Список вопросов базы знаний

Тест ранговой корреляции Спирмена - тест, устанавливающий, имеет ли стандартное отклонение остаточного члена регрессии нестрогую линейную зависимость с ___ переменной

Уравнение линейной регрессии с двумя объясняющими переменными в общем виде имеет вид

Условие стационарности ряда случайных остатков в модели АР(1) имеет вид

Фиктивная переменная взаимодействия - фиктивная переменная, предназначенная для установления влияния на регрессию ___событий

Фиктивная переменная взаимодействия - это ___ фиктивных переменных

Формула для вычисления γ(τ )при τ=3 имеет вид

Формула для расчета тестовой статистики для теста Спирмена имеет вид

Функция Кобба - Дугласа имеет вид Y =

Функция Кобба - Дугласа называется

Функция тренда является

Циклические изменения временного ряда определяются

Частная автокорреляционная функция случайных остатков, разделенных двумя тактами времени, в модели АР(1) равна

Частная автокорреляционная функция случайных остатков, разделенных двумя тактами времени, в модели АР(2) равна

Часть экономической науки, занимающаяся разработкой и применением ___ методов анализа экономических процессов, - это эконометрика

Чаще всего причина положительной автокорреляции заключается в постоянной направленности воздействия ___ переменных

Чтобы обеспечить надлежащий уровень достоверности оценок в модели множественной регрессии, всегда желательно присутствие хотя бы одной ___ переменной

Чтобы установить влияние категории на коэффициент регрессии при нефиктивной переменной, в модель включают

Эластичность выпуска продукции по капиталу для функции Кобба-Дугласа у=100к^1/3* L ^2/3 равна

Эластичность выпуска продукции по труду для функции Кобба - Дугласа у=80К^3/4* L ^1/4 равна

Эластичность для функции y = 4x^0,2 равна

Эластичность спроса по доходу для функции спроса в зависимости от дохода у = 0.5 х^0.6 равна ___ (ответ цифрой вида ___,___)

Эластичность спроса по доходу для функции спроса в зависимости от дохода у = 4 + 10х в точке (2, 40) равна ___ (ответ цифрой ___,___)

В качестве фиктивных переменных используются дихотомические (бинарные, булевы) переменные, которые принимают два значения: "0" или "1"

Гетероскедастичность - явление в эконометрике, когда дисперсии зависимых величин не постоянны

Гетероскедастичность становится проблемой, когда значения переменных в уравнении регрессии значительно различаются в разных наблюдениях

Для оценки параметров модели можно применить обычный метод наименьших квадратов

Использование пошаговых процедур отбора наиболее информативных переменных - метод устранения или уменьшения мультиколлинеарности

Какая бы пошаговая процедура ни использовалась, она не гарантирует определения оптимального набора объясняющих переменных

Коэффициент детерминации в обобщенной модели может использоваться лишь как точная характеристика качества модели

Кроме пошаговой процедуры присоединения объясняющих переменных используются пошаговые процедуры присоединения-удаления и процедура удаления объясняющих переменных

Метод устранения или уменьшения мультиколлинеарности заключается в переходе от несмещенных оценок, определенных по методу наименьших квадратов, к смещенным оценкам

Мультиколлинеарность - высокая взаимная коррелированность объясняющих переменных

Мультиколлинеарность может проявляться в функциональной (явной) и стохастической (скрытой) формах

На практике применение теста Уайта с включением и невключением попарных произведений дают разные результаты

Свойства оценок коэффициентов регрессии зависят от свойств случайного члена в регрессионной модели

Существуют точные количественные критерия для определения наличия или отсутствия мультиколлинеарности

Тест ранговой корреляции Спирмена использует наиболее общие предположения о зависимости дисперсий ошибок регрессии от значений регрессоров

Автокорреляция в целом представляет тем более существенную проблему, чем больше интервал между наблюдениями

Автокорреляция в целом представляет тем более существенную проблему, чем меньше интервал между наблюдениями

Автокорреляция обычно встречается только в регрессионном анализе при использовании данных временных рядов

Если имеется модель, в которой зависимая переменная, взятая с лагом в один период, используется в качестве одной из объясняющих переменных, то в этом случае влияние автокорреляции, сделает оценки по обычному МНК несостоятельными

Если только одна лаговая переменная имеет значимый коэффициент, то это значит, что и другие лаговые переменные значимы

Из слабой стационарности следует сильная стационарность случайных процессов

Метод Кокрана-Оркатта - итеративный процесс

Нелинейный метод наименьших квадратов является аппроксимацией метода максимального правдоподобия и отличается от него только отсутствием оптимизации по начальным значениям у

Тест Гранжера на причинно-следственную зависимость - если х влияет на у, то изменения х должны предшествовать изменениям у

Тест Дарбина-Уотсона всегда дает определенный ответ