Эконометрические и статистические методы в экономике и финансах.фэ_МАГ

Эконометрические и статистические методы в экономике и финансах.фэ_МАГ

Просмотрите все вопросы и варианты бесплатно. Правильные ответы скрыты и открываются только после получения доступа.

40 вопросов Вариант 1 Доступ 7 дней
Содержание теста

Вопросы и варианты

Без отметок и подсказок к правильным ответам

Вопрос 1

Спецификация модели – это:

  1. определения цели исследования и выбор экономических переменных модели;
  2. проведение статистического анализа модели, оценка качества ее параметров;
  3. сбор необходимой статистической информации;
  4. построение эконометрических моделей с целью эмпирического анализа.
Вопрос 2

Расположите в правильной последовательности этапы процесса моделирования:

  1. спецификация модели;
  2. сбор и первичная обработка исходной информации.
  3. оценивание число неизвестных параметров, входящих в модель;
  4. проверка адекватности модели;
Вопрос 3

К ошибкам спецификации относятся:

  1. неоднородность данных в исходной статистической совокупности;
  2. неправильный выбор структуры математической функции для объясненной части уравнения регрессии;
  3. недоучет в уравнении регрессии какого либо существенного фактора;
  4. ошибки измерения.
Вопрос 4

Если выборка достаточно полно отражает изучаемые параметры генеральной совокупности, то ее называют:

  1. полной;
  2. типической;
  3. параметрической;
  4. репрезентативной.
Вопрос 5

Найдите соответствие между проверкой гипотезы о параметрах генеральной одномерной совокупности и соответствующей статистикой:

  1. t-распределение Стьюдента
  2. χ2-распределение
  3. F-распределение
  4. Критерий согласия
  5. Проверка гипотез о генеральной средней нормальной совокупности
  6. Проверка гипотез о генеральной дисперсии нормальной совокупности
  7. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух генеральных совокупностей
  8. Проверка гипотез о законе распределения генеральной совокупности
Вопрос 6

Как называется оценка стандартного отклонения случайной величины, полученная по данным выборки?

  1. ошибкой;;ошибка
Вопрос 7

Как называется ситуация, при которой нулевая гипотеза была отвергнута, хотя была истинной?

  1. ошибкой второго рода;;ошибка второго рода
Вопрос 8

Расположите в правильной последовательности этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа.

  1. Разделение признаков на факторные и результативные. Выбор наиболее существенных признаков для их дальнейшего исследования и включения в корреляционную модель.
  2. Предварительная оценка формы уравнения регрессии.
  3. Вычисление коэффициентов регрессии и их смысловая интерпретация
  4. Расчет теоретически ожидаемых (рассчитанных по уравнению регрессии) значений результативного признака.
  5. Определение и сравнительный анализ дисперсий: общей, факторной и остаточной. Оценка тесноты связи между признаками, включенными в регрессионную модель.
  6. Общая оценка качества модели, отсев несущественных (или включение дополнительных факторо.
Вопрос 9

Укажите характеристики, используемые в качестве меры точности модели регрессии:

  1. средняя абсолютная ошибка;
  2. остаточная дисперсия;
  3. коэффициент корреляции;
  4. средняя относительная ошибка аппроксимации;
  5. коэффициент вариации.
Вопрос 10

Какой критерий используют для оценки значимости коэффициентов регрессии:

  1. t-критерий Стьюдента;
  2. критерий Пирсона;
  3. критерий Дарбина-Уотсона.
Вопрос 11

В уравнении парной линейной регрессии параметр b1 означает:

  1. усредненное влияние на результативный признак неучтенных (не выделенных для исследования) факторов;
  2. среднее изменение результативного признака при изменении факторного признака на 1%;
  3. на какую величину в среднем изменится результативный признак y, если переменную x увеличить на одну единицу измерения;
  4. какая доля вариации результативного признака учтена в модели и обусловлена влиянием на нее переменной x.
Вопрос 12

Какое значение не может принимать парный коэффициент корреляции:

  1. 0,973;
  2. 0,005;
  3. 1,111;
  4. 0,721.
Вопрос 13

Найдите соответствие между показателем измерения тесноты корреляционной связи и его использованием в анализе данных:

  1. Линейный коэффициент корреляции Пирсона
  2. Коэффициент корреляции рангов Спирмена
  3. Эмпирическое корреляционное отношение
  4. Коэффициент взаимной сопряженности Пирсона
  5. Оценка тесноты связи между двумя количественными признаками в случае наличия между ними линейной зависимости
  6. Оценка тесноты связи между двумя количественными или порядковыми признаками, основанный на их ранжировании
  7. Оценка тесноты связи между двумя количественными признаками в случае наличия между ними нелинейной зависимости
  8. Оценка тесноты связи между двумя качественными признаками, измеряемые по номинальной шкале
Вопрос 14

При верификации модели регрессии получены следующие результаты: Укажите верные выводы.

  1. построенное уравнение регрессии объясняет 87% вариации зависимой переменной;
  2. средняя ошибка аппроксимации не превышает установленного предела в 15%, что свидетельствует о хорошем качестве модели;
  3. Расчетное значение критерия Фишера превышает соответствующее табличное (критическое) значение. Найденное уравнение регрессии статистически надежно.
  4. Регрессия установила наличие тесной обратной связи между признаками x и y.
Вопрос 15

По группе предприятий, производящих однородную продукцию, известна зависимость себестоимости единицы продукции y от нескольких факторов: Проведите ранжирование факторов, для чего рассчитайте коэффициенты эластичности.  

  1. Оптовая цена за 1т энергоносителя (х3), объем производства (х1), доля прибыли, изымаемой государством (х4), трудоемкость единицы продукции, (х2);
  2. доля прибыли, изымаемой государством (х4), объем производства (х1), оптовая цена за 1т энергоносителя (х3), трудоемкость единицы продукции, (х2);
  3. доля прибыли, изымаемой государством (х4), оптовая цена за 1т энергоносителя (х3), трудоемкость единицы продукции, (х2), объем производства (х1).
Вопрос 16

При построении модели множественной регрессии предварительно проводят исследование факторных переменных на коллинеарность и мультиколлинеарность. Считается, что две переменные явно коллинеарны, если соответствующий парный коэффициент корреляции удовлетворяет условию:

  1. rxy≥0,5;
  2. rxy≥1;
  3. rxy≥0,3;
  4. rxy≥0,7;
Вопрос 17

Укажите правдивые высказывания:

  1. Коэффициент детерминации между х и у характеризует долю дисперсии y, обусловленную влиянием не входящих в модель факторов.
  2. Если опущена переменная, которая должна входить в регрессионную модель, то оценки коэффициентов регрессии оказываются смещенными.
  3. Фиктивная переменная для коэффициента наклона предназначена для установление влияния категории на коэффициент при фиктивной переменной.
  4. Если в регрессионную модель включена лишняя переменная, то оценки коэффициентов оказываются, как правило неэффективными.
Вопрос 18

Уравнению регрессии yx=2,88-0,72x1-1,51x2 соответствует множественный коэффициент корреляции Ry=0,84. Укажите, какая доля вариации результативного показателя у (в %) объясняется входящими в уравнение регрессии переменными x1 и x2:

  1. 70,6;
  2. 16,0;
  3. 84,0;
  4. 29,4.
Вопрос 19

Значение статистики Дарбина-Уотсона находится между значениями {…}.

  1. 0 и 4;;[0;4]
Вопрос 20

Фиктивной переменными в уравнении множественной регрессии могут быть:

  1. количественные переменные;
  2. экономические показатели, выраженные в стоимостном измерении;
  3. качественные переменные, преобразованные в количественные;
  4. переменные, исходные значения которых не имеют количественного значения.
Вопрос 21

Определите правильную последовательность условия дополнительного включения фактора в модель: «При дополнительном включении во множественную регрессию новой объясняющей переменной…»

  1. коэффициент детерминации;
  2. должен/должна возрастать.
  3. остаточная дисперсия;
  4. должен/должна уменьшаться;
Вопрос 22

Уравнение множественной регрессии имеет вид: (y_x ) ̅=-27,16+1,37x_1-0,29x_2 Параметр, равный 1,37, означает следующее:

  1. при увеличении x1 на одну единицу своего измерения, переменная y увеличится на 1,37 единиц своего измерения;
  2. при увеличении x1 на одну единицу своего измерения при фиксированном значении фактора x2 переменная y увеличится на 1,37 единиц своего измерения;
  3. при увеличении x1 на 1,37 единиц своего измерения при фиксированном значении фактора x2 переменная y увеличится на одну единицу своего измерения.
Вопрос 23

Имеется матрица парных коэффициентов корреляции: Между какими признаками наблюдается коллинеарность:  

  1. y и x3;
  2. x1 и x3;
  3. x2 и x3;
  4. y и х1.
Вопрос 24

Найдите соответствие между нелинейными моделями регрессии и их использованием в эконометрических исследованиях:

  1. Производственная функция Кобба-Дугласа
  2. Кривая Филлипса (равносторонняя гипербол
  3. Парабола второго порядка
  4. Кривая Энгеля
  5. Отражает зависимость между объемом произведенной продукции и основными факторами: трудом и капиталом.
  6. Используется для характеристики нелинейного соотношения между нормой безработицы и процентом прироста заработной платы.
  7. Если для определенного интервала значений фактора меняется характер связи рассматриваемых признаков: прямая связь изменяется на обратную и наоборот.
  8. Применяется для оценки взаимосвязи доли расходов на товары длительного пользования и общих сумм расходов (или доходов.
Вопрос 25

Логарифмическое преобразование позволяет осуществить переход от нелинейной модели y = 5x^2u к модели:

  1. ln y = ln 5 + 2 ln x + ln u;
  2. y = ln y + 5 +2ln x;
  3. y = ln 5 + 2 Inx + ln u;
  4. ln y = 5 + 2x + u.
Вопрос 26

Тест Бокса-Кокса (решетчатый поиск) это прямой компьютерный метод выбора наилучших значений ____________ модели в заданных исследователем пределах с заданным шагом (решеткой).

  1. параметров нелинейной
  2. критериев оценки
  3. переменных нелинейной
  4. параметров линейной
Вопрос 27

Индекс корреляции рассчитанный для нелинейного уравнения регрессии характеризует:

  1. тесноту нелинейной связи между зависимой и независимой переменными;
  2. на сколько процентов изменится значение зависимой переменной при изменении на один процент независимой переменной;
  3. статистическую значимость (существенность) связи построенного уравнения;
  4. значение арифметического корня, взятого по значению индекса детерминации для этого нелинейного уравнения.
Вопрос 28

Качество подбора нелинейного уравнения регрессии можно охарактеризовать на основе показателей:

  1. индекса детерминации;
  2. средней ошибки аппроксимации;
  3. коэффициента эластичности;
  4. коэффициента линейной корреляции.
Вопрос 29

Производственная функция Кобба-Дугласа относится к классу моделей {…}

  1. полулогарифмических
Вопрос 30

Нелинейная модель у = f (x), в которой возможна замена переменной z = g (x), приводящая получившуюся модель y = F (z) — к линейной, называется моделью, нелинейной по:

  1. переменным;
  2. случайному члену;
  3. параметрам;
  4. способу представления.
Вопрос 31

При исследовании спроса на мясо получено уравнение вида: y ̅=0,82x_1^(-2,63)∙x_2^1,11 где х1 – цена, х2 – доход. Укажите правильную последовательность в формулировки выводов по полученной модели:

  1. рост цен
  2. на 1%
  3. при том же доходе
  4. вызывает
  5. снижение
  6. спроса
  7. на 2,63%
Вопрос 32

Чему будет равна эластичность выпуска продукции по капиталу для функции Кобба-Дугласа у=100к1/3*i2/3?

  1. 1/3
  2. 100
  3. 2/3
Вопрос 33

Укажите способы определения типа тенденции временного ряда:

  1. построение и визуальный анализ графика;
  2. применение статистических критериев;
  3. анализ автокорреляционной функции.
Вопрос 34

Найдите соответствие между типом тренда и рекомендациями, которыми нужно пользоваться при его выборе:

  1. Линейная модель
  2. Параболическая модель
  3. Логарифмическая модель
  4. Логистическая модель
  5. Тип тренда подходит для отображения тенденции примерно равномерного изменения уровней: равных в среднем величин абсолютного прироста (или абсолютного сокращения) за равные промежутки времени
  6. Используют, если цепные темпы изменений либо уменьшаются, либо некоторое время возрастают, но при достаточно большом периоде рано или поздно темпы роста обязательно начинают уменьшаться (темпы сокращения уровней начинают возрастать)
  7. Применяют в том случае, когда изучаемый процесс приводит к замедлению роста показателя, но при этом рост не прекращается, а стремится к какому-нибудь ограниченному пределу.
  8. Используется для описания процессов, при которых изучаемый показатель проходит полный цикл развития: начиная от нулевого уровня, сначала медленно, но с ускорением возрастая; затем ускорение становится нулевым в середине цикла, т.е. рост происходит по линейному тренду, а далее, в завершающей части цикла, рост замедляется по гиперболе по мере приближения к предельному значению показателя.
Вопрос 35

Трендовая составляющая временного ряда характеризует:

  1. периодические изменения уровней ряда;
  2. основную тенденцию уровней ряда;
  3. качество построенной модели временного ряда;
  4. структуру временного ряда.
Вопрос 36

Расставьте в правильной последовательности алгоритм получения оценок сезонной составляющей ряда динамики:

  1. Сглаживание исходного временного ряда с помощью процедуры скользящей средней при четной длине интервала сглаживания;
  2. Вычисление уровней временного ряда xt, представляющих собой отношения/разности фактических уровней yt и сглаженных значений y’t
  3. Определение предварительных значений сезонной компоненты усреднением значений уровней xt для одноименных месяцев (квартало.
  4. Нахождение оценок сезонной составляющей после проведения корректировки предварительных значений с учетом характера сезонности;
Вопрос 37

Величину l, характеризующую запаздывание в воздействии фактора на результат, в эконометрике называют {…}, а факторные переменные, сдвинутые на один или более моментов времени {…}.

  1. лагом, лаговыми переменными
Вопрос 38

В критерии серий, основанном на медиане, временному ряду 2, 5, 4, 6, 3 соответствует последовательность:

  1. -++-
  2. -+++-
  3. -+-+
  4. +-+-
Вопрос 39

Гипотеза об мультипликативной структурной схеме взаимодействия факторов, формирующих уровни временного ряда, означает правомерность следующего представления:

  1. уровень тренда равен уровень временного ряда * конъюнктурная компонента * сезонный фактор * случайная компонента;
  2. уровень временного ряда равен (тренд + конъюнктурная компонент*сезонный фактор + случайная компонента;
  3. случайная компонента равна тренд * конъюнктурная компонента * сезонный фактор * уровень временного ряда;
  4. уровень временного ряда равен тренд * конъюнктурная компонента * сезонный фактор * случайная компонента.
Вопрос 40

Автокорреляцией уровней временного ряда называют:

  1. корреляционную зависимость между трендовой и сезонной компонентами временного ряда;
  2. корреляционную зависимость между наблюдаемыми и расчетными значениями исследуемого временного показателя;
  3. корреляционную зависимость между уровнями исходного временного ряда и уровнями этого ряда, сдвинутыми на один или несколько периодов времени;
  4. автокорреляцию остатков временного ряда.