Эконометрические методы в экономике и финансах. Синергия. ✅ Ответы на ИТОГОВЫЙ ТЕСТ. На отлично! (Решение → 56702)

Ответы представлены на ИТОГОВЫЙ ТЕСТ

Результат - 100 баллов

Перед покупкой сверьте список вопросов и убедитесь, что вам нужны ответы именно на эти вопросы!

С вопросами вы можете ознакомиться ДО покупки.

Для быстрого поиска вопроса используйте Ctrl+F.

При возникновении вопросов или необходимости пройти тест по другому предмету пишите в личные сообщения

Другие мои работы можно найти по ссылке

Ответы вы сможете скачать сразу после покупки.

В матричной форме регрессионная модель имеет вид - Y=XА+Е, где Е это:

· матрица, размерности [n × (k+1)] ошибок наблюдений (остатков)

· случайный вектор - столбец размерности (n × n) ошибок наблюдений (остатков)

· случайный вектор - столбец размерности (n × 1) ошибок наблюдений (остатков)

· случайный вектор - столбец размерности (k × 1) ошибок наблюдений (остатков)

В ходе оценки уравнения регрессии было получено фактическое значение F-критерия Фишера, равное 3,245, при этом табличное значение равно – 3,021. Какой вывод отсюда можно сделать?

· оцененное регрессионное уравнение статистически не значимо

· оцененное регрессионное уравнение статистически значимо

· оцененные параметры уравнения не значимы

Для оценки значимости коэффициента детерминации используется:

· критерий Титьена

· t - статистика Стьюдента

· критерий – Хотеллинга

· F- статистика Фишера

· метод Барт

Допустим, получена следующая множественная модель в стандартизированном виде: y ̃_i=〖-0,971x〗_1+0,880x_2. Какой из факторов оказывает наибольшее влияние на результатирующую переменную:

· фактор x1

· фактор x2

· нельзя сопоставлять факторы

Если эконометрическая модель содержит только одну объясняющую переменную и одну объясняемую, то она называется:

· парной линейной регрессией

· парной регрессией

· парной нелинейной регрессией

· множественной линейной регрессией

· множественной регрессией

Значение параметра а1 получено равным 12,4 среднеквадратическая ошибка равна 2,34, будет ли статистически значим данный параметр если табличное значении t-критерия Стьюдента для данной выборки равно 2,20.

· параметр будет не значим

· параметр будет значим

· не представляется возможным вычислить

Значение параметра аj полученное больше нуля указывает на:

· отсутствие связи между показателями y и x

· обратную связь между показателями y и x

· прямую связь между показателями y и x

Исследователь получил следующее значение R2=-0,98. Это указывает на:

· отсутствие зависимость между показателями

· обратную зависимость между показателями

· прямую зависимость между показателями

· ошибку в расчетах

Какая из приведенных ниже формул справедлива?

· 1

· 2

· 3

· 4

Парный линейный коэффициент корреляции указывает:

· на наличие связи

· на отсутствие связи

· на наличие или отсутствие связи и находится в интервале [-1;1]

· на наличие или отсутствие связи и находится в интервале (-1;1)

Предельно допустимое значение средней ошибки аппроксимации составляет:

· не более 10%-12%

· не более 3%-5%

· не более 8%-10%

Предположим оцениваем уравнение регрессии с двумя независимыми переменными x_1 и x_2, при этом b-коэффициент при первом регрессоре получен равным 0,124, а при втором -0,673. Какой из регрессоров оказывает наибольшее влияние на результатирующую переменную:

· фактор x1

· фактор x2

· нельзя сопоставлять факторы

Представленная статистика (ESS⁄m)/(RSS/(n-m-1)), где m - число объясняющих переменных, n - число наблюдений имеет распределение:

· Фишера-Снедекора

· хи-квадрат

· Стьюдента

· Пирсона

При проверке гипотезы H0: a1 = 0 оказалось, что tрасч. > tкрит. Какое из приведенных ниже утверждений справедливо:

· a1= 0

· a1 не равен 0

· a1 не равен нулю с вероятностью ошибки альфа

· a1 равен нулю с вероятностью ошибки альфа

При проверке значимости коэффициента регрессии аj t-статистика имеет:

· нормальное распределение

· распределение Стьюдента с (n-k-1) степенями свободы

· распределение Фишера с k и (n-k-1) степенями свободы

Приведенная формула θj=aj x ̅j/y ̅ необходима для расчета:

· параметра уравнения

· стандартизованным коэффициентом регрессии

· коэффициента эластичности

Проверить значимость параметров уравнения регрессии возможно, используя:

· t-статистику

· коэффициент детерминации

· коэффициент корреляции

· коэффициент ковариации

Регрессия - это:

· степень взаимосвязи между переменными

· функциональная зависимость между объясняющими переменными и условным математическим ожиданием зависимой переменной

· раздел эконометрики

Фиктивные переменные могут принимать значения:

· 1 и 0

· Только 1

· Только 0

· 2

Чему будет равно фактическое значение t-критерия Стьюдента, если в результате оценки параметров получены следующие результаты: а1=1,845, стандартная ошибка параметра равна 0,471:

· 3,126

· 0,471

· 3,917

t-тест Стьюдента для уравнения y ̃i=a0+a1x1i+a2 x2i проверяет гипотезу Но :

· a1=a2 =0

· a1≠a2 ≠0

· a1=0 и a2=0

· a1≠0 и a2≠0