Эконометрические методы в экономике и финансах. Синергия. ✅ Ответы на ИТОГОВЫЙ ТЕСТ. На отлично!

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 https://studwork.ru/mail/259571

Другие мои работы можно найти по ссылке https://studwork.ru/shop?user=259571

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