2018-02-14
1246
в) наука, которая осуществляет качественный анализ взаимосвязей экономических явлений и процессов.
г) раздел экономической теории, связанный с анализом статистической информацией.
13. Основное отличие эконометрических моделей от других видов экономико-математических моделей состоит в
а) учете случайных возмущений для зависимой переменной.
б) учете всех факторов, влияющих на результат.
в) использовании линейной формы зависимости.
г) анализе данных, меняющихся во времени.
14. Оценки параметров линейной регрессионной модели несмещенные, если
а) математическое ожидание регрессионных остатков в каждом наблюдении равно нулю;
б) дисперсия регрессионных остатков в каждом наблюдении постоянна;
нет автокорреляции регрессионных остатков;
в) объясняющие, переменные, входящие в модель, - неслучайные величины.
15. Гомоскедастичность регрессионных остатков, означает, что
а) математ. ожидание регрессионных остатков в каждом наблюдении равно нулю;
б) дисперсия регрессионных остатков в каждом наблюдении постоянна;
|
|
|
нет автокорреляции регрессионных остатков;
в) объясняющие, переменные, входящие в модель, - неслучайные величины.
16. Оцененное уравнение зависимости переменной 
от переменной 
имеет вид 
. Между и имеет место
а) обратная зависимость; б) прямая зависимость;
в) противоположенная зависимость; г) нелинейная зависимость.
17. Оцененное уравнение зависимости переменной от переменной имеет вид . При этом 
. Тогда коэффициент эластичности переменной по переменной равен
а)2; б)6.8; в)3.4; г)-4.2.
18. При увеличении переменной переменная уменьшается. Тогда в уравнении регрессии Yi=bXi+c+εi
а) 
б) 
в) 
г) 
19. Оцененное уравнение зависимости переменной от переменной имеет вид . Тогда коэффициент корреляции
а) 
б) 
в) 
г) 
20. Коэффициент детерминации равен квадрату коэффициента корреляции для
а)параболических моделей; б)степенных моделей;
в)экспоненциальных моделей; г)линейных моделей.
21. В оцененном уравнении регрессии Yi=bXi+c+εi коэффициент b статистически незначим. Тогда коэффициент корреляции 
а)статистически значим; б)равен 1;
в)меньше 0; г)статистически незначим.
22. Сумма квадратов отклонений модели равна 0. Тогда коэффициент детерминации
|
|
|
а)больше 0; б)равен 1; в)меньше 0; г)равен 0.
23. Метод наименьших квадратов заключается в минимизации
а) суммы квадратов отклонений модели;
б) суммы отклонений модели в квадрате;
в) суммы квадратов объясняемых переменных;
г) суммы квадратов объясняющих переменных.
24. Доверительный интервал при увеличении доверительной вероятности
а)сузится; б)расширится; в)останется без изменения.
25. Доверительный интервал коэффициента а парной линейной регрессии [-1,2]. Тогда этот коэффициент
а)статистически значим; б)равен 0;
в)отрицателен; г)статистически незначим.
26. Доверительный интервал коэффициента а парной линейной регрессии [1,2]. Тогда этот коэффициент
а) статистически значим; б)равен 0;
в) не положителен; г)статистически незначим.
27. Явление ложной корреляции имеет место, когда
а)исследователь пытается связать явления, между которыми отсутствуют реальные причинно-следственные связи;
б)исследователь делает ошибку в расчетах коэффициента корреляции;
в)коэффициент корреляции близок по модулю к 1;
г)коэффициент корреляции близок к 0.
28. Выберите уравнения регрессии, нелинейные относительно объясняющей переменной, но линейные по оцениваемым параметрам.
а) Yi=aXi2+bXi+c+εi; б)Yi=аХibεi;
в) Yi=a+bXic+εi; г) Yi=aXi3+bXi2+cXi+d+εi;
д) Yi=a + b/Хi + εi; е)Yi=bXi+c+εi;
ж)Yi=аbXi εi.
29. Выберите уравнения регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.
а)Yi=aXi2+bXi+c+εi; б) Yi=аХibεi;
в)Yi=a+bXic+εi; г)Yi=aXi3+bXi2+cXi+d+εi;
д)Yi=a + b/Хi + εi; е)Yi=bXi+c+εi;
ж) Yi=аbXi εi.
30. В кинотеатре проводится исследование, какой вид попкорна предпочитают зрители. Результаты показали, что вид A предпочитает 65% плюс-минус 3%. Что означает “плюс-минус 3%”?
а)три процента зрителей изменили свои предпочтения в пользу попкорна вида A;
б)было исследовано 3% всех зрителей;
в)истинная доля любителей попкорна вида A могла бы быть определена, если исследовать на 3% больше зрителей;
г)истинная доля любителей попкорна вида A с фиксированной доверительной вероятностью находится в пределах от 62 до 68 процентов;
д)три процента результатов в выборке неаккуратны и должны быть отброшены.
31. Рассчитанный по выборке коэффициент корреляции оказался равным –1. Это означает, что
а)между изучаемыми переменными есть слабая отрицательная линейная связь;
б)между изучаемыми переменными есть связь, но она не является линейной;
в)между изучаемыми переменными есть функциональная линейная отрицательная связь;
г)между изучаемыми переменными отсутствует связь;
д)полученное число никак не интерпретируется.
32. Коэффициент регрессии в линейной регрессии совокупного спроса на мобильные телефоны (в тысячах рублей) по цене (в рублях) оказался равным –1. Это означает, что
а)увеличение цены на 1% снижает спрос на мобильные телефоны на 1%;
б)увеличение цены на 1 рубль снижает спрос на мобильные телефоны на 1%;
в)увеличение цены на 1% снижает спрос на мобильные телефоны на одну тысячу рублей;
г)увеличение цены на 1 рубль снижает спрос на мобильные телефоны на одну тысячу рублей;
д)полученное число никак не интерпретируется.
33. Оцененное уравнение зависимости переменной от переменной имеет вид . Тогда точечный прогноз переменной при нулевом значении равен
а)3.4; б)4.2; в)-4.2; г)0.
34. Что показывает коэффициент эластичности?
а)корреляционную связь факторов между собой;
|
|
|
б)корреляционную связь функций отклика и факторов;
в)на сколько % изменяется “у” при изменении “х” на 1%;
г)это то же, что коэффициент парной корреляции для экспоненциальной модели.
35. Спецификация, неприводимая к линейному виду логарифмическим преобразованием:
а) 
; б) 
; в) 
.
36. В зависимости от количества факторов, модели подразделяются на
а)линейные и нелинейные; б)парные и множественные;
в)статические и динамические; г)стационарные и нестационарные.
37. При выполнении условий Гаусса-Маркова МНК - оценки параметров парной регрессии являются:
а) несмещенными; б) смещенными;
в) эффективными; г) неэффективными;
д) состоятельными; е) несостоятельными;
38. Установить соответствие:
| Зависимости гиперболического типа | Способ замены переменных для линеаризации модели |
1) 
| А)  , 
|
2) 
| Б) 
|
3) 
| В) 
|
Г) 
| |
Д) 
| |
Е) 
|
а)1-А,2-В,3-Б,Д;
б)1-В; 2-Б; 3-В, Б;
в)1-В, 2-А,Г, 3-Е
39. Установить соответствие:
| Зависимости показательного (экспоненциального) типа | Способ замены переменных для линеаризации модели |
1) 
| А) ,
|
2) 
| Б)
|
3) 
| В)
|
| Г)
| |
| Д)
| |
| Е)
|
а)1-Г; 2-Г, В; 3-Б, Д;
б)1-Д, 2-А,3-Б,Е;
в)1-Г, 2-В,Е, 3-Д.
40. Установить соответствие:
| Зависимости логарифмического типа | Способ замены переменных для линеаризации модели |
1) 
| А) ,
|
2) 
| Б)
|
3) 
| В)
|
| Г)
| |
| Д)
| |
| Е)
|
а)1-Е,Г, 2-Д, 3-В; б)1-Е; 2-Г; 3-Г,Е; в)1-В, 2-Г, 3-Д,А.
41. Выберите основные причины присутствия в модели случайной «остаточной» компоненты:
