Тест по Эконометрии

  • 03 окт. 2012 г.
  • 1049 Слова
ТЕСТ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ
1). Эконометрика – это:
1. наука об измерениях экономических показателей;
2. наука о численных соотношениях между экономическими показателями;
3. наука о применении математических методов в экономике;
4. наука, связанная с эмпирическим выводом экономических законов.
2). Эконометрическая модель – это:
1. система уравнений (или уравнение), описывающая взаимосвязи междупеременными;
2. система линейных уравнений с несколькими переменными;
3. обобщенная система качественных взаимосвязей между переменными, дополненная одним или несколькими уравнениями.
3) Формулировка вида модели, исходя из соответствующей теории связи между переменными называется:
1. идентификацией;
2. спецификацией;
3. верификацией;
4. моделированием.
4) Какое значение может принимать коэффициентдетерминации:
1. -0,7;
2. -0,2;
3. 0,4;
4. 1,2.
5) Какое значение может принимать множественный коэффициент корреляции:
1. -1;
2. -0,3;
3. 0;
4. 1,1.
6) Корреляция – это:
1. регрессия между двумя переменными;
2. математическое описание зависимости;
3. возмущение;
4. теснота связи.
7) Цель регрессионного анализа заключается:
1. в объяснении поведения (динамики) зависимой переменной;
2. поиск вида функциональнойвзаимосвязи между зависимой и независимыми переменными;
3. поиск факторов, от которых зависит поведение зависимой переменной.
8). Наличие в уравнении регрессии случайного возмущения (стохастического члена) обусловлено:
1. ошибкой измерения значений независимой переменной;
2. невключением в модель регрессии всех объясняющих переменных;
3. случайной природой независимой переменной.
9). Количество переменных, включаемыхв парное регрессионное уравнение:
1. может быть произвольным;
2. зависит от количества наблюдений в выборке.
3. всегда равно двум.
10). Количество объясняющих переменных в парном уравнении регрессии:
1. равно единице;
2. равно двум;
3. может быть произвольным.
11). Уравнение парной линейной регрессии – это:
1. функциональная зависимость между двумя наборами одной и той же случайной переменной;2. аппроксимация с помощью линейной функции взаимозависимости двух случайных переменных;
3.линейное соотношение между зависимой переменной и двумя независимыми переменными.
12) Степенная модель имеет вид:
1. [pic];
2. [pic];
3. [pic];
4. [pic].
13) Число степеней свободы – это:
1. количество наблюдений;
2. количество вариантов, которые могут принимать значения, функционально не связанные друг сдругом;
3. минимальная вероятность, начиная с которой события признаются практически невозможными.
14) Критерии согласия – это:
1. объективные оценки близости фактических распределений к теоретическим;
2. показатели, вычисляемые на основании фактических наблюдений, позволяющие судить о приемлемости гипотез;
3. подвергаемые статистической проверке предположения.
15) Максимальное значение коэффициентакорреляции равно:
1. -1;
2. 0;
3. 1;
4. 2.
16) К нелинейной регрессии по оцениваемым параметрам относятся функция:
1. полином второй степени;
2. показательная;
3. равносторонняя гипербола.
17) Суть метода наименьших квадратов заключается в :
1. определении частных производных;
2. оценке параметров уравнения регрессии;
3. минимизации суммы квадратов отклонений.
18) Преобразования нелинейных уравнений клинейному виду производится:
1. во всех случаях при оценке параметров уравнения;
2. поскольку упрощает процедуру оценивания и дает возможность для применения классического метода наименьших квадратов;
3. потому что невозможно получить оценки нелинейного уравнения.
19). Оценка параметров нелинейной регрессии:
1.осуществляется для любого типа зависимости методом наименьших квадратов;
2. производится послеприведения к линейному виду с помощью классического МНК;
3. ни для каких типов функций не может быть осуществлена с помощью применения классического МНК.
20). Множественная регрессия – это:
1. уравнение, описывающее зависимость одной переменной от нескольких;
2.уравнение, описывающее взаимосвязь нескольких независимых переменных между собой;
3. система...
tracking img