ТЕСТИРУЮЩАЯ СИСТЕМА ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭКОНОМЕТРИКА»

ТЕСТИРУЮЩАЯ СИСТЕМА ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭКОНОМЕТРИКА»
1.Эконометрическая модель – это:

1.система уравнений, описывающая взаимосвязи между переменными;
2.система линейных уравнений с несколькими переменными;
3.обобщенная система качественных взаимосвязей между переменными, дополненная одним или несколькими уравнениями.

2.Эконометрическая модель:

1.полностью описывает все взаимосвязи между переменными, являющимися факторами экономического развития;
2.описывает зависимости между двумя переменными;
3.описывает зависимости только между наиболее существенными переменными.

3.Эконометрическая модель:

1.является единственным инструментом исследования количественных взаимосвязей в экономике;
2.является только инструментом, пригодным для узкого круга исследований;
3.имеет широкое прикладное значение в экономических исследованиях, однако основывается на теоретических представлениях и гипотезах.

4.В эконометрических моделях используются:

1.любые переменные, позволяющие дать количественную характеристику экономических процессов;
2.только количественные переменные;
3.только случайные независимые переменные.

5.Экзогенные переменные – это переменные:

1.значения которых находятся в процессе решения системы одновременных уравнений;
2. значение которых определяется вне модели;
3.любые независимые переменные, используемые в системе одновременных уравнений.

6.Эндогенные переменные – это переменные:

1.значения которых находятся в процессе решения системы одновременных уравнений;
2.значение которых определяется вне модели;
3.любые зависимые переменные, используемые в системе одновременных уравнений.

7. Если две переменные независимы, то их теоретическая ковариация равна:

1. 1/2;
2. 0;
3. 2;
4. 1;
5. -1.

8. Цель регрессионного анализа заключается:

1.в объяснении поведения (динамики) зависимой переменной;
2.поиск вида функциональной взаимосвязи между зависимой и независимыми переменными;
3.поиск факторов, от которых зависит поведение зависимой переменной.

9. В регрессионном уравнении:

1.значение зависимой переменной однозначно соответствует значению независимой переменной;
2.разным наборам независимых переменных может соответствовать один и тот же вектор результирующей (зависимой) переменной;
3.регрессионное уравнение описывает тенденцию изменения независимой переменной.

10. Чем обусловлено наличие в уравнении регрессии случайного возмущения (стохастического члена)?

1.Ошибкой измерения значений независимой переменной;
2.не включением в модель регрессии всех объясняющих переменных;
3.случайной природой независимой переменной.

11. Чему равно количество объясняющих переменных в парном уравнении регрессии?

1.Равно единице;
2.равно двум;
3.может быть произвольным.

12. Величина y, рассматриваемая как зависимая переменная в уравнении парной регрессии:

1.состоит из неслучайной составляющей, зависящей от х (независимой переменной) и случайного члена;
2.является случайной величиной, функционально зависящей только от х;
3.является неизвестной величиной, значение которой находится по уравнению регрессии.

13. Какими характеристиками обладает эффективная оценка?

1.Дисперсия эффективной оценки минимальна;
2.дисперсия эффективной оценки максимальна;
3.отношение теоретического значения переменной к ее оценке находится в интервале от 0 до 1.

14. Эффективность оценок можно сравнивать:

1.для любых наборов переменных;
2.для информации, содержащей не более чем 10-ти кратное количество наблюдений переменных по сравнению с минимальным набором переменных;
3.только в случае использования одного и того же набора наблюдений нескольких случайных переменных.

15. Оценка значимости параметров регрессионного уравнения:

1.не влияет на качество уравнения в целом;
2.является частью агрегированной оценки качества;
3.является единственной оценкой качества уравнения.

16. Преобразования нелинейных уравнений к линейному виду производится:

1.во всех случаях при оценке параметров уравнения;
2.поскольку упрощает процедуру оценивания и дает возможность для применения классического метода наименьших квадратов;
3.потому что невозможно получить оценки нелинейного уравнения.

17. Тест Фишера является:

1.двусторонним;
2.односторонним;
3.многосторонним;
4.многокритериальным;
5.трехшаговым.

18. Какой из предложенных наборов данных имеет наибольшее стандартное отклонение?
I. 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15.
П. 10, 10, 10, 11, 11, 11, 12, 12, 12, 13, 13, 13, 14, 14, 14, 15, 15, 15.
III. 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6.

1. II ;
2. III;
3. у всех одинаковое;
4. I;
5. I, II.

19. Какой из предложенных наборов данных имеет наибольшее среднее отклонение?
I. 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15.
П. 10, 10, 10, 11, 11, 11, 12, 12, 12, 13, 13, 13, 14, 14, 14, 15, 15, 15.
III. 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6.

1. III ;
2. II;
3. одинаковы;
4. I;
5. I, II.

20. Какое из следующих утверждений является справедливым? Для нормального распределения более 68% вероятности лежит в пределах:
I.     трех стандартных отклонений от среднего.
II.   двух стандартных отклонений от среднего.
III. одного стандартного отклонений от среднего.

1. только I;
2. только I и II;
3. только III;
4. все три утверждения верны;
5. ни одно из них не является верным.

21.Менеджер супермаркета интересуется оценкой средней стоимостью покупки для покупателя, вошедшего в супермаркет. Он собирается построить доверительный интервал для средней стоимости покупки по выборке из п покупателей. Предварительно он пытается вспомнить факторы, влияющие на величину доверительного интервала. Какие из следующих утверждений справедливы?
I. Средняя стоимость покупки не влияет на ширину доверительного интервала, а только на его положение.
П. 95%-ный доверительный интервал для п=40 будет шире, чем 95%-ный доверительный интервал для n = 100.
III. 99%-ный доверительный интервал всегда шире, чем 95%-ный доверительный интервал.

1. только I;
2. только II;
3. только III;
4. все три утверждения;
5. ни один набор не дает правильного и полного ответа.

22. В кинотеатре проводится исследование, какой вид попкорна предпочитают зрители. Результаты показали, что вид А предпочитает 65% плюс-минус 3%. Что означает «плюс-минус 3%»?

1.Три процента зрителей изменили свои предпочтения в пользу попкорна вида А;
2.было исследовано 3% всех зрителей;
3.истинная доля любителей попкорна вида А могла бы быть определена, если исследовать на 3% больше зрителей;
4.истинная доля любителей попкорна вида А с фиксированной доверительной вероятно¬стью находится в пределах от 62 до 68 процентов;
5.три процента результатов в выборке неаккуратны и должны быть отброшены.

23. Коэффициент наклона линии регрессии:

1. всегда находится от -1 до 1;
2.никогда не бывает отрицательным;
3. равен коэффициенту корреляции;
4. не может быть равен нулю;
5. может принимать любое значение

24. Рассчитанный по выборке коэффициент корреляции оказался равным -1. Это означает, что:

1.между изучаемыми переменными есть слабая обратная линейная связь;
2.между изучаемыми переменными есть связь, но она не является линейной;
3.между изучаемыми переменными есть сильная обратная линейная связь;
4.между изучаемыми переменными отсутствует связь;
5.полученное число никак не интерпретируется.

25. Коэффициент регрессии в линейной регрессии совокупного спроса на мобильные теле фоны (в тыс. руб.) по цене (в руб.) оказался равным -1. Это означает, что:

1. увеличение цены на 1% снижает спрос на мобильные телефоны на 1%;
2. увеличение цены на 1 рубль снижает спрос на мобильные телефоны на 1%;
3. увеличение цены на 1% снижает спрос на мобильные телефоны на одну тысячу рублей;
4. увеличение цены на 1 рубль снижает спрос на мобильные телефоны на одну тысячу рублей;
5. полученное число никак не интерпретируется.

26. По какой шкале измерены номера телефонов?

1. Интервалов;
2. наименований;
3. порядковой;
4. отношений.

27. По какой шкале измерены оценки знаний?

1. Интервалов;
2. наименований;
3. порядковой;
4. отношений.

28. Интервальная оценка - это:

1.интервал, внутри которого с заданной вероятностью находится точное значение оцениваемого параметра;
2.оценка интервала по заданной шкале;
3.вероятность, с которой можно попасть в этот интервал.

29. Автокорреляция остатков нарушает следующую предпосылку МНК:

1.дисперсия случайных отклонений постоянна;
2.случайное отклонение должно быть независимо от объясняющих переменных;
3.математическое ожидание случайного отклонения равно нулю;
4.случайные отклонения являются независимыми друг от друга.

30. От чего зависят критические значения статистики Дарбина-Уотсона?

1. Число объясняющих переменных;
2. количество наблюдений в выборке;
3. конкретные значения переменных;

31. Определение отдельного вклада каждой из независимых переменных в объясненную дисперсию в случае их коррелированности является задачей:

1. достаточно простой;
2. невыполнимой;
3. достаточно сложной;
4. первостепенной;
5. выполнимой.

32. Зависимая переменная может быть представлена как фиктивная в случае если она:

1. подвержена сезонным колебаниям;
2. имеет трендовую составляющую;
3. является качественной по своему характеру;
4. трудноизмерима;
5. не подвержена сезонным колебаниям.

33. Значения t-статистики для фиктивных переменных незначимо отличается от:

1. 1;
2. 0;
3. –1;
4. ½;
5. 2.

34. Если автокорреляция отсутствует, то DW?

1. 1;
2. –1;
3. 2;
4. 0;
5. –2.

35. Гетероскедастичность заключается в том, что дисперсия случайного члена регрессии зависит от:

1. номера наблюдений;
2. числа наблюдений;
3. времени проведения;
4. одинакова для всех;
5. характера.

36. Влияние каких факторов можно установить включая в модель множественной регрессии фиктивные переменные?

1. Непрерывных;
2. дискретных;
3. трудноизмеримых;
4. случайных;
5. циклических.

37. Гетероскедастичность заключается в том, что дисперсия случайного члена регрессии зависит от:

1. номера наблюдений;
2. числа наблюдений;
3. времени проведения;
4. одинакова для всех;
        5. характера.

38. Множественная регрессия – это:

1.уравнение, описывающее зависимость одной переменной от нескольких;
2.уравнение, описывающее взаимосвязь нескольких независимых переменных между собой;
3.система уравнений, последовательно включающих новую переменную.

39. Параметры уравнения множественной регрессии можно интерпретировать как:

1.оценка влияния каждого фактора, включенного в уравнение, на зависимую переменную;
2.оценка степени влияния каждого фактора, включенного в уравнение множественной регрессии, на их общее влияние на зависимую переменную;
3.оценка степени влияния каждого фактора, включенного в уравнение множественной регрессии, на зависимую переменную при условии, что влияние всех остальных факторов на ее величину неизменно.

40. Точность оценки коэффициентов регрессии будет в общем случае зависеть от числа наблюдений в выборке:

1. чем больше число наблюдений, тем выше точность расчета;
2. чем меньше число наблюдений в выборке, тем больше точность расчета;
3. точность расчета не зависит от числа наблюдений.

41. Явление мультиколинеарности проявляется в том, что:

1.все объясняющие переменные линейно зависимы между собой;
2.одна или несколько объясняющих переменных линейно зависимы;
3.результирующая и одна из объясняющих переменных линейно зависимы.

42. Гомоскедастичность проявляется в том, что:

1.дисперсия случайного члена (возмущения) будет принимать разные значения для любых наблюдений;
2.дисперсия случайного члена (возмущения) будет постоянной для любых наблюдений;
3.дисперсия случайного члена (возмущения) будет для любых наблюдений равна нулю.

43. Гетероскедастичность проявляется в том, что:

1.дисперсия случайного члена (возмущения) будет принимать разные значения для любых наблюдений;
2.дисперсия случайного члена (возмущения) будет постоянной для любых наблюдений;
3.дисперсия случайного члена (возмущения) будет для любых наблюдений равна нулю.

44. Если имеет место гетероскедастичность, то оценки МНК:

1. неэффективны;
2. эффективны, но смещены;
3. эффективны, но несостоятельны.

45. Под автокорреляцией обычно понимается наличие корреляционной зависимости между:

1.между значениями двух и более любых независимых переменных;
2.последовательными (соседними) значениями уровней динамического ряда;
3.между зависимой и любой из независимых переменных.

46. Автокорреляция проявляется:

1. только в регрессионном анализе при использовании данных временных рядов;
2. только для малых выборок;
3. для любых наборов переменных.

47. Число степеней свободы для уравнения множественной (m-мерной) регрессии при доста¬точном числе наблюдений п составляет:

1. n-m-1;
2. n-m+l;
3. n-m;
4. n/m;
5. n+m+l.

48.Стандартные ошибки, вычисленные при гетероскедастичности:

1. завышены по сравнению с истинными значениями;
2. занижены по сравнению с истинными значениями;
3. соответствуют истинным значениям;
4. не имеют математического смысла;
5. являются случайными.

49. В чем заключается задача аналитического выравнивания динамического ряда?

1. В нахождении простой математической формулы, отражающей общую тенденцию ряда;
2. в механическом устранении сезонных колебаний;
3. в построении регрессионного уравнения с использованием одной или нескольких объясняющих переменных.

50. Под авторегрессией понимается такая регрессия, в которой:

1.учитывается влияние предыдущих уровней динамического ряда на последующие уровни;
2.в явном учитывается виде влияние переменной, отражающий фактор времени, на уровни динамического ряда;
3.верно 1 и 2.

51. С чем связано проявление эффекта «запаздывания» в эконометрических уравнениях?

1. Со случайными ошибками выборки или измерения показателей;
2. с характером экономического процесса;
3. в неправильной спецификацией эконометрической модели.

52. Временной лаг – это:

1. любой промежуток времени;
2. промежуток времени отставания между проявлением двух (нескольких) взаимосвязанных явлений;
3. период времени, за которое уровень зависимой переменной меняется от минимального до максимального значения.

53. При расчете величины лага обычно используют:

1.два динамических ряда, сдвинутых во времени один относительно другого;
2.новый динамический ряд, уровни которого представлены последовательными разностями значений уровня исходного ряда;
3.динамический ряд, уровни которого представлены последовательным делением уровней исходного ряда к априорно выбранной базе.

54. Какие уравнения являются структурными?

1.Все уравнения, составляющие исходную систему одновременных уравнений;
2.поведенческие уравнения, описывающие взаимосвязи между переменными;
3.уравнения, не содержащие подлежащих оценке параметров.

55. Какие уравнения являются приведенными - в которых?

1. экзогенные переменные выражены только через эндогенные переменные или случайные параметры;
2. эндогенные переменные выражены только через экзогенные переменные или случайные параметры;
3. каждое уравнение для эндогенной переменной содержит только одну объясняющую переменную.

56. Оценки, получаемые при использовании классического метода наименьших квадратов для непосредственного оценивания структурной системы одновременных уравнений, получаются:

1. несмещенными и состоятельными;
2. смещенными и несостоятельными;
3. смещенными, но эффективными.

57. Оценки, получаемые при использовании классического метода наименьших квадратов для непосредственного оценивания приведенной системы одновременных уравнений, получаются:

1. всегда несмещенными и состоятельными;
2. всегда смещенными и несостоятельными;
3. в некоторых случаях могут быть смещенными, но эффективными;
4. в некоторых случаях могут быть несмещенными и состоятельными.

58. Уравнение называется идентифицируемым, если:

1. можно получить единственное выражение для параметров исходного уравнения через приведенные оценки;
2. оценивается только один из параметров исходного уравнения;
3. каждое из приведенных уравнений в системе содержит только одну переменную.