I:
S: При выполнении предпосылок метода наименьших квадратов (МНК) оценки параметров регрессионной модели, рассчитанные с помощью МНК, обладают свойствами
-: состоятельности, смещенности и эффективности
+: состоятельности, несмещенности и эффективности
-: состоятельности, смещенности и неэффективности
-: несостоятельности, смещенности и эффективности
I:
S: Для регрессионной модели вида 
построена на координатной плоскости совокупность точек с координатами 
, данное графическое отображение зависимости называется
-: параметрами уравнения
-: случайными факторами
-: множественной регрессией
+: полем корреляции
I:
S: Для обнаружения автокорреляции в остатках используется
-: тест Парка
-: тест Уайта
+: статистика Дарбина – Уотсона
-: критерий Гольдфельда – Квандта
I:
S: Величина 
называется
-: значением параметра
-: оценкой параметра
-: переменной
+: случайной составляющей
I:
S: Строится эконометрическая модель линейного уравнения множественной регрессии вида
(y – зависимая переменная; х(j) – независимая переменная; j = 1,…, k; k – количество независимых переменных). При проверке независимых переменных на отсутствие мультиколлинеарности должно выполняться требование: для любых j и l
абсолютное значение парного коэффициента линейной корреляции
…
-: 0
+: < 0,7
-: > 0,7
-: = 0
I:
S: Для учета влияния на исследуемую (зависимую) переменную признаков качественного характера используются фиктивные переменные, при этом фиктивной переменной может присваиваться значение
-: 0,1
+: 1
-: –1
I:
S: В эконометрической модели линейного уравнения регрессии
коэффициентом регрессии, характеризующим среднее изменение зависимой переменной при изменении независимой переменной на 1 единицу измерения, является
-: xj
-: a
-: y
+: bj
I:
S: Система эконометрических уравнений включает совокупность _________ переменных.
+: эндогенных
-: стационарных
-: постоянных
I:
S: Несмещенность оценок параметров регрессии означает, что …
-: дисперсия остатков минимальная
-: точность оценок выборки увеличивается с увеличением объема выборки
+: математическое ожидание остатков равно нулю
-: дисперсия остатков не зависит от величины
I:
S: Дана автокорреляционная функция временного ряда
Верным будет утверждение, что ряд …
-: содержит только тенденцию, и не содержит сезонной компоненты
-: не имеет ни тенденции, ни сезонной компоненты, имеет только случайную компоненту
+: имеет выраженную сезонную компоненту с лагом 4
-: имеет выраженную сезонную компоненту с лагом 6
I:
S: Если параметр эконометрической модели является статистически значимым, то его значение признается …
-: равным 0
-: равным 1
+: равным коэффициенту парной корреляции
-: отличным от 0
I:
S: Для регрессионной модели вида 
, где 
рассчитаны дисперсии: 
; 
; 
. Тогда величина коэффициента детерминации рассчитывается по формуле …
-: 
+: 
-: 
-: 
I:
S: Построена эконометрическая модель для зависимости прибыли от реализации единицы продукции (руб., у) от величины оборотных средств предприятия (тыс. р., х1): 
. Следовательно, средний размер прибыли от реализации, не зависящий от объема оборотных средств предприятия, составляет _____ рубля.
-: 13,85
+: 10,75
-: 7,65
-: 3,1
I:
S: Нелинейным по объясняющим переменным, но линейным по параметрам уравнением регрессии является …
-: 
-: 
-: 
+: 
I:
S: Примерами фиктивных переменных в эконометрической модели зависимости стоимости 1 м2 жилья не являются …
-: принадлежность тому или иному региону
-: категория жилья: первичное (новое) жилье / вторичное (неновое) жилье
+: площадь жилья (м2)
I:
S: Среди предложенных нелинейных зависимостей нелинейной существенно (внутренне нелинейной) является …
+: 
-: 
-: 
-: 
I:
S: При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется логарифмирование уравнения. Указанным способом не может быть линеаризовано уравнение …
-: 
-: 
-: 
+: 
I:
S: По результатам проведения исследования торговых точек было построено уравнение нелинейной регрессии 
, где y – спрос на продукцию, ед.; x – цена продукции, руб. Если фактическое значение t-критерия Стьюдента составляет –2,05, а критические значения для данного количества степеней свободы равны 
, 
, 
, то …
-: при уровне значимости 
можно считать, что эластичность спроса по цене составляет –0,8
-: при уровне значимости 
можно считать, что эластичность спроса по цене составляет –0,8
-: эластичность спроса по цене составляет –0,8
+: при уровне значимости 
можно считать, что эластичность спроса по цене составляет –0,8
I:
S: По типу функциональной зависимости между переменными эконометрической модели различают _____ уравнения регрессии.
-: стохастические и вероятностные
-: линейные и парные
-: множественные и парные
+: линейные и нелинейные
I:
S: Дана таблица исходных данных для построения эконометрической регрессионной модели:
Фиктивными переменными не являются …
+: стаж работы
-: уровень образования
-: уровень квалификации работника
I:
S: При моделировании уравнения множественной регрессии проверку тесноты связи между независимыми переменными (объясняющими переменными, регрессорами, факторами) модели осуществляют на основе …
-: коэффициента множественной корреляции
-: показателей существенности параметров модели
+: матрицы парных коэффициентов линейной корреляции
-: системы нормальных уравнений МНК
I:
S: Для регрессионной модели зависимости среднедушевого денежного дохода населения (руб., у) от объема валового регионального продукта (тыс. р., х1) и уровня безработицы в субъекте (%, х2) получено уравнение 
. Величина коэффициента регрессии при переменной х2 свидетельствует о том, что при изменении уровня безработицы на 1% среднедушевой денежный доход ______ рубля при неизменной величине валового регионального продукта.
-: увеличится на 1,67
-: изменится на (-1,67)
-: изменится на 0,003
+: уменьшится на (-1,67)
I:
S: В модели вида 
количество объясняющих переменных равно …
+: 3
-: 4
-: 1
-: 2
I:
S: В модели множественной регрессии 
определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами 
, 
и 
близок к нулю. Это означает, что факторы , и …
+: мультиколлинеарны
-: значимы
-: независимы
-: количественно измеримы
I:
S: В уравнении линейной множественной регрессии: 
, где – стоимость основных фондов (тыс. руб.); – численность занятых (тыс. чел.); y – объем промышленного производства (тыс. руб.) параметр при переменной х1, равный 10,8, означает, что при увеличении объема основных фондов на _____ объем промышленного производства _____ при постоянной численности занятых.
-: на 1 тыс. руб. … уменьшится на 10,8 тыс. руб.
-: на 1% … увеличится на 10,8%
-: на 1 тыс. руб. … увеличится на 10,8%
+: на 1 тыс. руб. … увеличится на 10,8 тыс. руб.
I:
S: Переменная х является нелинейной в уравнении
-: 
-: 
+: 
-: 
I:
S: Уравнением нелинейной регрессии, отражающей полиномиальную зависимость y от x, является
-: 
-: 
+: 
-: 
I:
S: При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется способ приведения уравнения к обратному виду, то есть к переменной 
. Указанным способом может быть линеаризовано уравнение …
-: 
-: 
-: 
+: 
I:
S: Для регрессионной модели парной регрессии рассчитано значение коэффициента детерминации 
(см. рис.).
На дисперсию зависимой переменной, объясненную построенным уравнением приходится ________ общей дисперсии зависимой переменной.
+: 83,1 %
-: 0,831 %
-: 0,169 %
-: 16,9 %
I:
S: Пусть 
– оценка параметра 
регрессионной модели, полученная с помощью метода наименьших квадратов; 
– математическое ожидание оценки 
. В том случае если 
, то оценка обладает свойством
+: несмещенности
-: смещенности
-: эффективности
-: состоятельности
I:
S: Степенной моделью не является регрессионная модель …
-: 
+: 
-: 
-: 
I:
S: Нелинейным уравнением множественной регрессии является …
+: 
-: 
-: 
-:
I:
S: Система эконометрических уравнений может состоять из _____ уравнения (-ий) регрессии.
+: бесконечно большого количества
-: трех
-: одного
-: двух
I:
S: В эконометрической модели линейного уравнения регрессии ошибкой модели является …
-: a
-: bj
+: 
-: xj
I:
S: Для эконометрической модели линейного уравнения множественной регрессии вида 
построена матрица парных коэффициентов линейной корреляции (y – зависимая переменная; х(1), х(2), х(3) – независимые переменные):
Коллинеарными (тесносвязанными) независимыми (объясняющими) переменными являются …
-: y и x(3)
+: x(1) и x(2)
-: x(2) и x(3)
-: x(1) и x(3)
I:
S: Регрессионная модель вида 
является нелинейной относительно …
-: переменной 
+: переменной 
-: параметра 
-: переменной 
I:
S: Известно, что доля остаточной дисперсии зависимой переменной в ее общей дисперсии равна 0,2. Тогда значение коэффициента детерминации составляет
+: 0,8
-: 
-: 
-: 0,64
I:
S: Обобщенный метод наименьших квадратов применяется для оценки параметров линейных регрессионных моделей с __________ остатками.
-: только гетероскедастичными
-: гомоскедастичными и некоррелированными
+: автокоррелированными и/или гетероскедастичными
-: только автокоррелированными
I:
S: Метод наименьших квадратов (МНК) может применяться для оценки параметров исходной регрессионной модели в _________ форме.
-: нормальной
+: линейной
-: нелинейной
-: экспоненциальной
I:
S: Автокорреляцией уровней ряда называется корреляционная зависимость между …
-: факторами, формирующими уровень ряда
-: уровнями двух рядов
+: последовательными уровнями ряда
-: компонентами, образующими уровни ряда
I:
S: Самым коротким интервалом изменения коэффициента корреляции для уравнения парной линейной регрессии 
является …
-: [0; 1]
-: [–1; 1]
-: [–2; 2]
+: [–1; 0]
I:
S: Левая часть системы эконометрических уравнений представлена совокупностью _________ переменных.
-: независимых
+: эндогенных
-: зависимых
-: экзогенных
I:
S: При расчете скорректированного коэффициента множественной детерминации пользуются формулой 
, где …
+: n – число наблюдений; m – число факторов, включенных в модель множественной регрессии
-: n – число параметров при независимых переменных; m – число наблюдений
-: n – число параметров при независимых переменных; m – число факторов, включенных в модель множественной регрессии
-: m – число наблюдений; n – число факторов, включенных в модель множественной регрессии
I:
S: Для эконометрической модели вида 
показателем тесноты связи между переменными 
и 
является парный коэффициент линейной …
-: регрессии
+: корреляции
-: детерминации
-: эластичности
I:
S: Ошибкой спецификации эконометрической модели уравнения регрессии является …
+: использование парной регрессии вместо множественной
-: расчет показателей качества модели
-: учет случайных факторов
-: оценка параметров при помощи МНК
I:
S: В модели множественной регрессии 
определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами , и близок к единице. Это означает, что факторы , и …
-: мультиколлинеарны
-: независимы
-: количественно измеримы
+: значимы
I:
S: Совокупность значений экономического показателя за несколько последовательных моментов (периодов) времени называется …
-: автокорреляционной функцией
-: тенденцией
+: временным рядом
-: коррелограммой
I:
S: Автокорреляционной функцией временного ряда называется последовательность коэффициентов автокорреляции …
-: между трендовой, сезонной и случайной компонентами
+: первого, второго, третьего и последующих порядков
-: факторов, формирующих уровень ряда
-: между несколькими временными рядами
I:
S: Уровень временного ряда (yt) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Мультипликативную модель временного ряда формируют следующие значения компонент уровня временного ряда …
-: yt = 7; T = 6,5; S = 0; E = 0,5
-: yt = 7; T = -3,5; S = -2; E = -1
+: yt = 7; T = 3,5; S = 2; E = 1
-: yt = 7; T = 3,5; S = -2; E = 1
