Лекции.ИНФО


Тема № 5. Оценка параметров линейных уравнений регрессии



(Задания предполагают 1 правильный ответ)

Вопрос № 5.1

Оценки параметров уравнений регрессии при помощи метода наименьших квадратов находятся на основании решения …

Варианты ответов:

1) системы нормальных неравенств;

2) уравнения регрессии;

3) двойственной задачи;

4) системы нормальных уравнений.

Вопрос № 5.2

Метод наименьших квадратов применяется для оценки …

Варианты ответов:

1) параметров линейных уравнений регрессии;

2) качества линейных уравнений регрессии;

3) существенности параметров уравнений регрессии;

4) параметров уравнений регрессии, внутренне нелинейных.

Вопрос № 5.3

Самым распространенным методом оценки параметров регрессии является метод наименьших …

Варианты ответов:

1) разностей;

2) моментов;

3) модулей;

4) квадратов.

Вопрос № 5.4

Метод наименьших квадратов может применяться для оценки параметров регрессионных моделей, если эти модели ...

Варианты ответов:

1) линейны по параметрам и факторным переменным;

2) включают лаговую переменную;

3) характеризуются гетероскедастичностью случайных отклонений;

4) имеют автокорреляцию в остатках.

Вопрос № 5.5

Решение системы нормальных уравнений может быть получено ...

Варианты ответов:

1) с использованием -критерия Фишера;

2) с использованием -критерия Стьюдента;

3) по теореме Крамера (с использованием определителей);

4) по теореме Гаусса-Маркова.

Тема № 6. Предпосылки МНК, методы их проверки

(Задания предполагают несколько правильных ответов)

Вопрос № 6.1

Причинами нарушения предпосылок МНК могут являться …

Варианты ответов:

1) наличие в уравнении фиктивных переменных;

2) нелинейный характер зависимости между переменными;

3) наличие не учтенного в уравнении существенного фактора;

4) большой объем наблюдений.

Вопрос № 6.2

К методам обнаружения гетероскедастичности остатков относятся:

Варианты ответов:

1) тест Голдфелда-Квандта;

2) метод наименьших квадратов;

3) критерий Дарбина-Уотсона;

4) графический анализ остатков.

Вопрос № 6.3

Автокорреляции остатков бывает следующих видов:

Варианты ответов:

1) положительная;

2) обратная;

3) отрицательная;

4) линейная.

Вопрос № 6.4

Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков e от теоретических значений зависимой переменной y':

Варианты ответов:

1) модель содержит циклическую компоненту;

2) нарушена предпосылка МНК о постоянстве дисперсий случайных отклонений;

3) нарушена предпосылка МНК о равенстве нулю математического ожидания случайных отклонений;

4) имеет место гетероскедастичность остатков.

 

Тема № 7. Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК

(Задания предполагают 1 правильный ответ)

Вопрос № 7.1

При увеличении объема выборки дисперсия эффективной оценки параметра становится бесконечно малой величиной. Такая оценка параметра называется ...

Варианты ответов:

1) достоверной;

2) асимтотически эффективной;

3) состоятельной;

4) несмещенной.

Вопрос № 7.2

Несмещенная оценка параметра имеет наименьшую дисперсию среди всех возможных несмещенных оценок параметра , вычисленных по выборкам одного и того же объема . Такая оценка называется ...

Варианты ответов:

1) асимптотически эффективной;

2) эффективной;

3) состоятельной;

4) несмещенной.

Вопрос № 7.3

Эмпирический коэффициент регрессии является состоятельной оценкой теоретического коэффициента регрессии

при условии, что ...

Варианты ответов:

1) 1. сходится по вероятности к при числе наблюдений, стремящемся к 0;

2) 2. математическое ожидание оценки равно нулю;

3) 3. дисперсия оценки равна 1;

4) 4. сходится по вероятности к при числе наблюдений, стремящемся к бесконечности.

Вопрос № 7.4

Разница между математическим ожиданием оценки и соответствующей теоретической характеристикой генеральной совокупности называется …

Варианты ответов:

1) смещением;

2) корреляцией;

3) задержкой;

4) ожиданием.

Вопрос № 7.5

Пусть оценивается регрессия и выполнены все предпосылки МНК. Тогда полученные оценки и параметров и будут …

Варианты ответов:

1) нелинейными, несмещенными и неэффективными;

2) линейными, несмещенными и неэффективными;

3) линейными, несмещенными и эффективными;

4) линейными, смещенными и эффективными.









Читайте также:

Последнее изменение этой страницы: 2016-06-05; Просмотров: 151;


lektsia.info 2017 год. Все права принадлежат их авторам! Главная