Онлайн тесты на тему "Синергия | Эконометрика- бесплатные ответы на тест"

Бесплатные ответы на тест Синергии по дисциплине "Эконометрика". Тест был решен в 2019-2021 г. Ниже выставлены ответы, лишние удалены. Для удобства поиска можете использовать сочетание клавиш CTRL+F и в появившемся окне ввести вопрос. Если он не появился, то начните постепенно удалять вопрос

Описание работы

1.Согласно литературным источникам термин эконометрика впервые использовал Циемба. Австровенгрия 1910г.
Для создания концепции использования методов алгебры и геометрии к данным бух. учета.
2.Эконометрическое научное общество было создано в 1930 США
3.Термин эконометрика ввел в обиход Фриш
4.В журнале эконометрика основанный в 1933г.эконометрика определяется как - единство экономической теории, математики и статистики
5.Значительной вехой явилось введение экономических барометров, упоминается - гарвардский барометр
6.Результатом экономических исследований является регрессионные модели
7.Под регрессией понимается - функциональная зависимость между объясняющей или переменной и средней величиной зависимой переменной
8.Зависимость между переменной типа y=f(x) называется функцией регрессии (y) на (х)
Допустим Зависимость "у" от потребления дохода "х" выражается уравнением регрессии у=а+в
9.В эконометрических моделях зависимые переменные принято называть - эндогенными
10.Проверка качества моделей регрессии назыв.- верификацией
11.В общем виде первым этапом эконометрическом исследовании - постановка проблемы
12.Эконометрика включает понятие - эконометрические измерения
13.Высший уровень измерения предполагает сравнение с - эталоном
14.Любое экономическое исследование начинается с модели под спецификацией - понимается формулировка вида модели по теории и связи
15.Линейная модель простой и парной регрессии имеет вид у=а+Вх+е
построение модели сводится к оценке "а" и "в"
Ошибки спецификации недоучет в уравнении , ошибки выбора - отражаются в увелчение "е"
16.Основное внимание в эконометрике уделяет - ошибка спецификации модели
17.При обработке исходной информации на комп-ре выбор вида уравнения парной регрессии проводится - графическими и экспериментальными методами
19.Эксперементальные методы подбора от функции для уравнения парной регрессии основан - на сравнении величины остаточным дисперсии по разным методам
20.Оценки параметров у уравнений парной линейной регрессии - наиболее часто подходит методом наименьших квадратов
21.Оценки параметров методом наименьших параметров является - точечными оценками теоретических коэффициентов регрессии т.к. получается на основе выборочных данных
22.Статистическая модель потребления Кейнса включ. уравнении: c=ky+L
и тождества у=с+I где "с" - величина потребления, "у" - доход, "I" - инвестиции
23.Зачем вводится тождество? чтобы ограничить значение "к" - предельная склонность потребления
24.Предельная склонность к потреблению в моделях Кейнса не может принимать значения - больше единицы
25.Если в уравнении парно-линейная регрессия у=а+вх+е переменные "х" и "у" выразить в отклонениях от средних, то
уравнение примет вид у=вх+е. Оценка коэффициента регрессии при этом не меняется
26.Предположим, что модели потребления Кейнса, функция потребления имеет вид с=1,8+0,75у коэффициент регрессии показывает - на каждые
одну тыс. руб. на потребление расходится в среднем 750
27.Если функции потребления с=кх+L коэффициенту регрессии больше единицы - значит на потребление расходуется не только доход, но и сбережения
28.В парной линейной регрессии абсолютным показателем силы связи между переменными является - коэффициент регрессии
29.Для оценки значимости коэффициент регрессии и его расчета доверительных интервалов используется - статистика подчиняющаяся статистике Стьюдента при степенях свободы "n-2"
30.При сравнении фактического значения t - статистики с табличным коэффициент Регрессии отклоняется если - фактическое значение "t" больше табличного
31.Доказано, что если выполняется предпосылка метода наименьших квадратов (условия Гаксса-Маркова) то наилучшие оценки параметров линейной регрессии
обладают свойствами, является - несмещенными, эффективными, состоятельными
32.Оценка значимости моделей парной регрессии в целом проводится с помощью "f" - критерия Фишера, расчет у которого предшествует
33.Применение метода наименьших квадратов к нелинейным функциям в парной регрессии требует выполнения одной из предпосылок
метода наименьших квадратов - линейность относительно параметров
34.По десяти парам наблюдений получено уравнение линейной регрессии у=а+57,28х
также известно, что сумма х=100 , а сумма у=200, параметр "а"=-552,8
35.Подставляя линейное уравнение регрессии например у=1,9+085х значение "х", получаем "у", такой прогноз называется – точечный
36.Прогнозное качество экономических моделей в виде уравнения регрессии оценивается с помощью - средней ошибки праксимации
37.Допустим, что спрос на иномарки на авторынке России в зависимости от цены характеризуется параболой второго порядка у=а+вх+сх в квадрате
38.При какой цене объем продаж "У" будет максимальной ? надо первую производную приравнять к нулю
39.табличные критичные значения t- статистики и f- критериях заданы с определенным уровнем значимости альфа. Например альфа=0,5 это значит, что этот уровень вероятность совершить ошибку первого рода
40.Допустим, что по одним и тем же выборочным данным построены два парных линейных уравнения регрессии у=а+вх+е; х=с+dy+е какое из соотношений линейных коэффициент корреляции является истинным? z(ух)=z(ух)
41.Множественная регрессия предполагает включение в уравнение регрессии двух и более факторов переменных, при этом факторы должны – некореллироваться между собой и количественно измеряться
42.Кореляция между факторами переменной считается явной если эти факторы имеют значения парного линейного коэффициент корреляции равного 0,7 и более
43.Определитель матрицы коэффициент корреляции между факторами равен нулю это значит - что между факторами полная линейная зависимость
44.При отборе факторов для множественной регрессии рекомендуется пользоваться правилами согласно которому число факторов обычно меньше объема совокупности в 6; 7; раз
45.При выборе адекватной модели уравнение множественной регрессии - отдаем предпочтение той математической функции для кот-ой коэффициент детерминации максимален, а ошибка праксимации минимальна
46.В уравнении множественной линейной регрессии у=а+В1Х1+В2Х2+....ВрХр параметр "х" называется коэффициент чистой регрессии
47.В уравнении множественной линейной регрессии параметры при факторных переменных - несравнимы между собой
48.Показатель множественной корреляции оценивает тесноту связи совместного влияния факторов на результат, определяется как – индекс множества корреляции независимо от формы связи
49.Различие между "х"- индексом детерминации и его значениям уменьшается - по мере увеличения числа наблюдения
50.Чистые коэфф. корелляции характеризуют тесноту связи между результатом соответств. факторам при - устранении влияния других факторов
уравнения регрессии
51.Частный коэфф. корреляции нулевого порядка - это коэфф. первой регрессии
52.Частный "f"- критерий Фишера используется в оценке значимости - коэфф. чистой регрессии
53.В эконометрике для учета неоднородности по качественным признакам в регрессивную модель вводят - фиктивные переменные
54.Проверку выполнения предпосылок метода наименьших квадратов относительно остаточных величин проводят разными методами наиболее простой - графический анализ остатков
55.Обобщенный метод наименьших квадратов для оценки параметров множественной регрессии при нарушении предпосылок относительно остатков
56.Для двухфакторной линейной регрессии коэфф. детерминант 0,7 скорректированное значение 0,614 число наблюдений - "10"
57.В производственной ф-ции Кобба-Дугласа коэфф. эластичности должен быть - единица
58.колличество структурных переменных включ. уравнение регрессии, должно быть - равно числу градации минус единица
59.Если уравнение множественной линейной регрессии построено правильно, то индекс корреляции должен быть - больше или равен максимальному значению парному коэфф. Корреляции
60.Эконометрические модели построенные по данным наблюдений за одним объектом во времени называются - моделями временных рядов
61.Основная задача исследования временного ряда - выявление тенденций сезонности и случайности основных компонентов уровня ряда
63.Аддетивной моделью временного ряда назыв. - модель, где ряд представлен как сумма t+s+e
64.коэфф. автокорреляции уровней ряда строится на основе линейного коэфф. корреляции, кот-ая определяется между соседей уровней ряда
65.График зависимости автокорреляционные ф-ции от величины ряда назыв. - коррелограммой
66.Если наиболее высоким среди коэфф. корреляции оказался коэфф. первого порядка, то ряд содержит - линейную тенденцию
67.Построение ф-ции характеризующей зависимость уровней ряда от времени назыв. - аналитическим сглаживанием
68.Допустим, что имеем временной ряд, за 20 лет наиболее высокие значения коэфф. 3; 6; и 9-ого порядка, значит период колебания равен - 3 года
69.Для выявления сезонных колебаний на основе моделей регрессии с включением фактора времени фиктивных переменных – число переменных должно быть меньше, кол-во фиктивных больше на единицу
70.Наличие тенденции в временных рядах у кот-ой изучается причинноследственная связь приводит к - ложной корреляции
71.Если взаимосвязанные временные ряды содержат линейные тренды, то исходные данные заменяют - первыми разностями
72.Если тенденции временного ряда соответствуют экспоэнциальной или степенной тренд метод последовательных разностей применяют не к исходным уравнениям, а к их - логарифмам
73.Критерий Дарбина-Уотсона используется для - автокорреляции в остатках
74.Фактическое значение критерия Дарбина-Уотсона - от 0 до 4
75.Табличная, критическое значение Дарбина-Уотсона - верхние и нижние границы
76.Эконометрические модели на основе временных рядов могут быть построены, если ряды явл. - стационарными с постоянной дисперсией
77.Модели на основе временных рядов учитывающие момент времени "t" относящийся к предыдущим моментам времени "t-1" "t-2"наз. – динамическими
78.Долгосрочный мультипликатор в модели регрессии рассчитывается как сумма краткосрочного и промежуточного мультипликатора
79.Если в динамической модели фактором выступает разовое значение - это модуль авторегрессии
80. в модели с распределённым логом рассчитывается значение медианного лага. Медианный лаг - это период времени в течении которого. Ответ: с момента времени t реализуется половина воздействия. В моделях с распределенным рангом рассчитывается медианный раг
82.Описание и исследование структуры связей между переменными системами взаимосвяз. признаков осуществ. на основе - одновременных уравнений
83.Обычный метод наименьших квадратов не рекомендуется применять к системе - одновременных уравнений
84.Если зависимая переменная "у" одного уравнения выступая "х"-ом другим, то модель в виде системы - рекурсивных уравнений
85.Для системы одновременного уравнения матрица – иное
86.При предопределенные переменные влияющие на эндогенные перемены не зависящие от СОУ называются - экзогенными переменными
87. Качество экзогенных переменных выбирают которые могут быть объектом регулирования
88.Если структурная и приведённая форма модели имеют одинаковое число коэффициента - модели идентифицированы
89.Коэффициенты модели со структурными коэффициентами - нелинейными соотношениями
90.Одно из правил проверки уравнения в СОУ - счетное или ранговое
91.Идентификацию обеспечивают – счетное
92.Чтобы уравнение считалось идентифицированным кол-во экзогенных и эндогенных переменных = минус единица
93.Если система сверхидентифицированна применяют - двухшаговый метод наименьших квадратов
94.Простейшие модели Кейнса равно с=а+вх ; у=е+i явл. – идентифицированный
95.Линейная модель спроса и предложения характеризуется двумя уравнениями, экзогенной и переменной в нем – нет
96.Прогнозное значение экзогенных переменных на основ на основе - приведенных уравнений
97.Приведенная форма модели для СОУ, зависимость в виде - линейной регрессии
98.В неэкономические переменные рассматривают в качестве - экзогенных переменных
99.Двухшаговый метод наименьших квадратов - инструментальный переменный
100.Колличество Эндогенных переменных моделях структурных уравнений равно числу уравнений в системе
101.При применении рангового правила . Ранг=3 с тождеством 4 - система идентифицирована или сверх идентифицирована
102.Кол-во системных уравнений определяется целями задач исследования
103.Система экономических уравнений строится на любом уровне метода наименьших квадратов
104.построение функции, характеризующей зависимость уровней ряда от времени называется. Ответ: аналитическим сглаживанием (выравниванием ряда).