Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнПолучить расчёт
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Эконометрические методы в экономике и финансах.м_фэ

Эконометрические методы в экономике и финансах.м_фэ

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

17 вопросов Вариант 1 Доступ 7 дней
Содержание теста

Вопросы и варианты

Без отметок и подсказок к правильным ответам

Вопрос 1

Если эконометрическая модель содержит только одну объясняющую переменную и одну объясняемую, то она называется:

  1. парной линейной регрессией
  2. парной регрессией
  3. парной нелинейной регрессией
  4. множественной линейной регрессией
  5. множественной регрессией
Вопрос 2

Регрессия - это:

  1. степень взаимосвязи между переменными
  2. функциональная зависимость между объясняющими переменными и условным математическим ожиданием зависимой переменной
  3. раздел эконометрики
Вопрос 3

Значение параметра аj полученное больше нуля указывает на:

  1. отсутствие связи между показателями y и x
  2. обратную связь между показателями y и x
  3. прямую связь между показателями y и x
Вопрос 4

Парный линейный коэффициент корреляции указывает:

  1. на наличие связи
  2. на отсутствие связи
  3. на наличие или отсутствие связи и находится в интервале [-1;1]
  4. на наличие или отсутствие связи и находится в интервале (-1;1)
Вопрос 5

Исследователь получил следующее значение R2=-0,98. Это указывает на:

  1. отсутствие зависимость между показателями
  2. обратную зависимость между показателями
  3. прямую зависимость между показателями
  4. ошибку в расчетах
Вопрос 6

Проверить значимость параметров уравнения регрессии возможно, используя:

  1. t-статистику
  2. коэффициент детерминации
  3. коэффициент корреляции
  4. коэффициент ковариации
Вопрос 7

Для оценки значимости коэффициента детерминации используется:

  1. критерий Титьена
  2. t - статистика Стьюдента
  3. критерий – Хотеллинга
  4. F- статистика Фишера
  5. метод Барт
Вопрос 8

При проверке значимости коэффициента регрессии аj t-статистика имеет:

  1. нормальное распределение
  2. распределение Стьюдента с (n-k-1) степенями свободы
  3. распределение Фишера с k и (n-k-1) степенями свободы
Вопрос 9

При проверке гипотезы H0: a1 = 0 оказалось, что tрасч. > tкрит. Какое из приведенных ниже утверждений справедливо:

  1. a1= 0
  2. a1 не равен 0
  3. a1 не равен нулю с вероятностью ошибки альфа
  4. a1 равен нулю с вероятностью ошибки альфа
Вопрос 10

Значение параметра а1 получено равным 12,4 среднеквадратическая ошибка равна 2,34, будет ли статистически значим данный параметр если табличное значении t-критерия Стьюдента для данной выборки равно 2,20.

  1. параметр будет не значим
  2. параметр будет значим
  3. не представляется возможным вычислить
Вопрос 11

Чему будет равно фактическое значение t-критерия Стьюдента, если в результате оценки параметров получены следующие результаты: а1=1,845, стандартная ошибка параметра равна 0,471:

  1. 3,126
  2. 0,471
  3. 3,917
Вопрос 12

В ходе оценки уравнения регрессии было получено фактическое значение F-критерия Фишера, равное 3,245, при этом табличное значение равно – 3,021. Какой вывод отсюда можно сделать?

  1. оцененное регрессионное уравнение статистически не значимо
  2. оцененное регрессионное уравнение статистически значимо
  3. оцененные параметры уравнения не значимы
Вопрос 13

Допустим, получена следующая множественная модель в стандартизированном виде: y ̃i = -0,971x1 + 0,880x2. Какой из факторов оказывает наибольшее влияние на результатирующую переменную:

  1. фактор x1
  2. фактор x2
  3. нельзя сопоставлять факторы
Вопрос 14

Предположим оцениваем уравнение регрессии с двумя независимыми переменными x1 и x2, при этом b-коэффициент при первом регрессоре получен равным 0,124, а при втором -0,673. Какой из регрессоров оказывает наибольшее влияние на результатирующую переменную:

  1. фактор x1
  2. фактор x2
  3. нельзя сопоставлять факторы
Вопрос 15

В матричной форме регрессионная модель имеет вид - Y=XА+Е, где Е это:

  1. матрица, размерности [n × (k+1)] ошибок наблюдений (остатков)
  2. случайный вектор - столбец размерности (n × n) ошибок наблюдений (остатков)
  3. случайный вектор - столбец размерности (n × 1) ошибок наблюдений (остатков)
  4. случайный вектор - столбец размерности (k × 1) ошибок наблюдений (остатков)
Вопрос 16

Фиктивные переменные могут принимать значения:

  1. 1 и 0
  2. Только 1
  3. Только 0
  4. 2
Вопрос 17

Предельно допустимое значение средней ошибки аппроксимации составляет:

  1. не более 10%-12%
  2. не более 3%-5%
  3. не более 8%-10%