Приложение 1_Эконометрика. Оценочные материалы текущего контроля успеваемости. Методические материалы по проведению процедур оценивания

• Название: Оценочные материалы текущего контроля успеваемости. Методические материалы по проведению процедур оценивания
• Дата: 29.03.2023
• Размер: 4.57 Mb.
• Имя файла: Приложение 1_Эконометрика.doc
• Тип: Документы; #1024553
• страница: 42 из 42

Лагом называют:

1. 
   сдвиг во времени, определяющий порядок коэффициента автокорреляции;
   
2. 
   число периодов, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции;
   
3. 
   величину, характеризующую запаздывание в воздействии фактора на результат;
   
4. 
   ответы а), b) и с) верные
   

1. 
   Последовательность коэффициентов автокорреляции уровней различных порядков, начиная с первого, называется:
   

1. 
   коррелограммой
   
2. 
   лагом
   
3. 
   гистограммой
   

автокорреляционной функцией временного ряда
Тест по теме 16. Моделирование одномерных временных рядов

1. 
   Тренд характеризует:
   

1. 
   существующую динамику, в целом, основную, длительную тенденцию изменения изучаемого показателя
   
2. 
   тенденцию изменения изучаемого показателя
   
3. 
   динамику развития изучаемого показателя
   
4. 
   верны ответы b) и с)
   

1. 
   Способ аналитического выравнивания временного ряда состоит:
   

1. 
   в построении тренда
   
2. 
   в моделировании сезонных колебаний
   
3. 
   в линеаризации трендов
   
4. 
   в исключении сезонных колебаний
   

1. 
   Параметры каждого из трендов определяются:
   

1. 
   косвенным методом наименьших квадратов
   
2. 
   обычным методом наименьших квадратов
   
3. 
   двухшаговым методом наименьших квадратов
   
4. 
   ответы b) и с) верны
   

1. 
   Для выявления тенденции представленной нелинейными трендами необходимо предварительно провести стандартную процедуру их:
   

1. 
   линеаризации
   
2. 
   потенцирования
   
3. 
   спецификации
   
4. 
   дифференцирования
   

1. 
   Выбор наилучшего уравнения в случае, если ряд содержит нелинейную тенденцию, можно осуществить путем:
   

1. 
   перебора основных форм тренда
   
2. 
   расчета по каждому уравнению скорректированного коэффициента детерминации _{ }²
   
3. 
   выбора уравнения тренда с максимальным значением этого коэффициента
   
4. 
   верны а), b) и с) ответы
   

1. 
   Если временной ряд имеет линейную тенденцию, то его соседние уровни y_tи y_t-1
   

1. 
   тесно коррелируют
   
2. 
   не коррелируют
   
3. 
   слабо коррелируют
   

1. 
   Если временной ряд содержит нелинейную тенденцию в форме экспоненты то:
   

1. 
   коэффициент автокорреляции первого порядка по логарифмам уровней исходного ряда будет ниже, чем соответствующий коэффициент, рассчитанный по уровням ряда
   
2. 
   коэффициент автокорреляции первого порядка по логарифмам уровней исходного ряда будет равен соответствующему коэффициенту, рассчитанному по уровням ряда
   
3. 
   коэффициент автокорреляции первого порядка по логарифмам уровней исходного ряда будет выше, чем соответствующий коэффициент, рассчитанный по уровням ряда
   

1. 
   При анализе временных рядов, содержащих сезонные или циклические колебания, чаще всего используют:
   

1. 
   расчет значений сезонной компоненты методом скользящей средней
   
2. 
   построение аддитивной модели временного ряда
   
3. 
   построение мультипликативной модели временного ряда
   
4. 
   верны а), b) и с) ответы
   

1. 
   Аддитивную модель временного ряда строят если:
   

1. 
   амплитуда сезонных колебаний возрастает
   
2. 
   амплитуда сезонных колебаний уменьшается
   
3. 
   амплитуда сезонных колебаний приблизительно постоянна
   

1. 
   Построение модели аддитивной и мультипликативной моделей временного ряда сводится:
   

1. 
   к аналитическому выравниванию уровней (Т+Е) или (_{ }) с расчетом значений T и с использованием полученного уравнения тренда
   
2. 
   к расчету значений трендовой, циклической и случайной компонент
   
3. 
   к расчету значений параметров каждого из трендов
   
4. 
   к выравниванию исходного ряда методом скользящей средней
   

1. 
   Точечный прогноз на k шагов вперед получается путем подстановки в модель параметров:
   

1. 
   t = N+l
   
2. 
   t = N+l, ... ,N + k
   
3. 
   t = N
   
4. 
   t = N + k
   

1. 
   Качество модели временного ряда характеризуется:
   

1. 
   адекватностью
   
2. 
   нормальностью
   
3. 
   независимостью
   

Тест по теме 17. Изучение взаимосвязей по временным рядам

1. 
   МНК - оценки параметров регрессии при автокорреляции:
   

1. 
   несмещены и эффективны
   
2. 
   смещены и эффективны
   
3. 
   несмещены и неэффективны
   
4. 
   смещены и неэффективны
   

1. 
   Какое распределение имеет h-статистика?
   

1. 
   нормальное распределение
   
2. 
   равномерное распределение
   
3. 
   распределение Стьюдента
   

1. 
   Автокорреляция в остатках есть нарушение:
   

1. 
   условия нормальности случайного члена
   
2. 
   одинаковой распределенности случайного члена
   
3. 
   предпосылки о случайности остатков
   

1. 
   Для обнаружения автокорреляции при лаговой зависимости применяется:
   

1. 
   h-статистика
   
2. 
   t-статистика
   
3. 
   F- статистика
   

1. 
   Чем грозит игнорирование автокорреляции:
   

1. 
   потерей несмещенности оценок модели
   
2. 
   занижением дисперсии оценок остатков
   

1. 
   На практике получено, что фактическое значение критерия Дарбина-Уотсона попадает в зону неопределенности, то:
   

1. 
   предполагают существование автокорреляции остатков и принимают нулевую гипотезу
   
2. 
   предполагают отсутствие автокорреляции остатков и отклоняют нулевую гипотезу
   
3. 
   предполагают существование автокорреляции остатков и отклоняют нулевую гипотезу
   
4. 
   предполагают отсутствие автокорреляции остатков и принимают нулевую гипотезу
   

1. 
   Какие тесты используются для обнаружения автокорреляции?
   

1. 
   Дарбина
   
2. 
   Дарбина-Уотсона
   
3. 
   Глейзера
   
4. 
   Гольдфельда-Квандта
   

1. 
   Каким образом можно обнаружить отрицательную автокорреляцию?
   

1. 
   также как и положительную, только зона с критическим уровнем расположена симметрично справа от 2
   
2. 
   также как и положительную, только зона с критическим уровнем расположена симметрично справа от 4
   

1. 
   Тест Дарбина-Уотсона применяется для:
   

1. 
   обнаружения недостающих регрессоров
   
2. 
   выявления порядка автокорреляции
   
3. 
   выявления автокорреляции в модели
   

1. 
   Когда тест Дарбина применять нельзя?
   

1. 
   при nD(c) < 1
   
2. 
   при nD(c) > 1
   

Тест по теме 18. Динамические эконометрические модели

1. 
   Эконометрическая модель является динамической:
   

1. 
   если в качестве факторов она содержит не только текущие переменные, но и лаговые их значения
   
2. 
   если модель учитывает и отражает динамику исследуемых переменных в каждый момент времени
   
3. 
   если она является совокупностью значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов времени
   
4. 
   ответы а) и b) верные
   

1. 
   Переменные, влияние которых характеризуется определенным запаздыванием, называются:
   

1. 
   факторными переменными
   
2. 
   объясняющими переменными
   
3. 
   лаговыми переменными
   
4. 
   зависимыми переменными
   

1. 
   Краткосрочный мультипликатор характеризует:
   

1. 
   изменение значения у при единичном изменении х в тот же самый момент времени
   
2. 
   изменение среднего значения х при единичном изменении у в тот же самый момент времени
   
3. 
   изменение среднего значения у при единичном изменении х в тот же самый момент времени
   

1. 
   Долгосрочный мультипликатор характеризует:
   

1. 
   изменение х под воздействием единичного изменения у в каждом из моментов времени
   
2. 
   изменение значения у при единичном изменении х в тот же самый момент времени
   
3. 
   изменение у под воздействием единичного изменения х в каждом из моментов времен
   
4. 
   изменение среднего значения у при единичном изменении х в тот же самый момент времени
   

1. 
   Обычный МНК при оценке параметров уравнений авторегрессии дает:
   

1. 
   смещенные и состоятельные оценки
   
2. 
   несмещенные и несостоятельные оценки
   
3. 
   смещенные и несостоятельные оценки
   
4. 
   несмещенные и несостоятельные оценки
   

1. 
   Применение обычного МНК к динамическим моделям приводит:
   

1. 
   к высокой мультиколлинеарности факторов
   
2. 
   к уменьшению числа степеней свободы
   
3. 
   к возникновению автокорреляции остатков
   
4. 
   верны все три ответа
   

1. 
   Моделями с распределенными лагами называют модели, содержащие в качестве факторов лаговые значения:
   

1. 
   независимых переменных
   
2. 
   зависимой переменной
   

1. 
   Изменение среднего значения у при единичном изменении х в тот же самый момент времени называют:
   

1. 
   промежуточным мультипликатором
   
2. 
   долгосрочным мультипликатором
   
3. 
   краткосрочным мультипликатором
   
4. 
   весами для соответствующих коэффициентов
   

1. 
   В методе Алмон предполагается:
   

1. 
   конечная величина лага
   
2. 
   бесконечный лаг
   
3. 
   оба ответа верные
   

1. 
   В модели адаптивных ожиданий:
   

1. 
   чем ближе коэффициент ожиданий к 1, тем в большей степени реализуются ожидания экономических агентов, а приближение коэффициента ожидания к нулю свидетельствует об устойчивости существующих тенденций
   
2. 
   чем ближе коэффициент ожиданий к 1, тем в меньшей степени реализуются ожидания экономических агентов, а приближение коэффициента ожидания к нулю свидетельствует об устойчивости существующих тенденций
   
3. 
   чем ближе коэффициент ожиданий к 1, тем в меньшей степени реализуются ожидания экономических агентов, а приближение коэффициента ожидания к нулю свидетельствует о неустойчивости существующих тенденций
   
4. 
   чем ближе коэффициент ожиданий к 1, тем в большей степени реализуются ожидания экономических агентов, а приближение коэффициента ожидания к нулю свидетельствует об устойчивости существующих тенденций
   

1. 
   Если в модели неполной корректировки корректирующий коэффициент ближе к 1 то:
   

1. 
   значение результативного признака является константой, на которую ожидания агентов не оказывают никакого воздействия
   
2. 
   тем в большей степени реальная динамика показателя отвечает ожиданиям экономических агентов
   
3. 
   тем менее реальное изменение показателя соответствует его ожидаемому изменению
   

1 SPSS используется при наличии данного программного продукта.

2 В более ранних версиях в Microsoft Office для запуска Анализа данных необходимо выбрать команду СервисНадстройки и активизировать надстройку Пакет анализа.

3 Эмитент — организация, выпустившая (эмитировавшая) ценные бумаги для развития и финансирования своей деятельности

4 Источник данных – http://www.fira.ru/.

5 Кластерные профили – это, по сути, средние значения группирующих переменных в кластере.

6 Активом на деловом языке называются составные части имущества безотносительно к имеющимся долгам, то есть наличные деньги, векселя, ценные бумаги, товары, инструменты, машины и орудия или постройки и земли, а также имеющие быть полученными долги по счетам.

7 Пассив состоит из подлежащих еще выполнению обязательств, каковы долги, вексельные акцепты, неуплаченные подати и т. д.

8 К оборотным активам относятся активы, которые используются (расходуются) в процессе повседневной хозяйственной деятельности. Например: материальные запасы, дебиторская задолженность, денежные средства и т. д.

9 К внеоборотным активам относятся активы, изъятые из хозяйственного оборота, но отражаемые в бухгалтерском учёте. Например: основные средства, нематериальные активы, долгосрочные вложения и т. д.

10 В более поздних версиях Excel – ХИ2.ОБР.ПХ.

11 Цветом выделены самое большое и самое маленькое значения F-критериев.

12 В таблице 7 цветом выделены значения t-критерия, которые меньше табличного значения, а в таблице 6 –соответствующие им статистически незначимые коэффициенты частной корреляции. Жирным цветом выделены значения t-критерия, которые больше табличного значения, и соответствующие им статистически значимые коэффициенты частной корреляции.

13 http://www.fira.ru/