+ отримання узагальнюючих показників та виявлення закономірностей соціально-економічних явищ І процесів в конкретних умовах місця І часу




Скачати 155.65 Kb.
Назва+ отримання узагальнюючих показників та виявлення закономірностей соціально-економічних явищ І процесів в конкретних умовах місця І часу
Дата конвертації07.11.2013
Розмір155.65 Kb.
ТипЗакон
mir.zavantag.com > Математика > Закон
1. Предметом економетрії є:

+ отримання узагальнюючих показників та виявлення закономірностей соціально-економічних явищ і процесів в конкретних умовах місця і часу;

- економіко-математичні моделі, побудовані за допомогою випадкових факторів;

- моделі економічних процесів та явищ, методи оцінювання параметрів моделей, їх верифікація.
2.Завдання економетричного дослідження полягають у:

- специфікації економетричної моделі;

+ прогнозуванні результатів на основі економетричної моделі;

- перевірці істотності моделі;

- реалізації моделі.
^ 3.Економетрична модель — це:

- лінійне рівняння тренду, що описує динаміку соціально-економічних процесів;

+ модель факторного аналізу, параметри якої оцінюються засобами математичної статистики;

- модель дискриптивного аналізу, параметри якої оцінюються засобами математичної статистики.

^ 4.Уперше термін «економетрія» було введено:

- Р. Фрішем;

- Е. Шумпетером;

+ Я. Тімбергеном.

5.Активний розвиток економетричної науки почався:

+ у 30-х роках;

- після Другої світової війни;

- в останні десятиліття.

^ 6.Економетрія тісно пов'язана з:

- економічною теорією;

- демографічною статистикою;

- соціально-економічною статистикою;

+ математичною статистикою.
^ 7.Сезонне коригування та коваріаційний аналіз здійснюються при:

+ оцінці;

- прогнозуванні;

- специфікації помилок.
8.Об'єктом вивчення економетрії є:

- економіко-математичні моделі, побудовані за допомогою випадкових факторів;

- економіко-математичні моделі, побудовані за допомогою невипадкових факторів;

+ економічні явища та процеси;

- побудова математичних моделей та вивчення кількісної сторони економічних явищ і процесів.

9.... — перевірка істинності, встановлення достовірності.

- ідентифікація;

+ верифікація;

- ймовірність;

- коваріація.

^ 10.Дослідження економетричних моделей з врахуванням зв'язків між економічними параметрами — це:

- гетероскедастичність;

+ регресія;

- кореляція;

- мультиколінеарність.

^ 11.Засновниками економетрії є:

- Р. Фріш;

- Е. Шумпетер;

+ Я. Тірберген;

- Д. Сорос.

12.Розв'язок економетричних задач здійснюється за допомогою:

- матричної алгебри;

+ математичної статистики;

- диференційного числення функцій кількох змінних.

^ 13.Системою одночасних рівнянь називається:

+ декілька взаємопов'язаних регресійних моделей, в яких одні й ті ж самі змінні можуть одночасно відігравати роль екзогенних та ендогенних змінних;

- це кілька взаємопов'язаних регресійних моделей, в яких ІЙЩЦЯІ й ті ж самі змінні можуть одночасно відігравати роль лише екзогенних змінних;

- декілька взаємопов'язаних регресійних моделей, в яких одні й ті ж самі змінні можуть одночасно відігравати роль ендогенних змінних.

^ 14.Випадкова похибка — це:

- змінна в економетричній моделі, яку називають відхиленням (залишком, похибкою) ;

+ відхилення результату від істинного значення, обумовлені випадковими факторами, що притаманні будь-яким дослідженням;

- похибка, яка виникає у випадку недостатнього обсягу статистичної сукупності, некоректного відбору одиниць обстеження, маніпуляції даними тощо.

^ 15.Процес моделювання можна розділити на:

- чотири етапи;

+ п'ять етапів;

- шість етапів;

- сім етапів.

16.Визначення кінцевих цілей моделювання, набору факторів, що беруть участь у моделі, і показників, їхньої ролі — це:

- постановочний етап;

- апріорний етап;

+ інформаційний етап.

^ 17.Економетричне моделювання реальних соціально-економічних процесів і систем переслідує наступні цілі:

- імітацію різних можливих сценаріїв соціально-економічноґо розвитку аналізованої системи;

- інтерпретацію отриманих економетричних моделей;

+ прогноз економічних і соціально-економічних показників, що характеризують стан та розвиток системи, яка досліджується.

18....похибки виникають у результаті проведення будь-якого дослідження, яке веде до односторонніх систематичних висновків.

+ систематичні;

- випадкові;

- повторні.
^ 19.Оцінки дисперсії розташовані в матриці

+ на головній діагоналі;

- на допоміжній діагоналі;

- за діагоналями.

20.Множинний коефіцієнт кореляції являється мірою залежності:

- результативної ознаки від факторної ознаки;

- залежної ознаки від незалежної;

+ результативної ознаки від певної сукупності факторних ознак.

^ 21.Значення R2 = 0 свідчить про:

- істотний вплив;

+ неістотний вплив;

- малий обсяг вибірки.
22.Високе значення коефіцієнта детермінації може досягатись завдяки:

- високому значенню коефіцієнта кореляції;

- малому обсягу вибірки;

- неоднорідній сукупності;

+ наявності лагових змінних.
^ 23.Частинні коефіцієнти кореляції характеризують:

- щільність зв'язку між двома факторами за умови, коли інші фактори впливають на цей зв'язок;

+ щільність зв'язку між двома факторами за умови, коли інші фактори не впливають на цей зв'язок;

- щільність зв'язку між всіма факторами. Відповідь: 1) а; 2) б; 3) в.

^ 24.Існують наступні методи звільнення від мультиколінеарності:

- використання рідж-регресії;

- перетворення факторів, що призведе до зменшення кореляції;

- використання нейронних мереж;

+ видалення з економетричної моделі факторів.

^ 25.Мультиколінеарність факторів:

+ негативно впливає на економетричну модель;

- позитивно впливає на економетричну модель;

- не впливає на економетричну модель.

^ 26.На головній діагоналі кореляційної матриці знаходяться характеристики точності,

що повинні дорівнювати:

- нулю ;

+ одиниці ;

- некоректно поставлене питання.

^ 27.Джерела гетероскедастичності:

+ гетероскедастичність виникає в часових рядах, коли результативна ознака має великий інтервал неоднорідних значень;

- гетероскедастичність виникає в просторових вибірках у випадку, коли існує взаємозалежність між змінами результативної ознаки від факторної ознаки;

- гетероскедастичність виникає за умови, коли статистичні дані у вибірковій сукупності мають різний рівень якості.

^ 28.Для перевірки наявності гетероскедастичності використовуються наступні методи,

залежно від специфіки первинних даних:

+ тест Гольдфельда-Квандта;

- тест рангової кореляції Спірмена;

- тест Уайта;

- тест Джека.
^ 29.Економетрія -це:

+ Наука, що вивчає кількісні закономірності та взаємозв'язки економічних об'єктів і процесів за допомогою математико-статистичних методів та моделей. (прав)

- Сфера розумової діяльності людини, функцією якої є пізнання та систематизація об'єктивних знань про закони і принципи розвитку реальної економічної дійсності.

- Сукупність наукових методів, що застосовуються для розв'язання проблем організаційного управління.

- Наука, що вивчає основні закономірності, принципи та інструментарій виявлення, врахування, оцінювання і управління системою, ефективність та умови функціонування якої наперед точно не визначені.

30.Серед етапів економетричного моделювання є такі: а) аналіз результатів та побудова прогнозу; б) розробка моделі та вибір змінних; в) оцінка якості моделі; г) формулювання теорії; д) оцінка параметрів. У якому порядку вони відбуватимуться?

- А-б-в-г-д;

- Д-г-в-б-а;

- Д-а-б-г-в;

+ Г-б-д-в-а.

^ 31.Послідовність спостережень за процесом або явищем у рівновіддалені проміжки часу - це:

- Сукупність;

+ Динамічний ряд;

- Статистичний ряд;

- Варіаційний ряд.

^ 32.Коефіцієнт кореляції може набувати таких значень:

+ Від -1 до +1;

- Від 0 до 1;

- Більше 0;

- Менше 1.

33.За допомогою коефіцієнта кореляції визначається:

- Тіснота зв'язку;

- Адекватність моделі;

- Чи позитивний, чи негативний зв'язок між показниками;

+ Тіснота зв'язку та його позитивність або негативність.

^ 34.Дисперсія - це:

+ Середньозважена величина з квадратів відхилень реальних значень від їх середнього значення;

- Відхилення реальних значень результатів;

- Квадрат коефіцієнта кореляції;

- Сума квадратів відхилень.
^ 35.Стандартне відхилення - це:

- Коливання значень певного показника;

+ Квадратний корінь із дисперсії;

- Скоректована вихідна частка відхилень;

- Сума квадратів відхилень.

^ 36.Метод найменших квадратів полягає в тому:

+ Щоб мінімізувати суму квадратів відхилень;

- Щоб знайти невідомі параметри лінійної регресії;

- Щоб побудована модель була лінійною;

- Щоб знайти формули для визначення невідомих параметрів,

^ 37.Коефіцієнт детермінації може набувати таких значень:

- Від -1 до +1;

+ Від 0 до 1;

- Більше 0;

- Менше 1.
38.За допомогою коефіцієнта детермінації визначається:

- Тіснота зв'язку;

+ Адекватність моделі;

- Чи позитивний, чи негативний зв'язок між показниками;

- Значимість параметрів.

^ 39.При перевірці значимості параметра регресії використовуємо:

- F-тест;

- Х?-тест („хі-квадрат");

+ t-тест;

- біноміальний розподіл.

40.Коефіцієнт детермінації - це:

- точка, де лінія регресії перетинає вісь у;

+ вимірює придатність лінії регресії;

- вимірює зв'язок між незалежною і залежною змінними;

- завжди дорівнює 1.
^ 41. Між -1 та +1 завжди лежить:

- коефіцієнт детермінації;

+ коефіцієнт кореляції;

- коваріація;

- стандартні похибки параметрів.

42.Якщо ми хочемо, використовуючи регресійний аналіз виміряти зв'язок між досвідом роботи і заробітною платою, то:

- незалежною змінною має бути заробітна плата, а залежною змінною має бути досвід роботи;

+ незалежною змінною має бути досвід роботи, а залежною змінною має бути заробітна плата;

- незалежною змінною має бути заробітна плата;

- залежною змінною має бути досвід роботи.

^ 43.Коефіцієнт детермінації вимірює

- Варіацію незалежної змінної;

- Нахил лінії регресії;

- Перетин лінії регресії;

+ Загальну варіацію залежної змінної, що пояснюється регресією (прав)

^ 44.Серед основних припущень, що лежать в основі методу найменших квадратів, є такі:

+ Відсутність автокореляції, математичне сподівання залишків дорівнює нулю;

- Відсутність гомоскедастичності, коваріація дорівнює нулеві;

- Відсутність автокореляції та гомоскедастичності;

- Відсутність математичного сподівання залишків, мультиколінеарність нульова.

^ 45.При перевірці адекватності регресійної моделі використовуємо:

+ F-тест; (прав)

- Х?-тест („хі-квадрат");

- t-тест;

- нормальний розподіл.
46.Найпоширенішими критеріями порівняння методів оцінювання є такі:

- Необхідність, достатність, зміщенність;

- Достатність, зміщенність, обгрунтованність;

- Зміщенність, обгрунтованність, ефективність;

+ Обгрунтованність, ефективність, незміщенність

^ 47.Що з наведеного не є припущенням моделі лінійної регресії:

- Дисперсія випадкової величини є сталою;

- Математичне сподівання випадкової величини дорівнює нулеві;

- Дисперсія випадкової величини дорівнює нулеві;

- Випадкові величини є статистичне незалежними одна від одної.

^ 48.Припустимо, що для опису одного економічного процесу придатні дві моделі. Обидві

адекватні за Г-критерієм Фішера. Надати перевагу тій, у якої:

+ Більший коефіцієнт детермінації;

- Менший коефіцієнт детермінації;

- Більше значення F-критерія Фішера;

- Менше значення F-критерія Фішера.
^ 49. Неможливо привести до лінійного вигляду таку нелінійну криву:

- Експоненційну;

- Степеневу;

- Зворотну;

+ Логістичну криву.

50.Виробнича функція Кобба-Дугласа описується:

- Експоненційною функцією;

- Оберненою функцією;

+ Мультиплікативною;

- Квадратичною.

^ 51.У багатофакторній регресії:

- Більш ніж одна залежна змінна і тільки одна незалежна змінна;

+ Більш ніж одна незалежна змінна і тільки одна залежна змінна;

- Більш ніж одна залежна змінна і більш ніж одна незалежна змінна;

- Більш ніж дві залежні змінні і тільки одна незалежна змінна.

^ 52.Мультиколінеарність виникає тоді, коли:

- Помилка не має нульового середнього значення;

- Помилка залежить від незалежної змінної;

+ Незалежні змінні корелюють між собою;

- Дисперсія помилок є постійною.
^ 53.Мультиколінеарність наявна, коли:

+ Дві чи більше незалежних змінних мають високу кореляцію;

- Дисперсія випадкових величин не постійна;

- Поточні та лагові значення помилок корелюють;

- Незалежна змінна виміряна з помилкою.

^ 54.Гетероскедастичність наявна, коли:

- Дві чи більше незалежних змінних мають високу кореляцію;

+ Дисперсія випадкових величин не постійна;

- Поточні та лагові значення помилок корелюють;

- Незалежна змінна виміряна з помилкою.
^ 55.Автокореляція наявна, коли:

+ Дві чи більше незалежних змінних мають високу кореляцію;

- Дисперсія випадкових величин не постійна;

- Поточні та лагові значення помилок корелюють;

- Незалежна змінна виміряна з помилкою.
^ 56.Для виправлення проблеми гетероскедастичності ми можемо:

- Відкинути одну чи більше незалежних змінних;

- Використати перехід до логарифмів;

+ Використати узагальнений метод найменших квадратів;

- Спершу виправити проблему автокореляції.
^ 57.Для виправлення проблеми мультиколінеарності можна:

- Використати перехід до логарифмів;

+ Відкинути одну чи більше незалежних змінних;

- Використати узагальнений метод найменших квадратів;

- Використати залежну змінну з лагом.
^ 58.Гетероскедастичність не може бути визначена за допомогою:

+ Тесту Дарбіна-Уотсона;

- Тесту Глейсера;

- Тесту Гольдфельда-Квандта;

- Тесту Спірмена.
^ 59.Мультиколінеарність може бути визначена за допомогою:

- Тесту Дарбіна-Уотсона;

+ Тесту Феррара-Глобера;

- Тесту фон Неймана;

- Тесту Гольдфельда-Квандта.
^ 60.Автокореляція може бути визначена за допомогою:

+ Тесту Дарбіна-Уотсона;

- Тесту Спірмена;

- Тесту Феррара-Глобера;

- Тесту Глейзера.
61.Система одночасних структурних рівнянь складається з;

+ Більше ніж одного регресійного рівняння;

- Одного лінійного регресійного рівняння;

- Одного нелінійного регресійного рівняння;

- Рівно двох регресійних рівнянь.
^ 62.За допомогою тесту Фаррара-Глобера можна визначити наявність:

+ Мультиколінеарності;

- Гомоскедастичності;

- Гетероскедастичності;

- Автокореляції.
^ 63.За допомогою тесту Гольдфельда-Квандта можна визначити наявність

- Мультиколінеарності;

+ Гетероскедастичності;

- Серійної кореляції;

- Автокореляції.
^ 64.За допомогою тесту Дарбіна-Уотсона можна визначити наявність:

- Мультиколінеарності;

- Гомоскедастичності;

- Гетероскедастичності;

+ Автокореляції.
^ 65.Метод 2МНК можна застосовувати для оцінки параметрів:

- Строго ідентифікованого рівняння;

+ Надідентифікованого рівняння;

- Неідентифікованого рівняння;

- У випадку рекурсивних моделей.
^ 66.Метод НМНК можна застосовувати для оцінки параметрів:

+ Строго ідентифікованого рівняння;

- Надідентифікованого рівняння;

- Неідентифікованого рівняння;

- У випадку рекурсивних моделей.

^ 67.Х?-критерій, F-критерій, t-критерій є складовими алгоритма визначення:

- Автокореляції

- Гетероскедастичності

- Гомоскедастичності

+ Мультиколінеарності
^ 68.Лінійна регресія:

+ Лінія, що відображає зв'язок між незалежною і залежною змінною;

- Лінія, яка завжди має нахил, що дорівнює 1;

- Графік значень незалежної і залежної змінних;

- Лінія, яка завжди має нахил, що дорівнює 0.
^ 69.Синонім парної регресії:

+ Однофакторна лінійна модель;

- Багатофакторна лінійна модель;

- Множинна регресія;

- Багатофакторна регресія.
^ 70.Якщо F-статистика значима, то:

+ t-статистика значима;

- t-статистика незначима;

- коефіцієнт кореляції додатній;

- коефіцієнт кореляції від'ємний..
^ 71.Якщо t-статистика одного з параметрів значима, то:

- Цей параметр для регресії не є важливим;

+ Цей параметр для регресії є важливим;

- Коефіцієнт кореляції додатній;

- Коефіцієнт кореляції від'ємний.
^ 72.Обчислення прогнозу та довірчого інтервалу прогнозу є:

+ Одним із етапів економетричного дослідження;

- Необов'язковим;

- Обов'язковим лише у випадку неадекватності моделі;

- Обов'язковим лише для лінійних моделей.
^ 73.У регресії завжди має бути:

- Коваріація додатня;

- Коефіцієнт кореляції додатній;

- Коефіцієнт кореляції від'ємний;

+ Дисперсія залишків невід'ємна.
74.У регресії завжди має бути:

- Параметри додатні;

- Параметри від'ємні;

+ Стандартна похибка будь-якого параметра невід'ємна;

- Стандартна похибка будь-якого параметра недодатня.
75.Яке з поданих тверджень є вірним:

+ Загальна дисперсія більша за дисперсію похибок;

- Коефіцієнт детермінації не менший 1;

- Коефіцієнт детермінації не більший 0;

- Дисперсія похибок не більша 0.

Схожі:

+ отримання узагальнюючих показників та виявлення закономірностей соціально-економічних явищ І процесів в конкретних умовах місця І часу iconЛекція №2 «математичне моделювання як метод наукового пізнання економічних явищ І процесів»
Та апостеріорної інформації. Статистична база економетричних моделей. Змінні та рівняння в економетричних моделях. Макро- І мікроекономічні...
+ отримання узагальнюючих показників та виявлення закономірностей соціально-економічних явищ І процесів в конкретних умовах місця І часу iconПлан. Предмет статистики Основні категорії статистики Статистична методологія 1
Слово «статистика» (від лат status — стан речей) означає кількісний облік масових, насамперед соціально-економічних, явищ І процесів....
+ отримання узагальнюючих показників та виявлення закономірностей соціально-економічних явищ І процесів в конкретних умовах місця І часу icon5. Середні величини
Середня величина це узагальнюючий показник, який дає кількісну характеристику масових соціально-економічних явищ та процесів
+ отримання узагальнюючих показників та виявлення закономірностей соціально-економічних явищ І процесів в конкретних умовах місця І часу iconКонтрольні залікові питання
Економічна соціологія в системі соціально-економічних наук та її роль у дослідженні соціально-економічних процесів
+ отримання узагальнюючих показників та виявлення закономірностей соціально-економічних явищ І процесів в конкретних умовах місця І часу iconЗаконі України «Про податкову службу»
Облік, який надає інформацію про кількісну характеристику якісно визначених масових явищ І процесів у визначених умовах часу І простору,...
+ отримання узагальнюючих показників та виявлення закономірностей соціально-економічних явищ І процесів в конкретних умовах місця І часу iconЗаконі України «Про податкову службу»
Облік, який надає інформацію про кількісну характеристику якісно визначених масових явищ І процесів у визначених умовах часу І простору,...
+ отримання узагальнюючих показників та виявлення закономірностей соціально-економічних явищ І процесів в конкретних умовах місця І часу icon1 Перші спроби визначення І вивчення економічних процесів І явищ...
...
+ отримання узагальнюючих показників та виявлення закономірностей соціально-економічних явищ І процесів в конкретних умовах місця І часу icon1. Предмет та методологія історії держави І права зарубіжних країн...
Предметом ігпзс є держава І право зарубіжних країн світу в процесі їх виникнення та розвитку в певній послідовності, на основі виявлення...
+ отримання узагальнюючих показників та виявлення закономірностей соціально-економічних явищ І процесів в конкретних умовах місця І часу icon1. Предмет та методологія історії держави І права зарубіжних країн...
Предметом ігпзс є держава І право зарубіжних країн світу в процесі їх виникнення та розвитку в певній послідовності, на основі виявлення...
+ отримання узагальнюючих показників та виявлення закономірностей соціально-економічних явищ І процесів в конкретних умовах місця І часу iconМетоди вивчення соціально-психологічних явищ у військовому колективі
Для класифікації явищ колективної психології можна використати різні критерії. Так, наприклад, в рамках системно-функціонального...
Додайте кнопку на своєму сайті:
Школьные материалы


База даних захищена авторським правом © 2013
звернутися до адміністрації
mir.zavantag.com
Головна сторінка