Эконометрика: идентификация, оценивание и анализ статистических моделей

Упражнение 1:

Номер 1

Регрессионный анализ это

Ответ:

(1) способ построения линейной регрессии

(2) статистический метод исследования зависимости между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми

(3) статистический метод исследования взаимосвязи между несколькими переменными

Номер 2

Регрессионный анализ позволяет ответить на вопрос:

Ответ:

(1) как изменится значение зависимой переменной, если изменится значение одной из независимых переменных при фиксированных значениях остальных

(2) как изменится значение одной независимой переменной, если изменится значение другой независимой переменной

(3) какую переменную следует назначить на роль зависимой переменной

Номер 3

Выбор зависимой переменной:

Ответ:

(1) дается в постановке задачи

(2) осуществляется в ходе предварительного анализа данных

(3) осуществляется случайным образом

Упражнение 2:

Номер 1

Регрессией называется:

Ответ:

(1) произведение математического ожидания зависимой переменной на независимую переменную

(2) условное математическое ожидание зависимой переменной при условии знания значений независимых переменных, включенных в модель

(3) условное математическое ожидание зависимой переменной при условии знания значений всех внешних факторов

Номер 2

Независимые переменные в модели линейной регрессии:

Ответ:

(1) переменные, которые не зависят друг от друга

(2) переменные, отражающие влияние внешних факторов на зависимую переменную

(3) переменные, содержащие числовые характеристики внешних факторов, учтенных в модели

Номер 3

Числовые характеристики внешних факторов учтенных в модели линейной регрессии содержатся:

Ответ:

(1) в независимых переменных

(2) в случайной составляющей

(3) в зависимой переменной

Упражнение 3:

Номер 1

Фиктивная переменная:

Ответ:

(1) это переменная, принимающая значения ноль или единица

(2) содержит значения искусственно созданных факторов

(3) отражает суммарное влияние ошибок измерения

Номер 2

При необходимости учесть влияние качественного признака, принимающего два значения, используют:

Ответ:

(1) нелинейные модели

(2) фиктивную переменную

(3) дополнительную случайную составляющую

Номер 3

Использование фиктивной переменной в модели линейной регрессии позволяет:

Ответ:

(1) повысить ее адекватность данным

(2) учесть влияние ошибок измерения

(3) уменьшить количество независимых переменных

Упражнение 4:

Номер 1

Гипотеза о линейности предполагает:

Ответ:

(1) линейную зависимость от параметров модели и аддитивное вхождение в модель случайной составляющей

(2) линейную зависимость зависимой переменной от независимых

(3) линейное вхождение в модель детерминированной составляющей

Номер 2

Модель линейной регрессии допускает:

Ответ:

(1) наличие произведений и степеней независимых переменных

(2) нелинейное вхождение в модель параметров регрессии

(3) наличие произведений независимых переменных и случайной составляющей

Номер 3

Использование полиномиальной зависимости в модели линейной регрессии:

Ответ:

(1) позволяет учесть изменение характера связи между зависимой и независимой переменной

(2) превращает модель линейной регрессии в нелинейную модель

(3) позволяет учесть влияние качественного фактора

Упражнение 5:

Номер 1

Гипотеза о полноте ранга предполагает:

Ответ:

(1) отсутствие линейной связи между независимыми переменными и случайной составляющей

(2) отсутствие любых видов связи между независимыми переменными

(3) отсутствие точной линейной зависимости между независимыми переменными

Номер 2

При нарушении гипотезы о полноте ранга:

Ответ:

(1) имеющемуся набору данных адекватно бесконечное количество моделей заданной структуры

(2) отсутствуют модели заданной структуры адекватные имеющемуся набору данных

(3) имеющемуся набору данных адекватно несколько моделей заданной структуры

Номер 3

Мультиколлинеарностью называют:

Ответ:

(1) наличие точной линейной связи между несколькими независимыми переменными

(2) ситуацию, когда хотя бы одна независимая переменная может быть аппроксимирована с высокой точностью линейной комбинацией других независимых переменных;

(3) наличие точной линейной связи между независимыми переменными и зависимой

Упражнение 6:

Номер 1

Гипотеза об экзогенности предполагает, что:

Ответ:

(1) значения независимых переменных не содержат полезной информации о зависимой переменной

(2) значения независимых переменных не содержат полезной информации о случайной составляющей

(3) случайная составляющая не влияет на значения зависимой переменной

Номер 2

Необходимым условием экзогенности независимых переменных является:

Ответ:

(1) невырожденность ковариационной матрицы независимых переменных

(2) равенство нулю математического ожидания случайной составляющей

(3) нормальное распределение случайной составляющей

Номер 3

Если выполняется требование экзогенности, то ковариации между случайной составляющей и независимыми переменными:

Ответ:

(1) будет тождественно равна нулю

(2) будет зависеть от независимых переменных

(3) будет тождественно равна единице

Упражнение 7:

Номер 1

В модели линейной регрессии гомоскедастичность случайной составляющей означает, что:

Ответ:

(1) случайные составляющие для различных номеров измерений имеют одинаковый закон распределения

(2) условное математическое ожидание случайных составляющих для различных номеров измерений при условии знания значений независимых переменных равно нулю

(3) дисперсии случайных составляющих для различных номеров измерений одинаковы

Номер 2

При отсутствии автокорреляции у случайной составляющей:

Ответ:

(1) зависимая переменная может иметь отличную от нуля автокорреляцию

(2) у зависимой переменной также отсутствует автокорреляция

(3) у независимых переменных также отсутствует автокорреляция

Номер 3

Большой разброс средних значений зависимой переменной свидетельствует о:

Ответ:

(1) возможном наличии гетероскедастичности

(2) большой дисперсии случайной составляющей

(3) нарушении предположения о полноте ранга

Упражнение 8:

Номер 1

Гипотеза о нормальности предполагает, что:

Ответ:

(1) безусловное распределение случайной составляющей является нормальным

(2) условное распределение случайной составляющей является нормальным при условии знания значений независимых переменных

(3) случайная составляющая может быть преобразована к нормально распределенной случайной величине

Номер 2

Если выполняется гипотеза о нормальности, то:

Ответ:

(1) из выполнения гипотезы о гомоскедастичности и отсутствии автокорреляции следует независимость случайных составляющих

(2) из выполнения гипотезы о полноте ранга следует отсутствие гетероскедастичности

(3) из выполнения гипотезы об экзогенности следует отсутствие автокорреляции у случайных составляющих

Номер 3

Нестрогим обоснованием гипотезы о нормальности является:

Ответ:

(1) одна из формулировок центральной предельной теоремы

(2) одна из формулировок закона больших чисел

(3) гипотеза о полноте ранга

Эконометрика: идентификация, оценивание и анализ статистических моделей - тест 3