Ответы на тесты ММУ - Эконометрика (1/1)

ВЫ СТУДЕНТ ММУ (Московский Международный Университет) и ОБУЧАЕТЕСЬ ДИСТАНЦИОННО?
На ЭТОМ сайте, Вы найдете ответы на вопросы тестов ММУ.
Регистрируйтесь, пополняйте баланс и без проблем сдавайте тесты ММУ.

ПРЕИМУЩЕСТВА ПОЛЬЗОВАНИЯ САЙТОМ ЗДЕСЬ

Как посмотреть ответ ИНСТРУКЦИЯ

У ВАС ДРУГОЙ ВУЗ, НЕ БЕДА.....
ПОСМОТРИТЕ ДРУГИЕ НАШИ САЙТЫ С ОТВЕТАМИ - СПИСОК
Если в списке нет Вашего вуза, вернитесь сюда и купите найденный Вами вопрос, иногда предметы полностью совпадают в разных вузах.

Эконометрика (1/1)

Cтруктурный параметр называется ___________, если его значение невозможно получить, даже зная точные значения параметров приведенной формы

Выберите один ответ.

a. идентифицируемым

b. неидентифицируемым

c. Неидентифицируемым и сверхидентифицируемым

d. Сверхидентифицируемым

ОТВЕТ предоставляется за плату. Цена 4 руб. ВОЙТИ и ОПЛАТИТЬ

: ПРЕДМЕТ: Эконометрика (1/1); КУПЛЕНО РАЗ: 332

№ студента	Число решенных задач		Пол студента	№ студента	Число решенных задач		Пол студента
			Пол студента				Пол студента
1	10	6	Муж	7	6	3	Жен
2	6	4	Жен	8	7	4	муж
3	8	4	Муж	9	9	7	Муж
4	8	5	Жен	10	6	3	Жен
5	6	4	Жен	11	5	2	муж
6	7	7	муж	12	7	3	жен

i	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14
X_i	32	30	36	40	41	47	56	54	60	55	61	67	69	76
Y_i	20	24	28	30	31	33	34	37	38	40	41	43	45	48

Номер предприятия	1	2	3	4
х_{1 ,}(%)	1	2	3	5
х_{2 ,}(%)	0	1	3	4
у , (тыс. руб.)	6	11	19	28

Номер предприятия	1	2	3	4
х₁, (%)	1	2	3	5
х₂, (%)	0	1	3	4
y, (тыс. руб.)	6	11	19	28

i	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14
X_i	32	30	36	40	41	47	56	54	60	55	61	67	69	76
Y_i	20	24	28	30	31	33	34	37	38	40	41	43	45	48

Год, t	1	2	3	4	5	6	7	8
Спрос, y_i	213	171	291	309	317	362	351	361

i	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14
X_i	32	30	36	40	41	47	56	54	60	55	61	67	69	76
Y_i	20	24	28	30	31	33	34	37	38	40	41	43	45	48

i	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14
X_i	32	30	36	40	41	47	56	54	60	55	61	67	69	76
Y_i	20	24	28	30	31	33	34	37	38	40	41	43	45	48

ПРЕИМУЩЕСТВА ПОЛЬЗОВАНИЯ САЙТОМ ЗДЕСЬ

Как посмотреть ответ ИНСТРУКЦИЯ

Эконометрика (1/1)

Cтруктурный параметр называется ___________, если его значение невозможно получить, даже зная точные значения параметров приведенной формы

F-статистика для ____________ является в точности квадратом t-статистики для rx,y

t-статистика для коэффициента корреляции r определяется как

Абсолютный прирост базисный характеризует:

Абсолютный прирост исчисляется как:

Абсолютный прирост цепной характеризует:

Автоковариация k-го порядка временного ряда Yt вычисляется по формуле

Автокорреляция – нарушение ___________ условия Гаусса – Маркова

Автокорреляция k-го порядка временного ряда Yt - коэффициент корреляции вычисляется по формуле

Автокорреляция первого порядка – ситуация, когда случайный член Uк коррелирует с

Авторегрессионная модель временного ряда имеет вид

Авторегрессионная модель первого порядка имеет вид

Авторегрессионная модель скользящей средней порядков p и q соответственно имеет вид

Аддитивная модель временного ряда имеет вид:

Аддитивная модель временного ряда строится, если:

Аддитивная модель:

Анализ тесноты и направления связей двух признаков осуществляется на основе:

Атрибутивные признаки группировок:

База сравнения (основание) – это:

В двухшаговом методе наименьших квадратов оценки обладают свойствами:

В каких пределах изменяется коэффициент детерминации:

В линейном уравнении Ῡ=a0+a1*x коэффициент регрессии показывает:

В многофакторных моделях:

В модели множественной регрессии за изменение _________ регрессии отвечает несколько объясняющих переменных

В модели регрессионного анализа к распределению ошибок наблюдения , а именно к их математическому ожиданию и дисперсии предъявляются требования:

В обобщенной линейной модели в отличие от классической модели ковариация и дисперсия объясняющих переменных могут быть

В регрессионном анализе математическое ожидание и дисперсия регрессионных остатков , отвечают следующим требованиям:

В случае, если имеются данные о значении дисперсии можно рассчитать значение.

В хорошо подобранной модели остатки должны (выберите необходимые пункты):

В хорошо подобранной модели остатки должны.

В чем состоит условие гомоскедастичности в регрессионной модели временного ряда, если t1,t2 = 1,2,…,n И• t1 ≠ t2:

В чем состоит условие независимости погрешностей регрессионной модели :

В чем условие гетероскедастичности в регрессионной модели временного ряда, если t1, t2 = 1,2,…,n и t1 ≠ t2:

В эконометрической модели объясненная часть – это

Величина индекса корреляции, равная -1,00, свидетельствует:

Величина индекса корреляции, равная 0,02, свидетельствует:

Величина коэффициента регрессии показывает

Величина парного коэффициента корреляции, равная 1.12, свидетельствует:

Верхнее число степеней свободы F-статистики в случае парной регрессии равно

Временной (динамический) ряд имеет вид

Временной лаг - это

Временной ряд в виде аддитивной модели имеет вид

Временной ряд в виде мультипликативной модели имеет вид

Временным динамическим рядом называется выборка наблюдений, в которой важны

Всю совокупность реализаций случайной величины называют __________совокупностью

Вторая факторная индексная мультипликативная модель анализа – это:

Второе условие Гаусса – Маркова заключается в том, что

Второе условие Гаусса – Маркова предполагает, что дисперсия случайного члена __________ в каждом наблюдении

Второй шаг метода Зарембки заключается в пересчете наблюдений y в новые yi.

Выборочная корреляция является … оценкой теоретической корреляции:

Выборочная совокупность отличается от генеральной:

Выборочный частный коэффициент корреляции вычисляется по формуле

Выборочным уравнением регрессии называется уравнение

Гетероскедастичность заключается в том, что дисперсия случайного члена регрессии __________наблюдений

Гетероскедастичность ошибок в регрессионных моделях означает, что они имеют:

Границы интервальной оценки коэффициента регрессии отстоят от точечной оценки на величину, не превышающую:

Границы интервальной оценки свободного члена уравнения регрессии отстоят от точечной оценки на величину, не превышающую:

Граничное значение области принятия гипотезы с p%-ной вероятностью совершить ошибку I рода определяется __________ при p-процентном уровне значимости

Граничное значение области принятия гипотезы с p%-ной вероятностью совершить ошибку I рода определяется __________при p-процентном уровне значимости

График выборочной автокорреляционной функции называется

График зависимости автокорреляционной функции временного ряда от величины лага называется

Графическое изображение реальных статистических данных в виде точек в декартовой системе координат называется:

Дана ковариационная матрица

Чему равна оценка дисперсии элемента b1вектора b.

Дискретные признаки группировок:

Дисперсия временного ряда вычисляется по формуле

Для выявления основной тенденции развития используется:

Для выявления основной тенденции развития явления используются:

Для значений признака: 3, 5, 6, 9, 11, 12, 13 Мода =

Для моделей с переменной структурой характерно следующее:

Для модели потребления Фридмена могут быть применены

Для определения параметров неидентифицируемой модели:

Для определения параметров сверхидентифицируемой модели:

Для определения параметров структурную форму модели необходимо преобразовать в:

Для определения параметров точно идентифицируемой модели:

Для определения тесноты связи двух альтернативных показателей применяют:

Для оценки значимости коэффициента детерминации рассчитывают:

F-статистика для ____________ является в точности квадратом t-статистики для r_x,y

В чем состоит условие гомоскедастичности в регрессионной модели временного ряда, если t₁,t₂ = 1,2,…,n И• t₁ ≠ t₂:

В чем условие гетероскедастичности в регрессионной модели временного ряда, если t₁, t₂ = 1,2,…,n и t₁ ≠ t₂:

Чему равна оценка дисперсии элемента b₁вектора b.

Для построения модели линейной множественной регрессии вида y=a+b₁x₁+b₂x₂ необходимое количество наблюдений должно быть не менее:

Для регрессии второго порядка y= 12+7x₁-3x₂ отклонение от регрессии наблюдения (х₁=2, х₂=1, y=20) равно

Для функции y = 4x^0,2, эластичность равна_________

Если , то значение a ₁ будет:

Если ∑(X_iɛ_i) ≠ 0, то значение a₁ будет:

Если F-статистика Фишера превысит критическое значение F_крит, то регрессия считается

Если для случайных ошибок справедливо равенство E(ɛ_i²) ≠σ² для всех i=1,2,…,n, то это свидетельствует:

Если для случайных ошибок справедливо равенство E(ɛ_i²)=σ² для всех i=1,2,…,n, то это свидетельствует:

Если из экономических соображений известно, что β ≥ β₀ , то нулевая гипотеза отвергается только при

i	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14
X_i	32	30	36	40	41	47	56	54	60	55	61	67	69	76
Y_i	20	24	28	30	31	33	34	37	38	40	41	43	45	48

i	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14
X_i	32	30	36	40	41	47	56	54	60	55	61	67	69	76
Y_i	20	24	28	30	31	33	34	37	38	40	41	43	45	48