Эконометрические методы в экономике и финансах.м_фэ (тест с ответами Синергия)

Чтобы заказать решение напишите в чат

1. Регрессия - это:

*степень взаимосвязи между переменными

*функциональная зависимость между объясняющими переменными и условным математическим ожиданием зависимой переменной

*раздел эконометрики

2. Представленная статистика ESS/m /RSS/ (n-m-1), где m-число объясняющих переменных, n-число наблюдений имеет распределение:

*Фишера-Снедекора

*хи-квадрат

*Стьюдента

*Пирсона

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

*матрица, размерности [n × (k+1)] ошибок наблюдений (остатков)

*случайный вектор - столбец размерности (n × n) ошибок наблюдений (остатков)

*случайный вектор - столбец размерности (n × 1) ошибок наблюдений (остатков)

*случайный вектор - столбец размерности (k × 1) ошибок наблюдений (остатков)

4. Проверить значимость параметров уравнения регрессии возможно, используя:

*t-статистику

*коэффициент детерминации

*коэффициент корреляции

*коэффициент ковариации

5. Парный линейный коэффициент корреляции указывает:

*на наличие связи

*на отсутствие связи

*на наличие или отсутствие связи и находится в интервале [-1;1]

*на наличие или отсутствие связи и находится в интервале (-1;1)

6. Какая из приведенных ниже формул справедлива?

7. Фиктивные переменные могут принимать значения:

*1 и 0

*Только 1

*Только 0 2

8. 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.

*параметр будет не значим

*параметр будет значим

*не представляется возможным вычислить

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

*парной линейной регрессией

*парной регрессией

*парной нелинейной регрессией

*множественной линейной регрессией

*множественной регрессией

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

*отсутствие зависимость между показателями

*обратную зависимость между показателями

*прямую зависимость между показателями

*ошибку в расчетах

Чтобы заказать решение напишите в чат

11. 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:

*фактор x1

*фактор x2

*нельзя сопоставлять факторы

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

*a1= 0

*a1 не равен 0

*a1 не равен нулю с вероятностью ошибки альфа

*a1 равен нулю с вероятностью ошибки альфа

13. t-тест Стьюдента для уравнений yi=a0+a1x1i+a2x2i проверяет гипотезу H0:

*A1=a2=o

*a ≠a2 ≠0

*a1=0 и a2 =0

*a1 ≠0 и a2 ≠0

14. При проверке значимости коэффициента регрессии аj t-статистика имеет:

*нормальное распределение

*распределение Стьюдента с (n-k-1) степенями свободы

*распределение Фишера с k и (n-k-1) степенями свободы

15. 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?

*оцененное регрессионное уравнение статистически не значимо

*оцененное регрессионное уравнение статистически значимо

*оцененные параметры уравнения не значимы

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

*фактор x1

*фактор x2

*нельзя сопоставлять факторы

17. Приведенная формула необходима для расчета:

*параметра уравнения

*стандартизованным коэффициентом регрессии

*коэффициента эластичности

18. Предельно допустимое значение средней ошибки аппроксимации составляет:

*не более 10%-12%

*не более 3%-5%

*не более 8%-10%

19. Значение параметра аj полученное больше нуля указывает на:

*отсутствие связи между показателями y и x

*обратную связь между показателями y и x

*прямую связь между показателями y и x

20. Для оценки значимости коэффициента детерминации используется:

*критерий Титьена

*t - статистика Стьюдента

*критерий – Хотеллинга

*F- статистика Фишера

*метод Барт

Свяжитесь с нами

Ну что, приступим?

Оставьте заявку на нашем сайте и наш менеджер свяжется с вами в ближайшее время.
Made on
Tilda