Какой из методов является методом сглаживания временного ряда

(один ответ)

1) метод инструментальных переменных

 

2) метод скользящих средних

 

3) метод моментов

 

4) метод треугольников

 

5) метод Монте-Карло

 

Правильные ответы

 

Какой из приведенных тестов является тестом на автокорреляцию

 

(один ответ)

1) Гаусса-Маркова

 

2) Чебышева

 

3) Голдфелда-Квандта

 

4) Чоу

 

5) Дарбина-Уотсона

 

Правильные ответы

Какой из приведенных тестов является тестом на гетероскедастичность

 

(один ответ)

1) Гаусса-Маркова

 

2) Чебышева

 

3) Голдфелда-Квандта

 

4) Чоу

 

5) Дарбина-Уотсона

 

Правильные ответы

 

Какой пакет анализа Microsoft Excel позволяет оценить многие характеристики

линейной регрессионной модели

 

(один ответ)

1) «Выборка»

 

2) «Корреляция»

 

3) Гистограмма»

 

4) «Регрессия»

 

5) «Ковариация»

 

Правильные ответы

 

Какой пакет анализа Microsoft Excel позволяет построить корреляционную

матрицу для множественной линейной модели

 

(один ответ)

1) «Выборка»

 

2) «Корреляция»

 

3) Гистограмма»

 

4) «Регрессия»

 

5) «Ковариация»

 

Правильные ответы

 

Какой показатель характеризует значимость коэффициента корреляции

 

(один ответ)

1) F-статистика Фишера-Снедекора

 

2) коэффициент корреляции

 

3) — t-статистика Стьюдента коэффициента регрессии

 

4) средняя ошибка аппроксимации

 

5) t-статистика Стьюдента этого коэффициента корреляции

 

Правильные ответы

 

Какой показатель характеризует значимость коэффициента регрессии

 

(один ответ)

1) F-статистика Фишера-Снедекора

 

2) коэффициент корреляции

 

3) — t-статистика Стьюдента коэффициента регрессии

 

4) средняя ошибка аппроксимации

 

5) t-статистика Стьюдента этого коэффициента корреляции

 

Правильные ответы

Какой показатель характеризует тесноту нелинейной связи

 

(один ответ)

1) индекс корреляции

 

2) коэффициент регрессии

 

3) коэффициент детерминации

 

4) средняя ошибка аппроксимации

 

5) коэффициент корреляции

 

Правильные ответы

 

Какому коэффициенту корреляции соответствует возрастающая линейно-

функциональная регрессионная зависимость

(один ответ)

1) 0

 

2) 100

 

3) 1

 

4) -100

 

5) -1

 

Правильные ответы

 

Линеаризовать нелинейную модель ln y = a + b*x + e

 

(одинответ)

1) Y = A + x*B + E, где Y = ln y, A = ln a, B= ln b, E = ln e

 

2) y = a + b*x1 + c*x2 + e, где x1 = x, x2 = x^2

 

3) Y = a + b*x + e, где Y = ln y

 

4) Y = a + b*x1 + c*x2 + e, где x1 = x, x2 = x^2, Y = ln y

 

5) y = a + b*X + e, где X = 1/x

 

Правильные ответы

 

Какому коэффициенту корреляции соответствует возрастающая линейно-

функциональная регрессионная зависимость

(один ответ)

1) F-статистику Фишера-Снедекора

 

2) нормированный (скорректированный) коэффициент детерминации

 

3) коэффициент детерминации

 

4) среднюю относительную ошибку

 

5) множественный коэффициент корреляции

 

Правильные ответы

 

Линеаризовать нелинейную модель ln y = a + b*x + c*x^2 + e

 

(одинответ)

1) Y = A + x*B + E, Y = ln y, A = ln a, B= ln b, E = ln e

 

2) y = a + b*x1 + c*x2 + e, x1 = x, x2 = x^2

 

3) Y = a + b*x + e, Y = ln y

 

4) Y = a + b*x1 + c*x2 + e, x1 = x, x2 = x^2, Y = ln y

 

5) y = a + b*X + e, X = 1/x

 

Правильные ответы

Система эконометрических уравнений является сверхидентифицируемой, если

 

(один ответ)

1) идентифицируемо каждое уравнение системы

 

2) сверхидентифицируемы все уравнения системы

 

3) неидентифицируемы все уравнения системы

 

4) сверхидентифицируемо хотя бы одно уравнение системы

 

Правильные ответы

 

Линеаризовать нелинейную модель ln y = a + b*x + e

 

(одинответ)

1) Y = A + x*B + E, Y = ln y, A = ln a, B= ln b, E = ln e

 

2) y = a + b*x1 + c*x2 + e, x1 = x, x2 = x^2

 

3) Y = a + b*x + e, Y = ln y

 

4) Y = a + b*x1 + c*x2 + e, x1 = x, x2 = x^2, Y = ln y

 

5) y = a + b*X + e, X = 1/x

 

Правильные ответы

 

 

Линеаризовать нелинейную модель y = 1 / (a + b*x + c*x^2 + e)

 

(один ответ)

1) Y = a + b*x1 + c*x2 + e, где x1 = x, x2 = x^2, Y = 1/y

 

2) y = a + b*x1 + c*x2 + e, x1 = x, x2 = x^2

 

3) Y = a + b*x + e, Y = ln y

 

4) Y = a + b*x1 + c*x2 + e, x1 = x, x2 = x^2, Y = ln y

 

5) y = a + b*X + e, X = 1/x

 

Правильные ответы

 

Линеаризовать нелинейную модель y = 1 / (a + b*x+e)

 

(один ответ)

1) Y = a + b*x1 + c*x2 + e, где x1 = x, x2 = x^2, Y = 1/y

 

2) y = a + b*x1 + c*x2 + e, x1 = x, x2 = x^2

 

3) Y = a + b*x + e, Y = ln y

 

4) Y = A + x*B + E, Y = ln y, A = ln a, B = ln b, E = ln e

 

5) y = a + b*X + e, X = 1/x

 

Правильные ответы

Линеаризовать нелинейную модель y = a + b*x + c*x^2 + d*x^3 + e

(один ответ)

1) Y = a + b*x1 + c*x2 + e, где x1 = x, x2 = x^2, Y = 1/y

 

2) y = a + b*x1 + c*x2 + e, x1 = x, x2 = x^2

 

3) y = a + b*x1 + c*x2 + d*x3 + e,x1 = x, x2 = x^2, x3=x^3

 

4) Y = A + x*B + E, Y = ln y, A = ln a, B = ln b, E = ln e

 

5) y = a + b*X + e, X = 1/x

 

Правильные ответы

 

Линеаризовать нелинейную модель y = a + b*x + c*x^2 + e

 

(один ответ)

1) Y = a + b*x1 + c*x2 + e, где x1 = x, x2 = x^2, Y = 1/y

 

2) y = a + b*x1 + c*x2 + e, x1 = x, x2 = x^2

 

 

3) Линеаризовать нелинейную модель y = a + b*x + c*x^2 + e

4) Y = A + x*B + E, Y = ln y, A = ln a, B = ln b, E = ln e

 

5) y = a + b*X + e, X = 1/x

 

Правильные ответы

 

Линеаризовать нелинейную модель y = a + b/x + e

 

(один ответ)

1) y = a + b*x + e

 

2) Y = A + b*X + E, Y = ln y, A = ln a, X = ln x, E = ln e

 

3) y = a + b*X + e, X = 1/x

 

4) Y = A + x*B + E, где Y = ln y, A = ln a, B = ln b, E = ln e

 

5) Y = a + b*x + e, Y = ln y

 

Правильные ответы

 

Линеаризовать нелинейную модель y = a*(b^x)*e

 

(один ответ)

1) y = a + b*x + e

2) Y = A + b*X + E, Y = ln y, A = ln a, X = ln x, E = ln e

 

3) y = a + b*X + e, X = 1/x

 

4) Y = A + x*B + E, где Y = ln y, A = ln a, B = ln b, E = ln e

 

5) Y = a + b*x + e, Y = ln y

 

Правильные ответы

 

Линеаризовать нелинейную модель y = a*(x^b)*e

(один ответ)

1) y = a + b*x + e

 

2) Y = A + b*X + E, Y = ln y, A = ln a, X = ln x, E = ln e

 

3) y = a + b*X + e, X = 1/x

 

4) Y = A + x*B + E, где Y = ln y, A = ln a, B = ln b, E = ln e

 

5) Y = a + b*x + e, Y = ln y

 

4) Y = A + x*B + E, где Y = ln y, A = ln a, B = ln b, E = ln e

 

5) Y = a + b*x + e, Y = ln y

 

Правильные ответы

 

Марковский случайный процесс в эконометрике иначе называется

 

(один ответ)

1) GARCH-модель

 

2) авторегрессионная модель с распределёнными лагами ADL(p,q)

 

3) авторегрессионная модель 1-го порядка AR(1)

 

4) модель скользящей средней MA(q)

 

5) модель адаптивных ожиданий

 

Правильные ответы

 

Математическое ожидание случайной величины характеризует

 

(один ответ)

1) максимально возможное значение случайной величины

 

2) рассеяние значений случайной величины около математического ожидания

 

3) минимально возможное значение случайной величины

 

4) среднее значение случайной величины

 

5) наиболее вероятное значение случайной величины

 

Правильные ответы

 

Метод скользящих средних — это метод …

 

(один ответ)

1) механического сглаживания временного ряда

 

2) определения наличия в модели мультиколлинеарности

 

3) определения наличия в модели автокорреляции остатков

 

4) отбора малозначимых факторов

 

5) определения наличия в модели гетероскедастичности

 

Правильные ответы

 

Метод скользящих средних — это…

(один ответ)

1) метод механического сглаживания временного ряда

 

2) метод устранения (уменьшения) гетероскедатичности в модели

 

3) метод решения систем одновременных эконометрических уравнений

 

4) метод устранения (уменьшения) мультиколлинеарности в модели

 

5) метод устранения (уменьшения) автокорреляции в модели

 

Правильные ответы

 

Метод устранения (уменьшения) мультиколлинеарности

(один ответ)

1) введение в модель фиктивных переменных

 

2) метод устранения (уменьшения) гетероскедатичности в модели

 

3) сглаживание временного ряда

 

4) устранение временного тренда

 

Правильные ответы

 

Нарушение какого допущения (предпосылки) регрессионного анализа ведет к

возникновению в модели автокорреляции остатков

(один ответ)

1) некоррелированность объясняющих переменных между собой: r(Xi,Xj)=0, (i не = j)

 

2) несмещенность ошибок разных наблюдений: M(Ei)=0, i=1,2,…n

 

3) некоррелированность ошибок разных наблюдений: r(Ei,Ej)=0, (i не = j)

 

4) нормальность распределения ошибок: Ei ~ N(0;D)

 

Правильные ответы

 

Нарушение какого допущения (предпосылки) регрессионного анализа ведет к

возникновению в модели гетероскедастичности

 

(один ответ)

1) некоррелированность объясняющих переменных между собой: r(Xi,Xj)=0, (i не = j)

 

2) несмещенность ошибок разных наблюдений: M(Ei)=0, i=1,2,…n

 

3) некоррелированность ошибок разных наблюдений: r(Ei,Ej)=0, (i не = j)

 

4) постоянство дисперсии ошибок при различных значениях объясняющей переменной: D(Ei)

=CONST

 

Правильные ответы