Тест 3. Обобщенные эконометрические модели
1. Условие гетероскедастичности означает, что вероятность того, что случайный член примет какое-либо конкретное значение _________ наблюдений:
а) зависит от числа наблюдений;
б) зависит от времени проведения;
в) зависит от номера;
г) одинакова для всех;
д) не зависит от времени проведения.
2. Чем больше число наблюдений, тем ___________ зона неопределенности для критерия Дарбина-Уотсона:
а) левее расположена;
б) уже;
в) шире;
г) правее расположена;
д) неизменна.
3. Гетероскедастичность приводит к _________ оценок параметров регрессии по МНК:
а) смещению;
б) уменьшению дисперсии;
в) усложнению вычисления;
г) неэффективности;
д) увеличению дисперсии.
4. Автокорреляция первого порядка – ситуация, когда коррелируют случайные члены регрессии в __________ наблюдениях:
а) нечетных;
б) последовательных;
в) k первых и k последних;
г) четных;
д) всех.
5. Значение статистики Дарбина-Уотсона находится в пределах:
а) от 0 до 6;
б) от -3 до 3;
в) от 0 до 4;
г) от -1 до 1;
д) от -2 до 2.
6.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.
7.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.
8.На чем основан тест Уайта?
а) на использовании t – статистики;
б) на использовании F – статистики;
в) на использовании ;
г) на графическом анализе остатков.
9.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.
10.Какие методы можно применить для обнаружения гетеро-скедастичности?
а) тест Голфелда-Квандта;
б) тест ранговой корреляции Спирмена;
в) тест Дарбина- Уотсона.
11.На чем основан тест Голфельда -Квандта
а) на использовании t – статистики;
б) на использовании F – статистики;
в) на использовании ;
г) на графическом анализе остатков.
12.С помощью каких методов нельзя устранить автокорреляцию остатков?
а) обобщенным методом наименьших квадратов;
б) взвешенным методом наименьших квадратов;
в) методом максимального правдоподобия;
г) двухшаговым методом наименьших квадратов.
13.Как называется нарушение допущения о независимости остатков?
а) мультиколлинеарность;
б) автокорреляция;
в) гетероскедастичность;
г) гомоскедастичность.
14.Каким методом можно воспользоваться для устранения гетероскедастичности?
а) обобщенным методом наименьших квадратов;
б) взвешенным методом наименьших квадратов;
в) методом максимального правдоподобия;
г) двухшаговым методом наименьших квадратов.
15.Каким методом нельзя воспользоваться для устранения гетероскедастичности?
а) обобщенным методом наименьших квадратов;
б) взвешенным методом наименьших квадратов;
в) методом максимального правдоподобия;
г) двухшаговым методом наименьших квадратов.
16.Если по t-критерию большинство коэффициентов регрессии статистически значимы, а модель в целом по F- критерию незначима то это может свидетельствовать о:
а) мультиколлинеарности;
б) об автокорреляции остатков;
в) о гетероскедастичности остатков;
г) такой вариант невозможен.
17.Какой из перечисленных методов не может быть применен для обнаружения автокорреляции?
а) метод рядов;
б) критерий Дарбина-Уотсона;
в) тест ранговой корреляции Спирмена;
г) тест Уайта.
18. Если в линейной множественной регрессии более, чем две независимые переменные связаны между собой достаточно тесной линейной зависимостью, тогда имеет место ____ факторов.
а) гомоскедастичность;
б) автокорреляция;
в) мультиколлинеарность;
г) коллинеарность.
19.Мультиколлинеарность – это линейная связь между…
а) объясняющими и зависимой переменными;
б) одной объясняющей и зависимой переменными;
в) соседними случайными отклонениями;
г) объясняющими переменными.
20.В линейной регрессионной модели 
для каждого значения фактора 
фактические значения случайных отклонений 
имеют одинаковую дисперсию. Выполнение этого условия называют ____ остатков.
а) автокорреляцией;
б) мультиколлинеарностью;
в) гомоскедастичностью;
г) гетероскедастичностью.
21.Дисперсия значения случайной компоненты в линейной регрессионной модели 
зависит от номера наблюдения. Это свидетельствует о(об) ______ остатков.
а) автокорреляции
б) равномерном распределении
в) гетероскедастичности
г) гомоскедастичности
22.Обобщенный метод наименьших квадратов рекомендуется применять в случае _____ остатков.
а) гомоскедастичных
б) отсутствия автокорреляции
в) наличия автокорреляции
г) нормально распределенных
23.Метод оценки параметров моделей с гетероскедастичными остатками называется _______ методом наименьших квадратов.
а) минимальным
б) косвенным
в) обобщенным
г) обычным
24.Обобщенный метод наименьших квадратов может использоваться для корректировки _______ остатков.
а) доверительного интервала
б) стандартной ошибки
в) гетероскедастичности и автокорреляции
г) минимальной суммы квадратов