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: 269

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

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

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

Абсолютный прирост базисный характеризует:

Абсолютный прирост исчисляется как:

Абсолютный прирост цепной характеризует:

Автокорреляция – нарушение ___________ условия Гаусса – Маркова

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

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

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

В хорошо подобранной модели остатки должны.

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 лаг - это

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

Выборочная корреляция является … оценкой теоретической корреляции:

Выборочная совокупность отличается от генеральной:

Гетероскедастичность заключается в том, что дисперсия случайного члена регрессии __________наблюдений

Гетероскедастичность ошибок в регрессионных моделях означает, что они имеют:

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:

Дискретные признаки группировок:

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:

Для оценки значимости коэффициента корреляции рассчитывают:

Для оценки значимости коэффициентов регрессии рассчитывают:

Для оценки значимости коэффициентов регрессии рассчитывают:

Для получения достоверных данных о распределении какой-либо случайной величины, необходимо иметь

Для получения эффективной оценки вектора b используют

Для построения модели линейной множественной регрессии вида необходимое количество наблюдений должно быть не менее:

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

Для реализации двухшагового метода наименьших квадратов необходимо, чтобы:

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

Для решения одновременных уравнений применяется

Для функции y = 4x0,2 , эластичность равна_________

Для функции Кобба-Дугласа у=100k1/3×i2/3 эластичность выпуска продукции по капиталу равна

Добавление в уравнение множественной регрессии новой объясняющей переменной:

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

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

Если в уравнении регрессии имеется несущественная переменная, то она обнаруживает себя по низкому значению:

Если все варианты значений признака уменьшить в 3 раза, то средняя ...

Если все значения признака увеличить в 9 раз, то дисперсия.

Если все наблюдения лежат на линии регрессии, то коэффициент детерминации R2 для модели парной регрессии равен

Если все наблюдения лежат на линии регрессии, то коэффициент детерминации для модели парной регрессии равен:

Если группировочный признак изменяется неравномерно или в больших пределах, то применяются интервалы:

Если для случайных ошибок справедливо равенство E(ɛi2) ≠σ2 для всех i=1,2,…,n, то это свидетельствует:

Если для случайных ошибок справедливо равенство E(ɛi2)=σ2 для всех i=1,2,…,n, то это свидетельствует:

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

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 ∑(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

Спрос, y_i

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