Тест по дисциплине «Эконометрика»

1. Какой вывод следует из равенства коэффициента корреляции нулю?

а) между показателями и фактором нет зависимости;

б) между показателем и фактором нет линейной зависимости;

в) между показателем и фактором есть зависимость, но нелинейная

2. Каковы возможные границы изменения коэффициента корреляции?

а) –1 £ r £ 1;

б) –1 < r < 1;

в) 0 £ r £ 1.

3. Каковы возможные границы изменения корреляционного отношения?

а) –1 £ R £ 1;

б) –1 < R < 1;

в) 0 £ R £ 1.

4. Множественный коэффициент корреляции r_1/23 = 0,8. Определите, какой процент дисперсии величины x₁ объясняется влиянием величин х₂ и х_з:

а) 28 %;

б) 32 %;

в) 64 %;

г) 80 %.

5. Какое значение может принимать коэффициент детерминации:

а) -0,5;

б)-0,2;

в) 0,4;

г) 1,2.

6. Какое значение может принять множественный коэффициент корреля­ции:

а)-1;

б) -0,5;

в) 0;

г) 1,2.

7. Уравнению регрессии ŷ = 2,88 - 0,72x₁ - 1,51х₂, соответствует множест­венный коэффициент корреляции r_y/12 = 0,84. Какая доля вариации ре­зультативного показателя у (в%) объясняется входящими в уравнение регрессии переменными x₁ и х₂:

а) 70,6;

6) 16,0;

в) 84,0;

г) 29,4.

8. По данным n = 15 фирм, исследована зависимость прибыли у, от числа работающих х вида ŷ = b_o + b₁x. Была получена оценка остаточной дисперсии Ŝ₂ = 2,2 и обратная матрица:

Определите, чему равна дисперсия оценки коэффициента регрес­сии Ŝ²_b1 :

а) 1,500;

6)0,110;

в) 0,682;

г) 0,242.

9. По данным n = 25 регионов, получена регрессионная модель объема реа­лизации медикаментов на одного жителя у, в зависимости от доли го­родского населения x₁ и числа фармацевтов x₂ на 10 тыс. жителей: ŷ = 11,7 + 0,06 x₁ + 0,42 х₂ и средние квадратические отклонения коэффициентов регрессии Ŝ_b1 = = 0,04 и Ŝ_b2 = 0,14 . Начиная с какого уровня зна­чимости а можно утверждать, что у зависит от доли городского населе­ния x₁:

а) 0,3;

6)0,2;

в) 0,1;

г) 0,05.

10. По данным теста №9 определите, чему равна при доверительной веро­ятности g = 0,95 верхняя граница интервальной оценки коэффициента регрессии при x₂:

а) 0,13;

6)0,2;

в) 0,65;

г) 0,71.

11. Какие требования в модели регрессионного анализа предъявляются к распределению ошибок наблюдения e₁, а именно к их математическому ожиданию Me₁, и дисперсии De₁:

а) Me₁ = 1; De₁ = s²;

б) Me₁ = 0; De₁ = l;

в) Me₁ = 0; De₁ = s²;

г) Me₁ = 1; De₁ = 0.

12. Что минимизируется согласно методу наименьших квадратов:

a)

б)

в)

г)

13. Дана ковариационная матрица вектора

Чему равна оценка дисперсии элемента b₂ вектора b, т.е.

а) 5,52;

6) 0,04;

в) 0,00;

г) 2,21.

14. При исследовании зависимости себестоимости продукции у, от объема выпуска x₁ и производительности труда х₂, по данным n = 20 предпри­ятий получено уравнение регрессии: ŷ = 2,88 - 0,72 х₁ -1,51 x₂ и средние квадратические отклонения коэффициентов регрессии: Ŝ_b1 = 0,052 и Ŝ_b2 = 0,5. Можно ли при уровне значимости а=0,05 утверждать, что зна­чимы коэффициенты регрессии:

а) b₁ ;

б) b₂;

в) оба значимы;

г) оба не значимы.

15. По данным теста 4, определите с доверительной вероятностью g = 0,99 на какую величину максимально может изменится себестоимость продук­ции у, если объем производства x₁ увеличить на единицу:

а)-0,6;

6)0,72;

в)-1,5;

г)-0,83.

16. Если производство, эффективность которого не зависит от масштабов описывается производственной функцией Кобба-Дугласа, то с ростом параметра a параметр b:

а) растет;

б) уменьшается;

в) остается неизменным;

г) растет или уменьшается.

17. Если производство, эффективность которого растет по мере его укрупнения, описывается производственной функцией Кобба-Дугласа, то параметры модели удовлетворяют соотношению:

а) а + b < 1;

б) а + b = 1;

в) а + b = 0;

г) а + b > 1.

18. В производственной функции Кобба-Дугласа параметр b соответствует коэффициенту:

а) корреляции;

б) вариации;

в) эластичности;

г) детерминации.

19. Получена производственная функция = 2,7^.К^0,8 L^0,2. Если объем капитала К увеличить на 1 %, то объем производства в среднем изменит (в %) на:

а) 0,8;

6) 2,7;

в) 0,2;

г) -0,8.

20. Получены две производственные функции Кобба-Дугласа, имеющие равные значения параметров a и b, но различающиеся по параметру А. каком случае первое производство более эффективно, чем второе:

а) A₁ < A₂;

б) A₁ > A₂;

в) A₁ = A₂;

г) A₁ ¹ A₂.

21. Какие переменные называют предопределенными:

а) экзогенные;

б) эндогенные;

в) лаговые;

г) экзогенные + лаговые.

22. Какая из систем регрессионных уравнений относится к рекурсивной модели:

а) y_1,t = j₁ (x_1,t; y_2,t-1; x_2,t-1); y_2,t = j₂ (y_1,t; x_2,t-1; x_2,t-1);

б) y_1,t = j₁ (x_1,t; y_2,t; x_2,t-1); y_2,t = j₂ (y_1,t; y_2,t-1; x_1,t);

в) y_1,t = j₁ (y_2,t; x_1,t x_2,t-1); y_2,t = j₂ (y_1,t; x_t; x_2,t);

г) y_1,t = j₁ (x_1,t; y_2,t; x_1,t-1); y_2,t = j₂ (y_1,t; x_1,t-1; x_2,t-1).

23. В чем состоит условие независимости погрешностей регрессионной модели e_t1 и e_t2 , где t₁, t₂ = l,2,...,n и t₁ ¹ t₂:

а) Мe_t1 ^. e_t2 = 0;

б) Мe²_t1 ¹ Мe²_t2;

в) Мe²_t1 = Мe²_t2;

г) Мe_t1 ^. e_t2 ¹ 0.

24. В чем состоит условие гомоскедастичности в регрессионной модели, ес­ли t₁, t₂ = l,2,...,n и t₁ ¹ t₂:

а) Мe_t1 ^. e_t2 = 0;

б);

в) Мe²_t1 = Мe²_t2;

г) Мe_t1 ^. e_t2 ¹ 0.

25. В чем состоит условие гетероскедастичности в регрессионной модели, если t₁, t₂ = l,2,...,n и t₁ ¹ t₂:

а) Мe_t1 = Мe_t2;

б) Мe²_t1 = Мe²_t2;

в) Мe_t1 ^. e_t2 ¹ 0;

г) Мe²_t1 ¹ Мe²_t2.