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