Для нелинейного уравнения регрессии рассчитано значение индекса детерминации 
. Следовательно, доля объясненной дисперсии в общей дисперсии зависимой переменной для данного уравнения составляет …
|
|
| 0,6
|
|
|
|
| 0,6%
|
|
|
|
| 0,4
|
|
|
|
| 0,4%
|
Решение:
Уравнение регрессии строится для моделирования зависимой переменной. При этом общая дисперсия зависимой переменной принимается как целое, то есть за 1. Она (1 – общая дисперсия) раскладывается на две части: объясненная уравнением часть и не объясненная уравнением (остаточная) часть. Для каждой части рассчитывается ее доля в общей дисперсии, то есть в 1. Доля объясненной дисперсии в общей есть не что иное как индекс детерминации (для нелинейных уравнений) или коэффициент детерминации (для линейных уравнений), обозначается R2. Доля остаточной дисперсии в общей рассчитывается как разность (1– R2). Доля каждой из частей всегда не больше 1; доля есть часть, поэтому не имеет единицы измерения. Можно рассчитать также процент, тогда долю нужно умножить на 100%, это значение будет показывать, сколько процентов занимает та или иная часть дисперсии (объясненная или остаточная) в общей дисперсии, то есть в 100%. В нашем случае 
, следовательно, доля объясненной дисперсии зависимой переменной в ее общей дисперсии составляет 0,6 (это правильный вариант ответа); доля остаточной дисперсии зависимой переменной в общей составляет 0,4. В процентном соотношении получаем: доля объясненной дисперсии зависимой переменной в ее общей дисперсии составляет 60%; доля остаточной дисперсии зависимой переменной в общей составляет 40%.
Поэтому правильный вариант ответа «0,6».
ЗАДАНИЕ N 2 сообщить об ошибке
Тема: Нелинейные зависимости в экономике
Нелинейное уравнение регрессии вида 
является _____ моделью ________ регрессии.
|
|
|
| полиномиальной … парной
|
|
|
|
| полиномиальной … множественной
|
|
|
|
| линейной … множественной
|
|
|
|
| множественной … полиномиальной
|
ЗАДАНИЕ N 3 сообщить об ошибке
Тема: Линеаризация нелинейных моделей регрессии
При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется замена переменных. Указанным способом не может быть линеаризовано уравнение …
ЗАДАНИЕ N 4 сообщить об ошибке
Тема: Виды нелинейных уравнений регрессии
Гиперболической моделью не является регрессионная модель …
ЗАДАНИЕ N 5 сообщить об ошибке
Тема: Оценка значимости параметров эконометрической модели
Если параметр эконометрической модели является статистически значимым, то отвергается статистическая гипотеза о том, что его значение …
|
|
|
| равно 0
|
|
|
|
| отлично от 0
|
|
|
|
| равно 1
|
|
|
|
| равно коэффициенту парной корреляции
|
ЗАДАНИЕ N 6 сообщить об ошибке
Тема: Оценка тесноты связи
Коэффициент корреляции 
парной линейной регрессии 
нельзя рассчитать по формуле …
ЗАДАНИЕ N 7 сообщить об ошибке
Тема: Проверка статистической значимости эконометрической модели
Проверку статистической значимости построенной эконометрической модели на основе F-критерия осуществляют с использованием …
|
|
|
| статистических гипотез
|
|
|
|
| стандартизованных переменных
|
|
|
|
| системы нормальных уравнений
|
|
|
|
| коллективных гипотез
|
ЗАДАНИЕ N 8 сообщить об ошибке
Тема: Оценка качества подбора уравнения
Если общая сумма квадратов отклонений 
, и остаточная сумма квадратов отклонений 
, то сумма квадратов отклонений, объясненная регрессией, равна …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 0,25
|
ЗАДАНИЕ N 9 сообщить об ошибке
Тема: Методы оценки параметров систем одновременных уравнений: косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) и двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)
Для оценки параметров точно идентифицируемой структурной формы модели применяют косвенный метод наименьших квадратов (КМНК). Определите последовательность этапов алгоритма КМНК.
|
|
|
| структурная форма модели преобразовывается в приведенную форму модели
|
|
|
|
| для каждого уравнения приведенной формы модели обычным МНК оцениваются параметры приведенной формы модели – приведенные коэффициенты
|
|
|
|
| коэффициенты приведенной формы модели трансформируются в параметры структурной формы модели
|
|
|
|
| записывается структурная форма модели системы эконометрических уравнений с рассчитанными значениями структурных коэффициентов
|
ЗАДАНИЕ N 10 сообщить об ошибке
Тема: Общие понятия о системах уравнений, используемых в эконометрике
Система эконометрических уравнений может состоять из _____ уравнения (-ий) регрессии.
|
|
|
| двух
|
|
|
|
| трех
|
|
|
|
| одного
|
|
|
|
| бесконечно большого количества
|
ЗАДАНИЕ N 11 сообщить об ошибке
Тема: Идентификация систем эконометрических уравнений
Установите соответствие между структурной формой модели и приведенной формой модели
(1) 
где C – личное потребление в постоянных ценах,
y – национальный доход в постоянных ценах,
I – инвестиции в постоянных ценах
(2) 
где R – процентная ставка,
Y – ВВП,
M – денежная масса,
I – инвестиции
|
|
|
|  где C – личное потребление в постоянных ценах, y – национальный доход в постоянных ценах, I – инвестиции в постоянных ценах
|
|
|
|
|  где R – процентная ставка, Y – ВВП, M – денежная масса, I – инвестиции
|
|
|
|
|  где C – личное потребление в постоянных ценах, y – национальный доход в постоянных ценах, I – инвестиции в постоянных ценах
|
ЗАДАНИЕ N 12 сообщить об ошибке
Тема: Классификация систем уравнений
Установите соответствие между классом и видом системы эконометрических уравнений:
(1) система взаимозависимых (одновременных) уравнений
(2) система независимых уравнений
ЗАДАНИЕ N 13 сообщить об ошибке
Тема: Временные ряды данных: характеристики и общие понятия
На графике изображен(-ы) (см. рис.) …
|
|
|
| временной ряд
|
|
|
|
| уравнение регрессии
|
|
|
|
| перекрестные данные
|
|
|
|
| коррелограмма
|
ЗАДАНИЕ N 14 сообщить об ошибке
Тема: Структура временного ряда
Автокорреляцией уровней ряда называется корреляционная зависимость между …
|
|
|
| последовательными уровнями ряда
|
|
|
|
| уровнями двух рядов
|
|
|
|
| компонентами, образующими уровни ряда
|
|
|
|
| факторами, формирующими уровень ряда
|
ЗАДАНИЕ N 15 сообщить об ошибке
Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов
Уровень временного ряда (yt) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Мультипликативную модель временного ряда не формируют следующие значения компонент уровня временного ряда …
|
|
|
| yt = 7; T = -3,5; S = -2; E = -1
|
|
|
|
| yt = 7; T = 7; S = 1; E = 1
|
|
|
|
| yt = 7; T = 3,5; S = 2; E = 1
|
|
|
|
| yt = 7; T = 3,5; S = -2; E = -1
|
ЗАДАНИЕ N 16 сообщить об ошибке
Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация
Известно, что временной ряд Y характеризуется устойчивой тенденцией, то есть его среднее значение меняется. Значит, ряд Y, скорее всего,является …
|
|
|
| нестационарным
|
|
|
|
| стационарным
|
|
|
|
| автокорреляционным
|
|
|
|
| сбалансированным
|
ЗАДАНИЕ N 17 сообщить об ошибке
Тема: Линейное уравнение множественной регрессии
В эконометрической модели линейного уравнения регрессии 
параметром(-ами) является(-ются) …
|
|
|
| a, bj
|
|
|
|
| y
|
|
|
|
| xj
|
|
|
|
| 
|
ЗАДАНИЕ N 18 сообщить об ошибке
Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии
В модели множественной регрессии 
определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами 
, 
и 
близок к нулю. Это означает, что факторы , и …
|
|
|
| мультиколлинеарны
|
|
|
|
| независимы
|
|
|
|
| количественно измеримы
|
|
|
|
| значимы
|
ЗАДАНИЕ N 19 сообщить об ошибке
Тема: Спецификация эконометрической модели
При идентификации модели множественной регрессии 
количество оцениваемых параметров равно …
ЗАДАНИЕ N 20 сообщить об ошибке
Тема: Фиктивные переменные
Эконометрическое моделирование зависимости по неоднородной совокупности данных может осуществляться на основе …
|
|
|
| использования фиктивных переменных
|
|
|
|
| разделения неоднородной совокупности данных на однородные
|
|
|
|
| использования стандартизованных переменных
|
|
|
|
| неоднородных статистических гипотез
|
ЗАДАНИЕ N 21 сообщить об ошибке
Тема: Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК
Пусть 
– оценка параметра 
регрессионной модели, полученная с помощью метода наименьших квадратов; 
– математическое ожидание оценки . В том случае если 
, то оценка обладает свойством …
|
|
|
| несмещенности
|
|
|
|
| состоятельности
|
|
|
|
| эффективности
|
|
|
|
| смещенности
|
ЗАДАНИЕ N 22 сообщить об ошибке
Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки
Для оценки параметров эконометрической модели линейного уравнения регрессии вида 
используется метод наименьших квадратов (МНК), при этом выдвигаются предпосылки относительно величины …
ЗАДАНИЕ N 23 сообщить об ошибке
Тема: Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)
Обобщенный метод наименьших квадратов не может применяться для оценки параметров линейных регрессионных моделей в случае, если …
|
|
|
| средняя величина остатков не равна нулю
|
|
|
|
| остатки гетероскедастичны
|
|
|
|
| остатки автокоррелированны
|
|
|
|
| дисперсия остатков не является постоянной величиной
|
ЗАДАНИЕ N 24 сообщить об ошибке
Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии
Для оценки параметров эконометрической модели линейного уравнения регрессии вида используется метод наименьших квадратов (МНК). В системе нормальных уравнений (МНК) неизвестными величинами являются …
