 |
C) независимые переменные, которые определяются вне системы.
|
|
|
|
Тест
Глава 1.
1. Процесс эконометрического моделирования происходит в течение:
a) 2-х этапов;
b) 4-х этапов;
C) 3-х этапов.
2. При моделировании экономических процессов используются данные:
a) пространственные данные и временные ряды;
b) абстрактные данные и временные ряды;
c) пространственные данные и функциональные ряды.
3. Три основных класса моделей анализа и прогноза:
a) временные ряды, регрессионные модели с 2-мя уравнениями, системы одновременных уравнений;
b) временные ряды, регрессионные модели с 1-м уравнением, системы одновременных уравнений;
c) временные ряды, регрессионные модели с 1-м уравнением, системы однородных уравнений.
4. Виды признаков:
a) векторные и результативные;
b) факторные и нерезультативные;
C) факторные и результативные.
Глава 2.
1. Вид уравнения линейной регрессии:
a) у=а+вх+ε;
b) 
;
c) 
.
2. Для оценки параметров регрессии используют:
a) метод наименьших квадратов;
b) метод наибольших квадратов;
c) метод средних квадратов.
3. Тесноту связи изучаемых явлений оценивает:
a) нелинейный коэффициент парной корреляции и индекс корреляции;
b) линейный коэффициент парной корреляции и индекс корреляции;
c) линейный коэффициент парной регрессии и индекс регрессии.
4. Средняя ошибка аппроксимации – это:
a) максимальное отклонение расчетных значений от фактических;
b) минимальное отклонение расчетных значений от фактических;
C) среднее отклонение расчетных значений от фактических.
5. Средний коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем по совокупности изменится результат от своей средней величины при изменении фактора на:
a) 3%;
b) 0,5%;
c) 1%.
6. F- тест используется для:
|
|
|
a) оценки качества уравнения регрессии;
b) получения прогнозных значений;
c) получения уравнения регрессии.
7. t- критерий Стьюдента и доверительные интервалы используются для оценки:
a) вероятностной значимости коэффициентов регрессии и корреляции;
b) статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции;
c) для определения значений коэффициентов регрессии и корреляции.
Глава 3.
1. Множественная регрессия – это:
a) уравнение связи с несколькими переменными;
b) уравнение связи с одной переменной;
c) число.
2. Мультиколлинеарность – это:
a) не тесная линейная связность;
b) тесная линейная связность;
c) тесная нелинейная связность.
3. Для оценки мультиколлинеарности факторов используется:
a) коэффициент детерминации;
b) коэффициент корреляции;
C) определитель матрицы парных коэффициентов между факторами.
4. Чем ближе к нулю определитель матрицы межфакторной корреляции, тем:
a) ненадежнее результаты множественной регрессии;
b) надежнее результаты множественной регрессии;
c) более неопределенные результаты множественной регрессии.
5. Если для каждого значения фактора 
остатки 
имеют одинаковую дисперсию, то имеет место:
a) гетерокседастичность;
b) гомокседастичность;
c) мультиколлинеарность.
Глава 4.
1. ПФ называется статической, если ее параметры и характеристика f:
a) зависят от времени;
B) не зависят от времени.
2. Если в ПФКД α+β=1, то это:
a) убывающая отдача от масштаба;
b) возрастающая отдача от масштаба;
C) постоянная отдача от масштаба.
3. Если в однородной ПФ р>1, то имеем:
a) падение эффективности производства от роста масштаба производства;
b) рост эффективности производства от роста масштаба производства;
c) постоянную эффективность производства от роста масштаба производства.
4. СЕS-функция – это ПФ с:
a) постоянной эластичностью;
b) переменной эластичностью.
|
|
|
5. В ПФКД сумма эластичности означает:
a) рост масштаба;
b) отклонение от масштаба;
C) отдачу от масштаба.
Глава 5.
1. Различают системы одновременных уравнений:
a) системы независимых, рекурсивных, взаимосвязанных уравнений;
b) системы зависимых, рекуррентных, невзаимосвязанных уравнений;
c) системы однородных, рекурсивных, невзаимосвязанных уравнений.
2. Эндогенные переменные – это:
a) взаимозависимые переменные, которые определяются вне системы;
b) взаимозависимые переменные, которые определяются внутри модели;
c) независимые переменные, которые определяются вне системы.
3. Экзогенные переменные – это:
a) взаимозависимые переменные, которые определяются вне системы;
b) взаимозависимые переменные, которые определяются внутри модели;
c) независимые переменные, которые определяются вне системы.
4. Предопределенные переменные – это:
a) лаговые экзогенные и эндогенные переменные;
b) экзогенные и эндогенные переменные;
|
|
|
