«Эконометрика»

1. __________________ описывают размер влияния на . • регрессионные модели с распределенными лагами 2. Cитуация, при которой нулевая гипотеза была отвергнута, хотя была истинной, носит название: • ошибки I рода 3. F-статистика для __________________ является в точности квадратом t-статистики для rx, y. • коэффициента детерминации 4. T-статистика для коэффициента корреляции r определяется как: • 5. Автоковариация определяется соотношением • 6. Автоковариация члена ряда с самим собой равна: • 7. Автокорреляционная функция принимает значения в пределах • от -1 до 1 8. Автокорреляция — нарушение __________________ условия Гаусса-Маркова. • третьего 9. Автокорреляция первого порядка — ситуация, когда случайный член uк коррелирует с: • Uк-1 10. Автокорреляция представляет тем большую проблему, чем • меньше интервал между наблюдениями 11. Авторегрессионная схема называется схемой первого порядка, если описываемое __________________ равно 1. • максимальное запаздывание 12. Аналитические методы выделения неслучайной составляющей основаны на допущении, что ... • известен общий вид неслучайной составляющей 13. Близко к линии регрессии находится наблюдение, для которого теоретическое распределение случайного члена имеет • малое стандартное отклонение 14. В авторегрессионной схеме первого порядка uкн = рuк + ek предполагается, что значение ek в каждом наблюдении: • не зависит от его значений во всех других наблюдениях 15. В авторегрессионной схеме первого порядка зависимость между последовательными случайными членами описывается формулой uk+1 = __________________, где ρ — константа, ek+1 — новый случайный член. • ρuk + e k+1 16. В критерии восходящих и нисходящих серий временному ряду 6, 2, 4, 6, 4 соответствует последовательность: • 17. В критерии восходящих и нисходящих серий проверяется гипотеза: • 18. В критерии восходящих и нисходящих серий, длина самой длинной серии временного ряда 1, 5, 4, 1, 6 равна: • 2 19. В критерии восходящих и нисходящих серий, общее число серий временного ряда 5, 7, 6, 4, 3, 1 равно: • 2 20. В критерии серий, основанном на медиане, временному ряду 2, 5, 4, 6, 3 соответствует последовательность: • 21. В критерии серий, основанном на медиане, общее число серий временного ряда 1, 3, 5, 4, 2 равно: • 3 22. В критерии серий, основанном на медиане, проверяется гипотеза: • 23. В критерии серий, основанном на медиане, протяженность самой длинной серии временного ряда 5, 1, 4, 2 равна: • 1 24. В лаговой структуре Койка веса равны __________________, где . • 25. В лаговой структуре Койка надо оценить только: • три параметра 26. В методе выделения неслучайной составляющей (МНК) необходимо, чтобы величина __________________ была минимальной. • 27. В методе скользящего среднего веса определяется с помощью: • МНК 28. В множественном регрессионном анализе коэффициент детерминации определяет ____________________________________ регрессией. • долю дисперсии y, объясненную 29. В модели АР (1) частная автокорреляционная функция случайных остатков, разделенных двумя тактами времени, равна: • 0 30. В модели АР (2) частная автокорреляционная функция случайных остатков, разделенных двумя тактами времени, равна: • 31. В модели Линтнера реальный объем дивидендов подвергается корректировке: • 32. В модели множественной регрессии всегда желательно присутствие хотя бы одной __________________ переменной для того, чтобы обеспечить надлежащий уровень достоверности оценок. • нефиктивной 33. В модели множественной регрессии за изменение __________________ регрессии отвечает несколько объясняющих переменных. • одной зависимой переменной 34. В модели парной регрессии у* = 4 + 2х изменение х на 2 единицы вызывает изменение у на __________________ единиц. • 4 35. В модели СС (1) автокорреляционная функция при равна: • 36. В модели СС (1) спектральная плотность равна: • 37. В модели СС (2) автокорреляционная функция при равна: • 0 38. В основе модели Ш. Алмон лежит предположение о том, что если зависит от текущих и лаговых значений , то веса в этой зависимости подчиняются __________________ распределению. • полиномиальному 39. В парном регрессионном анализе коэффициент детерминации R2 равен: • rх;у 2 40. В процессе формирования значений всякого временного ряда всегда участвуют __________________ факторы. • случайные 41. В функции Кобба-Дугласа вида log Y = a + b1 log k + b2 log l (k — индекс затрат капитала, l — индекс затрат труда) роль замещающей переменной для показателя технического прогресса играет: • log k 42. В экономике отрицательная автокорреляция встречается __________________ положительная. • гораздо реже, чем 43. Вероятности, с которыми случайная величина принимает свои значения, называют __________________ случайной величины. • законом распределения 44. Верхнее число степеней свободы F-cтатистики в случае парной регрессии равно: • одному 45. Весовые коэффициенты в методе скользящего среднего • всегда больше нуля 46. Временной ряд называется нестационарным однородным, если ... • ряд стационарен 47. Всю совокупность реализаций случайной величины называют __________________ совокупностью. • генеральной 48. Второе условие Гаусса-Маркова заключается в том, что ... • s 2 (ui) — не зависит от i 49. Второе условие Гаусса-Маркова предполагает, что дисперсия случайного члена __________________ в каждом наблюдении. • постоянна 50. Второй шаг метода Зарембки заключается в пересчете наблюдений y в новые • 51. Выборочная дисперсия зависимой переменной регрессии равна __________________ объясненной дисперсии зависимой переменной и необъясненной дисперсии зависимой переменной. • сумме 52. Выборочная дисперсия как оценка теоретической дисперсии имеет __________________ смещение. • отрицательное 53. Выборочная дисперсия остатков в наблюдениях Var (y — (a + bx)) называется __________________ дисперсией зависимой переменной. • необъясненной 54. Выборочная дисперсия рассчитывается по формуле: • 55. Выборочная дисперсия расчетных значений величины y называется __________________ дисперсией зависимой переменной. • объясненной 56. Выборочная ковариация рассчитывается по формуле: • 57. Выборочная корреляция является __________________ теоретической корреляции. • оценкой 58. Гетероскедастичность заключается в том, что дисперсия случайного члена регрессии __________________ наблюдений. • зависит от номера 59. Гетероскедастичность приводит к __________________ оценок параметров регрессии по МНК. • неэффективности 60. Граничное значение области принятия гипотезы с p%-ной вероятностью совершить ошибку I рода определяется __________________ при p-процентном уровне значимости. • критическим значением теста 61. Данные по определенному показателю, полученные для разных однотипных объектов, называются: • перекрестными 62. Детерминированная переменная может рассматриваться как предельный вариант случайной переменной, принимающей свое единственное значение с вероятностью • 1 63. Дисперсии оценок а и b __________________ дисперсии остаточного члена s2 (u). • прямо пропорциональны 64. Дисперсия случайных остатков в модели АР (1) равна • 65. Для белого шума справедливо соотношение • 66. Для весовых коэффициентов в методе скользящего среднего справедлива формула • 67. Для выполнения теста Чоу используется распределение • Фишера 68. Для идентификации АР и СС моделей сначала делают оценки • автокорреляционной функции 69. Для конечного процесса авторегрессии порядка величина может быть представлена как __________________ сумма предшествующих . • конечная 70. Для конечного процесса авторегрессии порядка величина e может быть представлена как __________________ сумма предшествующих . • бесконечная 71. Для линеаризации функции Кобба-Дугласа необходимо предварительно обе части уравнения • разделить на L 72. Для линейного регрессионного анализа требуется линейность • только по параметрам 73. Для модели АР (1) справедливо соотношение • 74. Для модели парной регрессии оценки, полученные по МНК, являются несмещенными, эффективными, состоятельными, если ... • выполнены условия Гаусса-Маркова 75. Для одностороннего критерия нулевой гипотезы Н: β =β альтернативная гипотеза Н1 : • β > β 76. Для отношения RSS2 /RSS1 в рамках теста Голдфелда-Квандта проводят тест • Фишера 77. Для оценки в моделях авторегрессии используется формула • 78. Для парной регрессии F-статистика рассчитывается по формуле • 79. Для применения теста Зарембки необходимо • преобразование масштаба наблюдений у 80. Для проверки нулевой гипотезы H: b= b применяется тест • Стьюдента 81. Для производственного процесса, описываемого функцией Кобба-Дугласа, увеличение капитала (К) и труда (i) в 4 раза приводит к увеличению объема выпуска (у): • в 4 раза 82. Для ранжированного временного ряда медиана равна: • 83. Для ранжированного временного ряда медиана равна: • 84. Для регрессии второго порядка y = 12+7x1 -3x2 отклонение от регрессии наблюдения (х1=2, х2=1, y=20) равно: • е=3 85. Для стационарного ряда выборочная дисперсия равна: • 86. Для стационарного ряда выборочное среднее равно: • 87. Для стационарных временных рядов при величина • стремится к нулю 88. Для того, чтобы установить влияние категории на коэффициент регрессии при нефиктивной переменной, в модель включают: • фиктивную переменную для коэффициента наклона 89. Для уравнения регрессии у = 3х — 2 прогнозное значение зависимой переменной, если объясняющая переменная равна 4, — это: • 10 90. Для уравнения регрессии у=4+2х и наблюденных данных х=4, у=14 остаток в наблюдении равен: • 2