[1] 1. Спецификация эконометрической модели
[1] 2. Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии
[1] 3. Фиктивные переменные
[1] 4. Линейное уравнение множественной регрессии
[2] 5. Оценка параметров линейных уравнений регрессии
[2] 6. Предпосылки МНК, методы их проверки
[2] 7. Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК
[2] 8. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)
[3] 9. Оценка тесноты связи
[3] 10. Оценка качества подбора уравнения
[3] 11. Проверка статистической значимости эконометрической модели
[3] 12. Оценка значимости параметров эконометрической модели
[3] 13. Тест Голдфелда-Квандта
[4] 14. Нелинейные зависимости в экономике
[4] 15. Нелинейные модели регрессии
[4] 16. Коэффициент эластичности
[4] 17. Нахождение параметров уравнения регрессии
[4] 18. Степень полинома модели
[4] 19. Виды нелинейных уравнений регрессии
[4] 20. Причины гетероскедастичности и автокорреляции
[4] 21. Линеаризация нелинейных моделей регрессии
[4] 22. Оценка качества нелинейных уравнений регрессии
[5] 23. Временные ряды данных: характеристики и общие понятия
[5] 24. Структура временного ряда
[5] 25. Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов
[5] 26. Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация
[6] 27. Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике
[6] 28. Классификация систем уравнений
[6] 29. Идентификация систем эконометрических уравнений
[6] 30. Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)
F1: Эконометрика
F2: Тамбовский государственный технический университет
F3: Тесты для пробного тестирования
V1: Эконометрика
V2: Линейная модель множественной регрессии
V3:Спецификация эконометрической модели.
(Задание с выбором двух правильных ответов из предложенных)
I: {1}, K=A;
S: К основным проблемам эконометрического моделирования относятся …
-: мультиколлинеарность экономических показателей;
-: гомоскедастичность остатков;
-: отсутствие автокорреляции в остатках;
-: гетероскедастичность остатков.
I: {2}, K=B;
S: Основными ошибками спецификации эконометрической модели являются …
-: отбрасывание значимой переменной;
-: включение в уравнение ошибки (отклонения) ;
-: добавление фиктивной переменной;
-: выбор неправильной формы уравнения.
I: {3}, K=A;
S: Эконометрическая модель линейного уравнения регрессии может содержать …
-: одну объясняющую переменную и две зависимых переменных;
-: одну зависимую переменную;
-: несколько объясняющих переменных;
-: несколько зависимых переменных.
I: {4}, K=A;
S: Становление науки эконометрика происходило на базе …
-: экономической теории;
-: теории массового обслуживания;
-: математической статистики;
-: логистики.
I: {5}, K=A;
S: Результатом эконометрического моделирования может являться …
-: прогнозирование состояния экономической системы;
-: оценка возможностей информационных технологий;
-: анализ взаимосвязей экономических показателей;
-: разработка новых методов математического моделирования.
F1: Эконометрика
F2: Тамбовский государственный технический университет
F3: Тесты для пробного тестирования
V1: Эконометрика
V2: Линейная модель множественной регрессии
V3: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии (Задание с выбором одного правильного ответа из предложенных)
I: {1}, K=A;
S: Матрица парных линейных коэффициентов корреляции не отображает…
-: тесноту нелинейной связи между переменными;
-: тесноту линейной связи между переменными;
-: значения парных коэффициентов линейной корреляции;
-: наличие в модели коллинеарных факторов.
I: {2}, K=B;
S: Мультиколлинеарность – это…
-: модель множественной линейной регрессии ;
-: линейная зависимость двух или нескольких переменных ;
-: корреляция соседних случайных отклонений;
- : процесс перехода от парной к множественной регрессии.
I: {3}, K=A;
S: Для обоснования целесообразности включения в линейную модель множественной регрессии дополнительного фактора требуется зафиксировать ______ коэффициента множественной детерминации.
-: убывание;
-: неизменность;
-: периодические колебания;
-: возрастание.
I: {4}, K=A;
S: Пошаговые процедуры отбора наиболее информативных признаков с использованием оценки изменения коэффициента детерминации являются ...
-: одним из методов уменьшения мультиколлинеарности;
-: методами оценки параметров регрессии;
-: способами и явлениями автокорреляции остатков;
-: алгоритмом подсчета ковариации факторов.
I: {5}, K=A;
S: Мультиколлинеарность, как правило, приводит к получению …
-: более надежных оценок регрессии;
-: существенных факторов;
- строго детерминированных моделей;
-: ненадежных оценок регрессии.
V3: Фиктивные переменные
(Задание с выбором двух правильных ответов из предложенных)
I: {1}, K=A;
S: Фиктивная переменная может принимать значения:
-: в интервале от -1 до 1;
-: 0 ;
-: 1;
-: -1.
I: {2}, K=B;
S: Если качественной переменной является пол сотрудника, то соответствующая ей фиктивная переменная может принимать следующие варианты значений:
-: D = 0 - если пол мужской, D = 1 - если пол женский;
-: D = -1 - если пол мужской, D = 1 - если пол женский ;
-: D = 0 - если пол женский, D = 1 - если пол мужской ;
-: D = -1 - если пол женский, D = 1 - если пол мужской .
I: {3}, K=A;
S: Укажите уравнения регрессии, в которых фиктивная переменная D используется в мультипликативной форме:
-: Y=b0-b1X2-b2D;
-: Y=b0-b1X-b2D- b3D·X;
-: Y=b0-b1X -b2X2-b3D;
-: Y=b0-b1D- b2D·X.
I: {4}, K=A;
S: Исследуется зависимость выработки рабочего от ряда факторов: х1 – уровня образования, х2 – стажа, х3 – пола работника, х4 – заработной платы. Фиктивными переменными в модели являются …
-: х2;
-: х4;
-:х3;
-: х1.
I: {5}, K=A;
S: Исследуется зависимость потребления кофе от ряда факторов: х1 – марки кофе, х2 – уровня крепости кофе (крепкий, средней крепости, слабой крепости), х3 – дохода потребителя, х4 – цены на кофе. Фиктивными переменными в модели не являются …
-: х2;
-: х4;
-:х3;
-: х1.
F1: Эконометрика
F2: Тамбовский государственный технический университет
F3: Тесты для пробного тестирования