Эконометрика — идентификация, оценивание и анализ статистических моделей

Шкала для измерения температуры является:

• порядковой
• (Правильный ответ) интервальной
• номинальной

Частоту встречаемости значения номинальной характеристики объекта:

• (Правильный ответ) всегда можно подсчитать
• можно подсчитать, если значения характеристики являются числами
• не может быть подсчитана для шкалы данного типа

Правила измерения:

• должно определяться временем и местом проведения измерения
• (Правильный ответ) не должно завесить возможных обстоятельств, сопровождающих измерение
• определяется текущим законодательством региона, где проводится измерение

Для обнаружения ложной корреляции используют:

• (Правильный ответ) коэффициент частной корреляции
• модифицированный коэффициент детерминации
• статистику Дарбина — Ватсона

Условия Гренандера являются частью достаточных условий для:

• (Правильный ответ) асимптотической нормальности МНК оценок параметров линейной регрессии
• слабой состоятельности МНК оценок параметров линейной регрессии
• асимптотической некоррелированности МНК оценок параметров линейной регрессии

Регрессионный анализ это

• (Правильный ответ) статистический метод исследования зависимости между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми
• статистический метод исследования взаимосвязи между несколькими переменными
• способ построения линейной регрессии

Если статистика критерия проверки гипотезы о равенстве нулю коэффициента линейной регрессии меньше единицы, то при удалении соответствующей переменной из модели линейной регрессии значение модифицированного коэффициента детерминации:

• (Правильный ответ) увеличивается
• не изменяется
• уменьшается

Для элементов номинальных шкал:

• допускается деление нацело
• (Правильный ответ) единственной допустимой операцией является счет
• определено отношение порядка

Сумма значений апостериорных остаточных разностей:

• всегда равна нулю
• (Правильный ответ) равна нулю при наличии константы в модели
• равна среднему значению зависимой переменной

Критерий МНК имеет единственный минимум, если выполняется гипотеза:

• о гомоскедастичности и отсутствии автокорреляции
• об экзогенности
• (Правильный ответ) о полноте ранга

Для порядковых переменных допустимы:

• (Правильный ответ) операции, основанные на квантилях
• арифметические операции
• только сложение

Наличие гетероскедастичности ведет к:

• невозможности подсчета МНК оценки вектора значений параметров линейной регрессии
• необходимости использования гребневой оценки вектора значений параметров линейной регрессии
• (Правильный ответ) потере оптимальности МНК оценки вектора значений параметров линейной регрессии в классе линейных несмещенных оценок

Если выполняется гипотеза о нормальности, то:

• (Правильный ответ) из выполнения гипотезы о гомоскедастичности и отсутствии автокорреляции следует независимость случайных составляющих
• из выполнения гипотезы о полноте ранга следует отсутствие гетероскедастичности
• из выполнения гипотезы об экзогенности следует отсутствие автокорреляции у случайных составляющих

При добавлении в модель линейной регрессии новой независимой переменной увеличение доли объясненной изменчивости зависимой переменной будет зависеть от:

• абсолютной величины дисперсии независимой переменой
• (Правильный ответ) абсолютной величины коэффициента частной корреляции между ней и зависимой переменной при фиксированном значении остальных переменных
• закона распределения вероятностей остаточной разности

При проверке гипотез о значениях параметров линейной регрессии мы не можем использовать формулу для подсчета ковариационной матрицы МНК оценок значений параметров линейной регрессии, т.к.:

• (Правильный ответ) не известно истинное значение дисперсии случайной составляющей
• не известна оценка истинного значения дисперсии случайной составляющей
• этому препятствует мультиколлинеарность

Если не отвергается гипотеза о равенстве нулю параметра линейной регрессии, то:

• можно считать доказанным, что значение данного параметра равно нулю
• с фиксированной вероятностью ошибки соответствующая независимая переменная значима для модели линейной регрессии
• (Правильный ответ) с фиксированной вероятностью ошибки соответствующая независимая переменная незначима для модели линейной регрессии

Практический смысл третьего из условий Гренандера состоит в том, что с увеличением объема выборки:

• (Правильный ответ) матрица выборочных коэффициентов корреляции между независимыми переменными стремится к положительно определенной матрице
• матрица выборочных коэффициентов корреляции между независимыми переменными стремится к не отрицательно определенной матрице
• вектор выборочных коэффициентов корреляции между независимыми переменными и случайной составляющей стремится к нулю

Поскольку МНК оценка значения вектора параметров линейной регрессии является несмещенной, то

• величина ее дисперсии не превышает максимально возможной границы
• (Правильный ответ) ее математическое ожидание совпадает с истинным значением вектора
• прогноз новых значений зависимой переменной является наилучшим

Нарушение гипотезы о полноте ранга ведет к:

• возникновению гетероскедастичности
• возникновению мультиколинеарности
• (Правильный ответ) невозможности расчета МНК оценок значений параметров линейной регрессии

Несмещеность МНК оценок параметров линейной регрессии является следствием:

• отсутствия гетероскедастичности случайной составляющей
• правильного выбора независимых переменных
• (Правильный ответ) справедливости гипотезы об экзогенности

Из теоремы Гаусса — Маркова следует, что:

• элементы ковариационной матрицы МНК оценок параметров линейной регрессии по модулю больше соответствующих элементов ковариационной матрицы другой линейной и несмещенной оценки
• элементы ковариационной матрицы МНК оценок параметров линейной регрессии меньше соответствующих элементов ковариационной матрицы другой линейной и несмещенной оценки
• (Правильный ответ) разность ковариационной матрицы МНК оценок параметров линейной регрессии и ковариационной матрицы другой линейной и несмещенной оценки является отрицательно определенной матрицей

Дисперсия оценки нового значения зависимой переменной:

• является постоянной величиной
• (Правильный ответ) является квадратичной формой от вектора значений регрессоров
• линейно зависит от значений независимых переменных

При построении эконометрической модели следует:

• ограничиться описанием только малозаметных, неярких свойств изучаемого объекта
• (Правильный ответ) ограничиться описанием только тех свойств изучаемого объекта, которые полезны для решения поставленной задачи
• пытаться описать все свойства изучаемого объекта

Стьюдентизированная удаленная остаточная разность позволяет оценить:

• величину коэффициента толерантности
• чувствительность оценки к выбросу
• (Правильный ответ) степень анормальности наблюдения

Выброс это измерение, которое:

• хорошо заметно на фоне остальных измерений
• можно рассматривать, как реализацию случайной величины
• (Правильный ответ) плохо описывается с помощью выбранной модели

Фиктивная переменная:

• содержит значения искусственно созданных факторов
• (Правильный ответ) это переменная, принимающая значения ноль или единица
• отражает суммарное влияние ошибок измерения

Выбор зависимой переменной:

• осуществляется в ходе предварительного анализа данных
• (Правильный ответ) дается в постановке задачи
• осуществляется случайным образом

Ложная корреляция между зависимой и независимой переменной приводит:

• (Правильный ответ) к завышению или занижению коэффициента линейной регрессии
• не влияет на результаты МНК оценивания
• возникновению гетероскедастичности

Коэффициент линейной регрессии определяет:

• (Правильный ответ) силу влияния независимой переменной на зависимую переменную
• силу влияния случайных факторов на зависимую переменную
• силу влияния зависимой переменной на независимую переменную

Модель линейной регрессии допускает:

• (Правильный ответ) наличие произведений и степеней независимых переменных
• наличие произведений независимых переменных и случайной составляющей
• нелинейное вхождение в модель параметров регрессии