Итоговые тесты по эконометрике
1. Оценка значимости параметров уравнения регрессии осуществляется на основе:
а) t - критерия Стьюдента;
б) F - критерия Фишера – Снедекора;
в) средней квадратической ошибки;
г) средней ошибки аппроксимации.
2. Коэффициент регрессии в уравнении 
, характеризующем связь между объемом реализованной продукции (млн. руб.) и прибылью предприятий автомобильной промышленности за год (млн. руб.) означает, что при увеличении объема реализованной продукции на 1 млн. руб. прибыль увеличивается на:
а) 0,5 %;
г) 0,5 млн. руб.;
в) 500 тыс. руб.;
г) 1,5 млн. руб.
3. Корреляционное отношение (индекс корреляции) измеряет степень тесноты связи между Х и Y:
а) только при нелинейной форме зависимости;
б) при любой форме зависимости;
в) только при линейной зависимости.
4. По направлению связи бывают:
а) умеренные;
б) прямые;
в) прямолинейные.
5. По 17 наблюдениям построено уравнение регрессии: 
. Для проверки значимости уравнения вычислено наблюдаемое значение t - статистики: 3.9. Вывод:
а) Уравнение значимо при a= 0,05;
б) Уравнение незначимо при a = 0,01;
в) Уравнение незначимо при a = 0,05.
6. Каковы последствия нарушения допущения МНК «математическое ожидание регрессионных остатков равно нулю»?
а) Смещенные оценки коэффициентов регрессии;
б) Эффективные, но несостоятельные оценки коэффициентов регрессии;
в) Неэффективные оценки коэффициентов регрессии;
г) Несостоятельные оценки коэффициентов регрессии.
7. Какое из следующих утверждений верно в случае гетероскедастичности остатков?
а) Выводы по t и F- статистикам являются ненадежными;
б) Гетероскедастичность проявляется через низкое значение статистики Дарбина-Уотсона;
в) При гетероскедастичности оценки остаются эффективными;
г) Оценки параметров уравнения регрессии являются смещенными.
8. На чем основан тест ранговой корреляции Спирмена?
а) На использовании t – статистики;
б) На использовании F – статистики;
в) На использовании 
;
г) На графическом анализе остатков.
9. На чем основан тест Уайта?
а) На использовании t – статистики;
б) На использовании F – статистики;
в) На использовании ;
г) На графическом анализе остатков.
10. Каким методом можно воспользоваться для устранения автокорреляции?
а) Обобщенным методом наименьших квадратов;
б) Взвешенным методом наименьших квадратов;
в) Методом максимального правдоподобия;
г) Двухшаговым методом наименьших квадратов.
11. Как называется нарушение допущения о постоянстве дисперсии остатков?
а) Мультиколлинеарность;
б) Автокорреляция;
в) Гетероскедастичность;
г) Гомоскедастичность.
12. Фиктивные переменные вводятся в:
а) только в линейные модели;
б) только во множественную нелинейную регрессию;
в) только в нелинейные модели;
г) как в линейные, так и в нелинейные модели, приводимые к линейному виду.
13. Если в матрице парных коэффициентов корреляции встречаются 
, то это свидетельствует:
а) О наличии мультиколлинеарности;
б) Об отсутствии мультиколлинеарности;
в) О наличии автокорреляции;
г) Об отсутствии гетероскедастичности.
14. С помощью какой меры невозможно избавиться от мультиколлинеарности?
а) Увеличение объема выборки;
б) Исключения переменных высококоррелированных с остальными;
в) Изменение спецификации модели;
г) Преобразование случайной составляющей.
15. Если 
и ранг матрицы А меньше (К-1) то уравнение:
а) сверхиденцифицировано;
б) неидентифицировано;
в) точно идентифицировано.
16.Уравнение регрессии имеет вид:
а) 
;
б) 
;
в) 
.
17.В чем состоит проблема идентификации модели?
а) получение однозначно определенных параметров модели, заданной системой одновременных уравнений;
б) выбор и реализация методов статистического оценивания неизвестных параметров модели по исходным статистическим данным;
в) проверка адекватности модели.
18. Какой метод применяется для оценивания параметров сверхиденцифицированного уравнения?
в) ДМНК, КМНК;
б) КМНК;
в) ДМНК.
19. Если качественная переменная имеет k альтернативных значений, то при моделировании используются:
а) (k-1) фиктивная переменная;
б) k фиктивных переменных;
в) (k+1) фиктивная переменная.
20. Анализ тесноты и направления связей двух признаков осуществляется на основе:
а) парного коэффициента корреляции;
б) коэффициента детерминации;
в) множественного коэффициента корреляции.
21. В линейном уравнении 
x=а0+a1х коэффициент регрессии показывает:
а) тесноту связи;
б) долю дисперсии "Y", зависимую от "X";
в) на сколько в среднем изменится "Y" при изменении "X" на одну единицу;
г) ошибку коэффициента корреляции.
22. Какой показатель используется для определения части вариации, обусловленной изменением величины изучаемого фактора?
а) коэффициент вариации;
б) коэффициент корреляции;
в) коэффициент детерминации;
г) коэффициент эластичности.
23. Коэффициент эластичности показывает:
а) на сколько % изменится значение y при изменении x на 1 %;
б) на сколько единиц своего измерения изменится значение y при изменении x на 1 %;
в) на сколько % изменится значение y при изменении x на ед. своего измерения.
24. Какие методы можно применить для обнаружения гетероскедастичности?
а) Тест Голфелда-Квандта;
б) Тест ранговой корреляции Спирмена;
в) Тест Дарбина- Уотсона.