Ответы на тест по эконометрике - файл n1.rtf

приобрести
Ответы на тест по эконометрике
скачать (1968.8 kb.)
Доступные файлы (1):
n1.rtf1969kb.13.09.2012 13:48скачать

n1.rtf

1   2   3   4   5


01

15


25

30

20

10




64

К одному из методов эконометрики относится:

01

анализ временных рядов

индексный анализ

счета и двойная запись

кластерный анализ







50

Вероятность того, что удастся получить контракт с фирмой A, составляет 0,5, а вероятность того, что удастся заключить контракт с фирмой B, составляет 0,6, при этом известно, что заключение контракта одновременно с обеими фирмами невозможно, так как каждая из них включает пункт о запрете заключать другие контракты в условия своего контракта.
Какова вероятность получить хотя бы один из двух контрактов?

01

это невозможно, в условиях задачи ошибка

0,8

0,9

1

1,1




38

Несмещенная оценка называется эффективной,

01

если она имеет минимальную дисперсию по сравнению с другими выборочными оценками

если она имеет максимальную дисперсию по сравнению с другими выборочными оценками













52

Компания проводит расчеты сумм, необходимых на медицинское обслуживание своих сотрудников. При расчетах была допущена ошибка: цифра для сотрудника с максимальной величиной расходов была случайно завышена в 10 раз. Какая из указанных величин не изменится после исправления ошибки.

01

Медиана

Среднее

Среднее квадратичное отклонение

Расстояние между нижней и верхней границами распределения

Дисперсия




53

Вы играете в азартную игру с вероятностью успеха, приблизительно равной 1/2 . Предположим, что начальный капитал в Вас достаточный, чтобы провести за игрой достаточно много времени. Смутно припоминая закон больших чисел, Вы надеетесь, что даже если вам сначала не везет, то всегда сможете отыграться.
Что на самом деле утверждает закон больших чисел применительно к этой игре?


01

с увеличением числа игр доля выигранных игр чаще оказывается вблизи вероятности выигрыша

сколько бы не проиграл игрок, всегда наступит момент, когда он отыграется

средний выигрыш в одной игре стремится к нулю, так что любой проигрыш будет компенсирован выигрышами

число выигрышей всегда равно числу проигрышей

с увеличением числа игр доля выигранных игр стремится к вероятности выигрыша, так что всегда можно указать номер игры, начиная с которой их различие меньше наперед заданного числа






55

Баллы, полученные студентами на экзамене по экономике, нормально распределены со средним 75 и стандартным отклонением 12. Баллы, полученные студентами на экзамене по менеджменту, также имеют нормальное распределение со средним 80 и стандартным отклонением 8. Студент набрал 81 баллов на экзамене по экономике и 84 балла на экзамене по менеджменту.
По какому предмету его успехи по сравнению с другими студентами выглядят более впечатляющими?


01

Студент одинаково хорошо успевает по обоим предметам

Студент лучше успевает по менеджменту

Студент лучше успевает по экономике

Нет возможности сравнивать результаты, так как средние и стандартные отклонения различны

Нет возможности сравнить результаты, так как неизвестно число студентов, сдававших каждый из экзаменов





56

Баллы, полученные студентами на экзамене по экономике, нормально распределены со средним 75 и стандартным отклонением 12. Баллы, полученные студентами на экзамене по менеджменту, также имеют нормальное распределение со средним 80 и стандартным отклонением 8. Студент набрал 81 баллов на экзамене по экономике и 84 балла на экзамене по менеджменту.
Какой процент студентов имеет результаты по менеджменту лучше, чем полученный указанным студентом.

01

0,3

0,1

0,5

1


Невозможно рассчитать без знания числа студентов, сдававших экзамен по менеджменту




59

В кинотеатре проводится исследование, какой вид попкорна предпочитают зрители. Результаты показали, что вид A предпочитает 65% плюс-минус 3%.
Что означает “плюс-минус 3%”?

01

Истинная доля любителей попкорна вида A с фиксированной доверительной вероятностью находится в пределах от 62 до 68 процентов

три процента зрителей изменили свои предпочтения в пользу попкорна вида A

Было исследовано 3% всех зрителей

истинная доля любителей попкорна вида A могла бы быть определена, если исследовать на 3% больше зрителей

Три процента результатов в выборке неаккуратны и должны быть отброшены




60

Администрация университета провела выборочный опрос студентов с целью выяснить долю студентов, считающих, что число изучаемых курсов следует уменьшить. Анкету заполнили 100 студентов, при этом 34 процента указали, что они считают необходимым уменьшение числа курсов в программе. Доверительный интервал для процента студентов во всем университете, считающих необходимым сокращение числа курсов, составляет

01

от 26,2% до 41,8%

от 24,7% до 43,3%

от 25,8% до 42,2%


от 30,6% до 37,4%

от 31,2% до 36,8%





61

Коэффициент наклона линии регрессии

01

может принимать любое значение


всегда находится от –1 до 1

никогда не бывает отрицательным

равен коэффициенту корреляции

не может быть равен нулю




107

Какие из перечисленных числовых характеристик используются для анализа степени взаимосвязи случайных величин?

01

ковариация и коэффициент корреляции

вероятность

ковариация

коэффициент корреляции

вероятность и коэффициент корреляции




49

При условии, что вероятность того, что задание будет выполнено, составляет 0 ,8, а вероятность того, что начальник отменит свое приказание, так что работу не надо будет выполнять, составляет 0,9. Какова вероятность того, что все кончится хорошо, то есть или работа будет выполнена, или ее вообще не нужно будет выполнять, если известно, что действия начальника ни от чего не зависят?



01

0,98

1,7


1

0,85

это невозможно, в условиях задачи ошибка




29

Случайные величины обозначаются

01

большими буквами, а их возможные значения - малыми

малыми буквами, а их возможные значения - большими

буквами греческого алфавита










7

Значение функции распределения находится в промежутке

01

[0;1]

(0;1)

(0;1]

[0;1)







8

Разложение дисперсии


01

















11

Коэффициент детерминации R2 , находится на интервале

01

[0;1]

[0;1)

(0;1]

(0;1)







12

Коэффициент детерминации R2 , характеризует

01

долю вариации (разброса) зависимой переменной, объясненную с помощью уравнения регрессии.

необъясненную часть зависимой переменной с помощью уравнения регрессии.













14

Вычисление коэффициента детерминации R2 корректно, если

01

константа a включена в уравнение регрессии

константа a исключена в уравнение регрессии













16

F-статистика для определения статистической значимости коэффициента детерминации R2, рассчитывается по формуле

01















22

Эконометрика - это

01

наука, изучающая количественные закономерности и взаимозависимости в экономике методами математической статистики

наука, изучающая применение статистических методов в экономике

наука, изучающая математические закономерности

наука, изучающая экономико-математические методы







26

Сезонность характеризует

01

устойчивые внутригодовые колебания уровня показателя

устойчивое изменение уровня показателя в течение длительного времени

долгосрочные колебания уровня показателя

устойчивые колебания показателя за период наблюдения







40

Статистической гипотезой Н называется предположение относительно

01

параметров или вида распределения случайной величины

параметров распределения случайной величины

вида распределения случайной величины

альтернативной гипотезы







28

Случайная величина (переменная) - это величина, которая

01

под воздействием случайных факторов может с определенными вероятностями принимать те или иные значения из некоторого множества чисел

принимает любые значения

не учитывается при построении моделей

не имеет устойчивых характеристик







39

Оценка называется состоятельной,

01

если при объеме выборки стремящемся к бесконечности она стремится по вероятности к оцениваемому параметру

если при объеме выборки стремящемся к нулю она стремится по вероятности к оцениваемому параметру













30

Функцией распределения F(x) случайной величины X называется вероятность того, что

01

величина X принимает значение меньшее x

величина X принимает любые значения x

величина X принимает значение большее x

величина X принимает любые значения в заданном интервале







31

Дискретной называется случайная величина, которая принимает

01

отдельные, изолированные друг от друга значения

значения, находящиеся в некотором интервале

множество значений, непрерывно заполняющих некоторый числовой промежуток

одно значение с некоторой вероятностью







32

Множество всех значений (исходов) случайной величины, которые она может принять в процессе наблюдения, называют

01

генеральной совокупностью

генеальной совокупностью

выборочной совокупностью (выборкой)

панелью







33

Множество наблюдений, составляющих лишь часть генеральной совокупности, называют

01

выборочной совокупностью (выборкой)

выборной совокупностью

подгенеральной совокупностью

панелью







34

Математическим ожиданием дискретной случайной величины называется

01

сумма произведений всех ее значений на соответствующие им вероятности

сумма всех ее значений

сумма всех ее вероятностей

сумма всех ее вероятностей деленная на число их значений за минусом дисперсии







35

Характеристики генеральной совокупности принято называть

01

параметрами

оценками

переменными










37

Оценка называется несмещенной,

01

если ее математическое ожидание равно оцениваемому параметру при любом объеме выборки

если ее математическое ожидание неравно оцениваемому параметру при любом объеме выборки













65

Эконометрическая модель описывает:

01

стохастические связи между переменными

функциональные связи между переменными

набор цифровых данных

состав переменных







27

Уравнение регрессии - это

01

формула статистической связи между переменными

уравнение тесноты связи между переменными

уравнение математического ожидания случайной величины

разновидность прогрессии







96

Математическое ожидание характеризует:

01

среднее ожидаемое значение случайной величины

наиболее часто встречающееся значение случайной величины

серединное значение ряда упорядоченных случайных величин










87

Для вероятности невозможного события характерно:

01

P(A) = 0

P(A) = 1

0 ≤ P(A) ≤ 1










88

Для вероятности несовместимых событий характерно:

01

P(A + B) = P(A) + P(B)

P(A + B ) = 0

P(A) = 1 - P(B)










89

Для вероятности противоположных событий характерно:

01

P(A) = 1 - P(B)

P(A + B) = P(A) + P(B)

P(A + B ) = 0










90

Случайной величина:

01

заранее не известное численное значение, зависящее от случайных обстоятельств

количественная мера для сравнения событий по степени возможности их появления

исход или совокупность исходов вероятностного эксперимента










91

Законом распределения дискретной случайной величины называется:

01

соответствие между всеми возможными значениями дискретной случайной величины и их вероятностями

функция, определяющая вероятность того, что случайная величина X примет значение, меньшее, чем Х

функция, производная от функции распределения дискретной случайной величины










92

Плотность распределения вероятностей можно записать:

01

для непрерывных случайных величин

для дискретных случайных величин

для любых случайных величин










93

К числовым характеристикам положения случайной величины относится:

01

математическое ожидание

дисперсия

среднее квадратическое отклонение










62

Рассчитанный по выборке коэффициент корреляции оказался равным –1. Это означает, что

01

между изучаемыми переменными есть функциональная линейная отрицательная связь

между изучаемыми переменными есть слабая отрицательная линейная связь

между изучаемыми переменными отсутствует связь


полученное число никак не интерпретируется

между изучаемыми переменными есть связь, но она не является линейной




95

К числовым характеристикам рассеивания (разброса) случайной величины относится:

01

дисперсия

математическое ожидание

медиана










84

К несовместимым относятся события, которые:

01

не могут происходить одновременно

характеризуются тем, что одно из них происходит тогда и только тогда, когда не происходит другое













97

Стандартизированное нормальное распределение имеет параметры:

01

m = 0, σ = 1

m = 1, σ = 1

m = 1, σ = 0










98

Какими параметрами определяется распределение Фишера?

01

числами степеней свободы m и n

числом степеней свободы n

числом степеней свободы n-m










99

Если случайные величины X и Y независимы, то

01

P(X,Y) = P(X) • P(Y)

P(X,Y) ≠ P(X) + P(Y)

P(X,Y) ≠ P(X) • P(Y)










100

Примером дискретной случайной величины является:

01

списочное число работников предприятия

выручка от реализации за текущий месяц

прибыль от реализации за текущий месяц










101

Примером непрерывной случайной величины является:

01

ежедневный курс валюты

тарифный разряд работников предприятия

количество станков в цехах










102

При увеличении уровня доверительной вероятности ширина доверительного интервала:

01

увеличивается

уменьшается

остается неизменной










103

В экономике чаще всего большинство случайных величин задается в виде:

01

непрерывных случайных величин

закрытых случайных величин

закрытых случайных величин и непрерывных случайных величин










104

К какому закону распределения можно отнести показатели дохода населения, прибыли фирм в отрасли, объема потребления?

01

нормальный закон распределения (распределение Гаусса)

закон распределения Фишера

закон распределения Стьюдента

закон распределения Хи – квадрат







94

Плотностью распределения вероятностей случайной величины Х называется:

01

функция, производная от функции распределения случайной величины

соответствие между всеми возможными значениями случайной величины и их вероятностями

функция, определяющая вероятность того, что случайная величина X примет значение, меньшее, чем Х










76

Если коэффициент корреляции между двумя случайными величинами больше нуля, то значит:

01

случайные величины имеют прямую линейную зависимость

случайные величины имеют обратную линейную зависимость

случайные величины не зависимы










66

Переменные, определяемые из уравнений модели, называются:

01

зависимые

независимые

предопределенные










67

Переменные, задаваемые «из вне», в определенной степени управляемые (планируемые), называются:

01

экзогенные

эндогенные

предопределенные










68

Переменные, задаваемые «из вне», в определенной степени управляемые (планируемые), называются:

01

независимые

зависимые

предопределенные










69

Пространственные данные фиксируются:

01

в один и тот же момент времени по нескольким объектам

по одному объекту за период времени

по нескольким объектам за период времени










70

Идентификация модели – это:

01

статистическое оценивание неизвестных параметров модели

формулировка вида модели, состава и формы входящих в нее связей

сбор необходимой статистической информации

проверка точности модельных данных







71

Верификация модели – это:

01

проверка точности модельных данных

статистическое оценивание неизвестных параметров модели

формулировка вида модели, состава и формы входящих в нее связей

сбор необходимой статистической информации







72

Статистическими называются выводы, полученные путем:

01

обобщения свойств выборки на генеральную совокупность

измерения генеральной совокупности

сбора статистических данных










73

Выборочное среднее является

01

оценкой среднего в генеральной совокупности

наиболее часто встречающейся величиной в генеральной совокупности

оценкой разброса в генеральной совокупности










86

Для вероятности достоверного события характерно:

01

P(A) = 1

P(A) = 0

0 ≤ P(A) ≤ 1










75

Выборочный коэффициент корреляции является:

01

оценкой относительной меры разброса в генеральной совокупности

оценкой среднего в генеральной совокупности

наиболее часто встречающейся величиной в генеральной совокупности










85

Вероятность события А изменяется в пределах:

01

0 ≤ P(A) ≤ 1

0 ≤ P(A) ≤ +∞

-1 ≤ p(A) ≤ 1










77

Если коэффициент корреляции между двумя случайными величинами меньше нуля, то значит:

01

случайные величины имеют обратную линейную зависимость

случайные величины имеют прямую линейную зависимость

случайные величины не зависимы










78

Нулевой называется:

01

гипотеза, подвергающаяся проверке

гипотеза, которая отклоняется

гипотеза, которая содержит одно конкретное предположение










79

Альтернативной называется:

01

гипотеза, необходимая для проверки нулевой гипотезы

гипотеза, которая отклоняется

гипотеза, которая содержит несколько конкретных предположений










80

Уровнем значимости называется:

01

вероятность отвергнуть правильную нулевую гипотезу

совокупность значений критерия проверки, при которых нулевую гипотезу отклоняют

совокупность значений критерия проверки, при которых нулевую гипотезу не отклоняют










81

Случайным называется такое событие, которое:

01

может произойти или не произойти в условиях данного эксперимента

не происходит никогда в условиях данного эксперимента

происходит всегда в условиях данного эксперимента










82

Достоверным называется такое событие, которое:

01

происходит всегда в условиях данного эксперимента

может произойти или не произойти в условиях данного эксперимента

не происходит никогда в условиях данного эксперимента










83

Невозможным называется такое событие, которое:

01

не происходит никогда в условиях данного эксперимента

может произойти или не произойти в условиях данного эксперимента

происходит всегда в условиях данного эксперимента










181

По выборке данных можно построить так называемое:

01

эмпирическое уравнение регрессии

теоретическое уравнение регрессии

любое уравнение регрессии










74

Выборочное среднее квадратическое отклонение является:

01

оценкой разброса в генеральной совокупности

оценкой среднего в генеральной совокупности

наиболее часто встречающейся величиной в генеральной совокупности










304

В спецификации модели менее серьезные последствия имеет ошибка:

01

включение в модель переменной, которой там быть не должно

исключение из модели значимой переменной













295

Для обнаружения автокорреляции при лаговой зависимости применяется:

000001

F-статистика

t-статистика

h-статистика

статистика DW







296

Тест Дарбина применять нельзя:

0001

при n · D(g) < 1

при n · D(g) > 1

при n · D(g) = 1










297

МНК – оценки параметров регрессии при автокорреляции:

000001

несмещены и эффективны

смещены и эффективны

несмещены и неэффективны

смещены и неэффективны







298

Значение h-статистики, равное 2,59 свидетельствует, что:

01

модели лаговой зависимой переменной с вероятностью 99 % есть автокорреляция

в модели лаговой зависимой переменной с вероятностью 99 % нет автокорреляции













299

Отрицательную автокорреляцию можно обнаружить:

01

также как и положительную, только зона с критическим уровнем расположена симметрично справа от 2

также как и положительную, только зона с критическим уровнем расположена симметрично справа от 4













300

Среднее значение остатков модели согласно предпосылкам МНК:

0001

равно значению оценки дисперсии регрессии

равно нулю

равно единице










301

Игнорирование автокорреляции грозит:

0001

потерей несмещенности оценок модели

занижением дисперсии оценок остатков

завышением дисперсии оценок остатков

потерей первого наблюдения выборочной совокупности







273

Укажите ложное утверждение:

01

при наличии автокорреляции значение коэффициента детерминации всегда будет существенно ниже единицы

статистика DW лежит в пределах от 0 до 4

статистика DW не используется в авторегрессионных моделях










303

При коррекции регрессии на гетероскедастичность нужно оценить модель вида:

01


Yi 1 Xi Ui

—— = α · —— + β · —— + ——

σi σi σi σi



Yi 1 Xi Ui

—— = δ + α · —— + β · —— + ——

σi σi σi σi



Yi Xi Ui

—— = α + β · —— + ——

σi σi σi











292

Если коэффициент автокорреляции равен нулю, то это значит:

01

автокорреляция отсутствует

имеется лаговая зависимость

исправить автокорреляцию нельзя










305

Важно ли знать вид зависимости σi от xi для исправления гетероскедастичности:

01

да, для исправления гетероскедастичности важно знать вид зависимости σi от xi

нет, для исправления гетероскедастичности знать вид зависимости σi от xi необязательно

не имеет значения, поскольку устранение гетероскедастичности не зависит от σi и от xi










306


Известно, что в модели yi = α + β xi + ui ошибки линейно зависят от некоторой величины zi . Какая из записей будет верной:

0001

σ2

σ2zi

σ2zi2

σ2zi3







307

Значение t-статистики коэффициента корреляции, не превышающее критическое значение в тесте Спирмена, свидетельствует о:

00000001

неправильном вычислении коэффициента

незначимости коэффициента в модели

гетероскедастичности в модели

гомоскедастичности в модели







308

Последствия невключения в модель нужной переменной следующие:

000001

оценки параметров будут несмещенными, эффективными; стандартные ошибки будут определены правильно

оценки параметров будут несмещенными, но эффективными; стандартные ошибки будут определены правильно

оценки параметров будут смещенными; стандартные ошибки будут определены не правильно










309

Последствия включения в модель лишней переменной следующие:

01

стандартные ошибки будут несмещенными, но неэффективными; стандартные ошибки в целом будут действительными

оценки параметров будут несмещенными, эффективными; стандартные ошибки будут определены правильно

оценки параметров будут смещенными; стандартные ошибки будут определены неправильно










311

Уровень временного ряда может содержать:

00000001

тенденцию, циклические, сезонные колебания, случайные колебания

тенденцию и сезонные колебания

сезонные и случайные колебания

любое сочетание тенденции, циклических, сезонных, случайных колебаний







312

Аддитивная модель временного ряда имеет вид:

01

Yt = Tt + St + Vt + εt

Yt = Tt · St · Vt · εt

Yt = Tt · St · Vt + εt










313

Автокорреляцией уравнений временного ряда называют:

01

автокорреляционную зависимость между последовательными уровнями временного ряда

значение аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от времени

значение перехода










302


Как распределена величина νt в модели εi = ρ εt-1 + νt:

01

нормально

равномерно

линейно

стандартно







284

Для регрессии y = b0 + b1 · x1 + b2 · x2 + ε за период 1971-1998 гг. получены следующие результаты S1 = ∑ ei2 = 15(для данных 1971-1980 гг.), S3 = ∑ ei2 = 50 ( для данных 1989-1998 гг.). Сделайте вывод о постоянстве дисперсии отклонений:

01

дисперсия отклонений непостоянна

дисперсия отклонений постоянна

дисперсия отклонений составляет 35

дисперсия отклонений не влияет на качество регрессии







274

Признаком мультиколлинеарности является:

01

высокие коэффициент детерминации и частные коэффициенты корреляции

высокий DW

высокое значение F-статистики










275

Для оценки коррелированности между двумя объясняющими переменными рассчитывают:

01

коэффициент парной линейной корреляции

частные коэффициенты корреляции

коэффициент детерминации










276

Укажите ложное утверждение:

01

мультиколлинеарность не ухудшает качество модели

мультиколлинеарность не приводит к получению смещенных оценок коэффициентов, но ведет к получению смещенных оценок для дисперсии коэффициентов

при наличии мультиколлинеарности оценки коэффициентов остаются несмещенными, но их t-статистики будут занижены










277

Какое из утверждений верно (применительно к гетероскедастичности):

000001

оценки вследствие гетероскедастичности перестают быть состоятельными

оценки и дисперсии оценок остаются несмещенными

выводы по статистикам являются ненадежными (применительно к гетероскедастичности)

гетероскедастичность проявляется через низкое значение статистики DW







278

Что такое автокорреляция остатков?

01

взаимная зависимость остатков регрессии

равенство остатков регрессии

непостоянство дисперсии остатков










279

Критерий Дарбина-Уотсона применяется для

01

проверки модели на автокорреляцию остатков

определения экономической значимости модели в целом

определения статистической значимости модели в целом

сравнения двух альтернативных вариантов модели

отбора факторов в модель




280

Для модели, связывающей количество вакансий Wt и уровень безработицы Ut:


ln(Wt) = 2.3 - 0.78 ln(Ut), статистика Дарбина-Уотсона составила 0,7. О чем говорит ее значения?

01

свидетельствует о наличии положительной автокорреляции первого порядка ошибок регрессии

свидетельствует о тесной связи между количеством вакансий и уровнем безработицы

свидетельствует о значимости коэффициентов регрессии

подтверждает наличие гетероскедастичности







281

В чем суть гетероскедастичности?

01

дисперсии случайных отклонений изменяются

дисперсии случайных отклонений постоянны

случайные отклонения взаимно коррелированы

случайные отклонения равны для всех наблюдений







294

Точные выводы о наличии автокорреляции в модели с помощью теста Дарбина – Уотсона нельзя делать:

0001

в зоне, где значение DW - статистики близко к нулю

в зоне между критическими значениями DW - статистики













194

Гомоскедастичность подразумевает:

01

D(ε
1   2   3   4   5


Учебный материал
© nashaucheba.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации