Итоговый тест по дисциплине «Эконометрика». Вариант № 2. Тест 2

Условие гетероскедастичности означает, что вероятность того, что случайный член при-

• мет какое-либо конкретное значение ________ наблюдений:
• 1) зависит от числа
• 2) зависит от времени проведения
• 3) зависит от номера
• 4) одинакова для всех
• 5) не зависит от времени проведения

Оценка параметра для модели множественной регрессии в случае двух независимых пе-

• ременных вычисляется по формуле: а =
• 1) 1 1 2 2 b x − b x
• 2) 1 1 2 2 y + b x + b x
• 3) ( ) 1 1 2 2 y + b x − b x
• 4) 1 1 2 2 y − b x − b x
• 5) 1 1 2 2 y −b x + b x

Чем больше число наблюдений, тем __________ зона неопределенности для критерия Дарбина-Уотсона:

• 1) левее расположена
• 2) уже
• 3) шире
• 4) правее расположена
• 5) неизменна

Коэффициенты при сезонных фиктивных переменных показывают _________ при смене

• сезона:
• 1) направление изменения, происходящего
• 2) трендовые изменения
• 3) изменение числа потребителей
• 4) численную величину изменения, происходящего
• 5) циклические изменения

Фиктивная переменная – переменная, принимающая в каждом наблюдении:

• 1) ряд значений от 0 до 1
• 2) только отрицательные значения
• 3) только два значения 0 или 1
• 4) только положительные значения
• 5) случайные

Стандартные отклонения коэффициентов регрессии обратно пропорциональны величи-

• не _________, где n – число наблюдений:
• 1) n
• 2) n2
• 3) n3
• 4) n
• 5) n4

Параметры множественной регрессии β1 , β2 ,…βм показывают _________ соответствующих экономических факторов:

• 1) степень влияния
• 2) случайность
• 3) уровень независимости
• 4) непостоянство
• 5) цикличность

Строгая линейная зависимость между переменными – ситуация, когда ________ двух

• переменных равна 1 или -1:
• 1) выборочная корреляция
• 2) разность
• 3) сумма
• 4) теоретическая корреляция
• 5) произведение

К зоне неопределенности в тесте Дарбина-Уотсона относится случай, при котором ________ (d1, d2 – нижняя и верхняя границы):

• 1) DW > d2
• 2) DW < d1
• 3) d1 < DW< d2
• 4) DW = 0
• 5) DW ≠ 0

Если автокорреляция отсутствует, то DW ≈

• 1) 1
• 2) -1
• 3) 2
• 4) 0
• 5) -2

Зависимая переменная может быть представлена как фиктивная в случае, если она:

• 1) подвержена сезонным колебаниям
• 2) является качественной по своему характеру
• 3) трудноизмерима
• 4) имеет трендовую составляющую
• 5) случайная

Наблюдение зависимой переменной регрессии в предшествующий момент, используемое как объясняющая переменная, называется:

• 1) временной
• 2) замещающей
• 3) лаговой
• 4) лишней
• 5) сезонной

Гетероскедастичность заключается в том, что дисперсия случайного члена регрессии _______ наблюдений:

• 1) зависит от номера наблюдений
• 2) зависит от числа
• 3) зависит от времени проведения
• 4) одинакова для всех
• 5) зависит от характера

Фиктивные переменные включаются в модель множественной регрессии, если необходимо установить влияние каких-либо ___________ факторов:

• 1) непрерывных
• 2) дискретных
• 3) трудноизмеримых
• 4) случайных
• 5) циклических

Гетероскедастичность приводит к ___________ оценок параметров регрессии по МНК:

• 1) смещению
• 2) уменьшению дисперсии
• 3) усложнению вычисления
• 4) неэффективности
• 5) увеличению дисперсии

При добавлении еще одной переменной в уравнение регрессии коэффициент детерминации:

• 1) остается неизменным
• 2) уменьшается
• 3) не уменьшается
• 4) не увеличивается
• 5) увеличивается

Во множественном регрессионном анализе коэффициент детерминации определяет _______регрессией:

• 1) долю дисперсии x, объясненную
• 2) долю дисперсии y, объясненную
• 3) долю дисперсии x, необъясненную
• 4) долю дисперсии y, необъясненную
• 5) долю дисперсии x и y, объясненную

Автокорреляция первого порядка – ситуация, когда коррелируют случайные члены регрессии в __________ наблюдениях:

• 1) нечетных
• 2) последовательных
• 3) k первых и k последних
• 4) четных
• 5) всех

Значение статистики Дарбина-Уотсона находится между значениями:

• 1) 0 и 6
• 2) -3 и 3
• 3) 0 и 4
• 4) -2 и 2
• 5) 0 и 2

В модели множественной регрессии за изменение ________ регрессии отвечает несколько объясняющих переменных:

• 1) двух случайных членов
• 2) нескольких случайных членов
• 3) двух зависимых переменных
• 4) одной зависимой переменной
• 5) случайной составляющей