Отрицательной автокорреляции

Будет уменьшаться

 

Включение фактора в модель целесообразно, если коэффициент регрессии при этом факторе является …

1.нулевым

2.незначимым

Существенным

4.несущественным

 

В матрице парных коэффициентов корреляции отображены значения парных коэффициентов линейной корреляции между...

Переменными

2.параметрами

3.параметрами и переменными

4.переменными и случайными факторами

 

Выявление компонента тренда и сезонных колебаний проводится на основании (несколько вариантов ответов)…

Построения и анализа коррелограммы

2.исследования многофакторной модели

3.моделирования систем эконометрических уравнений

Расчета анализа коэффициентов автокорреляции различных порядков

 

Взаимодействие факторов эконометрической модели означает, что …

1.влияние факторов на результирующий признак зависит от значений другого неколлинеарного им фактора

2.влияние факторов на результирующий признак усиливается, начиная с определенного уровня значений факторов

Факторы дублируют влияние друг друга на результат

4.влияние одного из факторов на результирующий признак не зависит от значений другого фактора

 

В хорошо подобранной модели остатки должны:

Иметь нормальный закон распределения с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией

Быть некоррелированными

3.иметь экспоненциальный закон распределения

4.быть хаотично разбросанными

 

В тестах обнаружения гетероскедастичности F-критерий используется в тесте

Голдфелда-Квандта

2.ранговой корреляции Спирмена

3.метода рядов Чоу

4.Дарбина-Уотсона

 

В экономических задачах чаще встречается

1.аддитивная автокорреляция

2.мультипликативная автокорреляция

3.отрицательная автокорреляция

Положительная автокорреляция

 

Гетероскедастичность подразумевает …

1.постоянство дисперсии остатков независимо от значения фактора

2.зависимость математического ожидания остатков от значения фактора

Зависимость дисперсии остатков от значения фактора

4.независимость математического ожидания остатков от значения фактора

 

Гетероскедастичность ошибок в регрессионыых моделях означает, что они имеют:

1.одинаковую дисперсию всех наблюдений

Увеличивающуюся (уменьшающуюся) дисперсию для всех наблюдений

3.одинаковое математическое ожидание для всех наблюдений

4.увеличивающуеся (уменьшающуеся) математическое ожидание для всех наблюдений

Из пары коллинеарных факторов в эконометрическую модель включается тот фактор,

1.который при достаточно тесной связи с результатом имеет наибольшую связь с другими факторами

2.который при отсутствии связи с результатом имеет максимальную связь с другими факторами

3.который при отсутствии связи с результатом имеет наименьшую связь с другими факторами

Который при достаточно тесной связи с результатом имеет меньшую связь с другими факторами

Метод рядов - это метод обнаружения

Автокорреляции

2.мультиколлинеарности

3.гетероскедастичности

4.гомоскедастичности

Матрица парных коэффициентов корреляции строится для выявления коллинеарных и мультиколлинеарных …

1.параметров

2.случайных факторов

Существенных факторов

4.результатов

 

Метод оценки параметров моделей с гетероскедастичными остатками называется ____________ методом наименьших квадратов:

1.обычным

2.косвенным

Обобщенным

4.минимальным

 

На основании преобразования переменных при помощи обобщенного метода наименьших квадратов получаем новое уравнение регрессии, которое представляет собой:

1.взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами  

2.нелинейную регрессию, в которой переменные взяты с весами

3.нелинейную регрессию, в которой переменные взяты с весами

4.взвешенную линейную регрессию, в которой переменные взяты с весами

На графике наблюдается частая смена знаков остатков при наличии

1.мультиколлинеарности

2.гетероскедастичности

3.положительной автокорреляции

отрицательной автокорреляции

 

Наличие зон неопределенности в тесте Дарбина-Уотсона связано с зависимостью наблюдаемых значений статистики

1.от уровня значимости

2.от размера выборки

От значений НП

4.все ответы правильные

 

Отбор факторов в модель множественной регрессии при помощи метода включения основан на сравнении значений …

1.общей дисперсии до и после включения фактора в модель

2.остаточной дисперсии до и после включения случайных факторов в модель

3.дисперсии до и после включения результата в модель


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: