За даними аудиторської перевірки 7 комерційних банків виявлено залежність між рівнем ліквідності активів уі та їх прибутковістю хі.

і
Коефіцієнт ліквідності, уі	0,2	0,4	0,5	0,25	0,35	0,45	0,55
Середній рівень прибутковості, хі

Побудувати рівняння регресії.

A. У=2,47-5,54х;

B. У=0,55-0,03х;

C. У=0,55+0,03х;

D. вірна відповідь відсутня.

За даними аудиторської перевірки 7 комерційних банків виявлено залежність між рівнем ліквідності активів уі та їх прибутковістю хі.

і
Коефіцієнт ліквідності, уі	0,2	0,4	0,5	0,25	0,35	0,45	0,55
Середній рівень прибутковості, хі

Знайти значення коефіцієнта кореляції:

A. 0,4777;

B. -0,2558;

C. 1,2425;

D. 0,5417.

80. За даними аудиторської перевірки 7 комерційних банків виявлено залежність між рівнем ліквідності активів у_і та їх прибутковістю х_і.

Коефіцієнт ліквідності, уі	0,2	0,4	0,5	0,25	0,35	0,45	0,55
Середній рівень прибутковості, хі

Знайти значення коефіцієнта детермінації.

A. 0,2935;

B. –0,2935;

C. 1,24;

D. –4,45.

81.Зв'язок між величинами слабкий, якщо коефіцієнт кореляції …

A.менше або дорівнює 0,4

B. більше або дорівнює 0,8

C. більше 0,4 і менше 0,8

D.вірна відповідь відсутня.

82. Зв'язок між величинами середній, якщо коефіцієнт кореляції …

А. менше або дорівнює 0,4

В. більше або дорівнює 0,8

С. більше 0,4 і менше 0,8

D. вірна відповідь відсутня.

83. Припустимо, що залежність витрат від доходу описується функцією: у=b₀ + b₁х. Середнє значення у=4, середнє значення х=8, а b₁=16. Коефіцієнт еластичності витрат від доходу дорівнює:

A. 32;

B. –32;

C. 0;

D. вірна відповідь відсутня.

84.Якщо коефіцієнт кореляції дорівнює 0,4772, то коефіцієнт детермінації:

A. 0,2475;

B. 0,2277;

C. 0,9292;

D. -0,2277.

85. Якщо значення коефіцієнта кореляції 0,9297, то це говорить про:

A. сильний зв’язок між величинами;

B. середній зв’язок між величинами;

C. помірний зв’язок між величинами;

D. відсутність зв’язку між величинами.

86. Визначити коефіцієнт кореляції за такими даними:

	Х	У

A. 0,01114;

B. -0,01114;

C. 0,2458;

D. 1,1414.

87. Визначити коефіцієнт детермінації за такими даними:

	Х	У

A. 1;

B. -1;

C. 0,2425;

D. вірна відповідь відсутня.

88. Значення коефіцієнта детермінації:

A. може бути будь-яке;

B. завжди більше 0;

C. завжди менше 0;

D. знаходиться в межах від 0 до 1.

89. За даними про прибуток підприємства та транспортні витрати побудувати регресійну модель:

Прибуток підприємства, уі	1,2	1,4	1,7	1,3	1,5	1,4	1,1
Транспортні витрати, хі	2,4	2,2	2,3	2,5	2,25	2,05	2,15

A. у=2,31-0,3х;

B. у=2,31+0,3х;

C. у=2,49+4,47х;

D. у=1,48-0,05х.

90. За даними про прибуток підприємства та транспортні витрати обчислити коефіцієнт кореляції:

Прибуток підприємства, уі	1,2	1,4	1,7	1,3	1,5	1,4	1,1
Транспортні витрати, хі	2,4	2,2	2,3	2,5	2,25	2,05	2,15

A. -0,0396;

B. 0,0396;

C. 4,47;

D. 3,51.

Питання до іспиту

1. Визначення економетрії як науки, її природа. Приклади використання

економетричних моделей для розв’язування економічних задач.

2. Роль економетричних досліджень в економіці.

3. Предмет, цілі, задачі курсу “Економетрика”.

4. Взаємозв’язки курсу із суміжними дисциплінами.

5. Основні типи економетричних моделей. Змінні та рівняння в економетричних

моделях.

6. Етапи економетричного моделювання економічних процесів та явищ.

7. Загальний вигляд лінійної економетричної моделі та етапи її побудови.

8. Специфікація економетричної моделі.

9. Передумови застосування методу найменших квадратів (МНК).

10. Властивості статистичних оцінок параметрів, їх характеристика.

12. Поняття адекватності і точності економетричної моделі.

13. Перевірка значущості оцінок параметрів економетричної моделі, статистичні

критерії.

14. Перевірка статистичної значущості економетричної моделі в цілому, статистичні критерії.

15. Дисперсійний аналіз лінійної регресії.

16. Інтервальний прогноз залежної змінної на основі економетричної моделі.

Стандартні помилки та надійність прогнозу.

17. Проста лінійна регресія. Структура моделі та основні припущення при її

побудові.

18. Коефіцієнт детермінації: визначення, економічне обґрунтування.

19. Властивості параметрів регресії.

20. Залишки моделі. Дисперсія моделі.

21. Гіпотеза про значимість коефіцієнта регресії.

22. Гіпотеза про лінійні обмеження на коефіцієнти моделі.

23. Перевірка моделі на адекватність.

24. Перевірка моделі на стійкість.

25. Прогнозування за допомогою простої лінійної регресії.

26. Моделі, які зводяться до моделі множинної лінійної регресії. Приклади

застосування простої лінійної регресії.

27. Множинна лінійна регресія. Структура моделі та основні припущення при її

побудові. Оцінка моделі.

28. Міри точності прогнозів.

29. Стаціонарність часових рядів.

30. Економетричний аналіз виробничих функцій, інтерпретація результатів.

31. Перспективи економетрики

32. Поняття часового ряду

33. Числові характеристики часових рядів

34. Лаговий оператор та оператор різниці

35. Процес «білого шуму»

36. Коефіцієнт еластичності: визначення, економічне обґрунтування

37. Критерій Стьюдента: визначення, економічне обґрунтування

38. Критерій Фішера: визначення, економічне обґрунтування

39. Нелінійні економетричні моделі

40. Коефіцієнт кореляції: визначення, економічне обґрунтування

41. Прогнозування на основі економетричних моделей

42. Множинна регресія: технологія побудови

43. Варіаційні ряди: числові характеристики

44. Динамічні ряди: числові характеристики

45. Інформаційна база економетричних моделей

 

 

 

Додаток 1

Екзаменаційні білети