1. Термин «эконометрика» был введен в научный оборот:
А) В. Парето; Б) Р. Фришем;
В) Дж. Кейнсом Г) Гукером.
2. Все переменные в эконометрических моделях делятся на (выберите несколько правильных ответов):
А) экзогенные; Б) эндогенные;
В) пространственные; Г) предопределенные.
3. Парная регрессия – это:
А) односторонняя стохастическая зависимость;
Б) функциональная зависимость;
В) двухсторонняя стохастическая зависимость;
Г) детерминированная зависимость.
4. Коэффициент парной регрессии интерпретируется:
А) в зависимости от экономического смысла задачи. Чаще всего отражает совокупное воздействие на Y неучтенных X-ом факторов;
Б) как показатель изменения Y при изменении X на единицу измерения признака;
В) не имеет интерпретации.
5. Стандартная ошибка оценки уравнения регрессии – это:
А) мера вариации относительно среднего X;
Б) мера вариации относительно среднего Y;
В) мера вариации относительно линии регрессии.
6. Коэффициент детерминации может быть рассчитан как:
А)  ;
Б)  ;
В)  ;
Г)  .
7. Для проверки качества оценивания регрессии необходимо рассчитать:
А)  ; Б)  ; В)  .
8. Частный коэффициент корреляции характеризует:
А) тесноту связи между результативным и факторным признаками;
Б) тесноту связи между результативным и факторным признаками при фиксированном воздействии других факторов, включенных в уравнение регрессии;
В) тесноту связи между факторными признаками.
9. Для измерения эффекта мультиколлинеарности используют:
А)  ; Б)  ;
В)  .
10. Модель временного ряда с аддитивной компонентой выглядит как:
А) Фактическое значение = Трендовое значение + Сезонная вариация + Ошибка (A = T + S + E);
Б) Фактическое значение = Трендовое значение·Сезонная вариация·Ошибка (A =T · S · E);
В) Фактическое значение =Трендовое значение + Сезонная вариция·Ошибка (A=T+S ·E).
11. Эконометрика получила свое развитие на стыке следующих наук (выберите несколько правильных ответов) :
А) экономической теории; Б) статистики;
В) кибернетики; Г) математики.
12. По уровню иерархии экономической системы, анализируемой при помощи эконометрики, выделяют (выберите несколько правильных ответов):
А) мегауровень; Б) макроуровень;
В) мезоуровень ; С)микроуровень.
13. Относительно числа явлений (переменных), учитываемых в регрессии различают (выберите несколько правильных ответов) :
А) простую (парную) регрессию; Б) сложную регрессию;
В) множественную регрессию; Г) единственную регрессию.
14. Найденная с помощью Метода Наименьших Квадратов линия регрессии:
А) максимизирует сумму квадратов отклонений  ;
Б) минимизирует сумму квадратов отклонений ;
В) оптимизирует сумму квадратов отклонений .
15. Параметр b в модели парной регрессии может быть найден как:
А)  ; Б)  ; В) 
16. Коэффициент детерминации – это:
А) доля вариации, которая не объясняется зависимыми переменными в регрессионной модели;
Б) доля вариации, которая не объясняется независимыми переменными в регрессионной модели.
В) доля вариации, которая объясняется зависимыми переменными в регрессионной модели;
Г) доля вариации, которая объясняется независимыми переменными в регрессионной модели.
17. Для проверка значимости параметра уравнения  используется:
А) хи- квадрат; Б) F-критерий Фишера; В) t-критерий Стьюдента.
18. Множественный коэффициент детерминации оценивает:
А) степень тесноты связи между результативным признаком и каждым факторным;
Б) совокупное влияние факторыных признаков на результативный;
В) какой из факторных признаков в большей степени влияет на
результативный.
19. Гомоскедастичность случайных остатков означает, что:
А) остатки модели ei имеют постоянную дисперсию;
Б) распределение остатков ei является нормальным;
В) остатки ei носят случайный характер
20. Критерий Дарбина - Уотсона используется при выявлении:
А) мультиколлинеарности; Б) гомоскедастичности;
В) гетероскедастичности; Г) автокорреляции.
21. Случайная составляющая (ошибка) обусловлена:
А) стохастическим характером зависимости между X и Y;
Б) функциональным характером зависимости между X и Y;
В) детерминированным характером зависимости между X и Y.
22. При эконометрическом моделировании встречаются следующие типы данных (выберите несколько правильных ответов) :
А) пространственные данные; Б) экзогенные данные;
В) временные ряды.
23. Свободный член уравнения регрессии интерпретируется:
А) в зависимости от экономического смысла задачи. Чаще всего отражает совокупное воздействие на Y неучтенных X-ом факторов;
Б) как показатель изменения Y при изменении X на единицу измерения признака;
В) не имеет интерпретации.
24. Параметр a в модели парной регрессии может быть найден как:
А)  ; Б)  ;
В)  ; Г)  .
25. Сила корреляционной связи между двумя переменными в генеральной совокупности измеряется при помощи коэффициента корреляции, который изменяется в пределах:
А) от 0 до +1; Б) от –1 до 0; В) от –1 до +1; Г) от –1 до +∞.
26. Вывод о значимости параметра уравнения делается если:
А)  ; Б)  ; В)  ; Г)  .
27. Для проверки значимости коэффициента детерминации используется:
А) хи-квадрат; Б) F-критерий Фишера; ) t-критерий Стьюдента.
28. Для получения прогноза  по уравнению множественной регрессии необходимо:
А) оценить статистическую значимость параметров уравнения регрессии;
Б) найти средние значения факторных признаков, включенных в уравнение множественной регрессии;
В) подставить в уравнение множественной регрессии значения x .
29. Скорректированный коэффициент детерминации в модели множественной регрессии находят как:
А) ; Б) ; В) .
30. Автокорреляция – это:
А) замена данных, имеющих отношение к мелким временным периодам, данными по более крупным периодам;
Б) выравнивание уровней ряда по аналитическим формулам;
В) зависимость между последовательными (соседними) уровнями временного ряда.
31. Источниками ошибок являются (выберите несколько правильных ответов) :
А) неучтенные факторы;
Б) недетерминированность индивидуального поведения;
В) ошибки измерения;
Г) детерминированный характер зависимости.
32. Наиболее распространенными в эконометрическом моделировании являются следующие классы моделей (выберите несколько правильных ответов) :
А) регрессионные модели с одним уравнением;
Б) модели временных рядов;
В) системы одновременных уравнений;
Г) Logit – модели.
33. Относительно формы регрессии различают (выберите несколько правильных ответов) :
А) линейную регрессию; Б) нелинейную регрессию;
В) множественную регрессию; Г) простую регрессию.
34. Метод Наименьших Квадратов используется для :
А) нахождения параметров регрессии;
Б) интерпретации параметров регрессии;
В) определения формы регрессионной зависимости.
35. Стандартная ошибка оценки уравнения регрессии может быть рассчитана как:
А)  ; Б)  ; В)  .
36. Выборочный коэффициент корреляции (R) связан с коэффициентом детерминации( ) следующим образом:
А)  ; Б)  ; В)  ; Г)  .
37 Для проверки значимости параметра уравнения необходимо рассчитать:
А) ; Б) ; В) .
38. Явление мультиколлинеарности состоит в следующем:
А) две или более независимых переменных, включенных в уравнение множественной регрессии, связаны между собой линейной корреляционной зависимостью;
Б) две или более независимых переменных и зависимая переменная связаны между собой линейной корреляционной зависимостью;
В) правильного ответа нет
39. Гетероскедастичность случайных остатков означает, что:
А) остатки модели ei имеют непостоянную дисперсию;
Б) распределение остатков ei является нормальным;
В) остатки ei носят случайный характер.
40. Модель временного ряда с аддитивной компонентой выглядит как:
А) Фактическое значение=Трендовое значение + Сезонная вариация + Ошибка (A = T + S + E);
Б) Фактическое значение = Трендовое значение·Сезонная вариация·Ошибка (A=T· S ·E);
В) Фактическое значение = Трендовое значение + Сезонная вариация · Ошибка (А = T + S · E).
41. Модель временного ряда с мультипликативной компонентой выглядит как:
А) Фактическое значение=Трендовое значение + Сезонная вариация + Ошибка (A = T + S + E);
Б) Фактическое значение = Трендовое значение·Сезонная вариация·Ошибка (A=T· S ·E);
В) Фактическое значение = Трендовое значение + Сезонная вариация · Ошибка (А = T + S · E).
6. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ «ЭКОНОМЕТРИКА»
6.1 Специальная литература
Основная:
Валентинов В.А. Эконометрика: Учебник / В.А. Валентинов. – 2-е изд. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и КО», -2009. – 448 с. (ЭБС КнигаФонд)
Эконометрика: Учебник / Под ред проф. В.Б. Учкина. – 2-е изд. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и КО», - 2011. – 564 с. (ЭБС КнигаФонд)
Артамонов Н.В. Введение в эконометрику. – М.: МЦНМО, 2011. – 204 с. (ЭБС КнигаФонд)
Буравлев А.И. [электронный ресурс]: учебное пособие / А.И. Буравлев. – м.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012. – 164 с. (ЭБС КнигаФонд)
Балдин К.В., Быстров О.Ф., Соколов М.М. Эконометрика: учебное пособие для вузов. – 2-е изд., перераб и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. – 254 с. (ЭБС КнигаФонд)
Дополнительная:
Алексахин С.В., Балдин А.В., Кривицин В.В. и др. Прикладной статистический анализ данных. Теория. Компьютерная обработка. Области применения: Учебно-практическое пособие для вузов. Книга 1, 2. /под.ред. Криницына В.В. – М.: «Издательство ПРИОР», 1998.
Арженовский С.В., Федосова О.Н. Эконометрика. Учебное пособие. - Ростов-на-Дону: РГЭУ, 2002.
Арженовский С.В. Системы одновременных уравнений. Учебное пособие. РГЭУ «РИНХ», Ростов-на-Дону, 2002
Ниворожкина Л.И., Кокина Е.П., Кравцов В.Б. Эконометрическое моделирование с использованием пакета программ «Econometric Views». - Ростов-на-Дону: РГЭУ «РИНХ», 2005.
Балдин К.В., Быстров О.Ф., Соколов М.М. Эконометрика. М.: Юнити, 2004.
Доугерти К. Введение в эконометрику. – М. ИНФРА-М, 2004.
Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. - М: Финансы и статистика,1986.
Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрика. Введение в количественный анализ. Пер. с англ. - М.: Статистика, 1977.
Колемаев В.А., Калинина В.Н. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник - М.: ИНФРА - М, 1997 г.
Сирл.С., Госман У. Матричная алгебра в экономике - М.: Финансы и статистика, 1974 г.
Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Пер.с англ. /под ред. Э.Ллойда, У. Ледермана, Ю.Н.Тюрина. – М.: Финансы и статистика, 1989.
Уотшем Т.Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах. М.:Финансы, ЮНИТИ, 1999.
Фёрстер Э., Рёнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа: руководство для экономистов - М.: Финансы и статистика, 1983 г.
Фишер Ф. Проблема идентификации в эконометрии. – М.: Статистика, 1978.
Практикум по эконометрике/ Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2011.
Кремер Н., Путко Б. Эконометрика. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012.
7. Материально-техническое обеспечение дисциплины
Для материально-технического обеспечения дисциплины «Эконометрика» используются: компьютерный класс, специализированная аудитория с ПК и компьютерным проектором, библиотека института, ППП Eviews 6.0, MS Excel.
|
