 |
В чем состоит проблема идентификации модели?
|
|
|
|
Итоговые тесты по эконометрике
1. Оценка значимости параметров уравнения регрессии осуществляется на основе:
+а) t - критерия Стьюдента;
б) F - критерия Фишера – Снедекора;
в) средней квадратической ошибки;
г) средней ошибки аппроксимации.
2. Коэффициент регрессии в уравнении 
, характеризующем связь между объемом реализованной продукции (млн. руб.) и прибылью предприятий автомобильной промышленности за год (млн. руб.) означает, что при увеличении объема реализованной продукции на 1 млн. руб. прибыль увеличивается на:
а) 0,5 %;
г) 0,5 млн. руб.;
в) 500 тыс. руб.;
+г) 1,5 млн. руб.
3. Корреляционное отношение (индекс корреляции) измеряет степень тесноты связи между Х и Y:
а) только при нелинейной форме зависимости;
+б) при любой форме зависимости;
в) только при линейной зависимости.
4. По направлению связи бывают:
а) умеренные;
+б) прямые;
в) прямолинейные.
5. По 17 наблюдениям построено уравнение регрессии: 
. Для проверки значимости уравнения вычислено наблюдаемое значение t - статистики: 3.9. Вывод:
+а) Уравнение значимо при a = 0,05;
б) Уравнение незначимо при a = 0,01;
в) Уравнение незначимо при a = 0,05.
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.
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.
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.
На чем основан тест Уайта?
а) На использовании t – статистики;
б) На использовании F – статистики;
+в) На использовании ;
г) На графическом анализе остатков.
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.
Как называется нарушение допущения о постоянстве дисперсии остатков?
а) Мультиколлинеарность;
б) Автокорреляция;
+в) Гетероскедастичность;
г) Гомоскедастичность.
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.
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:
а) сверхиденцифицировано;
+б) неидентифицировано;
в) точно идентифицировано.
16.Уравнение регрессии имеет вид:
|
|
|
+а) 
;
б) 
;
в) 
.
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.
|
|
|
