Тестовые вопросы по эконометрике (1 рубежный)

### Эконометрика - это …

- наука, изучающая количественные закономерности и взаимозависимости в экономике

- статистические методы для описания взаимозависимости в экономике

- описание процесса принятия решений, позволяющую вырабатывать обоснованные стратегические решения

- тщательный анализ имеющейся информации

- наука, изучающая свойства экономических показателей, формы их связи.

### Главным инструментом эконометрики является

- экономико-математическая модель

- уравнение регрессии

- коэффициент корреляции

- корреляционное отношение

- система линейных уравнений

### Гистограмма представляет собой

- частоты в виде столбиковой диаграммы, показывающей, сколько раз различные значения встречаются в наборе данных

- прямую линию, обычно горизонтальную, с нанесенными под ней числами, образующими шкалу

- распределение значений, характер данных и наличие в данных отдельных групп значений

- идеальный набор данных, в котором большинство значений сконцентрировано в средней части диапазона

- концентрацию значений

### Графическое изображение интервального вариационного ряда –

- полигон

- гистограмма

- кумулята

- полигон и гистограмма

- гистограмма и кумулята

### Графическое изображение вариационного ряда, составленное по накопленным частотам

- полигон

- гистограмма

- кумулята

- полигон и гистограмма

- гистограмма и кумулята

### С помощью какой команды можно построить гистограмму

- Вставка –Диаграмма

- Сервис-Гистограмма

- Сервис-Анализ данных-Гистограмма

- Файл-Анализ данных-Гистограмма

### Стандартное отклонение отражает …

- типичное расстояние между средним значением и отдельными значениями набора данных

- расстояния между каждым из значений и средним значением набора данных

- положительное отклонение

- отрицательное отклонение

- усредненное расстояние между каждым из значений и средним значением набора данных

### Как интерпретировать стандартное отклонение дискретной случайной величины?

- как риск в смысле того, насколько далеким от среднего может приблизительно оказаться результат конкретного наблюдения

- как математическое ожидание

- как дисперсию

- как размах

### Чтобы вычислить стандартное отклонение, необходимо выполнить следующее …

- Найти отклонения каждого значения набора данных от среднего, возвести величины отклонений в квадрат, сложить их и разделить полученную сумму на n-1, извлечь квадратный корень.

- Найти отклонения каждого значения набора данных от среднего, сложить их и разделить полученную сумму на n-1, извлечь квадратный корень

- Найти отклонения, возвести величины отклонений в квадрат, извлечь квадратный корень

- Найти отклонения, возвести величины отклонений в квадрат, сложить их и разделить полученную сумму на n-1

### Дисперсия —

- это квадрат стандартного отклонения

- это квадрат отклонения

- это квадрат суммы отклонений

- это усреднение отклонений

- положительные отклонения

### Единица измерения дисперсии?

- $

- %

- пункты

- безразмерная величина

- квадрат единиц измерения

### Что такое генеральная совокупность?

- Вся совокупность реализаций случайной величины

- Все возможные наблюдения интересующего показателя

- Все исходы случайного испытания

- Множество наблюдений, составляющих лишь часть исходов

### Что такое выборка?

- Множество наблюдений, составляющих лишь часть генеральной совокупности

- Все исходы случайного испытания

- Все возможные наблюдения интересующего нас показателя

- Вся совокупность реализаций случайной величины

### Что такое оценка?

- фактическое значение, вычисленное на данных

- это выборочная статистика, которая используется как предполагаемое значение параметра генеральной совокупности

- любое число, вычисленное на планируемых данных

- любое число, взятое из всей генеральной совокупности

### Ковариация –

- мера взаимосвязи между объясняющими переменными

- мера взаимосвязи между объясняемыми переменными

- мера зависимости переменной Y и переменной X

- мера взаимосвязи между двумя переменными

- мера взаимосвязи между наборами факторов

### Что понимается под корреляцией?

- вероятностная зависимость между величинами, не имеющими функционального характера

- вероятностная зависимость между величинами, имеющими функциональный характер

- числовая характеристика распределения двух случайных величин

- мера качества приближения регрессионной модели к исходным значениям

### Корреляционный анализ…

- позволяет сделать вывод о силе взаимосвязи

- используется для прогнозирования одной переменной на основании другой (как правило, Y на основании X)

- используется для визуального представления взаимосвязи в данных

- характеризует крутизну подъема или спуска

- позволяет сделать вывод о силе отрицательной взаимосвязи

### Основная задача корреляционного анализа

- установление характера и тесноты связи между результативными и факторными показателями

- определение параметров уравнения регрессии

- установление функциональной зависимости между показателями

- определение типа уравнения регрессии

### Какие бывают типы связей?

- корреляционная, функциональная

- статистическая, корреляционная

- корреляционная, динамическая

- функциональная, стохастическая

- все ответы верны

### Коэффициент корреляции – мера …

- тесноты взаимосвязи изучаемых явлений

- тесноты между объясняющими переменными

- тесноты между объясняемыми переменными

- тесноты между объясняющими и объясняемыми переменными

- на корреляционном поле

### Коэффициент линейного парного уравнения регрессии:

- показывает среднее изменение результата с изменением фактора на 1

- оценивает статистическую значимость уравнения регрессии

- показывает, на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 1%

- показывает, на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 2%

- показывает, на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор не изменится

### Какова экономическая интерпретация коэффициента уравнения парной регрессии (b)?

- На сколько единиц в среднем изменится результативный признак при изменении факторного на единицу

- Доля влияния факторного признака в формировании результативного признака

- Сила влияния факторного признака на результативный признак

- Доля влияния результативного признака в формировании факторного признака

- На сколько единиц в среднем изменится результативный признак при изменении коэффициента корреляции на единицу

### В каких пределах изменяется значения коэффициента корреляции r?

- от 0 до +1

- от -1 до +1

- от -1 до 0

- от 0 до +2

- от -2 до +2

### Что можно сказать, если коэффициент корреляции r=0?

- переменные Х и Y не коррелируют

- наблюдается положительная корреляция

- наблюдается отрицательная корреляция

### Что можно сказать, если коэффициент корреляции r=1?

- переменные Х и Y не коррелируют

- наблюдается положительная корреляция

- наблюдается отрицательная корреляция

### Что можно сказать, если коэффициент корреляции r = –1?

- переменные Х и Y не коррелируют

- наблюдается положительная корреляция

- наблюдается отрицательная корреляция

### Как связаны показатели, если коэффициент корреляции r = –0,85?

- Между показателями слабая обратная связь

- Между показателями слабая прямая связь

- Между показателями сильная обратная связь

- Между показателями сильная прямая связь

- Вообще не связаны

### Как связаны показатели, если коэффициент корреляции r = –0,22?

- Между показателями слабая обратная связь

- Между показателями слабая прямая связь

- Между показателями тесная обратная связь

- Между показателями тесная прямая связь

- Вообще не связаны

### Связь считается сильной, если значение коэффициента корреляции по абсолютной величине превышает:

- 0

- 0,3

- 0,5

- 0,6

- 0,7

### Связь считается слабой, если значение коэффициента корреляции по абсолютной величине меньше:

- 0

- 0,3

- 0,5

- 0,6

- 0,7

### Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

- r = b * Sy / Sx

- r = b * Sx/ Sy

- r = b * (Sx)^2 / (Sy)^2

- r = b * (Sy)^2 / (Sx)^2

- r = b * (Sy /Sx) ^(1/2)

### Коэффициент детерминации

- определяет необъясненную долю дисперсии

- определяет объясненную долю дисперсии

- определяет тесноту связи между признаками

- оценивает значимость дисперсии

- является мерой качества приближения регрессионной модели к исходным значениям

### Коэффициент детерминации характеризует:

- удельный вес зависимого показателя в общей вариации факторного признака

- удельный вес факторного признака в общей вариации зависимого показателя

- удельный вес результативного признака в общей вариации зависимого показателя

- на сколько процентов изменится Y относительного своего среднего уровня при росте X на 1% относительно среднего уровня

- путем деления соответствующего уравнения регрессии на объем использованного ресурса.

### В каких пределах изменяется коэффициент детерминации (R^2)?

- от 0 до +1

- от 0 до 1000

- от –1 до +1

- от –1000 до +1000

- от –1 до 0

### Рассчитайте коэффициент детерминации, если а=5, b=1.5, r=0.7

- 0.81

- 0.33

- 0.49

- 0.75

- 0.90

### Как связаны между собой коэффициенты корреляции и детерминации?

- Коэффициент корреляции – это квадрат коэффициента детерминации

- Коэффициент детерминации – это квадрат коэффициента корреляции

- Коэффициент корреляции – это куб коэффициента детерминации

- Коэффициент детерминации – это корень коэффициента корреляции

- Они равны

### Что означает достижение коэффициентом детерминации величины 0,58?

- 58% изменчивости Y объясняется поведением Х

- для построения модели использовано 58% наблюдений

- 58% параметров модели являются незначимыми

- 58% вариации Y объяснено моделью регрессии

- 58% переменных надо исключить из уравнения

### Что означает 1- R² = 0,58 для уравнения регрессии?

- 58% - доля изменчивости Y необъясненная

- 58% изменчивости Y объясняется поведением Х

- 42% изменчивости Y объясняется другими факторами

- 58% параметров модели являются незначимыми

- 58% вариации Y объяснено моделью регрессии

### Что позволяет объяснить эконометрическая модель?

- поведение неизвестных переменных в зависимости от значений известных переменных

- тесноту связи между признаками

- поведение неизвестных переменных в зависимости от количества известных переменных

### Регрессионный анализ…

- позволяет сделать вывод о силе отрицательной взаимосвязи

- позволяет сделать вывод о силе взаимосвязи

- используется для прогнозирования одной переменной на основании другой (Y на основании X)

- используется для визуального представления взаимосвязи в данных

- характеризует крутизну подъема или спуска

### Назначение корреляции?

- оценивать силу (тесноту) статистической связи

- оценивать характер связи между переменными величинами

- исследует форму статистической связи

- прогнозировать одну переменную на основании другой

- все варианты верны

### Какие различают виды регрессии?

- парная и множественная

- линейная и прямолинейная

- парная и непарная

- линейная и системная

- линейная и криволинейная

### Различают следующие виды регрессии:

- линейные и прямолинейные

- парные и непарные

- линейные и системные

- линейные и нелинейные

- линейные криволинейные

### Что представляет собой линейное уравнение регрессии?

- уравнение линии, вокруг которой группируются точки корреляционного поля

- уравнение линии любой функции

- уравнение линии, точки которой совпадают со значениями факторного признака

- уравнение линии, точки которой совпадают со значениями результативного признака

### Линейная регрессия имеет следующий вид:

- y = a + b1*x + b2*x2

- y = a + b*x2

- y = a + b*x

- y = a + b*ln(x)

- y = a + b1*x1 + b2*x2

### Составить уравнение регрессии, если известно, что a=22,3; b=35,8.

- (22,3 + 35,8) / х

- 22,3 * х + 35,8

- 22,3 + 35,8 / х

- 22,3 + 35,8 * x

- (22,3 + 35,8) * х

### Выберите наилучший вариант уравнения

- y=0.5 + 2.3*x+5x^2; А=12%; r=0,68

- y=2.3*x^2; А=10%; r=0,5

- y=0.5 + 2.3/x; А=20%; r=0,72

- y=0.5 + 2.3*x; А=10%; r=0,71

- нет правильного ответа

### Что такое зависимая переменная в регрессионной модели?

- переменная Y, являющаяся функцией регрессии

- переменная Х, являющаяся факторным признаком

- коэффициент регрессии

- коэффициент корреляции

- коэффициент детерминации

### По какому графику можно определить характер связи между показателями?

- по корреляционному полю

- по гистограмме

- по столбиковой диаграмме

- по круговой диаграмме

- все варианты верны

### Для чего служат диаграммы рассеяния в координатах У и X?

- для визуального представления взаимосвязи в данных

- позволяет сделать вывод о силе взаимосвязи

- характеризует крутизну подъема или спуска

- используется для прогнозирования одной переменной на основании другой (Y на основании X)

- позволяет сделать вывод о силе отрицательной взаимосвязи

### Как можно построить корреляционное поле (в Excel)?

- Сервис –> Анализ данных –> Корреляция

- Мастер диаграмм –> Гистограмма

- Мастер диаграмм –> Точечная

- Мастер диаграмм –> График

- Сервис –> Анализ данных –> Гистограмма

### Для оценки параметров регрессии, линейных по параметрам, используют метод:

- наибольших квадратов

- наименьших квадратов

- Гаусса

- определителей

- стандартных отклонений

### Суть метода наименьших квадратов состоит в:

- минимизации суммы остаточных величин

- минимизации дисперсии результативного признака

- минимизации суммы квадратов остаточных величин

- максимизации суммы квадратов остаточных величин

- максимизации дисперсии результативного признака

### Параметры а и b в методе наименьших квадратов выбираются так, чтобы...

- СУММ(y'–y)^2 –> min

- СУММ (y'–y)^2 –> max

- СУММ (y'–y) –> min

- СУММ (y–y')^2 –> 0

### Как определить качество регрессионного уравнения?

- с помощью ошибки аппроксимации (А)

- с помощью коэффициента корреляции (r)

- с помощью коэффициента детерминации (R^2)

- с помощью Стандартной ошибки оценки (Se)

### Формула расчета средней ошибки аппроксимации -

- А=(1/n)* CУММ |(Y+Y')/Y|*100

- А=(1/n) * CУММ |(Y-Y')/Y|*100

- А=(n)* CУММ |(Y-Y')/Y|*100

- А=(1/n)* CУММ |(Y-Y')/X|*100

- А=(1/n)* CУММ |(Y/(Y-Y')|*100

### Допустимый предел значений средней ошибки аппроксимации:

- менее 5%

- более 5%

- менее 20%

- менее 8–10%

- более 8–10%

### Найти параметр b, если известны стандартные отклонения X и Y, равные соответственно 5 и 10, значение коэффициента корреляции, равный 0,8

- 2

- 0,4

- 1,6

- 3

- 3,7

### Чему равен коэффициент корреляции, если известно, что b=2; (Sx)^2=9, (Sy)^2=4

- 4,5

- 1,5

- 9

- 3

- 4

### Рассчитайте значение дисперсии, если (Х^2)ср=11, (Xср)=3

- 2

- 1,4

- 2,8

- 8

- 3,2

### Рассчитайте значение дисперсии Х, если (Х^2)ср=16, (Xср)^2=9

- 2,7

- 7

- 4

- 5

- 3,4

### Определите параметр a, если известно, что: Xср=3, Yср=5, b=1

- -2

- 1,5

- 2

- 3

- 4,5

### Коэффициент эластичности парного уравнения регрессии:

- показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу

- оценивает статистическую значимость уравнения регрессии

- показывает, на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 1%

- показывает, на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 100%

- показывает, на сколько единиц изменится в среднем результат, если изменится фактор

### Формула расчета коэффициента эластичности для линейной функции

- Э=b + Xср / Yср

- Э=b * Xср / Yср

- Э=b / (Xср*Yср)

- Э=(Xср / Yср) / b

- Э=(Xср / Yср) - b

### Формула расчета коэффициента эластичности для степенной функции

- Э=b

- Э=b * Xср / Yср

- Э=b / (Xср*Yср)

- Э=(Xср / Yср) / b

- Э = b+ (Xср / Yср)

### Рассчитайте коэффициент эластичности для уравнения прямой, если Xср=15, Yср=5, b=2

- 2,5

- 5

- 6

- 3

- 3,5

### Рассчитайте коэффициент эластичности для уравнения степенной зависимости, если Xср=15, Yср=5, b=1,5

- 2,5

- 4,5

- 1,5

- 3

- 3,5

### Как проверяется статистическая значимость параметров регрессии?

- Опровержением основной гипотезы: найденные параметры принимают значение 0

- Принятием основной гипотезы: найденные параметры принимают значение 0

- Методом подстановки

- Построением корреляционного поля

- Увеличением количества наблюдений

### t-статистика позволяет …

- проверить значимость параметров уравнения регрессии

- определить меру разброса независимой переменной вокруг линии регрессии

- определить меру оценки связи между зависимой и независимой переменными

- определить не достоверность выбранной эконометрической модели

- нет правильного ответа

### Основная гипотеза H0 о незначимости оценок параметров регрессии проверяется следующим образом:

- если t > tк, то с вероятностью (1-а) гипотезу отвергают, где а = 0,05 уровень значимости

- если t > tк, то с вероятностью (1-а) гипотезу отвергают, а = 0,95 уровень значимости

- если t < tк, то с вероятностью (1-а) гипотезу отвергают, где а = 0,05 уровень значимости

- если t = tк, то с вероятностью (1-а) гипотезу отвергают, где а = 0,05 уровень значимости

### Проверка гипотезы H0 о корреляции случайных величин (r=0):

- если t| > tк, то H0 отвергается, т.е. имеется линейная связь между переменными

- если t > tк, то то H0 отвергается, т.е. нет линейная связь между переменными

- если t < tк, то H0 отвергается, т.е. имеется линейная связь между переменными

- если t = tк, то H0 отвергается, т.е. имеется линейная связь между переменными

### Критическое значение t –критерия зависит …

- от уровня значимости и числа степеней свободы

- от доверительной вероятности и числа степеней свободы

- от уровня значимости и доверительной вероятности

- от количество переменных и числа степеней свободы

- от числа степеней свободы

### Чему равно число степеней свободы для модели парной линейной регрессии?

- n-2

- n

- n-5

- n+1

- n+5

### Чему равно число степеней свободы для выборки размером n и параметром m?

- n-m

- n

- n+m

- n*m

- m

### Что означает уровень значимости (а=0,05) при проверке гипотезы о значимости коэффициентов регрессии?

- это вероятность того, что оцениваемый параметр не попадает в доверительный интервал

- доверительная вероятность попадания оцениваемого параметра в доверительный интервал

- показывает среднюю ошибку параметра

- показатель, который определяется как разность между объемом выборки и числом оцениваемых параметров по данной выборке

### Интервал уровня доверительности при проверке гипотезы о значимости коэффициентов регрессии?

- 0,95 – 0,99

- 0,50 – 0,90

- 0,75 – 0,95

- 0,95 – 100

### Статистический вывод начинается с проверки общей гипотезы, которую называют F-тестом. Цель F-теста заключается …

- выяснить, объясняют ли Х-переменные значимую долю вариации У

- выяснить, объясняют ли Х-переменные незначимую долю вариации У

- выяснить, объясняет ли нормальное распределение долю вариации У

- выяснить, объясняет ли биномиальное распределение долю вариации У

### Для какой проверки используется F-статистика?

- Проверяют гипотезу о статистической значимости коэффициента детерминации R2 (Н0: R2=0)

- Проверяют гипотезу о статистической значимости коэффициента корреляции r (Н0: r=0)

- Проверяют гипотезу о статистической значимости коэффициента регрессии b (Н0: b=0)

- все варианты верны

### Является ли взаимосвязь чистой случайностью или значимой связью между Х и У? Ответ дает проверка:

- значимости коэффициента регрессии b

- значимости коэффициента корреляции r

- значимости F-тестом регрессионной связи

- все варианты верны

### Для коэффициента регрессии доверительный интервал определяется …

- от b - t _кр Sb до b + t _кр Sb

- от b - t _кр Sе до b + t _кр Sе

- от b - t _кр Sа до b + t _кр Sа

- от b - t _кр Sа до b + t _кр Sа

- от b - tb Sb до b + tb Sb

### Рассчитайте доверительный интервал для коэффициента регрессии, если b =10, t _кр =2, Sb =1,5

- 7;13

- 8;12

- 7,5;11

- 10;12

### Линейная взаимосвязь не соответствует генеральной совокупности, если …

- взаимосвязь нелинейная; есть выбросы в данных; есть данные с непостоянной вариацией

- взаимосвязь отсутствует; наличие выбросов в данных или данных с постоянной вариацией

- взаимосвязь нелинейная; ширина доверительного интервала параметров велика

- есть выбросы в данных; коэффициент корреляции не значим

### Стандартная ошибка коэффициента регрессии Sb будет наименьшим …

- при большом объеме выборки n или большим стандартным отклонением Х

- при большом объеме выборки n или меньшим стандартным отклонением Х

- при меньшем объеме выборки n или меньшим стандартным отклонением Х

### Стандартная ошибка оценки Se – это …

- абсолютная мера величины ошибок прогнозирования

- абсолютная мера объяснения вариации данных

- относительная мера объяснения вариации данных

- оценочная величина неопределенности нового наблюдения

- оценка неопределенности параметра b

### Оценка параметра b выбрана лучше, если …

- меньше ширина доверительного интервала

- больше ширина доверительного интервала

- в доверительном интервале не встречается 0

- в доверительном интервале значения положительные

### Ширина доверительного интервала зависит oт числа степеней свободы иот стандартных ошибок параметров регрессии и будет меньшим при …

- при большом объеме выборки n и меньших стандартных ошибках Sa, Sb

- при меньшем объеме выборки n и меньших стандартных ошибках Sa, Sb

- при большом объеме выборки n и больших стандартных ошибках Sa, Sb

### Показателем тесноты нелинейной корреляции является индекс корреляции R, находится в границах:

- 0 < R < 1

- -1 < R < 1

- -1 < R < 1

- -1 <= R <= 1

- R < 100%

### Регрессии, нелинейные относительно объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам. К данной категории не относится …

- параболическая функция y=a+b1x+b2x²

- равносторонняя гипербола y=a+b/x

- полулогарифмическая функция y=a+b*lnx

- полулогарифмическая функция lny=a+bx

- степенная функция y=ax^b