Итоговые тесты по эконометрике

1. Оценка значимости параметров уравнения регрессии осуществляется на основе:

+а) t - критерия Стьюдента;

б) F - критерия Фишера – Снедекора;

в) средней квадратической ошибки;

г) средней ошибки аппроксимации.

2. Коэффициент регрессии в уравнении , характеризующем связь между объемом реализованной продукции (млн. руб.) и прибылью предприятий автомобильной промышленности за год (млн. руб.) означает, что при увеличении объема реализованной продукции на 1 млн. руб. прибыль увеличивается на:

а) 0,5 %;

г) 0,5 млн. руб.;

в) 500 тыс. руб.;

+г) 1,5 млн. руб.

3. Корреляционное отношение (индекс корреляции) измеряет степень тесноты связи между Х и Y:

а) только при нелинейной форме зависимости;

+б) при любой форме зависимости;

в) только при линейной зависимости.

4. По направлению связи бывают:

а) умеренные;

+б) прямые;

в) прямолинейные.

5. По 17 наблюдениям построено уравнение регрессии: . Для проверки значимости уравнения вычислено наблюдаемое значение t - статистики: 3.9. Вывод:

+а) Уравнение значимо при a = 0,05;

б) Уравнение незначимо при a = 0,01;

в) Уравнение незначимо при a = 0,05.

6. Каковы последствия нарушения допущения МНК «математическое ожидание регрессионных остатков равно нулю»?

+а) Смещенные оценки коэффициентов регрессии;

б) Эффективные, но несостоятельные оценки коэффициентов регрессии;

в) Неэффективные оценки коэффициентов регрессии;

г) Несостоятельные оценки коэффициентов регрессии.

7. Какое из следующих утверждений верно в случае гетероскедастичности остатков?

+а) Выводы по t и F- статистикам являются ненадежными;

б) Гетероскедастичность проявляется через низкое значение статистики Дарбина-Уотсона;

в) При гетероскедастичности оценки остаются эффективными;

г) Оценки параметров уравнения регрессии являются смещенными.

8. На чем основан тест ранговой корреляции Спирмена?

+а) На использовании t – статистики;

б) На использовании F – статистики;

в) На использовании ;

г) На графическом анализе остатков.

9. На чем основан тест Уайта?

а) На использовании t – статистики;

б) На использовании F – статистики;

+в) На использовании ;

г) На графическом анализе остатков.

10. Каким методом можно воспользоваться для устранения автокорреляции?

+а) Обобщенным методом наименьших квадратов;

б) Взвешенным методом наименьших квадратов;

в) Методом максимального правдоподобия;

г) Двухшаговым методом наименьших квадратов.

11. Как называется нарушение допущения о постоянстве дисперсии остатков?

а) Мультиколлинеарность;

б) Автокорреляция;

+в) Гетероскедастичность;

г) Гомоскедастичность.

12. Фиктивные переменные вводятся в:

а) только в линейные модели;

б) только во множественную нелинейную регрессию;

в) только в нелинейные модели;

+г) как в линейные, так и в нелинейные модели, приводимые к линейному виду.

13. Если в матрице парных коэффициентов корреляции встречаются , то это свидетельствует:

+а) О наличии мультиколлинеарности;

б) Об отсутствии мультиколлинеарности;

в) О наличии автокорреляции;

г) Об отсутствии гетероскедастичности.

14. С помощью какой меры невозможно избавиться от мультиколлинеарности?

а) Увеличение объема выборки;

б) Исключения переменных высококоррелированных с остальными;

в) Изменение спецификации модели;

+г) Преобразование случайной составляющей.

15. Если и ранг матрицы А меньше (К-1) то уравнение:

а) сверхиденцифицировано;

+б) неидентифицировано;

в) точно идентифицировано.

16.Уравнение регрессии имеет вид:

+а) ;

б) ;

в) .

17.В чем состоит проблема идентификации модели?

+а) получение однозначно определенных параметров модели, заданной системой одновременных уравнений;

б) выбор и реализация методов статистического оценивания неизвестных параметров модели по исходным статистическим данным;

в) проверка адекватности модели.

18. Какой метод применяется для оценивания параметров сверхиденцифицированного уравнения?

+в) ДМНК, КМНК;

б) КМНК;

в) ДМНК.

19. Если качественная переменная имеет k альтернативных значений, то при моделировании используются:

+а) (k-1) фиктивная переменная;

б) k фиктивных переменных;

в) (k+1) фиктивная переменная.

20. Анализ тесноты и направления связей двух признаков осуществляется на основе:

+а) парного коэффициента корреляции;

б) коэффициента детерминации;

в) множественного коэффициента корреляции.

21. В линейном уравнении _x=а₀+a₁х коэффициент регрессии показывает:

а) тесноту связи;

б) долю дисперсии "Y", зависимую от "X";

+в) на сколько в среднем изменится "Y" при изменении "X" на одну единицу;

г) ошибку коэффициента корреляции.

22. Какой показатель используется для определения части вариации, обусловленной изменением величины изучаемого фактора?

а) коэффициент вариации;

б) коэффициент корреляции;

+в) коэффициент детерминации;

г) коэффициент эластичности.

23. Коэффициент эластичности показывает:

+а) на сколько % изменится значение y при изменении x на 1 %;

б) на сколько единиц своего измерения изменится значение y при изменении x на 1 %;

в) на сколько % изменится значение y при изменении x на ед. своего измерения.

24. Какие методы можно применить для обнаружения гетероскедастичности?

+а) Тест Голфелда-Квандта;

+б) Тест ранговой корреляции Спирмена;

в) Тест Дарбина- Уотсона.