1. Оценка значимости параметров уравнения регрессии осуществляется на основе: а) t - критерия Стьюдента; б) F - критерия Фишера – Снедекора; в) средней квадратической ошибки; г) средней ошибки аппроксимации.
2. Коэффициент регрессии в уравнении , характеризующем связь между объемом реализованной продукции (млн. руб.) и прибылью предприятий автомобильной промышленности за год (млн. руб.) означает, что при увеличении объема реализованной продукции на 1 млн. руб. прибыль увеличивается на: а) 0,5 %; г) 0,5 млн. руб.; в) 500 тыс. руб.; г) 1,5 млн. руб.
3. Корреляционное отношение (индекс корреляции) измеряет степень тесноты связи между Х и Y: а) только при нелинейной форме зависимости; б) при любой форме зависимости; в) только при линейной зависимости.
4. По направлению связи бывают: а) умеренные; б) прямые; в) прямолинейные.
5. По 17 наблюдениям построено уравнение регрессии: . Для проверки значимости уравнения вычислено наблюдаемое значение t - статистики: 3.9. Вывод: а) Уравнение значимо при a= 0,05; б) Уравнение незначимо при a = 0,01; в) Уравнение незначимо при a = 0,05.
6. Каковы последствия нарушения допущения МНК «математическое ожидание регрессионных остатков равно нулю»? а) Смещенные оценки коэффициентов регрессии; б) Эффективные, но несостоятельные оценки коэффициентов регрессии; в) Неэффективные оценки коэффициентов регрессии; г) Несостоятельные оценки коэффициентов регрессии.
7. Какое из следующих утверждений верно в случае гетероскедастичности остатков? а) Выводы по t и F- статистикам являются ненадежными; б) Гетероскедастичность проявляется через низкое значение статистики Дарбина-Уотсона; в) При гетероскедастичности оценки остаются эффективными; г) Оценки параметров уравнения регрессии являются смещенными.
8. На чем основан тест ранговой корреляции Спирмена? а) На использовании t – статистики; б) На использовании F – статистики; в) На использовании ; г) На графическом анализе остатков.
9. На чем основан тест Уайта? а) На использовании t – статистики; б) На использовании F – статистики; в) На использовании ; г) На графическом анализе остатков.
10. Каким методом можно воспользоваться для устранения автокорреляции? а) Обобщенным методом наименьших квадратов; б) Взвешенным методом наименьших квадратов; в) Методом максимального правдоподобия; г) Двухшаговым методом наименьших квадратов.
11. Как называется нарушение допущения о постоянстве дисперсии остатков? а) Мультиколлинеарность; б) Автокорреляция; в) Гетероскедастичность; г) Гомоскедастичность.
12. Фиктивные переменные вводятся в: а) только в линейные модели; б) только во множественную нелинейную регрессию; в) только в нелинейные модели; г) как в линейные, так и в нелинейные модели, приводимые к линейному виду.
13. Если в матрице парных коэффициентов корреляции встречаются , то это свидетельствует: а) О наличии мультиколлинеарности; б) Об отсутствии мультиколлинеарности; в) О наличии автокорреляции; г) Об отсутствии гетероскедастичности.
14. С помощью какой меры невозможно избавиться от мультиколлинеарности? а) Увеличение объема выборки; б) Исключения переменных высококоррелированных с остальными; в) Изменение спецификации модели; г) Преобразование случайной составляющей.
15. Если и ранг матрицы А меньше (К-1) то уравнение: а) сверхиденцифицировано; б) неидентифицировано; в) точно идентифицировано.
16.Уравнение регрессии имеет вид: а) ; б) ; в) .
17.В чем состоит проблема идентификации модели? а) получение однозначно определенных параметров модели, заданной системой одновременных уравнений; б) выбор и реализация методов статистического оценивания неизвестных параметров модели по исходным статистическим данным; в) проверка адекватности модели.
18. Какой метод применяется для оценивания параметров сверхиденцифицированного уравнения? в) ДМНК, КМНК; б) КМНК; в) ДМНК.
19. Если качественная переменная имеет k альтернативных значений, то при моделировании используются: а) (k-1) фиктивная переменная; б) k фиктивных переменных; в) (k+1) фиктивная переменная.
20. Анализ тесноты и направления связей двух признаков осуществляется на основе: а) парного коэффициента корреляции; б) коэффициента детерминации; в) множественного коэффициента корреляции.
21. В линейном уравнении x=а0+a1х коэффициент регрессии показывает: а) тесноту связи; б) долю дисперсии "Y", зависимую от "X"; в) на сколько в среднем изменится "Y" при изменении "X" на одну единицу; г) ошибку коэффициента корреляции.
22. Какой показатель используется для определения части вариации, обусловленной изменением величины изучаемого фактора? а) коэффициент вариации; б) коэффициент корреляции; в) коэффициент детерминации; г) коэффициент эластичности.
23. Коэффициент эластичности показывает: а) на сколько % изменится значение y при изменении x на 1 %; б) на сколько единиц своего измерения изменится значение y при изменении x на 1 %; в) на сколько % изменится значение y при изменении x на ед. своего измерения.
24. Какие методы можно применить для обнаружения гетероскедастичности? а) Тест Голфелда-Квандта; б) Тест ранговой корреляции Спирмена; в) Тест Дарбина- Уотсона.
25. На чем основан тест Голфельда -Квандта а) На использовании t – статистики; б) На использовании F – статистики; в) На использовании ; г) На графическом анализе остатков.
26. С помощью каких методов нельзя устранить автокорреляцию остатков? а) Обобщенным методом наименьших квадратов; б) Взвешенным методом наименьших квадратов; в) Методом максимального правдоподобия; г) Двухшаговым методом наименьших квадратов.
27. Как называется нарушение допущения о независимости остатков? а) Мультиколлинеарность; б) Автокорреляция; в) Гетероскедастичность; г) Гомоскедастичность.
28. Каким методом можно воспользоваться для устранения гетероскедастичности? а) Обобщенным методом наименьших квадратов; б) Взвешенным методом наименьших квадратов; в) Методом максимального правдоподобия; г) Двухшаговым методом наименьших квадратов.
29. Каким методом нельзя воспользоваться для устранения гетероскедастичности? а) Обобщенным методом наименьших квадратов; б) Взвешенным методом наименьших квадратов; в) Методом максимального правдоподобия; г) Двухшаговым методом наименьших квадратов.
30. Если по t-критерию большинство коэффициентов регрессии статистически значимы, а модель в целом по F- критерию незначима то это может свидетельствовать о: а) Мультиколлинеарности; б) Об автокорреляции остатков; в) О гетероскедастичности остатков; г) Такой вариант невозможен.
31. Возможно ли с помощью преобразования переменных избавиться от мультиколлинеарности? а) Эта мера эффективна только при увеличении объема выборки; б) Нет; в) Да.
32. С помощью какого метода можно найти оценки параметра уравнения линейной регрессии: а) методом наименьшего квадрата; б) корреляционно-регрессионного анализа; в) дисперсионного анализа.
33. Построено множественное линейное уравнение регрессии с фиктивными переменными. Для проверки значимости отдельных коэффициентов используется распределение: а) Нормальное; б) Стьюдента; в) Пирсона; г) Фишера-Снедекора.
34. Если и ранг матрицы А больше (К-1) то уравнение: а) сверхиденцифицировано; б) неидентифицировано; в) точно идентифицировано.
35. Для оценивания параметров точно идентифицируемой системы уравнений применяется: а) ДМНК, КМНК; б) ДМНК, МНК, КМНК; в) КМНК.
36. Критерий Чоу основывается на применении: а) F - статистики; б) t - статистики; в) критерии Дарбина –Уотсона.
37. Фиктивные переменные могут принимать значения: а) 1 и 0; б) 2; в) -1 и 1; г) любые значения.
38. Известно, что между величинами X и Y существует отрицательная связь. В каких пределах находится парный коэффициент корреляции? а) от -1 до 0; б) от 0 до 1; в) от –1 до 1.
39. По 20 наблюдениям построено уравнение регрессии: . Для проверки значимости уравнения вычислено значение статистики: 4.2. Выводы: а) Уравнение значимо при a=0.05; б) Уравнение незначимо при a=0.05; в) Уравнение незначимо при a=0.01.
40. Какое из следующих утверждений не верно в случае гетероскедастичности остатков? а) Выводы по t и F- статистикам являются ненадежными; б) Гетероскедастичность проявляется через низкое значение статистики Дарбина-Уотсона; в) При гетероскедастичности оценки остаются эффективными; г) Оценки являются смещенными.
41. Тест Чоу основан на сравнении: а) дисперсий; б) коэффициентов детерминации; в) математических ожиданий; г) средних.
42. Если в тесте Чоу то считается: а) что разбиение на подынтервалы целесообразно с точки зрения улучшения качества модели; б) модель является статистически незначимой; в) модель является статистически значимой; г) что нет смысла разбивать выборку на части.
44. Какой из перечисленных методов не может быть применен для обнаружения автокорреляции? а) Метод рядов; б) критерий Дарбина-Уотсона; в) тест ранговой корреляции Спирмена; г) тест Уайта.
45. Простейшая структурная форма модели имеет вид: а) б) в) г) .
46. С помощью каких мер возможно избавиться от мультиколлинеарности? а) Увеличение объема выборки; б) Исключения переменных высококоррелированных с остальными; в) Изменение спецификации модели; г) Преобразование случайной составляющей.
47. Если и ранг матрицы А равен (К-1) то уравнение: а) сверхиденцифицировано; б) неидентифицировано; в) точно идентифицировано;
48. Модель считается идентифицированной, если: а) среди уравнений модели есть хотя бы одно нормальное; б) каждое уравнение системы идентифицируемо; в) среди уравнений модели есть хотя бы одно неидентифицированное; г) среди уравнений модели есть хотя бы одно сверхидентифицированное.
49. Какой метод применяется для оценивания параметров неиденцифицированного уравнения? а) ДМНК, КМНК; б) ДМНК, МНК; в) параметры такого уравнения нельзя оценить.
50. На стыке каких областей знаний возникла эконометрика: а) экономическая теория; экономическая и математическая статистика; б) экономическая теория, математическая статистика и теория вероятности; в) экономическая и математическая статистика, теория вероятности.
51. В множественном линейном уравнении регрессии строятся доверительные интервалы для коэффициентов регрессии с помощью распределения: а) Нормального; б) Стьюдента; в) Пирсона; г) Фишера-Снедекора.
52. По 16 наблюдениям построено парное линейное уравнение регрессии. Для проверки значимости коэффициента регрессии вычислено tна6л=2.5. а) Коэффициент незначим при a=0.05; б) Коэффициент значим при a=0.05; в) Коэффициент значим при a=0.01.
53. Известно, что между величинами X и Y существует положительная связь. В каких пределах находится парный коэффициент корреляции? а) от -1 до 0; б) от 0 до 1; в) от –1 до 1.
54. Множественный коэффициент корреляции равен 0.9. Какой процент дисперсии результативного признака объясняется влиянием всех факторных признаков? а) 90 %; б) 81 %; в) 95 %; г) 45 %.
55. Какой из перечисленных методов не может быть применен для обнаружения гетероскедастичности? а) Тест Голфелда-Квандта; б) Тест ранговой корреляции Спирмена; в) метод рядов.
56. Приведенная форма модели представляет собой: а) систему нелинейных функций экзогенных переменных от эндогенных; б) систему линейных функций эндогенных переменных от экзогенных; в) систему линейных функций экзогенных переменных от эндогенных; г) систему нормальных уравнений.
57. В каких пределах меняется частный коэффициент корреляции вычисленный по рекуретным формулам? а) от - до + ; б) от 0 до 1; в) от 0 до + ; г) от –1 до +1.
58. В каких пределах меняется частный коэффициент корреляции вычисленный через коэффициент детерминации? а) от - до + ; б) от 0 до 1; в) от 0 до + ; г) от –1 до +1.
60. В каких пределах меняется множественный коэффициент корреляции? а) от - до + ; б) от 0 до 1; в) от 0 до + ; г) от –1 до +1.
61. При добавлении в уравнение регрессии еще одного объясняющего фактора множественный коэффициент корреляции: а) уменьшится; б) возрастет; в) сохранит свое значение.
62. Построено гиперболическое уравнение регрессии: Y=a+b/X. ДЛЯ проверки значимости уравнения используется распределение: а) Нормальное; б) Стьюдента; в) Пирсона; г) Фишера-Снедекора.
63. Для каких видов систем параметры отдельных эконометрических уравнений могут быть найдены с помощью традиционного метода наименьших квадратов? а) система нормальных уравнений; б) система независимых уравнений; в) система рекурсивных уравнений; г) система взаимозависимых уравнений.
65. В каких пределах меняется коэффициент детерминации? а) от 0 до + ; б) от - до + ; в) от 0 до +1; г) от -l до +1.
66. Построено множественное линейное уравнение регрессии. Для проверки значимости отдельных коэффициентов используется распределение: а) Нормальное; б) Стьюдента; в) Пирсона; г) Фишера-Снедекора.
67. При добавлении в уравнение регрессии еще одного объясняющего фактора коэффициент детерминации: а) уменьшится; б) возрастет; в) сохранит свое значение; г) не уменьшится.
68. Суть метода наименьших квадратов заключается в том, что: а) оценка определяется из условия минимизации суммы квадратов отклонений выборочных данных от определяемой оценки; б) оценка определяется из условия минимизации суммы отклонений выборочных данных от определяемой оценки; в) оценка определяется из условия минимизации суммы квадратов отклонений выборочной средней от выборочной дисперсии.
69. К какому классу нелинейных регрессий относится парабола: а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам; б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.
70. К какому классу нелинейных регрессий относится равносторонняя гипербола: а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам; б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.
71. К какому классу нелинейных регрессий относится показательная кривая: а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам; б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.
72. К какому классу нелинейных регрессий относится степенная кривая: а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам; б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.
73. К какому классу нелинейных регрессий относится экспоненциальная кривая: а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам; б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.
74. К какому классу нелинейных регрессий относится функция вида ŷ : а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам; б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.
75. К какому классу нелинейных регрессий относится функция вида ŷ : а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам; б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.
76. К какому классу нелинейных регрессий относится функция вида ŷ : а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам; б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.
77. К какому классу нелинейных регрессий относится функция вида ŷ : а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам; б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.
78. К какому классу нелинейных регрессий относится функция вида ŷ : а) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ переменных, но линейных по оцениваемым параметрам; б) нелинейные регрессии по оцениваемым параметрам.
79. В уравнении регрессии в форме гиперболы ŷ если величина b>0, то: а) при увеличении факторного признака х значения результативного признака у замедленно уменьшаются, и при х→∞ средняя величина у будет равна а; б) то значение результативного признака у возрастает с замедленным ростом при увеличении факторного признака х, и при х→∞
80. В уравнении регрессии в форме гиперболы ŷ если величина b<0, то: а) при увеличении факторного признака х значения результативного признака у замедленно уменьшаются, и при х→∞ средняя величина у будет равна а; б) то значение результативного признака у возрастает с замедленным ростом при увеличении факторного признака х, и при х→∞
81. Коэффициент эластичности определяется по формуле для модели регрессии в форме: а) Линейной функции; б) Параболы; в) Гиперболы; г) Показательной кривой; д) Степенной.
82. Коэффициент эластичности определяется по формуле для модели регрессии в форме: а) Линейной функции; б) Параболы; в) Гиперболы; г) Показательной кривой; д) Степенной.
83. Коэффициент эластичности определяется по формуле для модели регрессии в форме: а) Линейной функции; б) Параболы; в) Гиперболы; г) Показательной кривой; д) Степенной.
84. Коэффициент эластичности определяется по формуле для модели регрессии в форме: а) Линейной функции; б) Параболы; в) Гиперболы; г) Показательной кривой; д) Степенной.
85. Коэффициент эластичности определяется по формуле для модели регрессии в форме: а) Линейной функции; б) Параболы; в) Гиперболы; г) Показательной кривой; д) Степенной.
90. Система виды называется: а) системой независимых уравнений; б) системой рекурсивных уравнений; в) системой взаимозависимых (совместных, одновременных) уравнений.
91. Система виды называется: а) системой независимых уравнений; б) системой рекурсивных уравнений; в) системой взаимозависимых (совместных, одновременных) уравнений.
92. Система виды называется: а) системой независимых уравнений; б) системой рекурсивных уравнений; в) системой взаимозависимых (совместных, одновременных) уравнений.
93. Эконометрику можно определить как: а) это самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария придавать конкретное количественное выражение общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической теорией; б) наука об экономических измерениях; в) статистический анализ экономических данных.
94. К задачам эконометрики можно отнести: а) прогноз экономических и социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы; б) имитация возможных сценариев социально-экономического развития системы для выявления того, как планируемые изменения тех или иных поддающихся управлению параметров скажутся на выходных характеристиках; в) проверка гипотез по статистическим данным.
95. По характеру различают связи: а) функциональные и корреляционные; б) функциональные, криволинейные и прямолинейные; в) корреляционные и обратные; г) статистические и прямые.
96. При прямой связи с увеличением факторного признака: а) результативный признак уменьшается; б) результативный признак не изменяется; в) результативный признак увеличивается.
97. Какие методы используются для выявления наличия, характера и направления связи в статистике? а) средних величин; б) сравнения параллельных рядов; в) метод аналитической группировки; г) относительных величин; д) графический метод.
98. Какой метод используется для выявления формы воздействия одних факторов на другие? а) корреляционный анализ; б) регрессионный анализ; в) индексный анализ; г) дисперсионный анализ.
99. Какой метод используется для количественной оценки силы воздействия одних факторов на другие: а) корреляционный анализ; б) регрессионный анализ; в) метод средних величин; г) дисперсионный анализ.
100. Какие показатели по своей величине существуют в пределах от минус до плюс единицы: а) коэффициент детерминации; б) корреляционной отношение; в) линейный коэффициент корреляции.
101. Коэффициент регрессии при однофакторной модели показывает: а) на сколько единиц изменяется функция при изменении аргумента на одну единицу; б) на сколько процентов изменяется функция на одну единицу изменения аргумента.
102. Коэффициент эластичности показывает: а) на сколько процентов изменяется функция с изменением аргумента на одну единицу своего измерения; б) на сколько процентов изменяется функция с изменением аргумента на 1%; в) на сколько единиц своего измерения изменяется функция с изменением аргумента на 1%.
103. Величина индекса корреляции, равная 1,587, свидетельствует: а) о слабой их зависимости; б) о сильной взаимосвязи; в) об ошибках в вычислениях.
104. Величина индекса корреляции, равная 0,87, свидетельствует: а) о слабой их зависимости; б) о сильной взаимосвязи; в) об ошибках в вычислениях.
105. Величина индекса корреляции, равная 0,087, свидетельствует: а) о слабой их зависимости; б) о сильной взаимосвязи; в) об ошибках в вычислениях.
106. Величина индекса корреляции, равная -1,00, свидетельствует: а) о слабой их зависимости; б) о сильной взаимосвязи; в) об ошибках в вычислениях.
107. Величина парного коэффициента корреляции, равная 1,12, свидетельствует: а) о слабой их зависимости; б) о сильной взаимосвязи; в) об ошибках в вычислениях.
108. Величина индекса корреляции, равная -2,5, свидетельствует: а) о слабой их зависимости; б) о сильной взаимосвязи; в) об ошибках в вычислениях.
109. Какие из приведенных чисел могут быть значениями парного коэффициента корреляции: а) 0,4; б) -1; в) -2,7; г) -0,7.
110. Какие из приведенных чисел могут быть значениями парного коэффициента корреляции: а) 1,4; б) -1; в) -2,7; г) -0,7.
111. Какие из приведенных чисел могут быть значениями множественного коэффициента корреляции: а) 0,4; б) -1; в) -2,7; г) 0,7.
112. Какие из приведенных чисел могут быть значениями множественного коэффициента корреляции: а) -0,4; б) 1; в) -2,7; г) 0,7.
113. Какие из приведенных чисел могут быть значениями коэффициента детерминации: а) 0,4; б) 1; в) -2,7; г) -0,9.
114. Какие из приведенных чисел могут быть значениями коэффициента детерминации: а) 0,56; б) -1; в) -0,97; г) -0,9.
120. Оценка статистической значимости парного коэффициента корреляции основывается: а) На использовании t – статистики; б) На использовании F – статистики; в) На использовании ; г) На графическом анализе остатков; д) Дисперсионном анализе остатков.
121. Уравнение регрессии по рядам динамики можно построить: а) по первым разностям, по отклонениям от тренда, по уровням ряда с включением фактора времени; б) только по смешанным трендово-факторным моделям; в) по первым разностям, по отклонениям от тренда.
122.Временной ряд – это: а) последовательность упорядоченных во времени числовых показателей, характеризующих уровень состояния и изменения изучаемого явления; б) последовательность числовых показателей, характеризующих уровень состояния и изменения изучаемого явления; в) последовательность упорядоченных временных интервалов, или моментов времени.
123. При каком значении средней относительной ошибки по модулю модель имеет высокую точность: а) менее 10%; б) выше 10%; в) от 10% до 20%.
124. Для чего применяется критерий Дарбина - Уотсона: а) обнаружения автокорреляции в остатках; б) обнаружения циклической составляющей; в) для проверки подчинения случайного компонента нормальному закону распределения.
125. Система рекурсивных уравнений: а) когда каждая зависимая переменная x рассматривается как функция одного и того же результативного признака y; б) когда каждая зависимая переменная y рассматривается как функция одного и того же набора факторов x; в) когда каждая независимая переменная x рассматривается как функция одного и того же результативного признака y; г) когда в каждом последующем уравнении системы зависимая переменная представляет функцию от всех зависимых и независимых переменных предшествующих уравнений.
126. Какой критерий используется для проверки статистической значимости уравнения регрессии: а) F – критерий Фишера б) t – критерий Стьюдента в)
127. Система независимых уравнений: а) когда каждая зависимая переменная x рассматривается как функция одного и того же результативного признака y; б) когда каждая зависимая переменная y рассматривается как функция одного и того же набора факторов x; в) когда каждая независимая переменная x рассматривается как функция одного и того же результативного признака y; г) когда в каждом последующем уравнении системы зависимая переменная представляет функцию от всех зависимых и независимых переменных.
128. Для выявления основной тенденции развития явления используются: а) метод укрупнения интервалов; б) метод скользящей средней; в) индексный метод; г) расчет средней гармонической; д) аналитическое выравнивание.
129. Ряд динамики характеризует: а) структуру совокупности по какому-либо признаку; б) изменение значений признака во времени; в) определенное значение варьирующего признака в совокупности; г) факторы изменения показателя на определенную дату или за определенный период.
130. Периодические колебания, возникающие под влиянием смены времени года называются…: а) хронологическими; б) сезонными; в) тенденцией; г) случайными.
131. Автокорреляцией в статистике называется: а) зависимость вариации значений одного показателя от вариации значений другого; б) зависимость между цепными уровнями; в) отклонения от тенденции; г) зависимость последующего уровня динамического ряда от предыдущего.
132. Критерий Дарбина-Уотсона служит для: а) проверки наличия тенденции в ряду динамики; б) проверки гипотезы о нормальном характере распределения ряда отклонений от тренда; в) обнаружения автокорреляции; г) проверки адекватности прогноза по уравнению тренда.
133. Виды эконометрических систем: а) система независимых уравнений; б) система рекурсивных уравнений; в) система взаимозависимых уравнений; г) система нормальных уравнений.
136. Ряд динамики состоит из: а) частот; б) частостей; в) уровней; г) вариантов; д) показателей времени.
137. Под экстраполяцией понимают нахождение неизвестных уровней: а) за пределами ряда динамики; б) внутри ряда динамики; в) в середине ряда динамики.
138. Аддитивная модель: а) представляет собой сумму компонент; б) представляет собой произведение компонент; в) представляет собой сумму и произведение соответствующих компонент.
139. На рисунке изображена модель:
а) мультипликативная; б) аддитивная.
140. На рисунке изображена модель:
а) мультипликативная; б) аддитивная.
141. Отметьте обстоятельства, которые должны учитываться при выборе теоретической формы корреляционной связи: а) объем изучаемой совокупности; б) предварительный теоретический анализ внутренних связей явлений; в) фактически сложившиеся закономерности в связном изменении явлений.
142. Выбор списка переменных модели и типа взаимосвязи между ними выполняется на этапе: а) спецификация модели; б) оценка параметров модели; в) сбор статистической информации об объеме исследования; г) проверка адекватности модели.
143. Экономические переменные, значения которых определяются вне данной модели, называется: а) эндогенными; б) экзогенные.
144. Этапы построения эконометрической модели: (порядок: г, б, а, в) а) оценка параметров модели (параметризация); б) спецификация модели; в) проверка адекватности модели; г) сбор статистической информации об объеме исследования.
145. Под верификацией модели понимается: а) спецификация модели; б) оценка параметров модели; в) сбор статистической информации об объеме исследования; г) проверка адекватности модели.
146. Под параметризацией модели понимается: а) спецификация модели; б) оценка параметров модели; в) сбор статистической информации об объеме исследования; г) проверка адекватности модели.
147. По отношению к выбранной спецификации модели все экономические переменные объекта подразделяются на два типа: а) эндогенные и экзогенные; б) дискретные и непрерывные; в) случайные и детерминированные.
148. Дополнить: Переменные, датированные предыдущими моментами времени и находящиеся в уравнении с текущими переменными, называется … Лаговые
149. Термин эконометрика был введен: а) Фришем; б) Марковым; в) Тинбергеном; г) Фишером.