O между экономическими показателями обнаруживается нелинейная зависимость
o нелинейная зависимость для исследуемых экономических показателей является несущественной
o между экономическими показателями не обнаруживается нелинейная зависимость
o между экономическими показателями обнаруживается линейная зависимость
25. При построении поля корреляции значения результативного признака откладывают по масштабной шкале …
o коррелограммы
o линии регрессии
o оси абсцисс
o оси ординат
26. Простая линейная регрессия предполагает …
- наличие двух и более факторов и линейность уравнения регрессии
- наличие одного фактора и линейность уравнения регрессии
- наличие двух и более факторов и нелинейность уравнения регрессии
- наличие одного фактора и нелинейность уравнения регрессии
27. Спецификация модели «нелинейная парная (простая) регрессия» подразумевает нелинейную зависимость и
O независимую переменную
o пару существенных переменных
o пару независимых переменных
o пару зависимых переменных
28. Эконометрическая модель – это…
- графическое представление экспериментальных данных
- совокупность числовых характеристик, характеризующих экономический объект
- линейная функциональная зависимость между экономическими показателями
- экономическая модель, представленная в математической форме
- Экономическая статистика используется эконометрикой в качестве …
- прикладной дисциплины для обеспечения проведения автоматизированных эконометрических расчётов
- математического инструментария
- экономического обоснования полученных результатов эконометрического моделирования
- информационного обеспечения необходимых исходных данных
30. Этап параметризации модели включает …
o проверку качества уравнения в целом
o оценку параметров модели
o проверку качества параметров модели
o прогноз экономических показателей
Тема: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии
- Величина остаточной дисперсии при включении существенного фактора в модель …
- не изменится
- будет увеличиваться
- будет равна 0
- будет уменьшаться
32. Включаемые в эконометрические модели множественной регрессии факторы должны оказывать ____________ влияние на исследуемый показатель.
o случайное
o существенное
o несущественное
o детерминированное
33. В матрице парных коэффициентов корреляции отображены значения парных коэффициентов линейной корреляции между …
- переменными
- параметрами
- переменными и случайными факторами
- параметрами и переменными
34. В случае невключения в модель значимой переменной, как правило, происходит _______ коэффициентов регрессии.
o увеличение
o смещение
o уменьшение
o замещение
35. В эконометрические модели в качестве независимых переменных включают …
o как существенные, так и несущественные факторы
o только существенные параметры
o только существенные факторы
o только несущественные факторы
36. В эконометрическую модель множественной регрессии включаются ____ факторы.
- коллинеарные
- неколлинеарные
- существенные
- несущественные
- Для двух векторов переменных Xk={Xk1,Xk2,…,Xkn}, Xm={Xm1,Xm2,…,Xmn}, m≠k, n – число наблюдений, выяснилось, что коэффициент парной линейной корреляции близок к единице. Это позволяет судить о(об) ______ рассматриваемых признаков Xk, Xm.
- отсутствии коллинеарности
- отсутствии гомоскедастичности
- наличии коллинеарности
- наличии гомоскедастичности
- Значения матрицы парных коэффициентов корреляции не характеризуют …
- значение коэффициента множественной корреляции
- тесноту линейной связи между двумя переменными
- статистическую значимость построенного уравнения
- наличие коллинеарных факторов в модели
39. Из пары коллинеарных факторов в эконометрическую модель включается тот фактор, который при _________ связи с результатом имеет меньшую связь с другими факторами.
o отсутствии
o нелинейной
o слабой
o достаточно тесной
40. Из пары коллинеарных факторов в эконометрическую модель включается тот фактор …
- который при достаточно тесной связи с результатом имеет меньшую связь с другими факторами
- который при отсутствии связи с результатом имеет меньшую связь с другими факторами
- который при достаточно тесной связи с результатом имеет наибольшую связь с другими факторами
- который при отсутствии связи с результатом имеет максимальную связь с другими факторами
41. Матрица парных коэффициентов корреляции строится для выявления коллинеарных и мультиколлинеарных …
- параметров
- существенных факторов
- случайных факторов
- результатов
- Матрица парных коэффициентов линейной корреляции может служить для решения следующих задач:
- определения значимости коэффициента детерминации
- определения тесноты линейной связи между переменными
- расчёта оценок параметров уравнения
- выявления мультиколлинеарных факторов
43. Матрица парных линейных коэффициентов корреляции не отображает …
o значения парных коэффициентов линейной корреляции
o тесноту нелинейной связи между переменными
o тесноту линейной связи между переменными
o наличие в модели коллинеарных факторов
44. Мультиколлинеарность факторов эконометрической модели подразумевает …
- наличие линейной зависимости между двумя факторами
- отсутствие зависимости между факторами
- наличие нелинейной зависимости между двумя факторами
- наличие линейной зависимости между более чем двумя факторами
- На практике о наличии мультиколлинеарности обычно судят по …
- количеству факторов в модели
- величине математического ожидания
- коэффициенту ковариации
- матрице парных коэффициентов корреляции
- Отбор факторов в модель множественной регрессии с использованием метода включения может быть основан на сравнении …
- величины остаточной дисперсии до и после включения фактора в модель
- стандартных ошибок коэффициентов регрессии
- величины объяснённой дисперсии до и после включения фактора в модель
- значений коэффициентов «чистой» регрессии
- Оценки параметров регрессии ненадёжны, имеют большие стандартные ошибки и меняются с изменением объёма наблюдений не только по величине, но и по знаку. Эго характерно для линейной модели множественной регрессии с …
o существенными факторами
o гомоскедастичными остатками
o мультиколлинеарными факторами
o автокоррелированными остатками
48. Параметры (коэффициенты) регрессии при объясняющих переменных стандартизованного уравнения регрессии могут служить для …
o определения косвенного влияния факторов на результат
o вычисления частных коэффициентов корреляции
o ранжирования факторов по силе влияния на результат
o проверки значимости соответствующих коэффициентов в исходном уравнении
49. При отборе факторов в модель множественной регрессии проводят анализ значений межфакторной …
o детерминации
o регрессии
o автокорреляции
o корреляции
50. Прогностическая сила регрессионной модели зависит от …
- степени тесноты связи между исследуемыми переменными
- количества факторов в модели
- размерности величин
- методов сбора исходных данных
- Статическая значимость коэффициента парной линейной корреляции между фактором и результатом является ...
- предпосылкой линеаризации
- условием гомоскедастичности эконометрической модели
- принципом спецификации
- требованием к факторам, включаемым в линейную множественную регрессию
Тема: Фиктивные переменные
52. В качестве фиктивной переменной в эконометрическую модель зависимости заработной платы от ряда факторов можно включить …
o возраст работника
o уровень образования работника
o прожиточный уровень
o стаж работника
53. В качестве фиктивных переменных в модель множественной регрессии включаются факторы, …
- не имеющие количественных значений
- имеющие количественные значения
- не имеющие качественных значений
- имеющие вероятностные значения
54. Использование фиктивных переменных оправданно при исследовании …
o однородных массивов данных
o данных упорядоченной структуры
o количественно измеримых массивов данных
o сезонных явлений
55. Исследуется зависимость выработки рабочего от ряда факторов: х1 – уровня образования, х2 – стажа, х3 – пола работника, х4 – заработной платы. Фиктивными переменными в модели являются …
- х3
- х2
- х4
- х1
- Исследуется зависимость цены квартиры от ряда факторов: х1 – жилой площади, х2 – стоимости квадратного метра жилья, х3 – расположения квартиры относительно углов дома (угловая или не угловая), х4 – расположения квартиры на этаже (первый этаж, последний этаж, не первый и не последний этаж). Фиктивными переменными в модели являются …
- х4
- х1
- х2
- х3
57. Одним из методов присвоения числовых значений фиктивным переменным является …
- нахождение среднего значения
- выравнивание числовых значений по убыванию
- выравнивание числовых значений по возрастанию
- ранжирование
58. Переменные с дискретным множеством значений, которые количественным образом описывают качественные признаки, называются …
o лаговыми
o объясняющими
o зависимыми
o фиктивными
59. Переменные, учитывающие влияние качественных факторов на результирующую переменную, называются …
o предопределёнными
o замещающими
o фиктивными
o лаговыми
60. При включении в эконометрическую модель фиктивных переменных им присваиваются …
- исходные значения наблюдаемого признака
- числовые метки
- минимальные значения
- средние значения наблюдаемого признака
- Пусть y – зависимая переменная, x1 и x2 – независимые количественные переменные, D – фиктивная переменная. Оценили регрессию вида y=α+β1x1+β2x2+γD. Оценка γ>D, гипотеза γ=D отвергается при необходимом уровне значимости. Тогда можно утверждать, что …
- фиктивная переменная оказывает влияние на оценку коэффициента при переменной x2
- фиктивная переменная оказывает влияние на оценку коэффициента при переменной x1
- фиктивная переменная оказывает влияние на оценку константы α
- введение фиктивной переменной не оказывает значимого влияния на зависимую переменную
- Спецификация Yтеор=a+bX+cZ+ε (X – факторный признак, Z – фиктивная переменная) описывает регрессионную зависимость при …
o наличии взаимодействия факторной и фиктивной переменных
o гетероскедастичности остатков
o автокорреляции остатков
o отсутствии взаимодействия факторной и фиктивной переменных
63. Спецификация Yтеор=a+bX+cX+dXZ+ε (X – факторный признак, Z – фиктивная переменная) описывает регрессионную зависимость при …
o автокорреляции остатков
o отсутствии взаимодействия факторной и фиктивной переменных
o наличии взаимодействия факторной и фиктивной переменных
o гетероскедастичности остатков
64. Строится модель зависимости спроса от ряда факторов. Фиктивной переменной в данном уравнении множественной регрессии не является __________ потребителя.
- пол
- уровень образования
- доход
- семейное положение
- Укажите уравнения регрессии, в которых фиктивная переменная D используется только в аддитивной форме:
- Y=b0+b1D+b2DX
- Y=b0+b1X+b2D+b3DX
- Y=b0+b1X+b2D
- Y=b0+b1X2+b2D
- Укажите уравнения регрессии, в которых фиктивная переменная D используется только в мультипликативной форме:
- Y=b0+b1DX
- Y=b0+b2D+b2DX
- Y=b0+b1X+b2DX
- Y=b0+b1X2+b2D
67. Факторные переменные уравнения множественной регрессии, преобразованные из качественных в количественные, называются …
- аномальными
- множественными
- парными
- фиктивными
- Фиктивная переменная является …
- константой
- равноправной переменной
- вспомогательной переменной
- показателем качества модели
69. Фиктивные переменные включаются в уравнение множественной регрессии для учёта действия на результат признаков …
- качественного характера
- количественного характера
- случайного характера
- несущественного характера
- Фиктивные переменные в регрессионном анализе выступают в качестве …
- несущественных переменных
- обычных регрессоров
- случайных факторов
- главных компонент
- Фиктивными переменными в уравнении множественной регрессии могут быть …
- качественные переменные, преобразованные в количественные
- экономические показатели, выраженные в стоимостном измерении
- количественные переменные
- переменные, исходные значения которых не имеют количественного значения
Тема: Линейное уравнение множественной регрессии
- Величина коэффициента регрессии характеризует …
- значение параметра при независимой переменной
- фактическое значение независимой переменной
- среднее изменение результата при изменении фактора на одну единицу
- значение свободного члена в уравнении
- В линейной регрессии Y=b0+b1X+ε переменными уравнения регрессии являются:
- X
- b0
- Y
- b1
74. В линейном уравнении парной регрессии y=a+bx+ε коэффициентом регрессии является значение …
- параметра b
- параметра a
- параметров a и b
- переменной х
- В линейном уравнении парной регрессии y=a+bx+ε параметрами являются …
- y
- x
- a
- b
- В линейном уравнении множественной регрессии y=a+b1x1+b2x2+ε переменными не являются …
o y и x1
o x1 и x2
o y и x2
o x1 и x2
77. В случае невключения в модель значимой переменной, как правило, происходит ________ коэффициентов регрессии.
- смещение
- увеличение
- уменьшение
- замещение
78. В стандартизованном уравнении множественной регрессии β1=0,3; β2=–2,1. Определите какой из факторов х1 или х2 оказывает более сильное влияние на у.
- x2, так как 2,1>0,3
- по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как неизвестны значения «чистых» коэффициентов регрессии
- по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как стандартизованные коэффициенты регрессии не сравнимы между собой
- x1, так как 0,3>–2,1
79. В стандартизованном уравнении множественной регрессии переменными являются …
- стандартизованные переменные
- стандартизованные параметры
- средние значения исходных переменных
- исходные переменные
80. В стандартизованном уравнении 
стандартизованным коэффициентом является …
81. В стандартизованном уравнении множественной регрессии 
стандартизованными переменными не являются …
-
, 
- ty
- β1
- β2
82. В стандартизованном уравнении свободный член …
- равен коэффициенту множественной корреляции
- отсутствует
- равен коэффициенту множественной детерминации
- равен 1
83. Для уравнения множественной регрессии y=a+b1x1+b2x2+b3x3+ε построено частное уравнение вида 
, в котором х2 и х3 …
- закреплены на неизменном среднем уровне
- являются изменяемыми факторными переменными
- не оказывают существенное влияние на у
- приравнены к 1
84. Параметры (коэффициенты) регрессии при объясняющих переменных стандартизированного уравнения регрессии могут служить для …
- ранжирования факторов по силе влияния на результат
- определения косвенного влияния факторов на результат
- вычисления частных коэффициентов корреляции
- проверки значимости соответствующих коэффициентов в исходном уравнении
85. Построена модель парной регрессии зависимости предложения от цены y=a+bx+ε. Влияние случайных факторов на величину предложения в этой модели учтено посредством …
- случайной величины x
- случайной величины ε
- посредством параметра b
- посредством константы ε
86. Стандартизация линейной регрессионной связи между переменными приводит к ...
- линейной зависимости между соответствующими стандартизированными переменными
- нелинейной зависимости между соответствующими стандартизированными переменными
- снижению величины коэффициента детерминации
- увеличению остатков регрессии по абсолютной величине
- Укажите правильные варианты ответов относительно числа переменных, включаемых в уравнение регрессии:
- несколько зависимых и одна независимая переменных
- несколько зависимых и несколько независимых переменных
- одна зависимая и одна независимая переменные
- одна зависимая и несколько независимых переменных
88. Установите соответствие между видом уравнения множественной регрессии и принципом его построения:
1. уравнение множественной регрессии в естественном масштабе переменных
2. частное уравнение множественной регрессии с одной независимой переменной
3. частное уравнение множественной регрессии с двумя независимыми переменными
4. стандартизованное уравнение множественной регрессии
- построение уравнения регрессии на основе исходных данных для двух независимых переменных и расчётом средних значений для других независимых переменных
- построение уравнения на основе выровненных центрированных данных
- построение уравнения непосредственно на основе исходных данных
- построение уравнения регрессии на основе исходных данных для одной независимой переменной и расчётом средних значений для других независимых переменных
89. Установите соответствие между наименованиями параметров и переменных уравнений множественной регрессии y=a+b1x1+b2x2+b3x3+ε и 
:
1. коэффициенты «чистой» регрессии
2. стандартизованные коэффициенты регрессии
3. переменные в естественном масштабе
4. стандартизованные переменные
- β1, β2, β3
- x1, x2, x3
-
, 
, 
- b1, b2, b3
90. Установите соответствие между наименованиями уравнений множественной регрессии:
1. уравнение множественной регрессии в естественном масштабе переменных
2. стандартизованное уравнение множественной регрессии
3. частное уравнение множественной регрессии с одной независимой переменной
4. частное уравнение множественной регрессии с двумя независимыми переменными
-
-
-
- y=a+b1x1+b2x2+b3x3+ε
91. Установите соответствие между наименованиями элементов уравнения y=a+b1x1+…+bjxj+…+bkxk+ε и их буквенными обозначениями:
1. коэффициент «чистой регрессии»
2. зависимая переменная
3. независимая переменная
4. влияние неучтённых явным образом в модели факторов
- ε
- у
- bj
- хj
92. Установите соответствие между экономическим смыслом параметров уравнений множественной регрессии y=a+b1x1+b2x2+b3x3+ε и :
1. среднее изменение у при изменении х1 на одну единицу своего измерения при неизменном уровне других факторов
2. на сколько среднеквадратических отклонений изменится у при изменении х1 на одно среднеквадратическое отклонение
3. значение y при нулевых значениях х1, х2 и х3 при отсутствии влияния случайных факторов
4. среднее изменение у при изменении х3 на одну единицу своего измерения при неизменном уровне других факторов
- β1
- a
- b3
- b1
Тема: Оценка параметров линейных уравнений регрессии
93. Величина параметра в уравнении парной линейной регрессии характеризует значение