Дисциплина «Эконометрика и экономико

Дисциплина «Эконометрика и экономико-математические методы и модели»
(«Эконометрика и прогнозирование» , «Эконометрика»)
Вариант экзаменационного теста в системе e-University
1.Формулировка вопроса:
Укажите, какой из интервалов, приведенных ниже, является 95% доверительным
интервалом свободного члена модели, если t(0,05;49)=1,68 ; t(0,025;49)=2,01.
Варианты ответа:
(-0,317 ; 0,969)
Длина интервала составляет 1,29.
(-0,212 ; 0,864)
Длина интервала составляет 1,08.
(0,138 ; 0,145)
2. Формулировка вопроса:
Выберите неверное суждение из приведенных ниже:
Варианты ответа:
Близость к нулю (0) коэффициента эконометрической модели означает его
статистическую незначимость;
Для проверки статистической значимости коэффициентов модели используется Fстатистика или распределение Фишера;
Для
проверки
гипотезы
о
равенстве
между
собой
коэффициентов
одной эконометрической модели используется t-статистика или распределение
Стьюдента;
Близость к единице (1) коэффициента эконометрической модели означает его
статистическую значимость;
Согласно "грубому правилу", если t-статистика превышает по модулю 3, коэффициент
может считаться значимым.
3.Формулировка вопроса:
Выберите неверное суждение о коэффициенте детерминации:
Варианты ответа:
Близость к нулю (0) коэффициента детерминации означает его статистическую
незначимость;
Значение скорректированного коэффициента детерминации всегда меньше, чем
значение коэффициента детерминации.
Коэффициент детерминации определяется как отношение необъясненной суммы
квадратов к объясненной сумме квадратов (доля объяснения);
Коэффициент детерминации парной линейной регрессии равен квадрату
коэффициента корреляции между экзогенной и эндогенной переменными;
Близость к единице (1) статистики Фишера для коэффициента детерминации
означает его статистическую значимость;
4.Формулировка вопроса:
Выберите истинные утверждения из приведенных ниже:
Варианты ответа:
Для
статистики
Дарбина-Уотсона
критическая
область
симметрична
относительна двух (2);
Высокие значения t-статистики, F-статистики и статистики DW всегда
свидетельствуют о высоком качестве модели;
В тесте Вайта для проверки гипотезы можно использовать как статистику Хиквадрат, так и статистику Фишера;
Коэффициент детерминации и исправленный коэффициент детерминации
совпадают только если оба они равны нулю (0);
5.Формулировка вопроса:
Укажите утверждения, истинные для приведенной ниже эконометрической модели, с
учетом её статистических характеристик:
Варианты ответа:
Все коэффициенты в модели статистически значимы для любого уровня значимости;
Все коэффициенты в модели статистически значимы для 3% уровня значимости;
Коэффициент при переменной Inc статистически незначим на 2% уровне значимости;
Свободный член модели статистически значим для 4% уровня значимости;
Коэффициент при переменной Inc статистически незначим на 5% уровне значимости;
6. Формулировка вопроса:
Укажите утверждения, истинные для приведенной ниже эконометрической модели, с
учетом её статистических характеристик.
Варианты ответа:
Все коэффициенты в модели статистически значимы для любого уровня значимости;
В модели статистически значимы на 1% уровне коэффициенты при переменных Pov и
Health;
В модели статистически незначимы на 1% уровне коэффициент при переменной Pov и
свободный член;
Все коэффициенты в модели статистически значимы на 1% уровне значимости, кроме
коэффициента при переменной Pov;
В модели статистически значимы на 1% уровне коэффициенты при переменных Alc,
Health и свободный член;
7. Формулировка вопроса:
Какой критерий, статистика или функция, используются для диагностики автокорреляции
порядка выше первого?
Варианты ответа:
Тест Бреуша-Годфри;
Метод рядов;
Статистика Дарбина-Уотсона;
Графический метод.
8. Формулировка вопроса:
Какие ограничения из ниже приведенных имеет статистика Дарбина-Уотсона?
Варианты ответа:
Интервалы неопределенности;
Не определяется знак автокорреляции;
Статистические таблицы для ограниченного объема выборки (n=40);
Определяется автокорреляция только первого порядка;
9. Формулировка вопроса:
Укажите утверждения, истинные для приведенной ниже эконометрической модели, с
учетом её статистических характеристик:
Варианты ответа:
Все коэффициенты в модели статистически значимы для любого уровня значимости;
В модели статистически значимы на 1% уровне коэффициенты при переменных Aged
и Tobc, т.к. значения соответствующих t-статистик по модулю превосходит
критическое значение распределения Стьюдента t(0,005;47)=2,68;
В модели статистически незначим на 1% уровне коэффициент при переменной Inc, т.к.
значение соответствующей t-статистики по модулю не превосходит критическое
значение распределения Стьюдента t(0,005;47)=2,68;
Свободный член модели статистически незначим для любого уровня значимости;
В модели статистически значимы на 1% уровне коэффициенты при переменных Inc и
Tobc, т.к. значения соответствующих t-статистик по модулю превосходит критическое
значение распределения Стьюдента t(0,005;47)=2,68;
10. Формулировка вопроса:
Укажите утверждения, истинные для приведенной ниже эконометрической модели, с
учетом её статистических характеристик:
Варианты ответа:
При увеличении доходов домашнего хозяйства на 100 тыс. дол. - расходы домашнего
хозяйства также увеличиваются почти на 100 тыс. дол.;
При уменьшении доходов домашнего хозяйства на 100 тыс. дол. - расходы домашнего
хозяйства уменьшаются более, чем на 100 тыс. дол.;
При увеличении доходов домашнего хозяйства - расходы домашнего хозяйства
уменьшаются;
Если доходы домашнего хозяйства составят 478 тыс. дол., то его расходы будут
равняться 61,87 тыс. дол.;
Если доходы домашнего хозяйства составят 478 тыс. дол., то его расходы будут
равняться 445,97 тыс. дол.;
11. Формулировка вопроса:
Найдите значение коэффициента эластичности расходов на медицину по уровню доходов
в средней точке для приведенной ниже эконометрической модели, если среднее значение
переменной доходов равно 280 тыс. дол., и укажите верные на ваш взгляд варианты
ответов:
Варианты ответа:
Значение коэффициента эластичности равно 0,142;
Значение коэффициента эластичности равно 0,992;
При увеличении доходов домашнего хозяйства на 1% относительно среднего значения
- расходы на медицину вырастут на 0,142% относительно среднего значения расходов;
При увеличении доходов домашнего хозяйства на 1% относительно среднего значения
- расходы на медицину вырастут примерно на 1% относительно среднего значения
расходов;
Значение коэффициента эластичности равно 0,0203;
12. Формулировка вопроса:
Укажите ответы, верные при диагностике остатков представленной модели на наличие
автокорреляции?
Варианты ответа:
В модели присутствует отрицательная автокорреляция, т.к. значение DW-статистики
меньше коэффициента детерминации;
В модели присутствует положительная автокорреляция, т.к. значение DW-статистики
меньше значения критической точки D(L)=1,4107 для n=36, m=1;
В модели присутствует положительная автокорреляция, т.к. согласно "грубому
правилу" значение DW-статистики меньше значения 1,5;
В модели присутствует отрицательная автокорреляция, т.к. значение DW-статистики
меньше значения критической точки D(L)=1,3929 для степеней свободы n-2=34, m=1;
13. Формулировка вопроса:
Укажите ответы, верные при диагностике остатков представленной модели на наличие
автокорреляции?
Варианты ответа:
Для диагностики автокорреляции использовался тест Бреуша-Годфри;
Для диагности автокорреляции использовался тест Бреуша-Пагана;
В модели присутствует автокорреляция, т.к. значение статистики в тесте18,38
превосходит критическое значение распределения Хи-квадрат для двух степеней
свободы, равное 5,99 (при уровне значимости 0,05);
В модели присутствует автокорреляция, т.к. значение статистики в тесте18,38
превосходит критическое значение распределения Хи-квадрат для одной степени
свободы, равное 3,84 (при уровне значимости 0,05);
Согласно результатам теста, в модели присутствует автокорреляция не только
первого, но и более высоких порядков;
14. Формулировка вопроса:
Укажите ответы, верные при диагностике остатков представленной модели на наличие
гетероскедастичности?
Варианты ответа:
Для диагностики гетероскедастичности использовался тест Глейзера;
Для диагностики гетероскедастичности использовался тест Парка;
Согласно результатам теста, в модели присутствует гетероскедастичность на 5%
уровне значимости, при условии гомоскедастичности остатков u;
Согласно результатам теста, в модели присутствует гетероскедастичность на любом
уровне значимости;
Согласно результатам теста, в модели отсутствует гетероскедастичность на 5% уровне
значимости;
15. Формулировка вопроса:
Укажите ответы, верные при диагностике остатков представленной модели на наличие
гетероскедастичности?
Варианты ответа:
Согласно результатам теста, дисперсия отклонений пропорциональна переменной Inc
в степени 1,5;
Согласно результатам теста, дисперсия отклонений пропорциональна переменной Inc
в кубе (третьей степени);
Согласно результатам теста, дисперсия отклонений пропорциональна переменной Inc
в шестой (6) степени;
Согласно результатам теста, в модели присутствует гетероскедастичность на 2%
уровне значимости;
Согласно результатам теста, в модели отсутствует гетероскедастичность на 2% уровне
значимости;
16. Формулировка вопроса:
Какие из приведенных ниже тестов и статистик можно использовать для диагностики
гетероскедастичности случайных отклонений регрессионной модели?
Варианты ответа:
Тест Парка;
Тест Вайта;
Тест Бреуша-Годфри;
Статистика Жака-Берра;
17. Формулировка вопроса:
Какое из перечисленных утверждений не является условием Гаусса-Маркова?
Варианты ответа:
Случайное отклонение должно иметь постоянное ненулевое математическое
ожидание;
Случайное отклонение должно зависеть от объясняющих переменных;
Для любых двух наблюдений не должно быть систематической связи между
значениями случайных отклонений;
Дисперсия случайного отклонения постоянна для всех наблюдений;
18. Формулировка вопроса:
При наличии автокорреляции в регрессионной модели (укажите истинные утверждения):
Варианты ответа:
Оценки параметров регрессии, полученные по МНК, являются смещенными;
Дисперсии оценок рассчитываются со смещением и вероятнее всего будут занижены;
t-статистики коэффициентов вероятнее всего будут занижены;
Коэффициент детерминации вероятнее всего будет завышен;
19. Формулировка вопроса:
На основе представленной ниже модели, проверьте гипотезу о том, что сумма
коэффициентов при переменных Inc и Tobc равна числу 1,5, используя то, что
cov(b1,b3)=0,25. Используя результат проверки гипотезы, укажите истинные на ваш
взгляд утверждения:
Варианты ответа:
Нулевая гипотеза о том, что сумма коэффициентов при переменных Inc и Tobc равна
числу 1,5, не отклоняется, т.к. соответствующая t-статистика равна -0,048 и сравнима
с нулем;
Нулевая гипотеза о том, что сумма коэффициентов при переменных Inc и Tobc равна
числу 1,5, не отклоняется, т.к. соответствующая t-статистика равна 0,1 и сравнима с
нулем;
Нулевая гипотеза о том, что сумма коэффициентов при переменных Inc и Tobc равна
числу 1,5, отклоняется, т.к.только один из этих коэффициентов является
статистически значимым;
Поскольку коэффициент при переменной Inc незначим, то для проверки гипотезы о
том, что сумма коэффициентов при переменных Inc и Tobc равна числу 1,5, можно
было бы использовать F-статистику, построив соответствующую модель с
ограничением;
20. Формулировка вопроса:
Найдите значение коэффициента эластичности продаж по цене в средней точке для
приведенной ниже эконометрической модели, если среднее значение переменной цены
равно 15 тысячам рублей, а количества занятых на предприятии - 700 человек. И укажите
верные на ваш взгляд ответы:
Варианты ответа:
Значение коэффициента эластичности равно -0,0054;
Значение коэффициента эластичности равно -0,54;
Значение коэффициента эластичности равно -0,0069;
Продажи являются эластичными по цене;
При увеличении цен в 2 раза - продажи снизятся примерно на полпроцента;