Тестовые задания для оценки остаточных знаний Файл

Тест для оценки остаточных знаний по курсу «Эконометрика»
ВОПРОС N 1. Предметом эконометрики является:
1. определение наблюдаемых в экономике количественных закономерностей
2. сбор цифровых данных
3. изучение экономических законов
ВОПРОС N 2. Переменные, определяемые из уравнений модели, называются:
1. зависимые
2. независимые
3. Предопределенные
ВОПРОС N 3. Идентификация модели – это:
1. формулировка вида модели, состава и формы входящих в нее связей
2. сбор необходимой статистической информации
3. статистическое оценивание неизвестных параметров модели
4. проверка точности модельных данных
ВОПРОС N 4. Стандартное нормальное распределение имеет параметры:
1. нулевое среднее и произвольную ковариационную матрицу
2. нулевое среднее и единичную ковариационную матрицу
3. единичные среднее и ковариационную матрицу
ВОПРОС N 5. Найдите предположение, не являющееся предпосылкой классической
модели
1. Случайные ошибки имеют нулевые математические ожидания
2. Случайные ошибки имеют постоянную дисперсию
3. Отсутствует корреляция случайных ошибок
4. Случайные ошибки не зависят от объясняющих переменных
5. Случайные ошибки не имеют нормального распределения
ВОПРОС N 6. Суть метода наименьших квадратов состоит в:
1. минимизации суммы квадратов коэффициентов регрессии
2. минимизации суммы квадратов значений зависимой переменной
3. минимизации суммы квадратов отклонений точек наблюдений от уравнения регрессии
4. минимизации суммы квадратов отклонений точек эмпирического уравнения регрессии
от точек
теоретического уравнения регрессии
5. минимизации суммы модулей отклонений точек наблюдений от уравнения регрессии
ВОПРОС N 7. Суть коэффициента детерминации состоит в следующем:
1. коэффициент свидетельствует о значимости коэффициентов регрессии
2. коэффициент определяет тесноту связи между исследуемыми признаками
3. показывает насколько лучше рассматриваемая модель регрессии по сравнению с
тривиальной моделью
4. коэффициент свидетельствует о наличии (отсутствии) автокорреляции
5. он является мерой сравнения качества любых двух регрессионных моделей
ВОПРОС N 8. Согласно содержанию регрессии, наблюдаемая величина зависимой
(объясняемой) переменной складывается из:
1. теоретического значения зависимой переменной, найденного из уравнения регрессии, и
случайного
отклонения
2. теоретического значения зависимой переменной, найденного из уравнения регрессии,
скорректированного на величину стандартной ошибки
3. теоретического значения зависимой переменной, найденного из уравнения регрессии и
остаточной дисперсии
ВОПРОС N 9. С увеличением числа наблюдений дисперсии МНК-оценок неизвестных
параметров в модели регрессии:
1. уменьшаются
2. увеличиваются
3. не изменяются
ВОПРОС N 10. С увеличением объема выборки:
1. увеличивается точность оценок
2. увеличивается точность прогноза, построенного на основании модели
3. уменьшается коэффициент детерминации
4. оценки становятся не состоятельными
ВОПРОС N 11. На практике гетероскедастичность имеет место, если есть основания
считать, что:
1. вероятностные распределения случайных ошибок при различных наблюдениях будут
различны
2. вероятностные распределения случайных ошибок при различных наблюдениях будут
одинаковы
3. дисперсии случайных ошибок одинаковы
ВОПРОС N 12. К числовым характеристикам рассеивания (разброса) случайной величины
относится:
1. дисперсия
2. математическое ожидание
3. медиана
ВОПРОС N 13. Критерий Дарбина-Уотсона применяется для
1. проверки модели на автокорреляцию остатков
2. определения экономической значимости модели в целом
3. определения статистической значимости модели в целом
4. сравнения двух альтернативных вариантов модели
5. отбора факторов в модель