Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Эконометрика (курс 1) - Электронный экзамен - 4333.Экз.01;ЭЭ.02;1
Скачано с AntiSga.ru - учись легко и просто!
– это _______ члена рядас самим собой
автоковариация
____ на графике спектральной плотности свидетельствует о наличии данной частоты в спектре временного ряда
Пик
______ колебаний позволяет установить функция спектральной плотности
Частоты
______ фиктивные переменные – это фиктивные переменные, предназначенные для обозначения различных лет, кварталов, месяцев и т. п.
Сезонные
_______ гипотеза – предположение о том, что неизвестный параметр модели принадлежит заданному множествуА
Нулевая
_______ оценка – оценка, математическое ожидание которой совпадает с соответствующей характеристикой генеральной совокупности
Несмещенная
_______ переменная – это наблюдение зависимой переменной регрессии в предшествующий момент, используемое как объясняющая переменная
Лаговая
________ – мера разброса значений случайной величины
Дисперсия
________ – это явление, когда нестрогая линейная зависимость между объясняющими переменными в модели множественной регрессии приводит к получению ненадежных оценок регрессии
Мультиколлинеарность
________ переменных – это процесс выбора необходимых для регрессии переменных и отбрасывание лишних переменных
Спецификация
________ случайная величина – случайная величина, которая принимает конечное или счетное число значений
Дискретная
________ события – доля числа исходов, благоприятствующих данному событию, в общем числе равновероятных исходов
Вероятность
__________ не зависит от t для белого шума
Дисперсия
__________ сумма квадратов отклонений – сумма квадратов остатков всех наблюдений
Остаточная
__________ сумма квадратов отклонений – сумма квадратов отклонений величиныyот своего выборочного среднего
Общая
__________ функцией описываются долговременные факторы на больших временах
Монотонной
f(t) = α0+ α1t + α2t2+ α3t3– это алгебраический __________ третьей степени, записанный в общем виде
полином
Автокорреляционная функция в модели СС(1) при τ = 3 равна ____ (ответ цифрой)
0
Автокорреляционная функция процесса АР(2) имеет ________ протяженность
бесконечную
В выборе между линейной и ________моделями заключается метод Зарембки
логарифмической
В зависимости от цены (х) на некоторой товар по наблюдаемым данным за спросом (y) получили оценкиcov(x,y) = 45,var(x) = 81,var(y) = 25; коэффициент корреляции равен ____ (ответ цифрой)
1
В лаговой структуре Койка оцениваемых параметров всего __________ (ответ цифрой)
3
В методе скользящего среднего весовые коэффициенты всегда ________ нуля
больше
В модели частичного приспособления _______ переменная имеет вид
целевая
В общем виде уравнение линейной регрессии с двумя объясняющими переменными может быть представлено в виде
В рамках теста Голдфелда–Квандта для отношения RSS2/RSS1применяют тест ______
Фишера
В уравнении линейной регрессии коэффициент регрессии показывает, на сколько единиц изменяетсяyпри __________xна одну единицу
увеличении
В уравнении парной линейной регрессии регрессором называется
объясняющая переменная
В формировании значений всякого временного ряда принимают участие _________ факторы
случайные
Величинадля конечного процесса авторегрессии порядкаможет быть представлена как __________ сумма предшествующих
конечная
Видимеет процесс _______ типа
смешанного
Возможными экономическими причинами гетероскедастичности являются следующие факторы:
ошибки измерения, влияя на случайный член, сравнительно малы при малыхyиxи сравнительно велики при больших у и х,, рост дисперсии случайного члена с ростом переменных х и у во времени
Выборочное среднее для стационарного рядаравно
Выборочную дисперсию зависимой переменной регрессии можно представить как _______объясненной дисперсии зависимой переменной и необъясненной дисперсии зависимой переменной
сумму
Выражение– это
А Р(1),, марковский процесс,, модель авторегрессии первого порядка
Выражениеx(t) – 3x(t– 1) + 3x(t– 2) –x(t– 3)является последовательной разностью _______ порядка (ответ дать словом)
третьего
Вычисление среднего ____________ наблюденных значений зависимой переменной – первый шаг метода Зарембки
геометрического
Вычисленные при гетероскедастичности стандартные ошибки __________ по сравнению с истинными значениями
занижены
Выявить _______ составляющую позволяет критерий восходящих и нисходящих серий
неслучайную
Гипотезапроверяется в критерии серий, основанном на ______
медиане
Длина самой ______ серии временного ряда 1, 5, 4, 1, 6 в критерии восходящих и нисходящих серий равна двум
длинной
Для каждого из четырех кварталов при построении отдельных уравнений регрессии _____ сезонных отклонений должна равняться нулю
сумма
Для наблюдаемых значенийх= 2,у= 40 для линейной парной регрессииу= 20 + 8хостаток в наблюдении равен ____ (ответ цифрой)
4
Для наблюдаемых значенийх= 3,у= 40 для линейной парной регрессииу= 20 + 8хточка (3, 40) лежит _____ графикаy= 20 + 8x
ниже
Для наблюдаемых пар значений (0, 8); (1, 9); (2, 15) для линейной парной регрессииу= 10 + 2хсумма квадратов равна ___ (ответ цифрой)
14
Для наблюденных данных х = 4, у = 14 для уравнения регрессии у = 4 + 2х остаток в наблюдении равен ______ (ответ цифрой)
2
Для теста ранговой корреляции Спирмена статистика имеет _________ распределение
нормальное
Для функции Кобба–Дугласаэластичность по ________ равна 0,25
капиталу
Для функции Кобба–Дугласаэластичность по труду равна _____ (ответ десятичной дробью)
0,75
Для функции спроса от доходау= 0,5х0,6эластичность спроса по доходу равна _____ (ответ десятичной дробью)
0,6
Если в разложении временного ряда х(t) =χ(А)fтр+χ(Б)φ(t)+ χ(В)ψ(t) +ε(х) присутствует величинаfтр(t), то это означает, что ряд изменяется под влиянием _______
тренда
Если выборочная корреляция двух переменных равна 1 или –1, то наблюдается строгая _______ зависимость между переменными
линейная
Если неслучайная составляющаяописывается _______ степени, то для ее выявления строится последовательность разностей порядкар + 1
полиномом
Если случайная величинахпринимает значения 3,5; 6,5; 9,5 с вероятностями, то математическое ожидание равно _____ (ответ цифрой)
7
Идентификацией модели АР(1) является
выделение неслучайной составляющей,, статистическое оценивание параметров
Источниками статистических данных, которые организуют ведомства, не относящиеся к Федеральной службе статистики РФ, являются
банковская статистика,, платежный баланс,, таможенная статистика
Источниками статистических данных, которые собирает и разрабатывает Федеральная служба статистики РФ, являются
обследование предприятия,, отчетность предприятия,, регистр предприятия
К _______ методам выделения неслучайной составляющей относится метод скользящего среднего
алгоритмическим
К компонентам, формирующим временной ряд, относятся
долговременная,, сезонная,, случайная,, циклическая
К нелинейным по оцениваемым параметрам регрессиям относятся
,,,,
К потере свойства_________оценок приводит невыполнение второго и третьего условий Гаусса–Маркова
эффективности
К решению системы двух ______ уравнений сводится идентификация модели СС(2)
нелинейных
К факторам, которыми определяются циклические изменения временного ряда, относятся
волны Кондратьева,, демографические “ямы”,, циклы солнечной активности
Когда необходимо установить влияние каких-либо ___________ факторов, фиктивные переменные включаются в модель множественной регрессии
дискретных
Компьютерные сходящие методы поиска наилучших значений параметров нелинейной модели – это ________ методы
итерационные
Конечный набор _________ событий, полностью исчерпывающий все возможности, представляет собой набор категорий
взаимоисключающих
Корреляция между членами временного рядаипри условии, что, – это частная автокорреляция ________ порядка
первого
Коэффициент ______ выражает долю объясненной дисперсии зависимой переменной в общей выборочной дисперсииy
детерминации
Коэффициент ________ в множественном регрессионном анализе определяет долю дисперсииy, объясненную регрессией
детерминации
Коэффициент _________ не уменьшается при добавлении объясняющей переменной в уравнение регрессии
детерминации
Коэффициент детерминацииR2для модели парной регрессии равен ________, когда все наблюдения лежат на линии регрессии (ответ словом)
единице
Линейность не только по _______ требуется для линейного регрессионного анализа
параметрам
Метод нахождения оценок параметров регрессии, основанный на минимизации _______ квадратов остатков всех наблюдений, называется методом наименьших квадратов
суммы
Модель АР(1) описывает _______ процесс
марковский
Модель, нелинейная по ________, сводится к линейной заменойz=g(x)
переменным
Моделью Бокса–Дженкинса можно описать нестационарные временные ряды со следующими свойствами:
временной ряд включает в себя аддитивную составляющую, имеющую вид алгебраического полинома некоторой степени k – 1 (k >1),, коэффициенты полинома могут быть стохастическими или детерминированными,, ряд Хk(t), полученный из x(t) после применения к нему k-кратной процедуры метода последовательных разностей, описывается моделью АРСС(p, q)
Наблюдение, для которого теоретическое распределение случайного члена имеет малое стандартное отклонение, находится _______ к линии регрессии
близко
Наблюдению высокого качества при использования ____ МНК придается “вес” такой же, как наблюдению низкого качества
обычного
Наличие _______ не является предпосылкой применения МНК для получения несмещенных, состоятельных, эффективных оценок
гетероскедастичности
Наличие гетероскедастичности определяется тестами
Глейзера,, Голфелда–Квандта,, ранговой корреляции Спирмена
Нарушением третьего условия Гаусса–Маркова является наличие _______
автокорреляции
Несмещенная оценка математического ожидания для выборки 12, 16, 15, 17 будет равна ___ (ответ цифрами)
15
Номер наблюдения переменной в упорядоченной по возрастанию значений наблюдаемой величины последовательности – это ____ наблюдения переменной
ранг
Норма прибыли на капитал для функции Кобба–Дугласаприk= 625,L= 256 равна _____ (ответ цифрами)
120
Общий _______ процесс имеет видпри условии, что белый шум генерирует случайные остатки
линейный
Общий линейный процесс εможет быть представлен как ____ взвешенная суммаδ(t–k)
бесконечная
Общий линейный процесс в видеописывает классическую линейную модель _________ регрессии
множественной
Основанный на медиане критерий серий позволяет
выявить неслучайную составляющую
Остаток в наблюдении х1= 2, х2= 1,y= 20 для регрессии второго порядкаy= 12 + 7x1- 3x2равен ____ (ответ цифрой)
3
Отношение относительного измененияyк величине относительного изменениях– это ________yпоx
эластичность
Оценки коэффициентов регрессии оказываются _______, если опущена переменная, которая должна входить в регрессионную модель
смещенными
Ошибка первого рода имеет место в случае, когда отвергнута ________ гипотеза
истинная
Переменнаяв линейной регрессии– это _______ переменная
лаговая
Переменнаяхt–s,s>0является
лаговой
Переменная, принимающая в каждом наблюдении значения 0 или 1, – это ________ переменная
фиктивная
По результатам процедуры проверки гипотез возможны следующие варианты принятия решений:
доказательство является неубедительным, нужно больше данных,, отклоняется Н0и без всякой проверки принимается Н1,, принимается Н0
Политику распределения __________ исследует модель Линтнера
дивидендов
Полная ________ – это явление, когда строгая линейная зависимость между переменными приводит к невозможности применения МНК
коллинеарность
Порядок аппроксимирующего полинома подбирается при помощи
метода последовательных разностей
Последовательностьсоответствует _______ ряду 6, 2, 4, 6, 4 в критерии восходящих и нисходящих серий
временному
Пределы значений автокорреляционной функции – от –1 до ____ (ответ цифрой)
1
При;временной ряд является стационарным в ______ смысле
широком
Привеличинастремится к нулю для ___________ временных рядов
стационарных
При включении в регрессионную модель лишней переменной оценки коэффициентов оказываются, как правило, ________
неэффективными
При выборочном обследовании трех магазинов цена на товарАсоставила 10, 16, 19 рублей. Выборочная средняя цена равна ____ (ответ цифрами)
15
При нарушении _______ следует отказаться от МНК
гомоскедастичности
При нарушении предпосылок применения МНК появляется необходимость
изменять спецификацию модели,, преобразовывать исходные данные
При полученных оценкахcov(x,y) = 60,var(x) = 225,var(y) = 625 по наблюдаемым данным за объясняющей переменнойхи зависимой переменнойyкоэффициент корреляции равен _____ (ответ десятичной дробью)
0,16
При сглаживании временного ряда происходит устранение __________ остатков
случайных
При числе наблюдений, равном 96, в линейной регрессии с 10 объясняющими переменными число степеней свободы равно _____ (ответ цифрами)
85
Прогнозное значение зависимой переменной для уравнения регрессии у = 3х – 2, если объясняющая переменная равна 4, составляет _____ (ответ цифрой)
10
Протяженность самой _____серии временного ряда 5, 1, 4, 2 в критерии серий, основанном на медиане, равна единице
длинной
Процесс формирования значений временного ряда на больших временах находится под воздействием долговременных и _______ факторов
циклических
Развитием парного регрессионного анализа является ________ регрессионный анализ
множественный
Размер влияниянаописывают регрессионные модели с __________ лагами
распределенными
Распределение _______ применяется при вычисленииt-статистики
Стьюдента
Регрессия считается ________, если F-статистика Фишера превысит критическое значение Fкрит
значимой
Решение о __________ гетероскедастичности принимается, если вычисленное значение статистики Спирмена превысит некое критическое значение
наличии
Риск совершить ошибку первого рода ________ при снижении уровня значимости
уменьшается
Ряд будет стационарным в ________ смысле, если математическое ожидание и дисперсия случайной величины временного рядане зависят от времени
широком
С наличием ________ связана замена МНК на обобщенный метод наименьших квадратов
автокорреляции
Ситуация, когда случайный член регрессии в следующем наблюдении ожидается того же знака, что и в настоящем наблюдении, называется __________ автокорреляцией
положительной
Событие, которое определенно либо происходит, либо нет в каждом наблюдении, – это ________
категория
Соотношениесправедливо для белого _____
шума
Соотношениемопределяется _________
автоковариация
Спецификацией модели является
выбор формы модели,, отбор наиболее существенных объясняющих переменных
Ставка заработной платы для функции Кобба–Дугласаприk= 32,L= 243 составляет ___ (ответ цифрами)
24
Стандартная ______ случайной величины – оценка стандартного отклонения случайной величины, полученная по данным выборки
ошибка
Тестом на _______ является тест ранговой корреляции Спирмена
гетероскедастичность
Увеличение капитала и труда в четыре раза приводит к увеличению объема выпуска в _____ раза для производственного процесса, описываемого функцией Кобба–Дугласа (ответ словом)
четыре
Увеличение объясняющей переменной на 2 единицы для линейной регрессии у = 6 + 10х приводит к росту зависимой переменной на _____ единиц (ответ цифрой)
20
Укажите соответствие:
ESS==,,RSS==,,TSS==
Укажите соответствие:
==,,==,,a==,,b==
Укажите соответствие:
y = a == 0,, y = az == a2 var(z),, y = v + a == var(v),, y = v + w ==var(v) + var w + 2cov(v, w),, y == var(y)
Укажите соответствие:
наивная оценка дисперсии ==,, несмещенная оценка дисперсии ==,, несмещенная оценка ковариации ==,, несмещенная оценка математического ожидания ==
Укажите соответствие:
u== случайный член,,x== объясняющая переменная,,y== зависимая переменная,, Обозначение переменной в модели парной линейной регрессииу=а+bx+u== Название переменной
Укажите соответствие:
критерий Дарвина-Уотсона == метод обнаружения автокорреляции первого порядка при отсутствии лаговых переменных,, поправка Прайса–Уинстена == метод спасения первого наблюдения в автокорреляционной схеме первого порядка,, тест ранговой корреляции Спирмена == тест на наличие гетероскедастичности
Укажите соответствие:
несмещенная оценка == математическое ожидание оценки совпадает с численным значением параметра,, состоятельная оценка == смещение и дисперсия стремятся к нулю при увеличении объема выборки,, эффективная оценка == оценка имеет наименьшую дисперсию иpвсех оценок
Укажите соответствие:
модель, линейная по параметрам ==,, модель, не линейная по переменным ==,, модель, не линейная по переменным и параметрам ==
Укажите соответствие:
долговременные == изменения временного ряда в длительной перспективе,, сезонные == колебания временного ряда, периодически повторяющиеся в определенное время года,, случайные == изменения временного ряда над влиянием не поддающихся учету (регистрации) факторов,, циклические == изменения временного ряда, обусловленные действием долговременных циклов экономической, демографической или астрофизической природы
Укажите соответствие:
замещающая переменная == объясняющая переменная, используемая в регрессии вместо трудноизмеримой, но важной переменной,, лишняя переменная == объясняющая переменная, включенная в модель множественной регрессии, в то время как по экономическим причинам ее присутствие в модели не нужно,, отсутствующая переменная == необходимая по экономическим причинам объясняющая переменная, отсутствующая в модели,, фиктивная переменная == объясняющая переменная, принимающая в каждом наблюдении только два значения: 1 – “да” или 0 – “нет”
Укажите соответствие:
F-тест == проверка гипотезы Н0:R2= 0,,t-статистика == проверка гипотезы Н0:b=b0,, коэффициент корреляции рангов Спирмена == проверка второго условия теоремы Гаусса–Маркова
Фиктивную переменную, предназначенную для установления влияния на регрессию одновременного наступления нескольких независимых событий, называют фиктивной переменной ________
взаимодействия
Функция Кобба–Дугласа называется________ функцией
производственной
Через автокорреляционную функциюопределяется ________ плотность временного ряда
спектральная
Эластичность выпуска продукции по _____ для функции Кобба–Дугласаравна 1/3
капиталу
Эластичность выпуска продукции по ______ для функции Кобба–Дугласаравна 1/4
труду
Эластичность для функцииy= 4x0,2равна _____ (ответ десятичной дробью)
0,2
конометрика (курс 1) - Электронный экзамен - 4333.Экз.01;ЭЭ.02;1
Скачано с AntiSga.ru - учись легко и просто!