Викторина по эконометрике

Содержание

Слайд 2

2. Под эконометрикой в узком смысле слова понимается: совокупность различного рода

2. Под эконометрикой в узком смысле слова понимается:

совокупность различного рода экономических

исследований;
самостоятельная научная дисциплина;
совокупность теоретических результатов;
применение статистических методов в экономических исследованиях.
Слайд 3

3. Математическая модель – это: способ описания основных свойств реальных процессов

3. Математическая модель – это:

способ описания основных свойств реальных процессов и

явлений с помощью математического аппарата;
модель, содержащая элементы случайности;
вероятностно-статистическая модель;
описание экономического объекта.
Слайд 4

4. Экономико-математическая модель – это: модель, описывающая механизм функционирования экономики; математическое

4. Экономико-математическая модель – это:

модель, описывающая механизм функционирования экономики;
математическое описание экономического

объекта или процесса с целью их исследования и управления ими;
экономическая модель;
модель реального явления.
Слайд 5

5. Какие переменные существуют в эконометрике: экзогенные, эндогенные; предопределенные, эндогенные; экзогенные, эндогенные, предопределенные; внешние, внутренние.

5. Какие переменные существуют в эконометрике:

экзогенные, эндогенные;
предопределенные, эндогенные;
экзогенные, эндогенные, предопределенные;
внешние, внутренние.

Слайд 6

6. Множественная регрессия-это: модель, где среднее значение зависимой переменной У рассматривается

6. Множественная регрессия-это:

модель, где среднее значение зависимой переменной У рассматривается как

функция нескольких независимых переменных Х1, Х2, Х3;
зависимость среднего значения какой-либо величины;
модель, где среднее значение зависимой переменной У рассматривается как функция одной независимой Х;
модель вида Y=a+bx.
Слайд 7

7. Простая (парная) регрессия – это: зависимость среднего значения какой-либо величины;

7. Простая (парная) регрессия – это:

зависимость среднего значения какой-либо величины;
модель вида

Yx=a+bx;
модель, где среднее значение зависимой переменной У рассматривается как функция одной независимой Х;
модель, где среднее значение зависимой переменной У рассматривается как функция нескольких независимых переменных.
Слайд 8

8. Что имеет виды: общая , внутригрупповая межгрупповая? корреляция; регрессия; дисперсия.

8. Что имеет виды: общая , внутригрупповая межгрупповая?

корреляция;
регрессия;
дисперсия.

Слайд 9

9. По какой формуле определяется число степеней свободы df? df=k–2–n df=n–k–1 df=n–1–k

9. По какой формуле определяется число степеней свободы df?

df=k–2–n
df=n–k–1
df=n–1–k

Слайд 10

10. При каких значениях G отклоняется гипотеза в тесте Голдфелда-Квандта? G

10. При каких значениях G отклоняется гипотеза в тесте Голдфелда-Квандта?

G >


G = Fα
G < Fα
Слайд 11

11. На что опирается тест Голдфедда-Квандта при проверке гипотезы о равенстве

11. На что опирается тест Голдфедда-Квандта при проверке гипотезы о равенстве

дисперсий?

коэффициент детерминации;
критерий Фишера;
критерий Стъюдента.

Слайд 12

12. Критерий F - статистики Фишера используется… для проверки гипотезы о

12. Критерий F - статистики Фишера используется…

для проверки гипотезы о том,

что все коэффициенты уравнения линейной регрессии равны 0 (за исключением свободного члена);
для проверки гипотезы о том, что все коэффициенты уравнения линейной регрессии равны 1 (за исключением свободного члена);
для проверки гипотезы о том, что все коэффициенты уравнения линейной регрессии равны -1 (за исключением свободного члена).
Слайд 13

13. Величина статистики Фишера через коэффициент детерминации вычисляется по формуле:

13. Величина статистики Фишера через коэффициент детерминации вычисляется по формуле:

 

Слайд 14

14. Значимость уравнения в целом оценивается по значению (величине): t- распределения

14. Значимость уравнения в целом оценивается по значению (величине):

t- распределения

Стъюдента
F-статистики Фишера
t- распределения Спирмена
теста Голдфедда-Квандта
Слайд 15

15. Сравнение фактического и критического (табличного) значения t - статистики необходимо

15. Сравнение фактического и критического (табличного) значения t - статистики необходимо

для того, чтобы:

охарактеризовать долю дисперсии признака Y, объясненную регрессией, в общей дисперсии;
сделать вывод о значимости входящих в уравнение регрессии переменных;
определить число степеней свободы.

Слайд 16

16. Корреляционная зависимость между двумя переменными – это: способ описания основных

16. Корреляционная зависимость между двумя переменными – это:

способ описания основных

свойств реальных процессов и явлений с помощью математического аппарата;
последовательность измерений в последовательные моменты времени;
функциональная зависимость между значениями одной из них и условным математическим ожиданием другой.
Слайд 17

17. Для выполнения предположения Н1 МНК требуется, чтобы дисперсия остатков была: гомоскедастичной; гетероскедастичной.

17. Для выполнения предположения Н1 МНК требуется, чтобы дисперсия остатков была:

гомоскедастичной;
гетероскедастичной.

Слайд 18

18. Способы оценивания параметров линейной регрессии: мат. ожидание, дисперсия; дисперсия, среднеквадратичное

18. Способы оценивания параметров линейной регрессии:

мат. ожидание, дисперсия;
дисперсия, среднеквадратичное отклонение;
мат. ожидание,

дисперсия, несмещенная выборочная дисперсия, среднеквадратичное отклонение, ковариация;
выборочная дисперсия, среднеквадратичное отклонение, ковариация.
Слайд 19

19. Общей чертой для всех эконометрических моделей является: разбиение зависимой переменной

19. Общей чертой для всех эконометрических моделей является:

разбиение зависимой переменной

на две составляющие: объясненную и случайную;
наличие более пяти переменных;
выполнение условия Fфакт > Fкрит.