Перечень вопросов по экономико-математическому моделированию

Размещено на http://www.allbest.ru/

1. Какая переменная модели квалифицируется как независимая?

Эндогенная переменная

Случайная переменная

Все ответы верны

Экзогенная переменная

2. Какой смысл вкладывается в понятие «адекватности модели»?

вопрос дисциплина моделирование

Соответствие расчетных значений по модели выборочным данным

Отсутствие корреляции экзогенных переменных

Отсутствие автокорреляции случайной переменной

Все ответы верны

3. Какое из следующих утверждений о влиянии (о последствиях) гетероскедастичности верно?

Выводы t и F статистик являются более надежными

Все ответы верны

Оценки и их дисперсии остаются несмещёнными

Оценки параметров перестают быть эффективными и состоятельными

4. Вследствие чего возникает неявная гетероскедастичность?

Различной точности наблюдений в условии правильной спецификации

Автокорреляции случайной переменной модели

Взаимозависимости экзогенных переменных модели

Неправильной спецификации модели

5. При нарушении гипотезы о равноточности измерения эндогенной переменной в различные моменты наблюдения возникает проблема:

Гетероскедастичности

Автокорреляции

Мультиколлинеарности

Авторегрессии

6. Какое из следующих утверждений об оценках модели в условиях автокорреляции верно?

Оценки параметров, оставаясь несмещенными, перестают быть эффективными

Оценки параметров остаются эффективными

Дисперсии оценок являются несмещенными

Значимость оценок параметров повышается

7. На чем основаны методы устранения автокорреляции?

На применении оператора декорреляции

На применении взвешенного МНК

На учете пропущенных экзогенных переменных

Все ответы верны

8. Какое из следующих утверждений о свойстве оценок параметров модели в условиях мультиколлинеарности неверно?

Оценки параметров при неколлинеарных экзогенных переменных становятся очень чувствительными к изменению

Дисперсии МНК-оценок уменьшаются

МНК-оценки параметров модели теряют свойства несмещенности

Адекватность модели нарушается

9. Что необходимо для устранения мультиколлинеарности?

Преобразовать переменные модели

Использовать дополнительную (априорную) информацию

Все ответы верны

Изменить спецификации модели

10. Точная или стахостическая линейная взаимосвязь двух или нескольких экзогенных переменных - это:

Гетероскедастичность

Мультиколлинеарность

Автокорреляция

Гетероскедастичность

11. Если нарушается гипотеза о взаимной независимости случайной переменной возникает проблема:

Гомоскедастичности

Автокорреляции

Мультиколлинеарности

Гетероскедастичности

12. Различают мультиколлинеарности:

Переменная и постоянная

Явная и неявная

Ограниченнная и неограниченная

Лаговая и временная

13. Основная задача эконометрики состоит в:

Проверке обоснованности и адекватности моделей

Оценке параметров модели

В исключении проблем мультколлинеарности, гетероскедастичности

Доказательстве соответствия статистических данных расчетным

14. Эконометрические модели подразделяются на (классифицируются):

Пространственные, временные, пространственно-временные

Пространственные, временные, вероятностные

Длительные, краткосрочные

Смешанные, простые

15. Каких переменных не бывает в эконометрических моделях:

Экзогенных, эндогенных

Лаговых

Предопределенных

Постопределенных

16. Какой вид уравнений не используется в эконометрических моделях:

Предопределенные уравнения

Балансовые уравнения

Уравнения поведения

17. Уравнение модели, содержащее случайную переменную называется:

Предопределенным уравнением

Уравнением поведения

Балансовым уравнением

18. Этап моделирования, на котором осуществляется выбор математической модели экономического объекта с фиксацией формы всех зависимостей и обозначением параметров, входящих в модель, называется:

Постановочный

Априорный

Спецификационный

Верификационный

19. Если математическое ожидание оценки (как случайной величины-функции выборочных данных) равняется соответствующей характеристике генеральной совокупности (искомому параметру а), то говорят о свойстве оценки:

Состоятельности

Несмещенности

Эффективности

20. Eсли оценка *а* по сравнению с другими оценками обладает наименьшей дисперсией является:

Несмещенной

Эффективной

Состоятельной

21. Каким свойством не обладают МНК-оценки параметров ПЛР:

Несмещенность

Эффективность

Асимптотичность

Состоятельность

22. Интервальные оценки позволяют определить с заданной вероятностью:

Допустимый разброс оценок вокруг искомого параметра

Допустимый разброс t-статистик вокруг искомого параметра.

Коэффициент детерминации

Отступ оценок от искомого параметра

23. Что является основными задачами регрессионного анализа?

Нахождение случайной переменной и оценивание ее параметров

Построение доверительных интервалов для параметров модели

Спецификация модели и нахождение случайной переменной

Спецификация модели и оценивание параметров модели

24. Для чего используется метод наименьших квадратов (МНК)?

Для построения доверительных интервалов для параметров модели

Для проверки гипотез о значимости параметров модели

Все ответы верны

Для оценивания параметров модели

25. Что такое гомоскедастичность?

Это равенство дисперсий случайной переменной во все моменты времени

Это отсутствие корреляции случайных переменных

Это отсутствие случайных ошибок наблюдения

Это нормальное распределение случайной переменной

26. Чем отличается модель множественной регрессии от модели парной регрессии?

В модели множественной регрессии более одной эндогенной переменной

В модели парной регрессии более одной экзогенной переменной

В модели множественной регрессии более одной экзогенной переменной

В модели парной регрессии более одной эндогенной переменной

27. Что такое пропущенная переменная?

Переменная, которую следует добавить в модель

Переменная, которую следует исключить из модели

Переменная, расчетный параметр модели для которой больше критического

Переменная, расчетный параметр модели для которой меньше критического

28. В чем заключается опасность наличия пропущенных переменных?

В уменьшении t-статистик параметров модели

В смещении оценок параметров при включенных в модель переменных

В увеличении дисперсии оценок параметров модели

В уменьшении коэффициента детерминации

29. Что значит спецификация экзогенных переменных?

Это оценка параметров модели

Это построение расширенной модели, в которую включены 2-ая, 3-ая и 4-ая степени эндогенной переменной

Это поиск пропущенных и избыточных переменных

Это проверка значимости параметров модели

30. Признаком, по которому определяют пропущенную переменную служит:

Положительный знак у произведения оценки параметра при подозреваемой переменной на роль пропущенной с коэффициентом корреляции этой переменной и остальных переменных модели

Положительный знак t-статистики оценки параметра при подозреваемой переменной на роль пропущенной

Отрицательный знак t-статистики оценки параметра при подозреваемой переменной на роль пропущенной

Положительный знак решающей функции критерия Амемья - AF

31. Что такое избыточная переменная?

Переменная, расчетный параметр модели для которой меньше критического

Переменная, которую следует исключить из модели

Переменная, которую следует добавить в модель

Переменная, расчетный параметр модели для которой больше критического

32. В чем заключается опасность наличия избыточных переменных?

В увеличении t-статистик параметров модели

В увеличении коэффициента детерминации

В увеличении дисперсии оценок параметров модели

В увеличении оценок параметров при включенных в модель переменных

33. Что не относится к методам спецификации эконометрической модели?

Построение оценок параметров модели

Критерий Рамсея

Критерий Амемья

Спецификация переменных модели

34. Какое распределение должны иметь остатки модели?

Фишера

Логарифмическое

Нормальное

Стьюдента

35. Что такое мультиколлинеарность?

Точная или стахостическая линейная зависимость между экзогенными переменными

Увеличение значимости оценок параметров модели

Увеличение коэффициента детерминации при добавлении новых экзогенных переменных

Точная или стахостическая зависимость между уровнями случайной переменной в различные промежутки времени

36. Что не является признаком наличия мультиколлинеарности?

Возрастание значимости оценок параметров при неколлинеарных экзогенных переменных

Возрастание дисперсии МНК-оценок параметров модели

Потеря свойства несмещенности МНК-оценок параметров модели

Уменьшени t-статистик параметров модели

37. Что не относится к методам диагностики мультиколлинеарности?

Визуальный метод

Высокое значение коэффициента парной корреляции

Критерий Дарбина-Вотсона

Метод инфляционных факторов

38. Что такое автокорреляция?

Точная или стахостическая зависимость между уровнями случайной переменной в различные промежутки времени

Точная или стахостическая линейная зависимость между экзогенными переменными

Увеличение значимости оценок параметров модели

Увеличение коэффициента детерминации при добавлении новых экзогенных переменных

39. Что не относится к последствиям наличия в модели автокорреляции?

Снижение значимости МНК-оценок параметров модели

Снижение дисперсий оценок параметров модели

Увеличение дисперсий оценок параметров модели

Оценки параметров, оставаясь несмещенными, перестают быть эффективными

40. Какой критерий используется для диагностики автокорреляции?

Рамсея

Фишера

Дарбина-Вотсона

Стьюдента

41. От чего не зависят табличные значения статистики Дарбина-Уотсона?

От дисперсии экзогенных переменных

От объема выборки

От уровня надежности

От числа экзогенных переменных

42. Что такое гетероскедастичность?

Увеличение значимости оценок параметров модели

Различие дисперсии ошибок в различные моменты времени

Точная или стахостическая зависимость между уровнями случайной переменной в различные промежутки времени

Точная или стахостическая линейная зависимость между экзогенными переменными

43. Что является типичным последствием явления гетероскедастичности?

Возрастание статистики Дарбина-Вотсона

Выводы, получаемые на основе t- и F-статистик, интервальные оценки более надежны

Оценки параметров модели остаются несмещенными а дисперсии оценок параметров рассчитываются со смещением.

Дисперсии оценок параметров рассчитываются без смещения

44. Какой критерий не используется для диагностики гетероскедастичности?

Дарбина-Вотсона

Бриша-Пэгана

Парка

Вайта

45. Что такое "лаговая переменная"?

Переменная, указывающая наличие гетероскедастичности

Переменная, относящаяся к предыдущим моментам времени

Переменная, относящаяся к последующим моментам времени

Переменная, указывающая наличие авторегрессии

46. К признакам качественной модели не относится:

Согласованность с теорией

Максимальное соответствие

Единственность

Сложность

47. К видам ошибок спецификации не относится:

Отбрасывание значимой переменной

Добавление незначимой переменной

Низкий коэффициент детерминации

Выбор неправильной функциональной формы

48. Нелинейные модели допускают их сведение к линейным путем процесса:

Детерминации

Линеаризации

Логарифмирования

Декомпозиции

49. Что такое е в уравнении простой регрессии -

Y=a*X+b+e?

Случайная переменная

Эндогенная переменная

Экзогенная переменная

Параметр модели

50. Какое утверждение неверно для модели -

Y = 5 + 3*X1 - 4*X2?

При уменьшении Х2 на 1, эндогенная переменная увеличивается на 4

При увеличении Х1 эндогенная переменная увеличивается в 3 раза

При увеличении Х2 эндогенная переменная уменьшается

При увеличении Х1 на 1, эндогенная переменная увеличивается на 3

51. Какое из утверждений неверное, если в модели -

Y=3*X+2, Y

- это темп роста преступлений по району в тысячах, X - темп роста неблагополучных семей в % за год?

При темпе роста числа неблагополучных семей в 1.5%, рост числа преступлений составит 6.5 тыс.

При отрицательном темпе роста числа неблагополучных семей рост числа преступлений будет менее 2 тыс.

При темпе роста числа неблагополучных семей в -2%, рост числа преступлений составит 3 тыс.

Если число неблагополучных семей за год не изменилось, то рост числа преступлений составит 2 тыс.

52. Какая из следующих моделей может быть оценена с помощью МНК:

1) y=b0*(x1^b1)*(x2^b2)*e

или

2) y=b0*(x1^b1)*(x2^b2)+e?

Первая модель

Вторая модель

Ни одна из моделей

Обе модели

53. Какой можно сделать вывод, если для некоторого параметра модели наблюдаемое значение t-статистики равно 4.8, а пороговое значение 2.4?

Рассматриваемым параметром можно пренебречь

Рассматриваемый параметр статистически значим

Рассматриваемый параметр в 2 раза больше порогового значения

Рассматриваемый параметр статистически не значим

54. Что происходит при увеличении доверительной вероятности (гамма) от 0.90 до 0.95?

Доверительные интервалы сужаются пороговые значения t-статистик уменьшаются

Доверительные интервалы сужаются пороговые значения t-статистик возрастают

Доверительные интервалы расширяются, пороговые значения t-статистик возрастают

Доверительные интервалы расширяются, пороговые значения t-статистик уменьшаются

55. Что происходит при уменьшении доверительной вероятности (гамма) от 0.95 до 0.90?

Доверительные интервалы сужаются пороговые значения t-статистик уменьшаются

Доверительные интервалы расширяются, пороговые значения t-статистик возрастают

Доверительные интервалы расширяются, пороговые значения t-статистик уменьшаются

Доверительные интервалы сужаются пороговые значения t-статистик возрастают

56. В каком случае нельзя сделать вывод о наличии мультиколлинеарности?

Минимальный инфляционный фактор больше 5

Коэффициент парной корреляции экзогенных переменных больше 0.8

Максимальный инфляционный фактор больше 10

Коэффициент парной корреляции экзогенных переменных больше 0.95

57. Какое значение критерия Дарбина - Вотсона позволяет утверждать об отсутствии автокорреляции?

2

4

0

1

58. При каком значении статистики Дарбина - Вотсона делают вывод о наличии положительной автокорреляции в модели?

DW=2

DW?0

DW?4

DW=2.5

59. Что такое X в уравнении простой регрессии -

Y=a*X+b+e?

Случайная переменная

Эндогенная переменная

Экзогенная переменная

Параметр модели

60. Что такое Y в уравнении простой регрессии -

Y=a*X+b+e?

Экзогенная переменная

Случайная переменная

Эндогенная переменная

Параметр модели

61. Верно ли утверждение о том, что поскольку X^2 является функцией X, то использование X и X^2 в качестве экзогенных переменных приведет к мультиколлинеарности?

Неопределенно

Неверно

Верно

Неизвестно

62. Какой критерии не относится к критериям диагностики гетероскедастичности?

Фишера

Бриша-Пагана

Голдфилда-Кандта

Парка

63. Что означает «мертвая» зона критерия Дарбина - Вотсона?

Недостаточный объем выборки о вынесении решения

Значение DW=0

Статистика DW превысит верхнюю табличную грань

Статистика DW оказывается меньше нижней табличной границы

64. Какое из утверждений верное?

Наблюдаемое значение t-статистики некоторого параметра модели не зависит ни от значения самого параметра, ни от несмещенной дисперсии случайной величины

Наблюдаемое значение t-статистики некоторого параметра модели зависит от значения самого параметра и стандартного отклонения оценки параметра

Наблюдаемое значение t-статистики некоторого параметра модели зависит только от значения самого параметра

Наблюдаемое значение t-статистики некоторого параметра модели зависит только от несмещенной дисперсии случайной величины

65. Какое из утверждений неверное применительно к парной регрессии?

Если коэффициент детерминации около единицы, то модель акекватна

Если коэффициент детерминации около нуля, то модель не адекватна

Если коэффициент детерминации больше единицы, то все точки лежат ниже прямой регрессии

Если коэффициент детерминации равен единице, то все точки данных лежат на прямой регрессии

66. Какая модель является линейной?

Y = A0 + A1*X1 + + E

LN(Y) = A0 + A1*LN(X1) + LN(E)

Y = A0 + A1*LN(X1) + E

Y = A0 + A1/X1 + E

67. Какая модель является двойной логарифмической?

Y = A0 + A1*LN(X1) + A2*LOG(X2) + E

Y = A0 + A1/X1 + E

LN(Y) = A0 + A1*LN(X1) + LN(E)

Y = A0 + A1*X1 + E

68. Какая модель является полулогарифмической?

Y = A0 + A1*LN(X1) + E

LN(Y) = A0 + A1*LN(X1) + LN(E)

Y = A0 + A1*X1 + E

Y = A0 + A1/X1 + E

69. Какая модель является обратной?

Y = A0 + A1/X1 + E

Y = A0 + A1*LN(X1) + E

LN(Y) = A0 + A1*LN(X1) + LN(E)

Y = A0 + A1/X1 + E

70. Какой метод является самым распространенным при оценке параметров регрессионной модели?

Метод моментов (ММ)

Метод максимального правдоподобия (ММП)

Метод наименьших квадратов (МНК)

Байесовский метод (БМ)

71. Что не является одним из 5 класических предположений МНК?

Наличие корреляции случайных переменных

Отсутствие систематических ошибок наблюдения M{е}=0

Гомоскедастичность случайной переменной D{e}=s

Нормальное распределение случайной переменной

72. Какое распределение используется при проверке гипотезы о статистической значимости параметров модели?

Нормальное распределение

Распределение Стьюдента

Распределение Фишера

Распределение Дарбина-Вотсона

73. Какое распределение используется при построении доверительного интервала для параметров модели?

Нормальное распределение

Распределение Дарбина-Вотсона

Распределение Стьюдента

Распределение Фишера

74. Какое распределение используется при проверке гипотезы об адекватности регрессионной модели?

Распределение Фишера

Распределение Стьюдента

Распределение Дарбина-Вотсона

Нормальное распределение

75. Какое распределение используется при построении доверительного интервала для эндогенной переменной модели?

Нормальное распределение

Распределение Стьюдента

Распределение Фишера

Распределение Дарбина-Вотсона

76. Что такое коэффициент детерминации?

Значение, расчитанное с помощью распределения Стьюдента

Значение, учитывающее случайные переменные

Значение, показывающее степень адекватности модели

Коэффициент значимости параметров модели

77. С помощью какого критерия строятся оценки параметров модели множественной регрессии?

Критерий Стьюдента

Критерий Фишера

Критерий Рамсея

Критерий Амемья

78. С помощью какого критерия проверяется значимость коэффициента детерминации в модели множественной регрессии?

Критерий Стьюдента

Критерий Рамсея

Критерий Фишера

Критерий Амемья

79. Какой принцип лежит в спецификации модели с помощью критерия Рамсея?

Построение расширенной модели, в которую включены функция эндогенной переменной, соответствующая распределению остатков первоначальной модели

Произведение коэффициентов корреляции пропущенной переменной и остальных переменных модели

Выбор только тех переменных, оценки параметров которых положительны

Выбор только тех переменных, оценки параметров которых больше критических

80. Какой вывод можно сделать, если в модели Рамсея расчетное значение критерия Фишера больше критического?

Модель плохо специфицирована

Модель хорошо специфицирована

В модели есть пропущенные переменные

В модели есть избыточные переменные

81. Какой вывод можно сделать, если критерий Амемья для первой модели больше, чем для второй?

Вторая модель лучше специфицирована

Первая модель содержит пропущенные переменные

Вторая модель хуже специфицирована

Первая модель содержит избыточные переменные

82. Какой вывод можно сделать, если наблюдаемое значение статистики Дарбина-Вотсона находится между нижней и верхней границей критических значений?

Объем выборки недостаточен для принятия решения

Автокорреляция присутствует

Автокорреляция отсутствует

Автокорреляция присутствует в неявном виде

83. Что такое a и b в уравнении простой регрессии -

Y=a*X+b+e?

Случайная переменная

Параметры модели

Эндогенная переменная

Экзогенная переменная

84. Eсли "0" входит в интервальный прогноз параметра Аi , то это говорит:

Об эффективности оценки параметра Аi

О незначимости параметра Аi

О значимости параметра Аi

85. Если коэффициент детерминации равен 0,95, то это означает, что:

Вариация экзогенной переменной на 95% объясняется изменениями эндогенных факторов

Вариация эндогенной переменной на 95% объясняется изменениями эндогенных факторов

Вариация эндогенной переменной на 95% объясняется изменениями экзлгенных факторов

Ошибка прогноза по построенной модели составит 15%

86. Выберите значение, которому не может равняться коэффициент детерминации:

0,85

0,15

1,5

87. Если коэффициент корреляции между факторами равен 0,88 можно утверждать, что:

О сильной отрицательной линейной зависимости между факторами

Об отсутствии линейной связи между факторами между факторами

О сильной положительной линейной зависимости между факторами

88. Если для построенной модели F-статистика наблюдаемая(расчетная)=88 , а критическая(табличная)=4,59, то:

Принимается гипотеза о неадекватности модели

Отвергается гипотеза об адекватности модели

Принимается гипотеза об адекватности модели

89. К методам обнаружения автокорреляции не относится:

МНК

Графический метод

Метод рядов

Критерий Дарбина-Вотсона

90. Какое из утверждений неверное, если в модели -

Y=(-0,8)*X+6, Y

- это темп инфляции(%), X - уровень:

Безработицы(%)?

При увеличении уровня безработицы на 2% , темп инфляции уменьшится в 1,6 раза.

При увеличении уровня безработицы на 2% , темп инфляции уменьшится на 1,6%.

Если уровень безработицы уменьшится на 1%, то темп инфляции увеличится на 0,8%.

Размещено на Allbest.ru