ИТ.Эконометрика.ПИНб
-
10. Что показывает коэффициент детерминации в парной корреляционной зависимости?
-
11. Что такое коэффициент эластичности функции <i>y</i><i>=</i><i>f</i><i>(</i><i>x</i><i>)</i>?
-
12. Что означает коэффициент корреляции, равный 0,8?
-
13. Что означает коэффициент корреляции, равный (-0,94)?
-
14. Что означает гомоскедастичность остатков регрессии?
-
15. Что значит оценить общее качество уравнения регрессии?
-
15. Что означает гетероскедастичность остатков регрессии?
-
16. К каким последствиям приводит гетероскедастичность остатков регрессии?
-
17. Какие методы оценки параметров модели используются при нарушении гомоскедастичности?
-
18. Назовите два класса нелинейных регрессий:
-
19. Выберите регрессию, не линейную относительно объясняющих переменных:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/19_4.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/19_3.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/19_1.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/19_2.png" />
-
1. В результате использования статистической функции ЛИНЕЙН в ПЭТ MS Excel получен результат:<br />Построить тренд:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/1_%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D1%8B%D0%BA%D0%B8.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/1_%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D1%8B%D0%BA%D0%B8%20_1.jpg" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/1_%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D1%8B%D0%BA%D0%B8%20_2.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/1_%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D1%8B%D0%BA%D0%B8%20_3.jpg" />
-
1. Понятие случайной величины:
-
1. Представлена эконометрическая модель потребления Фридмана:<br />Рассчитать краткосрочную предельную склонность к потреблению.<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/1_%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D1%8B%D0%BA%D0%B8_%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D1%86.png" />
-
1. Рассчитайте цену автомобиля на вторичном рынке (усл. ед.), используя эконометрическую модель: <em>y(x1,x2)= 5000-x1-4x2+e</em> Известны: <i>x</i><sub>1</sub>=2, <i>x</i><sub>2</sub>=12.
-
1. Рассчитать средний коэффициент эластичности, если известны: коэффициент «чистой» регрессии, равный 0,5;<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/1_%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D1%8B%D0%BA%D0%B8_%D0%BF%D0%BE%D1%81%D0%BB.png" />
-
20. Выберите регрессию, не линейную по оцениваемым параметрам:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/20_1_1.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/20_1_3.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/20_1_2.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/20_1_4.png" />
-
2. Найдите среднее значение случайной величины <i>X</i>={3, 12, 6, 8, 11,}:
-
2. По оцененному уравнению множественной линейной регрессии (модели инфляции) определить естественный уровень безработицы для экономики США в 1977-90 гг.:<br /><em>INF=5,414-0,92u+1,148INF(-1)</em>
-
2. Посчитать выборочный коэффициент корреляции (между риском и рискообразующими факторами), если:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/2_%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_.png" />
-
2. Представлен результат применения функции ЛИНЕЙН при изучении зависимости риска и рискообразующих факторов при внедрении ИС (18 наблюдений):<br />Рассчитать критерий Фишера.<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/2_%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D1%8B%D0%BA%D0%B8_%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D1%86.jpg" />
-
2. Что такое математическое ожидание случайной величины?
-
3. Построить (выбрать) классическую нормальную эконометрическую модель (общий вид) оценки сложности проекта создания ИС, используя следующие показатели: количество внешних данных и обработанной информации; количество запросов пользователей; количество внутренних логических и внешних интерфейсных файлов:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/3_%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_1.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/3_%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_3.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/3_%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_2.png" />
-
3. Чему равна стоимость нового автомобиля (усл. ед.), если рассматривается эконометрическая модель: <em>y(x1,x2)=2000-1,5x1-0,4x2+e</em> , в которой <i>x</i><sub>1 </sub>–<sub> </sub>пробег,<i>x</i><sub>2 </sub>– год выпуска?
-
3.Что такое функция распределения случайной величины?
-
4. Затраты на эксплуатацию ИС составили за ряд лет:<br />Посчитать абсолютный прирост для уровня 4:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/4_%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5.png" />
-
4. Получить прогноз по тренду на седьмой период: <i>y</i><i>(</i><i>t</i><i>)=</i>12+0,5<i>t</i>:
-
4. Что такое плотность распределения непрерывной случайной величины?
-
5. Вычислить условное среднее <em>Yср(x)</em> . При <i>x</i>=5 <i>Y</i> имеет распределение:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/5_%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B51.png" />
-
5. Затраты на эксплуатацию ИС составили за ряд лет:<br />Посчитать темп роста (%) для уровня 4:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/4_%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5.png" />
-
5. Какими источниками обусловлено присутствие в эконометрической модели случайной компоненты?
-
6. Состоятельность оценок параметров регрессии, полученных с помощью метода наименьших квадратов, означает:
-
6. Чему равен коэффициент «чистой» регрессии в модели <em>y(x)=386,15+45x1+e </em>?
-
6. Эконометрическая модель зависимости трудоемкости разработки программного продукта от таких факторов, как тарифная ставка привлекаемых к проекту разработчиков, уровень новизны проекта и сложность контроля входящей и исходящей информации имеет вид: <em>y(x1,x2,x3)=12,9+1,5x1+3,1x2+21,3x3+e</em>. На сколько единиц увеличится трудоемкость разработки программного продукта, если тарифная ставка разработчиков увеличится в 10 раз?
-
7. Несмещенность оценок параметров регрессии, полученных с помощью метода наименьших квадратов, означает:
-
7. Построить теоретическое значение величины арендной ставки для представленных исходных данных по объяснённой части эконометрической модели<br /><em>y(x1,x2,x3)=10-4,5x1-0,5x2+1,2x3+e</em>: <i>x</i><sub>1</sub>=2,<sub> </sub><i>x</i><sub>2</sub>=1,<sub> </sub><i>x</i><sub>3</sub>=0.
-
7. Уравнение нелинейного тренда:<br />отражает взаимосвязь между выгодами от внедрения ИС (новых программных продуктов) и риском, связанным с реализацией проекта. Постройте прогноз на третий квартал.<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/6_%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5.png" />
-
8. Рассчитать общую сумму квадратов отклонений переменной <i>y</i>:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/8_%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5.png" />
-
8. Уравнение множественной регрессии, объясняющее зависимость между процентом кооперированного населения (<i>x</i><sub>2</sub>), числом работников потребсоюзов (<i>x</i><sub>1</sub>) и процентом охвата ими денежных средств населения(<i>y</i>) имеет вид: <i>y</i>(<i>x</i><sub>1</sub>,<i>x</i><sub>2</sub>)=10,4+0,001<i>x</i><sub>1</sub>-0,11<i>x</i><sub>2</sub>+<i>e</i>. Увеличение числа работников потребсоюзов на 100 чел. приведет к увеличению процента охвата денежных средств на:
-
8. Эффективность оценок параметров регрессии, полученных с помощью метода наименьших квадратов, означает:
-
9. Что показывает коэффициент корреляции в парной корреляционной зависимости?
-
<b>10. </b>Как называется параметр <i>b</i> в модели <em>у(х)=а+bx+e</em> ?
-
<b>11. </b>Что показывает коэффициент регрессии в модели<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/10.png" />
-
<b>12. </b>Назовите основные свойства оценок параметров регрессии, полученных с помощью метода наименьших квадратов:
-
<b>13. </b>Назовите относительный показатель тесноты корреляционной связи в моделях парной регрессии:
-
<b>14. </b>Что показывает коэффициент эластичности в модели парной регрессии?
-
<b>17. </b>Выберите модель временного ряда:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/17_4.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/17_1.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/17_2.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/17_3.png" />
-
<b>18. </b>Виды прогноза в экономике:
-
<b>19. </b>Назовите две базовые модели скользящего среднего:
-
<b>1. </b>Назовите, что является предметом дисциплины «эконометрика»:
-
<b>20. </b>Приведите пример системы одновременных уравнений:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/20_1.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/20_2.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/20_3.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/20_4.png" />
-
<b>2. </b>Назовите основную задачу эконометрики:
-
<b>3. </b>Назовите главный инструмент эконометрики:
-
<b>4. </b>Вставьте пропущенное слово или словосочетание:<br />Наиболее полным описанием случайной величины является ее … .
-
<b>5. </b>Что такое закон распределения случайной величины?
-
<b>6. </b>Назовите два типа экономических данных:
-
<b>7. </b>Назовите основные этапы эконометрического моделирования, соблюдая их последовательность:
-
<b>8. </b>Укажите классификацию переменных в эконометрических моделях:
-
<b>9. </b>Дайте определение корреляционной зависимости между двумя переменными:
-
<p>5. Вычислить условное среднее <em>Yср(x)</em> . При <i>x</i>=5 <i>Y</i> имеет распределение:</p><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/5_%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B51.png" />
-
<p><b>16. </b>Виды временных рядов:</p>
ИТ.Эконометрика.ЭКБЗ
-
Автокорреляцией уровней ряда называют зависимость между:
-
Автокорреляционная функция временного ряда – это:
-
Авторегрессия - это:
-
Априорно известно, что зависимость между объясняющей и объясняемой переменными не является линейной, в таком случае зависимость может быть выражена следующей функцией:
-
Бинарные переменные принимают значения:
-
В аддитивной модели временной ряд представлен как:
-
В анализе временных рядов лагом называют:
-
Введение новых переменных в модель множественной регрессии ограничивается:
-
В линейной регрессионной модели переменная может быть:
-
В модели множественной линейной регрессии У=А0+А1Х1+А2Х2+Е значение А0 характеризует:
-
В модели множественной линейной регрессии У=А0+А1Х1+А2Х2+Е значение Е характеризует:
-
В модели множественной линейной регрессии У=А0+А1Х1+А2Х2+Е значения А1,А2 характеризуют:
-
В модели множественной регрессии У=А0+А1Х1+А2Х2+Е параметрами уравнения являются:
-
В модели множественной регрессии У=А0+А1Х1+А2Х2+Е переменными уравнения являются:
-
Возмущением называют:
-
Временные ряды – это:
-
Временным рядом является совокупность данных:
-
В случае нарушения предпосылки об отсутствии автокорреляции в остатках значение критерия Дарбина-Уотсона будет стремиться:
-
Выберите возможные формы системы одновременных уравнений:
-
Выбор вида уравнения регрессии называется:
-
Выражение "Сумма(Уi-Уср) в квадрате" вида называется:
-
Выражение "Сумма"(Ух-Уср)2 вида называется:
-
Гетероскедастичность остатков чаще встречается при использовании:
-
Гомоскедастичность означает:
-
Для изучения зависимости затрат на проиводство У (тыс.руб.) от объема выпуска х (шт.) по 8 наблюдениям построены варианты уравнения регрессии и рассчитаны коэффициенты детерминации. Выберите модель регрессии, все параметры которой имеют четкую экономическую интерпретацию:
-
Для модели регрессии, построенной на основании n-наблюдений и содержащей m независимых уравнений, число степеней свободы для остаточной суммы квадратов отклонений равно:
-
Для нелинейной зависимости значение индекса корреляции составило 0,81, тогда значение индекса детерминации составит:
-
Для оценки гомоскедастичности факторов используют:
-
Для оценки качества подбора аппроксимирующей функции используется:
-
Для оценки мультиколлениарности факторов используют:
-
Для расчета параметров модели множественной регрессии У=А0+А1Х1+А2Х2+Е требуется минимум наблюдений:
-
Для регрессионной модели значение оцениваемого параметра А1 составило 103. Данный параметр является значимым для вероятности 90%, но незначимым для вероятности 95%. Определите возможные выводы о доверительных интервалах значений данного параметра:
-
Для уменьшения влияния выбросов можно использовать:
-
Для уравнения множественной линейной регрессии с двумя регрессорами, рассчитанного на основании 14 наблюдений коэффициент множественной корреляции равен 0,5. Вычислите значение F-критерия Фишера фактическое и проверьте значимость построенного уравнения, если Fтабл.=3,74.
-
Для уравнения регрессии У = 200 - 78х выберите отклонение выборочного (фактического) значения от расчетного для точки с координатами (2;50).
-
Идентификация системы одновременных уравнений это:
-
Известно, что в уравнении множественной линейной регрессии у=1+0,9*Х1-5*Х2+Е все коэффициенты значимы. Также даны коэффициенты парной корреляции r(ух1)=0,7 и r(ух2)=0,6. Самым коротким отрезком, содержащим коэффициент множественной корреляции R(ух1,х2) является:
-
Известно, что теснота связи между у и х средняя, при увеличении х значение у уменьшается. Тогда значение коэффициента корреляции находится в интервале:
-
Имеется модель регрессии, характеризующая зависимость «у» от «х» у=5-1,2*х. Известны среднеквадратические отклонения по «у» равняется 0,64 и по «х» равняется 0,36, количество наблюдений составило 16. Вычислите коэффициент корреляции и сделайте вывод относительно тесноты связи.
-
Исключите лишнюю компоненту из составляющих уровней временного ряда
-
Качество модели в целом оценивает:
-
Коррелограммой называют:
-
Коэффициент автокорреляции уровней временного ряда может являться характеристикой:
-
Коэффициент детерминации в модели парной линейной регрессии находится в пределах:
-
Множественная регрессия это:
-
Мультиколинеарность – это:
-
Нестационарность временного ряда может проявляться:
-
Оценка значимости коэффициентов множественной регрессии проводиться с помощью:
-
Оценка качества уравнения регрессии в целом проводиться с помощью:
-
Оценка статистической значимости присутствия каждого из факторов в модели проводится с помощью:
-
Оценка существенности параметров уравнения регрессии проводиться с помощью:
-
Параметры регрессии, выраженной внутренне линейной функцией, нелинейной относительно параметров, после линеаризации можно оценить при помощи ____________ метода наименьших квадратов.
-
Параметр является идентифицируемым, если:
-
Параметр является неидентифицируемым, если:
-
Параметр является сверхидентифицируемым, если:
-
Перекрестные данные – это:
-
Показательная регрессионная модель является:
-
По какому направлению не квалифицируют задачи эконометрики:
-
Полиномиальная регрессионная модель является:
-
При какой зависимости каждому значению одной переменной соответствует определенное значение другой переменной
-
При применении МНК для оценки параметров уравнения регрессии:
-
При функциональной зависимости:
-
Проверить значимость уравнения парной регрессии значит:
-
Проверка наличия коллинеарных факторов в эконометрической модели У=А0+А1Х1+А2Х2+Е основана на рассмотрении коэффициента корреляции между:
-
Регрессионная модель в форме равносторонней гиперболы является:
-
Системой уравнений, позволяющей описать функционирование экономики на макроуровне, например, с одной стороны, зависимость частного потребления С от национального дохода У, и тождественное равенство национального дохода У сумме частного потребления С и инвестиций I, с другой стороны, будет система ______________ уравнений.
-
Системой эконометрических уравнений, описывающей ту или иную экономическую ситуацию, не является ________________ уравнений.
-
Среднее значение коэффициента эластичности результативного фактора в модели парной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Средний коэффициент эластичности – показывает:
-
Средняя ошибка аппроксимации находится в пределах:
-
Средняя ошибка аппроксимации – позволяет оценить качество модели и недолжно превышать:
-
Стационарный временной ряд характеризуется:
-
Степенная регрессионная модель является:
-
Сумма скорректированных сезонных компонент для мультипликативной модели равна:
-
Убывающая или возрастающая компонента временного ряда, характеризующая совокупное долговременное воздействие множества факторов, называется ___________ компонентой.
-
Укажите этап эконометрического моделирования, который следует не по порядку:
-
Уравнение может быть идентифицируемо, если:
-
Фиктивные переменные отражают:
-
Число вводимых бинарных переменных:
-
Экзогенные переменные это:
-
Эконометрика изучает:
-
Эконометрика – это:
-
Экспоненциальная регрессионная модель является:
-
Эндогенные переменные это:
Множественная регрессия и корреляция
-
Введение новых переменных в модель множественной регрессии ограничивается:
-
Гомоскедастичность означает:
-
Для оценки гомоскедастичности факторов используют:
-
Для оценки мультиколлениарности факторов используют:
-
Значение F-критерия Фишера в модели множественной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Значение t-критерия Стьюдента для коэффициента уравнения множественной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Значение коэффициента уравнения множественной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Значение частного F-критерия Фишера в модели множественной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Индекс множественной корреляции в модели множественной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Множественная регрессия это:
-
Мультиколинеарность – это:
-
Оценка значимости коэффициентов множественной регрессии проводиться с помощью:
-
Оценка статистической значимости присутствия каждого из факторов в модели проводится с помощью:
-
Применение метода главных компонент позволяет:
-
Скорректированный индекс множественной детерминации в модели множественной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Среднее значение коэффициента эластичности результативного фактора в модели множественной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Средняя ошибка коэффициента уравнения множественной регрессии рассчитывается по формуле
Множественная регрессия и корреляция (копия 26.01.2012 13:39:32)
-
Введение новых переменных в модель множественной регрессии ограничивается:
-
Гомоскедастичность означает:
-
Для оценки гомоскедастичности факторов используют:
-
Для оценки мультиколлениарности факторов используют:
-
Значение F-критерия Фишера в модели множественной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Значение t-критерия Стьюдента для коэффициента уравнения множественной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Значение коэффициента уравнения множественной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Значение частного F-критерия Фишера в модели множественной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Индекс множественной корреляции в модели множественной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Множественная регрессия это:
-
Мультиколинеарность – это:
-
Оценка значимости коэффициентов множественной регрессии проводиться с помощью:
-
Оценка статистической значимости присутствия каждого из факторов в модели проводится с помощью:
-
Применение метода главных компонент позволяет:
-
Скорректированный индекс множественной детерминации в модели множественной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Среднее значение коэффициента эластичности результативного фактора в модели множественной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Средняя ошибка коэффициента уравнения множественной регрессии рассчитывается по формуле
Нелинейные регрессионные модели
-
Коэффициент корреляции для модели парной нелинейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Коэффициент эластичности для ниже приведенной формулы равен:<img src="/close/store/examRes/%7B0538FF5D-B4EA-4EC2-B8E8-E462FC92FB5C%7D/108.bmp" />
-
Коэффициент эластичности для ниже приведенной функции равен<img src="/close/store/examRes/%7B0538FF5D-B4EA-4EC2-B8E8-E462FC92FB5C%7D/111.bmp" />
-
Коэффицинет эластичности ниже приведенной функции равен<img src="/close/store/examRes/%7B0538FF5D-B4EA-4EC2-B8E8-E462FC92FB5C%7D/103.bmp" />
-
Показательная регрессионная модель является:
-
Полиномиальная регрессионная модель является:
-
Степенная регрессионная модель является:
-
Экспоненциальная регрессионная модель является:
Нелинейные регрессионные модели (копия 26.01.2012 13:41:15)
-
Коэффициент корреляции для модели парной нелинейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Коэффициент эластичности для ниже приведенной формулы равен:<img src="/close/store/examRes/%7B67B8DAC9-B015-46DA-B9A6-B7FCE66DDA31%7D/108.bmp" />
-
Коэффициент эластичности для ниже приведенной функции равен<img src="/close/store/examRes/%7B67B8DAC9-B015-46DA-B9A6-B7FCE66DDA31%7D/111.bmp" />
-
Коэффицинет эластичности ниже приведенной функции равен<img src="/close/store/examRes/%7B67B8DAC9-B015-46DA-B9A6-B7FCE66DDA31%7D/103.bmp" />
-
Показательная регрессионная модель является:
-
Полиномиальная регрессионная модель является:
-
Степенная регрессионная модель является:
-
Экспоненциальная регрессионная модель является:
Парная регрессия и корреляция
-
Возмущением называют:
-
Для оценки качества подбора аппроксимирующей функции используется:
-
Значение F-критерия Фишера для уравнения парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Значение t-критерия Стьюдента для коэффициента b при независимой переменной модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Значение t-критерия Стьюдента для коэффициента корреляции модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Значение t-критерия Стьюдента для свободного коэффициента а модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Качество модели в целом оценивает:
-
Коэффициент детерминации в модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Коэффициент при факторной переменной в уравнении парной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Коэффициент регрессии показывает:
-
Коэффициент эластичности для функции равен:
-
Линейный коэффициент парной корреляции рассчитывается по формуле:
-
Оценка качества уравнения регрессии в целом проводиться с помощью:
-
Оценка существенности параметров уравнения регрессии проводиться с помощью:
-
При каких условиях относительное изменение результата будет происходить медленнее, чем изменение фактора:
-
При какой зависимости каждому значению одной переменной соответствует определенное значение другой переменной
-
При применении МНК для оценки параметров уравнения регрессии:
-
При функциональной зависимости:
-
Проверить значимость уравнения парной регрессии значит:
-
Средний коэффициент эластичности результативного признака в линейной парной регрессионной модели рассчитывается по формуле:
-
Средняя ошибка аппроксимации модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Средняя ошибка коэффициента корреляции в модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Средняя ошибка коэффициента свободного параметра в модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
Парная регрессия и корреляция (копия 26.01.2012 13:42:06)
-
Возмущением называют:
-
Для оценки качества подбора аппроксимирующей функции используется:
-
Значение F-критерия Фишера для уравнения парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Значение t-критерия Стьюдента для коэффициента b при независимой переменной модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Значение t-критерия Стьюдента для коэффициента корреляции модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Значение t-критерия Стьюдента для свободного коэффициента а модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Качество модели в целом оценивает:
-
Коэффициент детерминации в модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Коэффициент при факторной переменной в уравнении парной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Коэффициент регрессии показывает:
-
Коэффициент эластичности для функции равен:
-
Линейный коэффициент парной корреляции рассчитывается по формуле:
-
Оценка качества уравнения регрессии в целом проводиться с помощью:
-
Оценка существенности параметров уравнения регрессии проводиться с помощью:
-
При каких условиях относительное изменение результата будет происходить медленнее, чем изменение фактора:
-
При какой зависимости каждому значению одной переменной соответствует определенное значение другой переменной
-
При применении МНК для оценки параметров уравнения регрессии:
-
При функциональной зависимости:
-
Проверить значимость уравнения парной регрессии значит:
-
Средний коэффициент эластичности результативного признака в линейной парной регрессионной модели рассчитывается по формуле:
-
Средняя ошибка аппроксимации модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Средняя ошибка коэффициента корреляции в модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Средняя ошибка коэффициента свободного параметра в модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
ПИНб
-
10. Что показывает коэффициент детерминации в парной корреляционной зависимости?
-
11. Что такое коэффициент эластичности функции <i>y</i><i>=</i><i>f</i><i>(</i><i>x</i><i>)</i>?
-
12. Что означает коэффициент корреляции, равный 0,8?
-
13. Что означает коэффициент корреляции, равный (-0,94)?
-
14. Что означает гомоскедастичность остатков регрессии?
-
15. Что значит оценить общее качество уравнения регрессии?
-
15. Что означает гетероскедастичность остатков регрессии?
-
16. К каким последствиям приводит гетероскедастичность остатков регрессии?
-
17. Какие методы оценки параметров модели используются при нарушении гомоскедастичности?
-
18. Назовите два класса нелинейных регрессий:
-
19. Выберите регрессию, не линейную относительно объясняющих переменных:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/19_4.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/19_3.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/19_1.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/19_2.png" />
-
1. В результате использования статистической функции ЛИНЕЙН в ПЭТ MS Excel получен результат:<br />Построить тренд:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/1_%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D1%8B%D0%BA%D0%B8.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/1_%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D1%8B%D0%BA%D0%B8%20_1.jpg" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/1_%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D1%8B%D0%BA%D0%B8%20_2.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/1_%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D1%8B%D0%BA%D0%B8%20_3.jpg" />
-
1. Понятие случайной величины:
-
1. Представлена эконометрическая модель потребления Фридмана:<br />Рассчитать краткосрочную предельную склонность к потреблению.<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/1_%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D1%8B%D0%BA%D0%B8_%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D1%86.png" />
-
1. Рассчитайте цену автомобиля на вторичном рынке (усл. ед.), используя эконометрическую модель: <em>y(x1,x2)= 5000-x1-4x2+e</em> Известны: <i>x</i><sub>1</sub>=2, <i>x</i><sub>2</sub>=12.
-
1. Рассчитать средний коэффициент эластичности, если известны: коэффициент «чистой» регрессии, равный 0,5;<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/1_%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D1%8B%D0%BA%D0%B8_%D0%BF%D0%BE%D1%81%D0%BB.png" />
-
20. Выберите регрессию, не линейную по оцениваемым параметрам:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/20_1_1.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/20_1_3.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/20_1_2.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/20_1_4.png" />
-
2. Найдите среднее значение случайной величины <i>X</i>={3, 12, 6, 8, 11,}:
-
2. По оцененному уравнению множественной линейной регрессии (модели инфляции) определить естественный уровень безработицы для экономики США в 1977-90 гг.:<br /><em>INF=5,414-0,92u+1,148INF(-1)</em>
-
2. Посчитать выборочный коэффициент корреляции (между риском и рискообразующими факторами), если:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/2_%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_.png" />
-
2. Представлен результат применения функции ЛИНЕЙН при изучении зависимости риска и рискообразующих факторов при внедрении ИС (18 наблюдений):<br />Рассчитать критерий Фишера.<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/2_%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D1%8B%D0%BA%D0%B8_%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D1%86.jpg" />
-
2. Что такое математическое ожидание случайной величины?
-
3. Построить (выбрать) классическую нормальную эконометрическую модель (общий вид) оценки сложности проекта создания ИС, используя следующие показатели: количество внешних данных и обработанной информации; количество запросов пользователей; количество внутренних логических и внешних интерфейсных файлов:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/3_%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_1.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/3_%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_3.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/3_%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_2.png" />
-
3. Чему равна стоимость нового автомобиля (усл. ед.), если рассматривается эконометрическая модель: <em>y(x1,x2)=2000-1,5x1-0,4x2+e</em> , в которой <i>x</i><sub>1 </sub>–<sub> </sub>пробег,<i>x</i><sub>2 </sub>– год выпуска?
-
3.Что такое функция распределения случайной величины?
-
4. Затраты на эксплуатацию ИС составили за ряд лет:<br />Посчитать абсолютный прирост для уровня 4:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/4_%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5.png" />
-
4. Получить прогноз по тренду на седьмой период: <i>y</i><i>(</i><i>t</i><i>)=</i>12+0,5<i>t</i>:
-
4. Что такое плотность распределения непрерывной случайной величины?
-
5. Вычислить условное среднее <em>Yср(x)</em> . При <i>x</i>=5 <i>Y</i> имеет распределение:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/5_%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B51.png" />
-
5. Затраты на эксплуатацию ИС составили за ряд лет:<br />Посчитать темп роста (%) для уровня 4:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/4_%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5.png" />
-
5. Какими источниками обусловлено присутствие в эконометрической модели случайной компоненты?
-
6. Состоятельность оценок параметров регрессии, полученных с помощью метода наименьших квадратов, означает:
-
6. Чему равен коэффициент «чистой» регрессии в модели <em>y(x)=386,15+45x1+e </em>?
-
6. Эконометрическая модель зависимости трудоемкости разработки программного продукта от таких факторов, как тарифная ставка привлекаемых к проекту разработчиков, уровень новизны проекта и сложность контроля входящей и исходящей информации имеет вид: <em>y(x1,x2,x3)=12,9+1,5x1+3,1x2+21,3x3+e</em>. На сколько единиц увеличится трудоемкость разработки программного продукта, если тарифная ставка разработчиков увеличится в 10 раз?
-
7. Несмещенность оценок параметров регрессии, полученных с помощью метода наименьших квадратов, означает:
-
7. Построить теоретическое значение величины арендной ставки для представленных исходных данных по объяснённой части эконометрической модели<br /><em>y(x1,x2,x3)=10-4,5x1-0,5x2+1,2x3+e</em>: <i>x</i><sub>1</sub>=2,<sub> </sub><i>x</i><sub>2</sub>=1,<sub> </sub><i>x</i><sub>3</sub>=0.
-
7. Уравнение нелинейного тренда:<br />отражает взаимосвязь между выгодами от внедрения ИС (новых программных продуктов) и риском, связанным с реализацией проекта. Постройте прогноз на третий квартал.<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/6_%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5.png" />
-
8. Рассчитать общую сумму квадратов отклонений переменной <i>y</i>:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/8_%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5.png" />
-
8. Уравнение множественной регрессии, объясняющее зависимость между процентом кооперированного населения (<i>x</i><sub>2</sub>), числом работников потребсоюзов (<i>x</i><sub>1</sub>) и процентом охвата ими денежных средств населения(<i>y</i>) имеет вид: <i>y</i>(<i>x</i><sub>1</sub>,<i>x</i><sub>2</sub>)=10,4+0,001<i>x</i><sub>1</sub>-0,11<i>x</i><sub>2</sub>+<i>e</i>. Увеличение числа работников потребсоюзов на 100 чел. приведет к увеличению процента охвата денежных средств на:
-
8. Эффективность оценок параметров регрессии, полученных с помощью метода наименьших квадратов, означает:
-
9. Что показывает коэффициент корреляции в парной корреляционной зависимости?
-
<b>10. </b>Как называется параметр <i>b</i> в модели <em>у(х)=а+bx+e</em> ?
-
<b>11. </b>Что показывает коэффициент регрессии в модели<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/10.png" />
-
<b>12. </b>Назовите основные свойства оценок параметров регрессии, полученных с помощью метода наименьших квадратов:
-
<b>13. </b>Назовите относительный показатель тесноты корреляционной связи в моделях парной регрессии:
-
<b>14. </b>Что показывает коэффициент эластичности в модели парной регрессии?
-
<b>17. </b>Выберите модель временного ряда:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/17_4.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/17_1.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/17_2.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/17_3.png" />
-
<b>18. </b>Виды прогноза в экономике:
-
<b>19. </b>Назовите две базовые модели скользящего среднего:
-
<b>1. </b>Назовите, что является предметом дисциплины «эконометрика»:
-
<b>20. </b>Приведите пример системы одновременных уравнений:<img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/20_1.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/20_2.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/20_3.png" /><img src="/close/store/examRes/%7B3D2AA3DC-39F5-4DE2-A9AC-237BC870F413%7D/20_4.png" />
-
<b>2. </b>Назовите основную задачу эконометрики:
-
<b>3. </b>Назовите главный инструмент эконометрики:
-
<b>4. </b>Вставьте пропущенное слово или словосочетание:<br />Наиболее полным описанием случайной величины является ее … .
-
<b>5. </b>Что такое закон распределения случайной величины?
-
<b>6. </b>Назовите два типа экономических данных:
-
<b>7. </b>Назовите основные этапы эконометрического моделирования, соблюдая их последовательность:
-
<b>8. </b>Укажите классификацию переменных в эконометрических моделях:
-
<b>9. </b>Дайте определение корреляционной зависимости между двумя переменными:
-
<p><b>16. </b>Виды временных рядов:</p>
Предмет, метод и задачи эконометрики
-
Временные ряды – это:
-
Перекрестные данные – это:
-
По какому направлению не квалифицируют задачи эконометрики:
-
Укажите этап эконометрического моделирования, который следует не по порядку:
-
Эконометрика изучает:
-
Эконометрика – это:
Предмет, метод и задачи эконометрики (копия 26.01.2012 13:42:42)
-
Временные ряды – это:
-
Перекрестные данные – это:
-
По какому направлению не квалифицируют задачи эконометрики:
-
Укажите этап эконометрического моделирования, который следует не по порядку:
-
Эконометрика изучает:
-
Эконометрика – это:
Регрессионные модели с переменной структурой. Эконометрические методы исследования временных рядов
-
Автокорреляцией уровней ряда называют зависимость между:
-
Автокорреляционная функция временного ряда – это:
-
Автокорреляцию в остатках можно определить используя:
-
Авторегрессия - это:
-
Бинарные переменные принимают значения:
-
В аддитивной модели временной ряд представлен как:
-
В анализе временных рядов лагом называют:
-
Величина d применяемая для оценки автокорреляции в остатках с помощью критерия Дарбина-Уотсона рассчитывается по формуле:
-
В мультипликативной модели временной ряд представлен как:
-
Временным рядом является совокупность данных:
-
Для уменьшения влияния выбросов можно использовать:
-
Исключите лишнюю компоненту из составляющих уровней временного ряда
-
Коррелограммой называют:
-
Коэффициент автокорреляции уровней временного ряда первого порядка рассчитывается по формуле:
-
Стационарный временной ряд характеризуется:
-
Фиктивные переменные отражают:
-
Число вводимых бинарных переменных:
Регрессионные модели с переменной структурой. Эконометрические методы исследования временных рядов (копия 26.01.2012 13:43:13)
-
Автокорреляцией уровней ряда называют зависимость между:
-
Автокорреляционная функция временного ряда – это:
-
Автокорреляцию в остатках можно определить используя:
-
Авторегрессия - это:
-
Бинарные переменные принимают значения:
-
В аддитивной модели временной ряд представлен как:
-
В анализе временных рядов лагом называют:
-
Величина d применяемая для оценки автокорреляции в остатках с помощью критерия Дарбина-Уотсона рассчитывается по формуле:
-
В мультипликативной модели временной ряд представлен как:
-
Временным рядом является совокупность данных:
-
Для уменьшения влияния выбросов можно использовать:
-
Исключите лишнюю компоненту из составляющих уровней временного ряда
-
Коррелограммой называют:
-
Коэффициент автокорреляции уровней временного ряда первого порядка рассчитывается по формуле:
-
Стационарный временной ряд характеризуется:
-
Фиктивные переменные отражают:
-
Число вводимых бинарных переменных:
Системы одновременных уравнений
-
Идентификация системы одновременных уравнений это:
-
Параметр является идентифицируемым, если:
-
Параметр является неидентифицируемым, если:
-
Параметр является сверхидентифицируемым, если:
-
Уравнение может быть идентифицируемо, если:
-
Экзогенные переменные это:
-
Эндогенные переменные это:
Системы одновременных уравнений (копия 26.01.2012 13:43:42)
-
Идентификация системы одновременных уравнений это:
-
Параметр является идентифицируемым, если:
-
Параметр является неидентифицируемым, если:
-
Параметр является сверхидентифицируемым, если:
-
Уравнение может быть идентифицируемо, если:
-
Экзогенные переменные это:
-
Эндогенные переменные это:
Тест для самопроверки 1.Предмет, метод и задачи эконометрики.
-
Временные ряды – это:
-
Перекрестные данные – это:
-
По какому направлению не квалифицируют задачи эконометрики:
-
Укажите этап эконометрического моделирования, который следует не по порядку:
-
Эконометрика изучает:
-
Эконометрика – это:
Тест для самопроверки 2. Парная регрессия и корреляция
-
Возмущением называют:
-
Для оценки качества подбора аппроксимирующей функции используется:
-
Значение F-критерия Фишера для уравнения парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Значение t-критерия Стьюдента для коэффициента b при независимой переменной модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Значение t-критерия Стьюдента для коэффициента корреляции модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Значение t-критерия Стьюдента для свободного коэффициента а модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Качество модели в целом оценивает:
-
Коэффициент детерминации в модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Коэффициент при факторной переменной в уравнении парной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Коэффициент регрессии показывает:
-
Коэффициент эластичности для функции равен:
-
Линейный коэффициент парной корреляции рассчитывается по формуле:
-
Оценка качества уравнения регрессии в целом проводиться с помощью:
-
Оценка существенности параметров уравнения регрессии проводиться с помощью:
-
При каких условиях относительное изменение результата будет происходить медленнее, чем изменение фактора:
-
При какой зависимости каждому значению одной переменной соответствует определенное значение другой переменной
-
При применении МНК для оценки параметров уравнения регрессии:
-
При функциональной зависимости:
-
Проверить значимость уравнения парной регрессии значит:
-
Средний коэффициент эластичности результативного признака в линейной парной регрессионной модели рассчитывается по формуле:
-
Средняя ошибка аппроксимации модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Средняя ошибка коэффициента корреляции в модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Средняя ошибка коэффициента свободного параметра в модели парной линейной регрессии рассчитывается по формуле:
Тест для самопроверки 3. Нелинейные регрессионные модели
-
Коэффициент корреляции для модели парной нелинейной регрессии рассчитывается по формуле:
-
Коэффициент эластичности для ниже приведенной формулы равен:<img src="/close/store/examRes/%7B716B9778-6337-41E2-8ECF-83C5B22F8804%7D/108.bmp" />
-
Коэффициент эластичности для ниже приведенной функции равен<img src="/close/store/examRes/%7B716B9778-6337-41E2-8ECF-83C5B22F8804%7D/111.bmp" />
-
Коэффицинет эластичности ниже приведенной функции равен<img src="/close/store/examRes/%7B716B9778-6337-41E2-8ECF-83C5B22F8804%7D/103.bmp" />
-
Показательная регрессионная модель является:
-
Полиномиальная регрессионная модель является:
-
Степенная регрессионная модель является:
-
Экспоненциальная регрессионная модель является:
Тест для самопроверки 4.Регрессионные модели с переменной структурой. Эконометрические методы исследования временных рядов
-
Автокорреляцией уровней ряда называют зависимость между:
-
Автокорреляционная функция временного ряда – это:
-
Автокорреляцию в остатках можно определить используя:
-
Авторегрессия - это:
-
Бинарные переменные принимают значения:
-
В аддитивной модели временной ряд представлен как:
-
В анализе временных рядов лагом называют:
-
Величина d применяемая для оценки автокорреляции в остатках с помощью критерия Дарбина-Уотсона рассчитывается по формуле:
-
В мультипликативной модели временной ряд представлен как:
-
Временным рядом является совокупность данных:
-
Для уменьшения влияния выбросов можно использовать:
-
Исключите лишнюю компоненту из составляющих уровней временного ряда
-
Коррелограммой называют:
-
Коэффициент автокорреляции уровней временного ряда первого порядка рассчитывается по формуле:
-
Стационарный временной ряд характеризуется:
-
Фиктивные переменные отражают:
-
Число вводимых бинарных переменных:
Эконометрика
-
В линейной модели регрессии параметр b называется:<img src="/close/store/examRes/%7B0C83B1BE-B4F5-44DE-A20B-DF68369E48A2%7D/41.bmp" />
-
В линейной модели регрессии параметр b называется:<img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/41.bmp" />
-
Выберите модели парной регрессии:
-
Выберите модели парной регрессии:<img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/36.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/34.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/32.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/37.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/31.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/35.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/33.bmp" />
-
Выберите модель парной линейной регрессии:
-
Выберите основные предпосылки МНК, касающиеся случайной компоненты:
-
Выберите основные предпосылки МНК, касающиеся случайной компоненты:<img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/48.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/47.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/44.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/46%D1%8A.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/42.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/45.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/43.bmp" />
-
Выберите свойства, которыми обладают оценки параметров линейной регрессии, полученные с помощью МНК, при выполнении основных предпосылок относительно случайных возмущений e<sub>i</sub>:
-
Закон распределения случайной величины:
-
Какими источниками обусловлено присутствие в эконометрической модели случайной компоненты?
-
Какой метод лежит в основе классического подхода к оцениванию параметров линейной регрессии?
-
Классификация переменных в эконометрических моделях:
-
Коэффициент регрессии в линейной модели парной регрессии показывает:
-
Математическая запись МНК для построения уравнения регрессии:
-
Математическая запись МНК для построения уравнения регрессии:<img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/38.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/40.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/39.bmp" />
-
Назовите второй этап эконометрического моделирования:
-
Назовите основные составляющие эконометрики как раздела экономики:
-
Назовите первый этап эконометрического моделирования:
-
Назовите признаки эконометрического измерения:
-
Назовите пятый этап эконометрического моделирования:
-
Назовите третий этап эконометрического моделирования:
-
Назовите четвертый этап эконометрического моделирования:
-
Назовите шестой этап эконометрического моделирования:
-
Несмещенность оценок параметров регрессии, полученных с помощью МНК, означает:
-
Несмещенность оценок параметров регрессии, полученных с помощью МНК, означает:<img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/49.bmp" />
-
Общий вид эконометрической модели:
-
Общий вид эконометрической модели:<img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/25.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/23.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/27.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/26.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/24.bmp" />
-
Определение корреляционной зависимости:
-
Определение случайной величины:
-
Определение спецификации модели:
-
Определение функции распределения случайной величины:
-
Построение экономических барометров явилось значительной вехой в формировании эконометрики. Назовите основную идею всех барометров:
-
Система нормальных уравнений для оценки параметров модели парной линейной регрессии имеет вид:<img src="/close/store/examRes/%7B0C83B1BE-B4F5-44DE-A20B-DF68369E48A2%7D/41.bmp" />
-
Система нормальных уравнений для оценки параметров модели парной линейной регрессии имеет вид:<img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/41.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/51.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/50.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/52.bmp" />
-
Состоятельность оценок параметров регрессии, полученных с помощью МНК, означает:
-
Состоятельность оценок параметров регрессии, полученных с помощью МНК, означает:<img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/49.bmp" />
-
Средняя относительная ошибка аппроксимации (для оценки точности эконометрической модели) определяется по формуле:
-
Средняя относительная ошибка аппроксимации (для оценки точности эконометрической модели) определяется по формуле:<img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/28.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/30.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/29.bmp" />
-
Типы данных в эконометрических моделях:
-
Формула дисперсии случайной величины Х:
-
Формула дисперсии случайной величины Х:<img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/22.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/21.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/20.bmp" />
-
Формула математического ожидания дискретной случайной величины Х:
-
Формула математического ожидания дискретной случайной величины Х:<img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/19.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/18.bmp" /><img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/17.bmp" />
-
Что такое адекватность модели?
-
Что является предметом эконометрики?
-
Эффективность оценок параметров регрессии, полученных с помощью МНК, означает:
-
Эффективность оценок параметров регрессии, полученных с помощью МНК, означает:<img src="/close/store/examRes/%7BF3924C27-CF5F-4B5F-A98B-4B54994CBF2B%7D/49.bmp" />