В чем состоит идентифицируемость уравнений СОУ?

a) Возможности однозначно восстановить по оценкам коэффициентов приведенной формы параметры структурной формы СОУ

В проверке чего заключается порядковый критерий

Идентифицируемости уравнения?

a) Равенства числа эндогенных переменных уравнения, уменьшенных на единицу, числу предопределенных уравнений системы

В проверке чего состоит ранговый критерий идентифицируемости

Уравнения?

a) Равенства ранга блочного элемента матрицы коэффициентов приведенной формы числу эндогенных переменных уравнения без единицы

Какие оценки дает обычный МНК для уравнений СОУ?

b) Несмещенные и эффективные

Что является основными задачами регрессионного анализа?

c) Нахождение случайной переменной и оценивание ее параметров

Для чего используется метод наименьших квадратов (МНК)?

a) Для оценивания параметров модели

Что такое гомоскедастичность?

c) Нахождение случайной переменной и оценивание ее параметров

Чем отличается модель множественной регрессии от модели

парной регрессии?

b) В модели множественной регрессии более одной эндогенной переменной

22. Что такое пропущенная переменная?

a) Переменная, которую следует добавить в модель

В чем заключается опасность наличия пропущенных

Переменных?

a) В смещении оценок параметров при включенных в модель

переменных

24. Что значит спецификация экзогенных переменных?

c) Это оценка параметров модели

Каким образом проверяется наличие пропущенных переменных?

a) С помощью произведения коэффициентов корреляции

пропущенной переменной и остальных переменных модели

Что такое избыточная переменная?

a) Переменная, которую следует исключить из модели

27. В чем заключается опасность наличия избыточных переменных?

a) В увеличении дисперсии оценок параметров модели

b) В смещении оценок параметров при включенных в модель

переменных

c) В увеличении коэффициента детерминации

d) В смещении t-статистик параметров модели

Какое распределение должны иметь остатки модели?

a) Нормальное

30. Что такое мультиколлинеарность?

a) Точная или стахостическая линейная зависимость между экзогенными переменными

Что не является признаком наличия мультиколлинеарности?

a) Возрастание значимости оценок параметров при

неколлинеарных экзогенных переменных

Что не относится к методам диагностики мультиколлинеарности?

a) Критерий Дарбина-Вотсона

Что такое автокорреляция?

a) Точная или стахостическая зависимость между уровнями случайной переменной в различные промежутки времени

Что не относится к последствиям наличия в модели автокорреляции?

a) Снижение дисперсий оценок параметров модели

Какой критерий используется для диагностики автокорреляции?

a) Дарбина-Вотсона

Что такое гетероскедастичность?

b) Точная или стахостическая зависимость между уровнями

Что является типичным последствием явления гетероскедастичности?

a) Увеличение дисперсии параметров модели и смещение их

оценок

Какой критерий не используется для диагностики гетероскедастичности?

a) Дарбина-Вотсона

45. Что такое е в уравнении простой регрессии Y=a*X+b+e?

a) Случайная переменная

46. Что такое X в уравнении простой регрессии Y=a*X+b+e?

a) Экзогенная переменная

47. Что такое Y в уравнении простой регрессии Y=a*X+b+e?

a) Эндогенная переменная

48. Что такое a и b в уравнении простой регрессии Y=a*X+b+e?

a) Параметры модели

Какая из следующих моделей может быть оценена с помощью

МНК 1) y=b0*(x1^b1)*(x2^b2)*e или 2) y=b0*(x1^b1)*(x2^b2)+e?

b) Вторая модель

53. Что происходит при увеличении уровня надежности (гамма) от 0.90 до 0.95?

d) Доверительные интервалы сужаются пороговые значения t-

статистик уменьшаются

54. Что происходит при уменьшении уровня надежности (гамма) от 0.95 до 0.90?

b) Доверительные интервалы расширяются, пороговые значения

t-статистик возрастают

Какое значение критерия Дарбина-Вотсона позволяет утверждать

Об отсутствии автокорреляции?

b) 4

При каком значении статистики Дарбина – Вотсона делают вывод об отсутствии в модели автокорреляции 1-го порядка?

a) DW=2

Какое из утверждений неверное применительно к парной регрессии?

a) Если коэффициент детерминации больше единицы, то все

точки лежат ниже прямой регрессии

Какая модель является линейной?

a) Y = A0 + A1*X1 + + E

Какая модель является двойной логарифмической?

a) LN(Y) = A0 + A1*LN(X1) + LN(E)