Ответы на тесты по теме Экономика

Для более эффективного поиска следует вводить 2-3 ключевых слова из вопроса !!!

Явление, когда нестрогая линейная зависимость между объясняющими переменными в модели множественной регрессии приводит к получению ненадежных оценок регрессии, называют:

мультиколлинеарностью

Для модели парной регрессии оценки, полученные по МНК, являются несмещенными, эффективными, состоятельными, если ...

выполнены условия Гаусса-Маркова

Если элементы набора данных не являются статистически независимыми, то речь идет о:

временном ряде

Метод наименьших квадратов — метод нахождения оценок параметров регрессии, основанный на минимизации __________________ квадратов остатков всех наблюдений.

суммы

Процесс Юла описывается моделью

АР (2)

Эконометрический инструментарий базируется на методах и моделях

математической статистики


Если из экономических соображений известно, что b >= b0, то нулевая гипотеза отвергается только при:

t > tкрит

При вычислении t-статистики применяется распределение

Стьюдента

Аналитические методы выделения неслучайной составляющей основаны на допущении, что ...

известен общий вид неслучайной составляющей

Положительная автокорреляция — ситуация, когда случайный член регрессии в следующем наблюдении ожидается:

того же знака, что и в настоящем наблюдении

При построении отдельных уравнений регрессии для каждого из 4-х кварталов сумма сезонных отклонений должна равняться:

0

Коэффициент Тейла лежит в пределах

от 0 до 1

Множественный регрессионный анализ является __________________ парного регрессионного анализа.

развитием


При положительной автокорреляции DW

<2

Если две переменные независимы, то их теоретическая ковариация равна:

0

Обычно прогнозы, получаемые с помощью моделей Бокса-Дженкинса, оказываются на практике __________________ прогнозов, построенных по макроэкономическим моделям.

не хуже

Весовые коэффициенты в методе скользящего среднего

всегда больше нуля

Если вычисленное значение статистики Спирмена превысит некое критическое значение, то принимается решение о:

наличии гетероскедастичности

Отклонение еi в i-м наблюдении yi от регрессии с двумя объясняющими переменными:

ei = yi — a — b1x1 — b2x2

Четвертое условие Гаусса-Маркова состоит в том, что для любого k cov (uk, хk) равна:

0

<