Список вопросов базы знанийЭконометрика (продвинутый уровень) (магистр)Вопрос id:584949 Под лагом подразумевается число ?) пар значений, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции ?) периодов, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции ?) уровней исходного временного ряда ?) уровней ряда, сдвинутых при расчете коэффициента автокорреляции Вопрос id:584950 Под стационарным процессом можно понимать ?) стохастический процесс, для которого среднее и дисперсия независимо от рассматриваемого периода имеют постоянные значения ?) функциональный процесс ?) процесс с возрастающей тенденцией ?) процесс с убывающей тенденцией Вопрос id:584951 Построена аддитивная модель временного ряда, где Yt – значение уровня ряда, Yt = 10, T – значение тренда, S – значение сезонной компоненты, E – значений случайной компоненты. Определите вариант правильно найденных значений компонент уровня ряда ?) T=5, S=2, E=0 ?) T=5, S=2, E=3 ?) T=7, S=5, E=2 ?) T=5, S=2, E=1 Вопрос id:584952 Построена мультипликативная модель временного ряда, где  - значение уровня ряда (  = 1080), Т – значение тренда, S - значение сезонной компоненты, U - значение случайной составляющей. Определите вариант правильно найденных значений компонент уровня ряда?) Т = 60, S = 6, U = 3 ?) Т = 10, S = 54, U = 1 ?) Т = 60, S = 6, U = 2 ?) Т = 60, S = 6, U = 1 Вопрос id:584953 При аналитическом выделении неслучайной составляющей в виде функции  объясняющая переменная - это?) t ?)  ?) x(t) ?)  Вопрос id:584954 При аналитическом выделении неслучайной составляющей в виде функции  параметры  и  находятся с помощью?) МНК ?) лаговой структуры Койка ?) КМНК ?) ОМНК Вопрос id:584955 При моделировании временных рядов экономических показателей необходимо учитывать ___ уровней исследуемых показателей ?) конструктивный характер ?) функциональный характер ?) стохастический характер ?) не зависящий от времени Вопрос id:584956 При построении модели временного ряда проводится расчет ?) значений компонент для каждого уровня временного ряда ?) средних значений компонент для временного ряда в целом ?) каждого уровня временного ряда ?) последующих и предыдущих значений уровней временного ряда Вопрос id:584957 Проверка является ли временной ряд «белым шумом» осуществляется с помощью ?) коэффициента автокорреляции ?) статистики Бокса-Пирса ?) критерия Дарбина-Уотсона ?) величины лага Вопрос id:584958 Стационарность временного ряда не подразумевает отсутствие ?) сезонных колебаний ?) стохастического процесса с наличием тренда ?) стационарного стохастического процесса ?) конъюнктурных сдвигов Вопрос id:584959 Стационарность временного ряда означает отсутствие ?) наблюдений по уровням временного ряда ?) тренда ?) значений уровней ряда ?) временной характеристики Вопрос id:584960 Стационарность характерна для временного ряда ?) с отрицательной динамикой роста ?) содержащего сезонные колебания ?) с положительной динамикой роста ?) типа «белый шум» Вопрос id:584961 Стохастическим процессом называется ?) набор случайных переменных X(t), где t – иррациональные числа ?) набор неслучайных переменных X(t), где t – вещественные числа ?) функциональная связь X(t), где t – вещественные числа ?) набор случайных переменных X(t), где t – вещественные числа Вопрос id:584962 Структуру временного ряда можно выявить с помощью коэффициента ___ уровней ряда ?) регрессии ?) автокорреляции ?) авторегрессии ?) автодетерминации Вопрос id:584963 Только одну из компонент ряд содержать ?) не может, так как уровень ряда должен формироваться под воздействием всех трех компонент ?) может, если он представлен данными, описывающими совокупность различных объектов в определенный момент (период) времени ?) может, если другие две компоненты не участвуют в формировании уровня ряда ?) не может, так как временной ряд не содержит компонент, влияющих на его уровни Вопрос id:584964 Уровнем временного ряда является ?) значение конкретного момента (периода) времени ?) среднее значение временного ряда ?) совокупность значений временного ряда ?) значение временного ряда в конкретный момент (период) времени Вопрос id:584965 Циклические колебания связаны с ?) общей динамикой конъюнктуры рынка ?) воздействием аномальных факторов ?) сезонностью некоторых видов экономической деятельности (сельское хозяйство, туризм и.т.д.) ?) трендовыми взаимодействиями между экономическими показателями Вопрос id:584966 Экономические временные ряды, представляющие собой данные наблюдений за ряд лет, как правило, являются ___ временными рядами ?) строго возрастающими ?) нестационарными ?) функционально зависящими от времени ?) стационарными Вопрос id:584967 Верны ли определения? А) Метод оценки параметров модели с гетероскедастичными остатками называется обобщенным МНК В) Метод оценки параметров модели с гетероскедастичными остатками называется косвенным МНК Подберите правильный ответ ?) А - нет, В - да ?) А - да, В - да ?) А - нет, В - нет ?) А - да, В - нет Вопрос id:584968 Верны ли определения? А) Обобщенный метод наименьших квадратов не используется для моделей с гомоскедастичными остатками В) Обобщенный метод наименьших квадратов не используется для моделей с гетероскедастичными остатками Подберите правильный ответ ?) А - нет, В - да ?) А - да, В - нет ?) А - да, В - да ?) А - нет, В - нет Вопрос id:584969 Верны ли определения? А) После применения ОМНК удается избежать независимости остатков В) После применения ОМНК удается избежать гетероскедастичности Подберите правильный ответ ?) А - да, В - да ?) А - да, В - нет ?) А - нет, В - нет ?) А - нет, В - да Вопрос id:584970 Верны ли утверждения? А) Гетероскедастичность остатков подразумевает зависимость дисперсии остатков от значения фактора В) ) Гетероскедастичность остатков подразумевает постоянство дисперсий остатков Подберите правильный ответ ?) А - нет, В - да ?) А - да, В - да ?) А - нет, В - нет ?) А - да, В - нет Вопрос id:584971 Верны ли утверждения? А) Если коррелируют случайные члены регрессии в последовательных наблюдениях, то имеет место автокорреляция нулевого порядка В) Если коррелируют случайные члены регрессии в последовательных наблюдениях, то имеет место автокорреляция первого порядка Подберите правильный ответ ?) А - да, В - да ?) А - нет, В - нет ?) А - да, В - нет ?) А - нет, В - да Вопрос id:584972 Верны ли утверждения? А) Критерий Дарбина-Уотсона позволяет обнаружить автокорреляцию первого порядка В) ) Критерий Дарбина-Уотсона позволяет обнаружить гетероскедастичность Подберите правильный ответ ?) А - да, В - да ?) А - да, В - нет ?) А - нет, В - да ?) А - нет, В - нет Вопрос id:584973 Верны ли утверждения? А) Наличие мультиколлинеарности может привести к невозможности оценки параметров модели В) Наличие мультиколлинеарности может привести к эффективным оценкам параметров модели Подберите правильный ответ ?) А - нет, В - нет ?) А - да, В - нет ?) А - нет, В - да ?) А - да, В - да Вопрос id:584974 Верны ли утверждения? А) Обобщенный метод наименьших квадратов рекомендуется применять в случае автокорреляции остатков В) Обобщенный метод наименьших квадратов рекомендуется применять в случае гомоскедастичности остатков Подберите правильный ответ ?) А - да, В - да ?) А - да, В - нет ?) А - нет, В - нет ?) А - нет, В - да Вопрос id:584975 Верны ли утверждения? А) Предпосылкой МНК является отсутствие автокорреляции в остатках В) Предпосылкой МНК является присутствие автокорреляции между результатом и фактором Подберите правильный ответ ?) А - да, В - да ?) А - нет, В - нет ?) А - да, В - нет ?) А - нет, В - да Вопрос id:584976 Верны ли утверждения? А) При наличии гетероскедастичности дисперсия остатков разная для разных наблюдений В) При наличии гетероскедастичности дисперсия остатков одинаковая для разных наблюдений Подберите правильный ответ ?) А - нет, В - да ?) А - да, В - нет ?) А - да, В - да ?) А - нет, В - нет Вопрос id:584977 Верны ли утверждения? А) Статистика Дарбина находится в пределах [ -1,1 ] В) Статистика Дарбина находится в пределах [ 0,4 ] Подберите правильный ответ ?) А - да, В - нет ?) А - нет, В - да ?) А - нет, В - нет ?) А - да, В - да Вопрос id:584978 Верны ли утверждения? А) Тест Голдфелда-Квандта предназначен для установления гетероскедастичности В) Тест Голдфелда-Квандта предназначен для установления автокорреляции Подберите правильный ответ ?) А - да, В - да ?) А - да, В - нет ?) А - нет, В - да ?) А - нет, В - нет Вопрос id:584979 Автокорреляция первого порядка – ситуация, когда ?) наблюдается отрицательная корреляция ?) нет корреляции между случайными членами регрессии ?) коррелируют случайные члены регрессии в последовательных наблюдениях ?) коррелируют случайные члены регрессии в любых двух наблюдениях Вопрос id:584980 В стандартизованном уравнении множественной регрессии переменными являются ?) стандартизованные переменные ?) средние значения исходных переменных ?) исходные переменные ?) стандартизованные параметры Вопрос id:584981 В стандартизованном уравнении свободный член ?) равен 1 ?) отсутствует ?) равен коэффициенту множественной детерминации ?) равен коэффициенту множественной корреляции Вопрос id:584982 В экономическом анализе наиболее часто наблюдается автокорреляция ?) неопределенная ?) случайная ?) положительная ?) переменная Вопрос id:584983 Включение в регрессию объясняющей переменной, соответствующей фактору, ответственному за наличие автокорреляции, - это один из способов устранения ?) автокорреляции ?) несмещенности ?) гетероскедастичности ?) нелинейности Вопрос id:584985 Гетероскедастичность приводит к ?) уменьшению дисперсии независимых переменных ?) увеличению дисперсии независимых переменных ?) уменьшению дисперсии оценок параметров регрессии ?) увеличению дисперсии оценок параметров регрессии Вопрос id:584986 Для регрессионного уравнения  гетероскедастичность означает?)  ?)  ?)  ?)  Вопрос id:584987 Если определитель матрицы  близок к нулю, то?) имеет место мультиколлинеарность ?) не меет место мультиколлинеарность ?) не меет место автокорреляция ?) имеет место автокорреляция Вопрос id:584988 Если случайный член регрессии в следующем наблюдении ожидается того же знака, что и случайный член в настоящем наблюдении, то имеется автокорреляция ?) отрицательная ?) переменная ?) положительная ?) случайная Вопрос id:584989 Если тестовая статистика  , где  - коэффициент ранговой корреляции Спирмена, при уровне значимости 1 % ниже 2, 58, то?) имеет место гетероскедастичность ?) наблюдается отсутсвие гомоскедастичности ?) оценки параметров неэффективны ?) имеет место гомоскедастичность Вопрос id:584990 Если тестовая статистика  , где  коэффициент ранговой корреляции Спирмена, при уровне значимости 5 % превышает 1, 96, нулевая гипотеза об отсутствии гетероскедастичности?) не может дать однозначного ответа ?) принимается ?) отклоняется ?) не корректна Вопрос id:584991 Значение коэффициента автокорреляции первого порядка равно 0,9, следовательно ?) линейная связь между последующим и предыдущим уровнями не тесная ?) нелинейная связь между последующим и предыдущим уровнями тесная ?) линейная связь между последующим и предыдущим уровнями тесная ?) линейная связь между временными рядами двух экономических показателей тесная Вопрос id:584992 Исключение из рассмотрения одной объясняющей переменной из двух в случае высокого (больше 0,8) коэффициента корреляции между ними – это метод ?) уменьшения мультиколлинеарности ?) устранения гетероскедастичности ?) увеличения мультиколлинеарности ?) обнаружения автокорреляции Вопрос id:584993 К одному из тестов на гетероскедастичность относится тест ?) Гаусса-Маркова ?) Кобба-Дугласа ?) Чоу ?) ранговой корреляции Спирмена Вопрос id:584994 Коэффициент ранговой корреляции Спирмена вычисляется по формуле ?)  ?)  ?)  ?)  Вопрос id:584995 Критерий Дарбина-Уотсона позволяет обнаружить ?) гетероскедастичность ?) нелинейность ?) автокорреляцию первого порядка ?) автокорреляцию пятого порядка Вопрос id:584996 Матрица парных коэффициентов корреляции строится для выявления коллинеарных и мультиколлинеарных ?) результатов ?) параметров ?) существенных факторов ?) случайных факторов Вопрос id:584997 Метод оценки параметров моделей с гетероскедастичными остатками называется ___ методом наименьших квадратов ?) обобщенным ?) обычным ?) косвенным ?) минимальным Вопрос id:584998 Мультиколлинеарность факторов эконометрической модели подразумевает ?) отсутствие зависимости между факторами ?) наличие линейной зависимости между более чем двумя факторами ?) наличие нелинейной зависимости между двумя факторами ?) наличие линейной зависимости между двумя факторами Вопрос id:584999 На основании преобразования переменных при помощи обобщенного метода наименьших квадратов получаем новое уравнение регрессии, которое представляет собой ?) взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами  ?) нелинейную регрессию, в которой переменные взяты с весами  ?) нелинейную регрессию, в которой переменные взяты с весами  ?) взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами  |