Вопрос № 8.4. Оригинальный порядковый номер: 25

Множественная линейная регрессионная модель, в которой не выполняются условия гомоскедастичности и (или) имеет место автокорреляция остатков, называется ______ регрессионной моделью.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. парной

2. множественной линейной

3. обобщенной линейной

4. нелинейной

Вопрос № 8.5. Оригинальный порядковый номер: 31

Обобщенный метод наименьших квадратов может использоваться для корректировки _______ остатков.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. доверительного интервала

2. стандартной ошибки

3. гетероскедастичности и автокорреляции

4. минимальной суммы квадратов

Вопрос № 8.1. Оригинальный порядковый номер: 7

Что преобразуется при применении обобщенного метода наименьших квадратов?

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. дисперсия факторного признака

2. коэффициент корреляции

3. исходные уровни переменных

4. дисперсия результативного признака

Вопрос № 8.3. Оригинальный порядковый номер: 12

Для преодоления проблемы автокорреляции служит …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. двухшаговый метод наименьших квадратов

2. косвенный метод наименьших квадратов

3. обобщенный метод наименьших квадратов

4. метод наименьших квадратов

Вопрос № 8.4. Оригинальный порядковый номер: 16

Пусть случайные остатки e_T в модели парной линейной регрессии подвержены воздействию авторегрессии первого порядка: e_T =r· e_T-1+u_T. Тогда для получения наилучших линейных несмещенных оценок используют следующее преобразование переменных:

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. y_T^*= y_T + r·y_T-1; x_T^*= x_T + r· x_T-1

2. y_T^*=r· y_T - y_T-1; x_T^*= r·x_T - x_T-1

3. y_T^*= y_T - r·y_T-1; x_T^*= x_T - r· x_T-1

4. y_T^*= ry_T; x_T^*= rx_T

Вопрос № 8.5. Оригинальный порядковый номер: 33

Проявление гетероскедастичности в остатках удается устранить при помощи метода обобщенного метода наименьших квадратов путем …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. расчета критерия Дарбина–Уотсона гомоскедастичных остатков

2. введения в модель фиктивных переменных

3. преобразования переменных на основе коэффициента пропорциональности

4. расчета скорректированного коэффициента детерминации