линейная множественная регрессия
Уравнение линейной множественной регрессии
y=a+bx
y=a+b1x1+b2x2+…+bpxp
y=ax1b1x2b2…xpbp
yt=Tt+St+Et
Для линейного уравнения множественной регрессии установите соответствие
Ответ: a-4, b-1, c-6, d-5
Проблема спецификации регрессионной модели включает в себя
Отбор факторов, включаемых в уравнение регрессии
Оценка параметров уравнения регрессии
Оценка надежности результатов регрессионного анализа
Выбор вида уравнения регрессии
1.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
2.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
3.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
4.При построении модели множественной регрессии методом пошагового включения переменных на первом этапе рассматривается модель с …
Одной объясняющей переменной, которая имеет с зависимой переменной наименьший коэффициент корреляции
Одной объясняющей переменной, которая имеет с зависимой переменной наибольший коэффициент корреляции
Несколькими объясняющими переменными, которые имеют с зависимой переменной коэффициенты корреляции по модулю больше 0,5
Полным перечнем объясняющих переменных
Параметры при факторах в линейной множественной регрессии
y=a+b1x1+b2x2+…+bpxp характеризуют
Долю дисперсии результативной переменной, объясненную регрессией в его общей дисперсии
Тесноту связи между результативной переменной и соответствующим фактором, при устранении влияния других факторов, включенных в модель
На сколько процентов в среднем изменяется результативная переменная с изменением соответствующего фактора на 1%
5.Стандартизация переменных проводится по формуле
ty=ymaxy
ty=y-y
ty=yσy
ty=y-yσy
Уравнение множественной регрессии в стандартизованном масштабе имеет вид ty=20+0,9tx1+0,5tx2+ε. На результативный признак оказывает большое влияние:
x1 и x2
нельзя сделать вывод
Уравнение множественной регрессии в естественной форме имеет вид
y=20+0,7x1+0,5x2+ε. На результативный признак оказывает большое влияние:
x1 и x2
нельзя сделать вывод
6.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
7.Тесноту совместного влияния факторов на результат в уравнении линейной множественной регрессии оценивает
Коэффициент парной корреляции
Коэффициент частной корреляции
8.Установите соответствие
Ответ: a-1, b-4, c-3
9.Коэффициент множественной корреляции для линейной зависимости можно рассчитать по формуле
Ответ: a,d
10.Верные утверждения относительно коэффициента множественной корреляции
Чем ближе значение к единице Ryx1…xp, тем теснее связь результативного признака со всеми факторами
Чем ближе значение к нулю Ryx1…xp, тем теснее связь результативного признака со всеми факторами
Ryx1…xp принимает значения из промежутка
Ryx1…xp принимает значения из промежутка [– 1, 1]
11.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
12.Для общей (TSS), регрессионной (RSS) и остаточной (ESS) суммы квадратов отклонений и коэффициента детерминации R2 выполняется равенство …
R2=RSSTSS
R2=1-ESSTSS
R2=ESSTSS
R2=1-RSSTSS
R2=RSSTSS+ESSTSS
13.Отношение остаточной дисперсии к общей дисперсии равно 0,05. Это означает …
Коэффициент детерминации R2=0,95
Коэффициент детерминации R2=0,05
Разность (1-R2)=0,95, где R2 – коэффициент детерминации
Разность (1-R2)=0,05, где R2 – коэффициент детерминации
14.Для устранения систематической ошибки остаточной дисперсии для оценки качества модели линейной множественной регрессии используется
Коэффициент множественной детерминации
Коэффициент множественной корреляции
Скорректированный коэффициент множественной детерминации
Скорректированный коэффициент частной корреляции
15.Оценка статистической значимости уравнения линейной множественной регрессии в целом осуществляется с помощью
Критерия Стьюдента
Критерия Фишера
Критерия Дарбина-Уотсона
Критерия Фостера-Стюарта
16.Оценка статистической значимости коэффициентов линейной множественной регрессии осуществляется с помощью
Критерия Стьюдента
Критерия Фишера
Критерия Дарбина-Уотсона
Критерия Фостера-Стюарта
17.Если коэффициент регрессии является существенным, то для него выполняются условия
Фактическое значение t-критерия Стьюдента меньше критического
Фактическое значение t-критерия Стьюдента больше критического
Доверительный интервал проходит через ноль
Стандартная ошибка не превышает половины значения параметра
18.Если уравнение регрессии является существенным, то фактическое значение F-критерия …
больше критического
меньше критического
близко к единице
близко к нулю
19.Предпосылками МНК являются…
Дисперсия случайных отклонений постоянна для всех наблюдений
Дисперсия случайных отклонений не постоянна для всех наблюдений
Случайные отклонения коррелируют друг с другом
Случайные отклонения являются независимыми друг от друга
20.Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков
Нарушена предпосылка МНК о независимости остатков друг от друга
Имеет место автокорреляция остатков
Отсутствует закономерность в поведении остатков
Отсутствует автокорреляция остатков
21.При выполнении предпосылок метода наименьших квадратов (МНК) остатки уравнения регрессии, как правило, характеризуются…
Нулевой средней величиной
Гетероскедстичностью
Случайным характером
Высокой степенью автокорреляции
22.К методам обнаружения гетероскедастичности остатков относятся
Критерий Дарбина-Уотсона
Тест Голдфелда-Квандта
Графический анализ остатков
Метод наименьших квадратов
23.Фиктивными переменными в уравнении множественной регрессии являются …
Качественные переменные, преобразованные в количественные
Переменные, представляющие простейшие функции от уже включенных в модель переменных
Дополнительные количественные переменные, улучшающие решение
Комбинации из включенных в уравнение регрессии факторов, повышающие адекватность модели
24.Для отражения влияния качественной сопутствующей переменной, имеющей m состояний, обычно включают в модель … фиктивную переменную
m+12
m-12
Нелинейная регрессия
25.Регрессии, нелинейные по объясняющим переменным, но линейные по оцениваемым параметрам
y=a+b1x+b2x2+ε
y=a∙xb∙ε
y=a+bx+ε
y=a+bx+ε
y=a∙bx∙ε
y=ea+bx∙ε
26.Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам
y=a+b1x+b2x2+ε
y=a∙xb∙ε
y=a+bx+ε
y=a+bx+ε
y=a∙bx∙ε
y=ea+bx∙ε
27.Укажите верные утверждения по поводу модели
y=fx,z∙ε=a∙bx∙cz∙ε
Относится к типу моделей нелинейных по объясняющим переменным, но линейных по оцениваемым параметрам
Относится к типу моделей, нелинейных по оцениваемым параметрам
Относится к типу линейных моделей
Нельзя привести к линейному виду
Можно привести к линейному виду
28.Укажите верные утверждения по поводу модели
Линеаризуется линейную модель множественной регрессии
Линеаризуется линейную модель парной регрессии
Относится к классу нелинейных моделей по объясняющим переменным, но линейных по оцениваемым параметрам
Относится к классу линейных моделей
29.Модель y=a∙bx∙ε относится к классу … эконометрических моделей нелинейной регрессии
степенных
обратных
показательных
линейных
30.Модель y=a∙xb∙ε относится к классу … эконометрических моделей нелинейной регрессии
степенных
обратных
показательных
линейных
31.Модель y=a+bx+cx2+ε относится к классу … эконометрических моделей нелинейной регрессии
степенных
полиномиальных
показательных
линейных
32.Было замечено, что при увеличении количества вносимых удобрений урожайность также возрастает, однако, по достижении определенного значения фактора моделируемый показатель начинает убывать. Для исследования данной зависимости можно использовать спецификацию уравнения регрессии…
y=a+bx+cx2+ε
y=a+b1x1+b2x2+ε
y=a+bx+ε
y=a+xb+ε
33.Для получения оценок параметров степенной регрессионной модели y=a∙xb …
Метод наименьших квадратов неприменим
Требуется подобрать соответствующую подстановку
Необходимо выполнить логарифмическое преобразование
Необходимо выполнить тригонометрическое преобразование
34.С помощью метода наименьших квадратов нельзя оценить значения параметров уравнения регрессии …
y=a+bx+ε
y=a+bxc+ε
y=a+bx+cx2+ε
y=a+b1x1+b2x2+ε
Анализ временных рядов
35.Под изменением, определяющим общее направление развития, основную тенденцию временного ряда, понимается …
Тренд
Сезонная компонента
Циклическая компонента
Случайная компонента
36.Регулярными компонентами временного ряда являются
Тренд
Сезонная компонента
Циклическая компонента
Случайная компонента
37.Если период циклических колебаний уровней временного ряда не превышает одного года, то их называют …
Годичными
Конъюнктурными
Сезонными
Многолетними
38.Пусть Yt – временной ряд, Tt – трендовая компонента, St – сезонная компонента, Et – случайная компонента. Аддитивная модель временного ряда имеет вид …
Yt=Tt+St+Et
Yt=Tt∙St+Et
Yt=Tt+St∙Et
Yt=Tt∙St∙Et
39.Пусть Yt – временной ряд, Tt – трендовая компонента, St – сезонная компонента, Et – случайная компонента. Мультипликативная модель временного ряда имеет вид …
Yt=Tt+St+Et
Yt=Tt∙St+Et
Yt=Tt+St∙Et
Yt=Tt∙St∙Et
40.Построена аддитивная модель временного ряда, где Yt – временной ряд, Tt – трендовая компонента, St – сезонная компонента, Et – случайная компонента. Если Yt=15, то правильно найдены значения компонент ряда …
Tt=8, St=5, Et=0
Tt=8, St=5, Et=2
Tt=15, St=5, Et=0
Tt=15, St=-5, Et=2
41.Определить наличие тренда во временном ряду можно …
По графику временного ряда
По объему временного ряда
По отсутствию случайной компоненты
С помощью статистической проверки гипотезы о существовании тренда
42.Определить наличие циклических (сезонных) колебаний во временном ряду можно …
В результате анализа автокорреляционной функции
По графику временного ряда
По объему временного ряда
С помощью критерия Фостера-Стюарта
43.Пусть Yt – временной ряд с квартальными наблюдениями, St – аддитивная сезонная компонента. Оценки сезонной компоненты для первого, второго и четвертого кварталов соответственно равны S1=5, S2=-1, S4=2. Оценка сезонной компоненты для третьего квартала равна …
44.В результате сглаживания временного ряда 6, 2, 7, 5, 12 простой трехчленной скользящей средней первое сглаженное значение равно …
45.В результате сглаживания временного ряда 6, 2, 7, 5, 12 простой четырехчленной скользящей средней первое сглаженное значение равно …
46.Для описания тенденции временного ряда используется кривая роста с насыщением …
y=a+b1t+b2t2
y=a+b1t+b2t2+b3t3
y=a∙bt, b>1
y=k+a∙bt, a
47.Коэффициент автокорреляции первого порядка
Коэффициент частной корреляции между соседними уровнями временного ряда
Линейный коэффициент парной корреляции между произвольными уровнями временного ряда
Линейный коэффициент парной корреляции между соседними уровнями временного ряда
Линейный коэффициент парной корреляции между уровнем временного ряда и его номером
48.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
49.Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции 4 порядка, то временной ряд имеет
линейный тренд
случайную компоненту
тренд в виде полинома 4 порядка
циклические колебания с периодом 4
50.Известны значения коэффициентов автокорреляции r1=0,8, r2=0,2, r3=0,3, r4=0,9. Укажите верные утверждения…
Временной ряд содержит тренд в виде полинома 4 порядка
51.Известны значения коэффициентов автокорреляции r1=0,1, r2=0,8, r3=0,3, r4=0,9. Можно сделать вывод…
Временной ряд содержит линейный тренд
Временной ряд является случайным
Временной ряд содержит циклические колебания с периодом 2
Временной ряд содержит циклические колебания с периодом 4
52.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
53.Независимость остатков модели временного ряда может быть проверена с помощью
Критерия Дарбина-Уотсона
Критерия Пирсона
Критерия Фишера
54.Случайность остатков модели временного ряда может быть проверена с помощью
Анализа автокорреляционной функции остатков
Критерия Пирсона
Проверки гипотезы о наличии тренда
Расчета асимметрии и эксцесса
55.Для экспоненциального сглаживания используется формула
St=αyt+1-αyt-1
St=αyt+1-αSt-1
yt=k+a∙bt, a
Yt=Tt+St+Et
56.Постоянная сглаживания α в модели экспоненциального сглаживания St=αyt+1-αSt-1 принимает значения
0,2 или 0,3
от 0,7 до 0,9
произвольные
57.Выбор оптимального значения постоянной сглаживания α в модели экспоненциального сглаживания St=αyt+1-αSt-1 осуществляется
Всегда используется значение α=0,3
Всегда используется значение α=0,7
Оптимальным считается такое значение α, при котором получена наименьшая дисперсия ошибки
Оптимальным считается такое значение α, при котором получена наибольшая дисперсия ошибки
58.Параметр адаптации α=0,3, y5=8, y6=7, S4=6. Значение S6, полученное в результате экспоненциального сглаживания временного ряда по формуле St=αyt+1-αSt-1, равно…
Ответ: 6,72
59.Временной ряд содержит тренд и для его сглаживания используется модель Хольта: St=αyt+1-α(St-1-mt-1), mt=γSt-St-1+1-γmt-1. Если α=γ=0,3, y5=8, S4=5, m4=2. Значение m5 равно …
Ответ: 1,25
Системы одновременных уравнений
Сельскохозяйственное предприятие занимается выращиванием пшеницы, кукурузы, ячменя, гречихи. Построена эконометрическая модель, описывающая урожайность каждой культуры в зависимости от вносимых доз удобрений и количества влаги. Эта модель принадлежит к классу систем … уравнений
одновременных
независимых
рекурсивных
нормальных
Состояние закрытой экономики описывается следующими характеристиками: Y – валовой внутренний продукт (ВВП), С – уровень потребления, I – величина инвестиций, G – государственные расходы, Т- величина налогов, R – реальная ставка процента. Спецификация модели основана на следующих положениях экономической теории: 1) потребление объясняется величиной располагаемого дохода (Y-T); 2) уровень инвестиций определяется величиной ВВП и ставкой процента; 3) потребление, инвестиции и государственные расходы в сумме равны ВВП. Соответствующая система взаимосвязанных уравнений будет иметь вид:
C=a0+a1∙Y+ε1,I=b0+b1∙Y+b2∙R+ε2,Y=C+I+G
C=a0+a1∙Y-T+ε1,I=b0+b1∙Y+ε2,Y=C+I+G
C=a0+a1∙Y-T+ε1,I=b0+b1∙Y+b2∙R+ε2,Y=c0+c1∙C+c2∙I+c3∙G+ε3
C=a0+a1∙Y-T+ε1,I=b0+b1∙Y+b2∙R+ε2,Y=C+I+G
В структурной форме модели, построенной по указанной схеме взаимосвязей между переменными, количество экзогенных переменных равно …
Ответ: 2
В структурной форме модели, построенной по указанной схеме взаимосвязей между переменными, количество эндогенных переменных равно …
Ответ: 3
В системе одновременных уравнений эндогенными переменными являются
В системе одновременных уравнений экзогенными переменными являются
Количество уравнений системы для указанной схемы взаимосвязей между переменными равно …
Ответ: 2
60.Количество уравнений системы для указанной схемы взаимосвязей между переменными равно …
Ответ: 3
61.Количество уравнений системы для указанной схемы взаимосвязей между переменными равно …
Ответ: 3
Уравнения, которые необходимо включить в систему для указанной схемы взаимосвязей между переменными
Y1=b12Y2+a11X1+a12X2+ε1
Y2=b21Y1+a21X1+a22X2+ε2
Y1=a11X1+a12X2+ε1
Y2=a21X1+a22X2+ε2
Y1=b12Y2+a11X1+ε1
Y2=b21Y1+a21X1+ε2
Приведенная форма модели, соответствующая структурной форме системы одновременных уравнений
включает в себя уравнения
y1=a11x1+ε1
y2=a22x2+ε2
y1=δ11x1+u1
y2=δ22x2+u2
y1=δ11x1+δ12x2+u1
y2=δ21x1+δ22x2+u2
Приведенная форма модели является результатом преобразования …
Нелинейных уравнений регрессии
Структурной формы модели
Системы независимых уравнений
Системы рекурсивных уравнений
62.Приведенная форма для модели динамики цены и заработной платы
y2 – темп изменения цен,
x1 – процент безработных,
x3 – темп изменения цен на импорт сырья,
имеет вид …
y1=δ11x1+ε1,y2=δ22x2+δ23x3+ε2
y1=δ12y2+δ11x1+ε1,y2=δ21y1+δ22x2+δ23x3+ε2
y1=δ12y2+ε1,y2=δ21y1+ε2
y1=δ11x1+δ12x2+δ13x3+ε1,y2=δ21x1+δ22x2+δ23x3+ε2
63.Единственность соответствия между приведенной и структурной формами модели системы одновременных уравнений составляет проблему …
мультиколлинеарности факторов
идентификации
гетероскедастичности остатков
неоднородности данных
64.Установите соответствие между типом структурной модели и соответствием структурных и приведенных коэффициентов …
Ответ: а-3, b-1, c-2
65.Используя необходимое условие идентификации для модели динамики цены и заработной платы, укажите верные утверждения …
y1=b12y2+a11x1+ε1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+ε2,
где y1 – темп изменения месячной зарплаты,
y2 – темп изменения цен,
x1 – процент безработных,
x2 – темп изменения постоянного капитала,
x3 – темп изменения цен на импорт сырья
оба уравнения являются точно идентифицируемыми
оба уравнения являются не идентифицируемыми
оба уравнения являются сверх идентифицируемыми
первое уравнение является сверх идентифицируемым
второе уравнение являются точно идентифицируемым
66.Пусть D – число экзогенных переменных, которые содержатся в системе, но не содержатся в данном уравнении. Для первого уравнения модели динамики цены и заработной платы значение D равно …
y1=b12y2+a11x1+ε1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+ε2,
Ответ: 2
67.Пусть D – число экзогенных переменных, которые содержатся в системе, но не содержатся в данном уравнении. Для второго уравнения модели динамики цены и заработной платы значение D равно …
y1=b12y2+a11x1+ε1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+ε2,
68.Пусть Н – число эндогенных переменных в системе, D – число экзогенных переменных, которые содержатся в системе, но не содержатся в данном уравнении. Для первого уравнения модели динамики цены и заработной платы значение (H – D) равно …
y1=b12y2+a11x1+ε1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+ε2,
Ответ: 0
69.Установите соответствие для счетного правила необходимого условия идентификации, если Н – число эндогенных переменных в системе, D – число экзогенных переменных, которые содержатся в системе, но не содержатся в данном уравнении
|
a) уравнение идентифицируемо |
1) D+1 |
|
|
2) D+1=H |
|
3) D+1>H |
Ответ: a-2, b-3
70.Установите соответствие для счетного правила необходимого условия идентификации, если Н – число эндогенных переменных в системе, D – число экзогенных переменных, которые содержатся в системе, но не содержатся в данном уравнении
|
a) уравнение не идентифицируемо |
1) D+1 |
|
b) уравнение сверх идентифицируемо |
2) D+1=H |
|
3) D+1>H |
Ответ: a-1, b-3
71.Обычный МНК успешно применяется для оценки структурных коэффициентов …
Систем неидентифицируемых уравнений
Систем рекурсивных уравнений (треугольных моделей)
Систем взаимосвязанных или одновременных уравнений
Систем уравнений-тождеств
Систем независимых уравнений
72.Для идентифицируемой структурной формы системы одновременных уравнений при оценке параметров применяется …
73.Для сверхидентифицируемой 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
Тесты по эконометрике, для тестирования знаний по разделу «Временные ряды». 17 тестовых вопросов - правильные варианты, выделены красным цветом.
1. Тенденция (Тренд) временного ряда характеризует совокупность факторов,
- оказывающих долговременное влияние и формирующих общую динамику изучаемого показателя
- оказывающих сезонное воздействие
- оказывающих единовременное влияние
- не оказывающих влияние на уровень ряда
2. Плавно меняющаяся компонента временного ряда, отражающая влияние на экономические показатели долговременных факторов, называется:
- трендом
- сезонной компонентой
- циклической компонентой
- случайной компонентой
3. Компонента временного ряда, которая отражает колебания экономических показателей с периодом равным одному году, называется:
- трендом
- сезонной компонентой
- циклической компонентой
- случайной компонентой
4. Компонента временного ряда, которая отражает колебания экономических показателей с периодами длиной в несколько лет, называется:
- трендом
- сезонной компонентой
- циклической компонентой
- случайной компонентой
5. Компонента временного ряда, которая отражает влияние не поддающихся учету и регистрации случайных факторов, называется:
- трендом
- сезонной компонентой
- циклической компонентой
- случайной компонентой
6. Временной ряд называется стационарным, если
- среднее значение членов ряда постоянно
- члены ряда образуют арифметическую прогрессию
- члены ряда образуют геометрическую прогрессию
- среднее значение членов ряда постоянно растет
7. Временной ряд является нестационарным, если:
- среднее значение его членов постоянно
- его случайная составляющая зависит от времени
- его члены не зависят от времени
- его неслучайная составляющая зависит от времени
8. В стационарном временном ряде трендовая компонента
- отсутствует
- присутствует
- имеет линейную зависимость от времени
- имеет нелинейную зависимость от времени
9. В аддитивной модели временного ряда его основные компоненты
- перемножаются
- логарифмируются
- складываются
10. В мультипликативной модели временного ряда его основные компоненты
- логарифмируются
- перемножаются
- складываются
- закономерные компоненты перемножаются, а случайная — складывается
11. В мультипликативно-аддитивной модели временного ряда его основные компоненты
- логарифмируются
- перемножаются
- складываются
- закономерные компоненты перемножаются, а случайная — складывается;
12. Временной ряд записан в следующем виде: Y=T+S+C+E, выберите вид соответствующей модели:
- регрессионная модель
- мультипликативная модель
- аддитивная модель
13. Временной ряд записан в следующем виде: Y=T(S(C(E, выберите вид соответствующей модели:
- регрессионная модель
- мультипликативная модель
- мультипликативно-аддитивная модель
- аддитивная модель
14. Временной ряд записан в следующем виде: Y=T(S(C+E, выберите вид соответствующей модели:
- регрессионная модель
- мультипликативная модель
- мультипликативно-аддитивная модель
- аддитивная модель
15. Какой из методов используется при вычислении сезонной компоненты временного ряда:
- метод укрупнения интервалов
- метод скользящей средней
- метод экспоненциального сглаживания
16. Какие методы используются при моделировании тренда временного ряда?
- метод укрупнения интервалов
- метод скользящей средней
- метод аналитического выравнивания
- графический метод
17. Какой метод не используется при моделировании тренда временного ряда?
- метод укрупнения интервалов
- метод скользящей средней
- метод аналитического выравнивания
- графический метод
В течение долгого времени существовало два различных варианта определения эконометрики: от “эконометрики в широком смысле слова” до “эконометрики в узком смысле слова”. Под “эконометрикой в широком смысле слова” понимается совокупность различного рода экономических исследований, проводимых с использованием математических методов. Под “эконометрикой в узком смысле слова” понимается, главным образом, применение математико-статистических методов в экономических исследованиях: построение математико-статистических моделей экономических явлений, оценка параметров в моделях любого типа и т. д..
Название “эконометрика” было введено основателем этого направления в экономике в 1926 г. Рагнаром Фришем. Лингвистически термин “эконометрия” немецкого происхождения (Оkonometrie). Впервые этот термин появился в 1910 г. в немецкой книге по бухгалтерскому учету, автор которой понимал под ним теорию бухгалтерии. В буквальном переводе эконометрика означает “измерения в экономике” (можно сравнить с биометрикой, наукометрикой, астрометрикой, социометрикой, психометрикой, политометрикой).
Однако, в настоящее время можно с полной уверенностью утверждать, что определение, которое приводят С.А. Айвазян и В.С Мхитарян в своем последнем учебнике, является самым объективным, современным и точным:
О п р е д е л е н и е: Эконометрика – это самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе
- экономической теории,
- экономической статистики,
- математико-статистического инструментария
- придавать конкретное количественное выражение общим (количественным) закономерностям, обусловленным экономической теорией.
Как видим, это определение полностью соответствует тому, которое вводил Р.Фриш семьдесят лет тому назад. Он считал, что эконометрика должна следовать триединой формуле, сочетая в себе теоретический анализ, эмпирические данные и математические методы.
Говоря об экономической теории в рамках эконометрики, исследователи интересуются не просто выявлением объективно существующих (на качественном уровне) экономических законов и связей между экономическими показателями, но и подходами к их формализации. При рассмотрении экономической статистики как составной части эконометрики исследователи интересуются лишь тем аспектом этой самостоятельной дисциплины, который непосредственно связан с информационным обеспечением анализируемой эконометрической модели. И, наконец, под математико-статистическим инструментарием эконометрики подразумевается, естественно, не математическая статистика в традиционном ее понимании, а лишь отдельные ее разделы (классическая и обобщенная линейные модели регрессионного анализа, анализ временных рядов, построение и анализ систем одновременных уравнений). Эти разделы математической статистики должны быть дополнены некоторыми сведениями (специальные типы моделей регрессии, подходы к решению проблем спецификации, идентифицируемости и верифицируемости моделей и т.д.).
Во всей деятельности эконометриста существенным является использование модели. Поэтому очень важно проследить всю “цепочку” определений, касающихся этого понятия.
Математическая модель – это абстракция реального мира, в которой интересующие исследователя отношения между реальными элементами заменены подходящими отношениями между математическими категориями.
Экономико-математическая модель – это любая математическая модель, описывающая механизм функционирования некой гипотетической экономической системы или социально-экономической системы. Иногда эту же модель могут называть просто экономической . (Пример такой модели – простейший вариант так называемой “паутинной модели”, которая описывает процесс формирования спроса и предложения определенного товара или вида услуг на конкурентном рынке).
Если в определении экономико-математической модели речь идет не о любой математической модели, а о модели, построенной с использованием аппарата теории вероятностей и математической статистики, то можно уже получить представление об эконометрической модели. Но для этого следует помнить следующие определения.
Вероятностная модель – это математическая модель, имитирующая механизм функционирования гипотетического (не конкретного) реального явления (или системы) стохастической природы.
Вероятностно-статистическая модель – это вероятностная модель, значения отдельных характеристик (параметров) которой оцениваются по результатам наблюдений (исходным статистическим данным), характеризующим функционирование моделируемого конкретного (а не гипотетического) явления (или системы).
Наконец, можно говорить об эконометрической модели:
Эконометрической моделью называется вероятностно-статистическая модель, описывающая механизм функционирования экономической или социально-экономической системы.
В любой эконометрической модели все участвующие в ней переменные в зависимости от конечных прикладных целей подразделяются на экзогенные, эндогенные и предопределенные:
экзогенные переменные (ekzo-cнаружи, genous-происхождение) - это переменные, которые задаются как бы “извне”, автономно, и в определенной степени являются управляемыми (планируемыми);
эндогенные переменные (endo-внутри, genous -происхождение ) - это переменные, значения которых формируются в процессе и внутри функционирования анализируемой социально-экономической системы в существенной мере под воздействием экзогенных переменных и, конечно, во взаимодействии друг с другом; в эконометрической модели они являются предметом объяснения;
предопределенные переменные – это переменные, которые выступают в системе в роли факторов - аргументов , или объясняющих переменных.
Множество предопределенных переменных формируется из всех экзогенных переменных (которые могут быть “привязаны “ к прошлым, текущему и будущим моментам времени) и так называемых лаговых эндогенных переменных, т.е. таких эндогенных переменных, значения которых входят в уравнения анализируемой эконометрической системы измеренными в прошлые (по отношению к текущему) моменты времени, а следовательно, являются уже известными, заданными.
1. Какое определение соответствует понятию «эконометрика»:
а) это наука, предметом изучения которой является количественная сторона массовых социально-экономических явлений и процессов в конкретных условиях места и времени;
б) это наука, предметом изучения которой является количественное выражение взаимосвязей экономических процессов и явлений;
в) это наука, предметом изучения которой являются общие закономерности случайных явлений и методы количественной оценки влияния случайных факторов.
2. Какова цель эконометрики?
а) представить экономические данные в наглядном виде;
б) разработать методы моделирования и количественного анализа реальных экономических объектов;
в) определить способы сбора и группировки статистических данных;
г) изучить качественные аспекты экономических явлений.
3. Спецификация модели – это:
а) определения цели исследования и выбор экономических переменных модели;
б) проведение статистического анализа модели, оценка качества ее параметров;
в) сбор необходимой статистической информации;
г) построение эконометрических моделей с целью эмпирического анализа.
4. Какая задача эконометрики является задачей параметризации модели:
б) оценка параметров построения модели;
в) проверка качества параметров модели и самой модели в целом;
г) построение эконометрических моделей для эмпирического анализа.
5. Верификация модели – это:
а) определение вида экономической модели, выражение в математической форме взаимосвязи между ее переменными;
б) определение исходных предпосылок и ограничений модели;
в) проверка качества как модели в целом, так и ее параметров;
г) анализ изучаемого экономического явления.
6. Набор сведений о разных объектах, взятых за один период времени называется:
а) временными данными;
б) пространственными данными.
7. Выберите аналог понятия «независимая переменная»:
а) эндогенная переменная;
б) фактор;
в) результат;
г) экзогенная переменная.
8. Рассмотрите модель зависимости общей величины расходов на питание от располагаемого личного дохода x и цены продукта питания p : . Определите класс модели и вид переменных модели:
а) регрессионная модель с одним уравнением; эндогенная переменная – расходы на питание, экзогенная переменная – располагаемый личный доход, предопределенная переменная – цена продуктов питания;
б) регрессионная модель с одним уравнением; эндогенная переменная – расходы на питание, экзогенные переменные – располагаемый личный доход и цена продуктов питания;
в) модель временного ряда; эндогенная переменная – расходы на питание, лаговые переменные – располагаемый личный доход и цена продуктов питания.
9. Связь называется корреляционной:
а) если каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака;
б) если каждому значению факторного признака соответствует множество значений результативного признака, т.е. определенное статистическое распределение;
в) если каждому значению факторного признака соответствует целое распределение значений результативного признака;
г) если каждому значению факторного признака соответствует строго определенное значение результативного признака.
10. По аналитическому выражению различают связи:
а) обратные;
б) линейные;
в) криволинейные;
г) парные.
11. Регрессионный анализ заключается в определении:
а) аналитической формы связи, в которой изменение результативного признака обусловлено влиянием одного или нескольких факторных признаков, а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на результативный признак, принимается за постоянные и средние значения;
б) тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи);
в) статистической меры взаимодействия двух случайных переменных;
г) степени статистической связи между порядковыми переменными.
12. Какое значение не может принимать парный коэффициент корреляции:
13. При каком значении линейного коэффициента корреляции связь между признаками можно считать тесной:
13. Какой критерий используют для оценки значимости коэффициента корреляции:
а) F -критерий Фишера;
б) t -критерий Стъюдента;
в) критерий Пирсона;
г) критерий Дарбина-Уотсона.
14. Если парный коэффициент корреляции между признаками равен -1, то это означает:
а) отсутствие связи;
б) наличие обратной корреляционной связи;
в) наличие прямой корреляционной связи;
г) наличие обратной функциональной связи.
15. Если парный коэффициент корреляции между признаками принимает значение 0,675, то коэффициент детерминации равен:
г) 0,456.
16. Согласно методу наименьших квадратов минимизируется следующее выражение:
а) ; б) ; в) ; г) .
16. Оценки параметров регрессии (свойства оценок МНК) не должны быть:
а) несмещенными;
б) гетерокедастичными;
в) эффективными;
г) состоятельными.
17. В уравнении парной линейной регрессии параметр b означает:
а) усредненное влияние на результативный признак неучтенных (не выделенных для исследования) факторов;
б) среднее изменение результативного признака при изменении факторного признака на 1%;
в) на какую величину в среднем изменится результативный признакy , если переменную x увеличить на одну единицу измерения;
г) какая доля вариации результативного признака учтена в модели и обусловлена влиянием на нее переменной x ?
18. Уравнение регрессии имеет вид . На сколько единиц своего измерения в среднем изменится при увеличении x на одну единицу своего измерения:
а) увеличится на 2,02;
б) увеличится на 0,78;
в) увеличится на 2,8;
г) не изменится?
19. Какой критерий используют для оценки значимости уравнения регрессии:
а) F -критерий Фишера;
б) t -критерий Стъюдента;
в) критерий Пирсона;
г) критерий Дарбина-Уотсона.
20. Какой коэффициент определяет среднее изменение результативного признака при изменении факторного признака на 1%:
а) коэффициент регрессии;
б) коэффициент детерминации;
в) коэффициент корреляции;
г) коэффициент эластичности.
21. Уравнение степенной функции имеет вид:
а) ; б) ; в) ; г) .
22) ; б) ; в) ; г) .
23. Средняя ошибка аппроксимации определяется по формуле:
24. В каких пределах изменяется множественный коэффициент корреляции:
25. Множественный линейный коэффициент корреляции равен 0,75. Какой процент вариации зависимой переменной y учтен в модели и обусловлен влиянием факторов и ?
26. Имеется матрица парных коэффициентов корреляции:
| y | ||||
| y | ||||
| -0,782 | ||||
| 0,451 | 0,564 | |||
| 0,842 | -0,873 | 0,303 |
Между какими признаками наблюдается коллинеарность:
а) y и ;
б) и ;
27. Какое значение может принимать множественный коэффициент корреляции:
28. Уравнение множественной регрессии имеет вид: . Параметр, равный 1,37 означает следующее:
а) при увеличении на одну единицу своего измерения переменная y
б) при увеличении на одну единицу своего измерения при фиксированном значении фактора переменная y увеличится на 1,37 единиц своего измерения;
в) при увеличении на 1,37 единиц своего измерения при фиксированном значении фактора переменная y увеличится на одну единицу своего измерения.
29. Экзогенные переменные модели характеризуются тем, что они:
30. Выберите аналог понятия «эндогенная переменная»:
а) результат;
б) фактор;
в) зависимая переменная, определяемая внутри системы;
г) предопределенная переменная.
31. При исследовании зависимости себестоимости продукции y от объема выпуска и производительности труда по данным 20 предприятий получено уравнение регрессии . На сколько единиц и в какую сторону изменится результирующий признак при увеличении фактора на одну единицу измерения?
а) увеличится на 2,88
б) уменьшится на 0,72
в) уменьшится на 2,88
г) увеличится на 0,72.
32. Уравнение множественной регрессии имеет вид . Определить эластичность связи факторов y и .
33. Экзогенные переменные характеризуются те, что они
а) датируются предыдущими моментами времени;
б) являются независимыми и определяются вне системы;
в) являются зависимыми и определяются внутри системы.
33. Какой коэффициент расчета регрессии показывает долю учтенной в модели вариации результативного признака y и обусловленой влиянием факторных переменных?
а) коэффициент регрессии;
б) коэффициент детерминации;
в) коэффициент корреляции;
г) коэффициент эластичности.
34. Укажите характеристики, не используемые в качестве меры точности модели регрессии
а) средняя абсолютная ошибка;
б) остаточная дисперсия;
в) коэффициент корреляции;
г) средняя относительная ошибка аппроксимации.
35. Сопоставляя при регрессионном анализе факторную и остаточную дисперсии, получим величину статистики:
а) Стъюдента;
б) Дарбина;
в) Пирсона;
г) Фишера.
36. Уравнение регрессии признается в целом статистически значимым, если
а) расчетное значение критерия Фишера больше соответствующего табличного значения;
б) расчетное значение критерия Фишера меньше соответствующего табличного значения;
в) расчетное значение критерия Фишера больше четырех;
г) расчетное значение критерия Фишера больше нуля.
37. Построенное уравнение регрессии считается удовлетворительным, если значение средней ошибки аппроксимации не превышает
38. Как известно, индекс детерминации используется для проверки статистической значимости в целом уравнения нелинейной регрессии по F -критерия Фишера
41. В производственных функциях широко распространена степенная форма множественной регрессии . Укажите экономический смысл коэффициентов :
а) Они характеризуют среднее изменение результата с изменением соответствующего фактора на единицу при неизменном значении других факторов, закрепленных на среднем уровне.
б) Они показывают, на сколько процентов в среднем изменяется результат с изменением соответствующего фактора на 1% при неизменности действия других факторов.
в) Они позволяют однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
42. Требования, при которых модель считается адекватной, состоят в следующем:
Укажите пункт, необязательный для адекватной модели регрессии.
43. Наличие гетерокедастичности в остатках регрессии можно проверить с помощью теста
а) Пирсона;
б) Гольфельда-Квандта;
в) Дарбина-Уотсона;
г) Спирмена.
44. Зависимость последовательности остатков регрессии друг от друга в эконометрике называют
а) гомокедастичностью остатков;
б) мультиколлинеарностью остатков;
в) автокорреляцией остатков;
г) гетерокедастичностью остатков.
45. Проверку независимости последовательности остатков (отсутствие автокорреляции) осуществляют с помощью d -критерия Дарбина-Уотсона. Расчетное значение критерия определяется по формуле:
Дата публикования: 2015-02-20 ; Прочитано: 1887 | Нарушение авторского права страницы | Заказать написание работы
сайт - Студопедия.Орг - 2014-2019 год. Студопедия не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования (0.018 с) ...Отключите adBlock!
очень нужно
INFO STADIYA - это площадка, на которой студент сможет найти ответ на любой вопрос, а так же получить консультацию, касательно написания студенческих работ. Здесь, вы можете заказать диплом, курсовую, реферат, отчет по практике, документы для приложений, задачи, и многие другие виды ученических заданий. В нашей компании работает большое количество квалифицированных авторов. Ознакомиться ценами на услуги, можно на соответствующей странице.
Тесты по эконометрике
Тесты по эконометрике, для тестирования знаний по разделу «Задачи с макроэкономическими моделями». 10 тестовых вопросов - правильные варианты, выделены красным цветом. 1. Ниже приводится макроэкономическая модель Дано: Функция потребления: Ct=a0 +a1Yt+a2Yt-1 +u1 Функция инвестиций: It= b0+b1Yt+u2 Тождество дохода: Yt=Ct+It+Gt, где Ct, — расходы на конечное потребление в период t; Yt, Yt-1 – доход в годы […]
Тесты по эконометрике, для тестирования знаний по разделу «Системы одновременных уравнений». 9 тестовых вопросов - правильные варианты, выделены красным цветом. 1. Система одновременных уравнений может быть записана в виде: структурной формы функциональной формы приведенной формы обобщенной формы 2. Набор взаимосвязанных регрессионных моделей, в которых одни и те же переменные могут одновременно быть эндогенными в одних […]
Тесты по эконометрике, для тестирования знаний по разделу «Временные ряды». 17 тестовых вопросов - правильные варианты, выделены красным цветом. 1. Тенденция (Тренд) временного ряда характеризует совокупность факторов, оказывающих долговременное влияние и формирующих общую динамику изучаемого показателя оказывающих сезонное воздействие оказывающих единовременное влияние не оказывающих влияние на уровень ряда 2. Плавно меняющаяся компонента временного ряда, отражающая […]
Тесты по эконометрике, для тестирования знаний по разделу «Оценка качества регрессионной модели». 41 тестовый вопрос - правильные варианты, выделены красным цветом. 1. Теснота статистической связи между переменной у и объясняющими переменными Х измеряется: t-критерием Стьюдента коэффициентом детерминации коэффициентом корреляции F-критерием Фишера 2. Коэффициент парной линейной корреляции характеризует: тесноту линейной связи между двумя переменными тесноту нелинейной […]
Тесты по эконометрике, для тестирования знаний по разделу «Нелинейные регрессионные модели». 8 тестовых вопросов - правильные варианты, выделены красным цветом. 1. Нелинейным является уравнение регрессии нелинейное относительно входящих в него переменных(факторов) результатов параметров случайных величин 2. Примером нелинейной зависимости экономических показателей является классическая гиперболическая зависимость спроса от цены линейная зависимость выручки от величины оборотных средств […]
Тесты по эконометрике, для тестирования знаний по разделу «Модель линейной множественной регрессии». 4 тестовых вопросов - правильные варианты, выделены красным цветом. 1. Уравнение линейной множественной регрессии между зависимой переменной Y и независимой переменной X, где a, b – параметры модели, может иметь вид: Y=a+bX Y=a+bX2 Y=a+b1X1+b2X2 Y= bX 2. Уравнение линейной множественной регрессии между зависимой […]
Тесты по эконометрике, для тестирования знаний по разделу «Примеры линейной параной регресии». 5 тестовых вопросов - правильные варианты, выделены красным цветом. 1. Примером линейной зависимости экономических показателей является классическая гиперболическая зависимость спроса от цены зависимость зарплаты рабочего от его выработки при сдельной оплате труда зависимость объема продаж от недели реализации 2. Примером линейной зависимости экономических […]
Тесты по эконометрике, для тестирования знаний по разделу «Линейная парная регрессия». 4 тестовых вопросов - правильные варианты, выделены красным цветом. 1. Уравнение линейной парной регрессии между зависимой переменной Y и независимой переменной X, где a, b – параметры модели, может иметь вид: Y=a+bX Y=a+bX2 Y=a+b1X1+b2X2 2. Уравнение линейной парной регрессии между зависимой переменной Y и […]
