Відповіді на тести з економетрії
40517
Предметом економетрії є:
+ отримання узагальнюючих показників та виявлення закономірностей соціально-економічних явищ і процесів в конкретних умовах місця і часу;
Завдання економетричного дослідження полягають у:
+ прогнозуванні результатів на основі економетричної моделі;
Економетрична модель — це:
+ модель факторного аналізу, параметри якої оцінюються засобами математичної статистики;
Уперше термін «економетрія» було введено:
+ Я. Тімбергеном.
Активний розвиток економетричної науки почався:
+ у 30-х роках;
Економетрія тісно пов’язана з:
+ математичною статистикою.
Сезонне коригування та коваріаційний аналіз здійснюються при:
+ оцінці;
Об’єктом вивчення економетрії є:
+ економічні явища та процеси;
… — перевірка істинності, встановлення достовірності.
+ верифікація;
Дослідження економетричних моделей з врахуванням зв’язків між економічними параметрами — це:
+ регресія;
Засновниками економетрії є:
+ Я. Тірберген;
Розв’язок економетричних задач здійснюється за допомогою:
+ математичної статистики;
Системою одночасних рівнянь називається:
+ декілька взаємопов’язаних регресійних моделей, в яких одні й ті ж самі змінні можуть одночасно відігравати роль екзогенних та ендогенних змінних;
Випадкова похибка — це:
+ відхилення результату від істинного значення, обумовлені випадковими факторами, що притаманні будь-яким дослідженням;
Процес моделювання можна розділити на:
+ п’ять етапів;
Визначення кінцевих цілей моделювання, набору факторів, що беруть участь у моделі, і показників, їхньої ролі — це:
+ інформаційний етап.
Економетричне моделювання реальних соціально-економічних процесів і систем переслідує наступні цілі:
+ прогноз економічних і соціально-економічних показників, що характеризують стан та розвиток системи, яка досліджується.
…похибки виникають у результаті проведення будь-якого дослідження, яке веде до односторонніх систематичних висновків.
+ систематичні;
Оцінки дисперсії розташовані в матриці:
+ на головній діагоналі;
Множинний коефіцієнт кореляції являється мірою залежності:
+ результативної ознаки від певної сукупності факторних ознак.
Значення R2 = 0 свідчить про:
+ неістотний вплив;
Високе значення коефіцієнта детермінації може досягатись завдяки:
+ наявності лагових змінних.
Частинні коефіцієнти кореляції характеризують:
+ щільність зв’язку між двома факторами за умови, коли інші фактори не впливають на цей зв’язок;
Існують наступні методи звільнення від мультиколінеарності:
+ видалення з економетричної моделі факторів.
Мультиколінеарність факторів:
+ негативно впливає на економетричну модель;
На головній діагоналі кореляційної матриці знаходяться характеристики точності, що повинні дорівнювати:
+ одиниці;
Джерела гетероскедастичності:
+ гетероскедастичність виникає в часових рядах, коли результативна ознака має великий інтервал неоднорідних значень;
Для перевірки наявності гетероскедастичності використовуються наступні методи, залежно від специфіки первинних даних:
+ тест Гольдфельда-Квандта;
Економетрія –це:
+ Наука, що вивчає кількісні закономірності та взаємозв’язки економічних об’єктів і процесів за допомогою математико-статистичних методів та моделей. (прав)
Серед етапів економетричного моделювання є такі: а) аналіз результатів та побудова прогнозу; б) розробка моделі та вибір змінних; в) оцінка якості моделі; г) формулювання теорії; д) оцінка параметрів. У якому порядку вони відбуватимуться?
+ Г-б-д-в-а.
Послідовність спостережень за процесом або явищем у рівновіддалені проміжки часу – це:
+ Динамічний ряд;
Коефіцієнт кореляції може набувати таких значень:
+ Від -1 до +1;
За допомогою коефіцієнта кореляції визначається:
+ Тіснота зв’язку та його позитивність або негативність.
Дисперсія – це:
+ Середньозважена величина з квадратів відхилень реальних значень від їх середнього значення;
Стандартне відхилення – це:
+ Квадратний корінь із дисперсії;
Метод найменших квадратів полягає в тому:
+ Щоб мінімізувати суму квадратів відхилень;
Коефіцієнт детермінації може набувати таких значень:
+ Від 0 до 1;
За допомогою коефіцієнта детермінації визначається:
+ Адекватність моделі;
При перевірці значимості параметра регресії використовуємо:
+ t-тест;
Коефіцієнт детермінації – це:
+ вимірює придатність лінії регресії;
Між -1 та +1 завжди лежить:
+ коефіцієнт кореляції;
Якщо ми хочемо, використовуючи регресійний аналіз виміряти зв’язок між досвідом роботи і заробітною платою, то:
+ незалежною змінною має бути досвід роботи, а залежною змінною має бути заробітна плата;
Коефіцієнт детермінації вимірює:
+ Загальну варіацію залежної змінної, що пояснюється регресією (прав)
Серед основних припущень, що лежать в основі методу найменших квадратів, є такі:
+ Відсутність автокореляції, математичне сподівання залишків дорівнює нулю;
При перевірці адекватності регресійної моделі використовуємо:
+ F-тест; (прав)
Найпоширенішими критеріями порівняння методів оцінювання є такі:
+ Обгрунтованність, ефективність, незміщенність
Припустимо, що для опису одного економічного процесу придатні дві моделі. Обидві адекватні за F-критерієм Фішера. Надати перевагу тій, у якої:
+ Більший коефіцієнт детермінації;
Неможливо привести до лінійного вигляду таку нелінійну криву:
+ Логістичну криву.
Виробнича функція Кобба-Дугласа описується:
+ Мультиплікативною;
У багатофакторній регресії:
+ Більш ніж одна незалежна змінна і тільки одна залежна змінна;
Мультиколінеарність виникає тоді, коли:
+ Незалежні змінні корелюють між собою;
Мультиколінеарність наявна, коли:
+ Дві чи більше незалежних змінних мають високу кореляцію;
Гетероскедастичність наявна, коли:
+ Дисперсія випадкових величин не постійна;
Автокореляція наявна, коли:
+ Дві чи більше незалежних змінних мають високу кореляцію;
Для виправлення проблеми гетероскедастичності ми можемо:
+ Використати узагальнений метод найменших квадратів;
Для виправлення проблеми мультиколінеарності можна:
+ Відкинути одну чи більше незалежних змінних;
Гетероскедастичність не може бути визначена за допомогою:
+ Тесту Дарбіна-Уотсона;
Мультиколінеарність може бути визначена за допомогою:
+ Тесту Феррара-Глобера;
Автокореляція може бути визначена за допомогою:
+ Тесту Дарбіна-Уотсона;
Система одночасних структурних рівнянь складається з:
+ Більше ніж одного регресійного рівняння;
За допомогою тесту Фаррара-Глобера можна визначити наявність:
+ Мультиколінеарності;
За допомогою тесту Гольдфельда-Квандта можна визначити наявність:
+ Гетероскедастичності;
За допомогою тесту Дарбіна-Уотсона можна визначити наявність:
+ Автокореляції.
Метод 2МНК можна застосовувати для оцінки параметрів:
+ Надідентифікованого рівняння;
Метод НМНК можна застосовувати для оцінки параметрів:
+ Строго ідентифікованого рівняння;
Х?-критерій, F-критерій, t-критерій є складовими алгоритма визначення:
+ Мультиколінеарності
Лінійна регресія:
+ Лінія, що відображає зв’язок між незалежною і залежною змінною;
Синонім парної регресії:
+ Однофакторна лінійна модель;
Якщо F-статистика значима, то:
+ t-статистика значима;
Якщо t-статистика одного з параметрів значима, то:
+ Цей параметр для регресії є важливим;
Обчислення прогнозу та довірчого інтервалу прогнозу є:
+ Одним із етапів економетричного дослідження;
У регресії завжди має бути:
+ Дисперсія залишків невід’ємна.
У регресії завжди має бути:
+ Стандартна похибка будь-якого параметра невід’ємна;
Яке з поданих тверджень є вірним:
+ Загальна дисперсія більша за дисперсію похибок;