Итоговый тест по дисциплине «Эконометрика». Вариант № 3. Тест 3

Статистика критерия Дарбина-Уотсона вычисляется по формуле DW = ________, где еk – остатки в наблюдениях авторегрессионной схемы первого порядка:

Фиктивная переменная взаимодействия – фиктивная переменная, предназначенная для

• установления влияния на регрессию __________событий:
• 1) одновременного наступления нескольких независимых
• 2) степени взаимосвязи возможных
• 3) наступления одного из нескольких взаимосвязанных
• 4) наступления одного из нескольких независимых
• 5) циклических

Если две переменные независимы, то их теоретическая ковариация равна:

• 1) ½
• 2) 0
• 3) 2
• 4) 1
• 5) -1

В вторегрессионной схеме первого порядка зависимость между последовательными случайными членами описывается формулой u k+1 = ________, где а ρ – константа, ε k+1 – новый случайный член:

• 1) −1 +1 + k k ρu ε
• 2) +1 + k k ρu ε
• 3) +1 + k k u ρε
• 4) k +1 ρε
• 5) +1 − k k ρu ε

Для того, чтобы установить влияние какого-либо события на коэффициент линейной

• регрессии при нефиктивной переменной, в модель включают:
• 1) фиктивную переменную взаимодействия
• 2) лаговую переменную
• 3) лишнюю переменную
• 4) фиктивную переменную для коэффициента наклона
• 5) циклическую

Наиболее частая причина положительной автокорреляции заключается в постоянной направленности воздействия _____________ переменных:

• 1) не включенных в уравнение
• 2) лишних
• 3) сезонных
• 4) фиктивных
• 5) циклических

Близко к линии регрессии находится наблюдение, для которого теоретическое распределение случайного члена имеет:

• 1) асимметрию, равную 0
• 2) нулевое среднее значение
• 3) большое стандартное отклонение
• 4) малое стандартное отклонение
• 5) наибольшее среднее значение

Модель множественной регрессии имеет вид: y =

Если независимые переменные имеют ярко выраженный временной тренд, то они оказываются:

• 1) имеющими большое влияние:
• 2) малозначимыми
• 3) тесно коррелированными
• 4) слабо коррелированными
• 5) некоррелированными

Если предположение о природе гетероскедастичности верно, то дисперсия случайного

• члена для первых наблюдений в упорядоченном ряду будет ________ для последних:
• 1) больше, чем
• 2) такая же, как
• 3) ниже, чем
• 4) равно 0
• 5) равно 1

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

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

Число степеней свободы для уравнения множественной (m-мерной) регрессии при достаточном числе наблюдений n составляет:

• 1) n-m-1
• 2) n-m+1
• 3) n-m
• 4)m/n
• 5) n+m+1

Стандартные ошибки, вычисленные при гетероскедастичности:

• 1) завышены по сравнению с истинными значениями
• 2) занижены по сравнению с истинными значениями
• 3) соответствуют истинным значениям
• 4) не имеют математического смысла
• 5) являются случайными

В авторегрессионной схеме первого порядка предполагается, что значение ε в каждом

• наблюдении:
• 1) не зависит от его значения во всех других наблюдениях
• 2) зависит от его значения в предыдущих наблюдениях
• 3) зависит от его значения во всех других наблюдениях
• 4) зависит от его значения в первом наблюдении
• 5) равны 0

Из перечисленного: 1) число объясняющих переменных, 2) количество наблюдений в выборке, 3) конкретные значения переменных − критические значения статистики Дарбина-Уотсона зависят от:

• 1) 3
• 2) 1, 2
• 3) 1, 2, 3
• 4) 1, 3
• 5) 2

Множественный регрессионный анализ является ________ парного регрессионного анализа:

• 1) развитием
• 2) противоположностью
• 3) частным случаем
• 4) подобием
• 5) эквивалентностью

Критерий Дарбина-Уотсона –метод обнаружения _________ с помощью статистики Дарбина-Уотсона:

• 1) гетероскедастичности ошибки
• 2) сезонных колебаний
• 3) мультиколлинеарности
• 4) автокорреляции
• 5) гомоскедастичности

Процесс выбора необходимых переменных для регрессии переменных и отбрасывание

• лишних переменных называется:
• 1) унификацией переменных
• 2) моделированием
• 3) спецификацией переменных
• 4) прогнозированием
• 5) подгонкой

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

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

Положительная автокорреляция –ситуация, когда случайный член регрессии в сле-

• дующем наблюдении ожидается:
• 1) противоположного знака по сравнению с настоящим наблюдением
• 2) того же знака, что и в первом наблюдении
• 3) того же знака, что и в настоящем наблюдении
• 4) противоположного знака по сравнению с первым наблюдением
• 5) равным 0