Тесты по эконометрике с ответами скачать

Итоговые тесты по эконометрике.

6. Каковы последствия нарушения допущения МНК «математическое ожидание регрессионных остатков равно нулю»? +а) Смещенные оценки коэффициентов регрессии; б) Эффективные, но несостоятельные оценки коэффициентов регрессии; в) Неэффективные оценки коэффициентов регрессии; г) Несостоятельные оценки коэффициентов регрессии. 7. Какое из следующих утверждений верно в случае гетероскедастичности остатков? +а) Выводы по t и F- статистикам являются ненадежными; б) Гетероскедастичность проявляется через низкое значение статистики Дарбина-Уотсона; в) При гетероскедастичности оценки остаются эффективными; г) Оценки параметров уравнения регрессии являются смещенными. 8. На чем основан тест ранговой корреляции Спирмена? +а) На использовании t – статистики; б) На использовании F – статистики; в) На использовании ; г) На графическом анализе остатков. 9. На чем основан тест Уайта?

а) На использовании t – статистики; б) На использовании F – статистики; +в) На использовании ; г) На графическом анализе остатков. 10. Каким методом можно воспользоваться для устранения автокорреляции? +а) Обобщенным методом наименьших квадратов; б) Взвешенным методом наименьших квадратов; в) Методом максимального правдоподобия; г) Двухшаговым методом наименьших квадратов. 11. Как называется нарушение допущения о постоянстве дисперсии остатков? 12. Фиктивные переменные вводятся в: а) только в линейные модели; б) только во множественную нелинейную регрессию; в) только в нелинейные модели; +г) как в линейные, так и в нелинейные модели, приводимые к линейному виду.

13. Если в матрице парных коэффициентов корреляции встречаются , то это свидетельствует: +а) О наличии мультиколлинеарности; б) Об отсутствии мультиколлинеарности; в) О наличии автокорреляции; г) Об отсутствии гетероскедастичности. 14. С помощью какой меры невозможно избавиться от мультиколлинеарности? а) Увеличение объема выборки; б) Исключения переменных высококоррелированных с остальными; в) Изменение спецификации модели; +г) Преобразование случайной составляющей.

15. Если и ранг матрицы А меньше (К-1) то уравнение: в) точно идентифицировано. 16.Уравнение регрессии имеет вид: 17.В чем состоит проблема идентификации модели? +а) получение однозначно определенных параметров модели, заданной системой одновременных уравнений; б) выбор и реализация методов статистического оценивания неизвестных параметров модели по исходным статистическим данным; в) проверка адекватности модели. 18.

Какой метод применяется для оценивания параметров сверхиденцифицированного уравнения? 19. Если качественная переменная имеет k альтернативных значений, то при моделировании используются: +а) (k-1) фиктивная переменная; б) k фиктивных переменных; в) (k+1) фиктивная переменная. 20. Анализ тесноты и направления связей двух признаков осуществляется на основе: +а) парного коэффициента корреляции; б) коэффициента детерминации; в) множественного коэффициента корреляции.

21. В линейном уравнении x =а 0 +a 1 х коэффициент регрессии показывает: а) тесноту связи; б) долю дисперсии "Y", зависимую от "X"; +в) на сколько в среднем изменится "Y" при изменении "X" на одну единицу; г) ошибку коэффициента корреляции. 22. Какой показатель используется для определения части вариации, обусловленной изменением величины изучаемого фактора? а) коэффициент вариации; б) коэффициент корреляции; +в) коэффициент детерминации; г) коэффициент эластичности. 23.

Коэффициент эластичности показывает: +а) на сколько % изменится значение y при изменении x на 1 %; б) на сколько единиц своего измерения изменится значение y при изменении x на 1 %; в) на сколько % изменится значение y при изменении x на ед. своего измерения. 24. Какие методы можно применить для обнаружения гетероскедастичности ?