Вариант № 6.

Ситуационная (практическая) задача № 1

По 16 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника y (тыс. руб.) от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих x1 (% от стоимости фондов на конец года) и от ввода в действие новых основных фондов x2  (%).

Требуется:

1. Построить корреляционное поле между выработкой продукции на одного работника и удельным весом рабочих высокой квалификации. Выдвинуть гипотезу о тесноте и виде зависимости между показателями X1 и Y.

2. Оценить тесноту линейной связи между выработкой продукции на одного работника и удельным весом рабочих высокой квалификации с надежностью 0,95.

3. Рассчитать коэффициенты линейного уравнения регрессии для зависимости выработки продукции на одного работника от удельного веса рабочих высокой квалификации.

4. Проверить статистическую значимость параметров уравнения регрессии с надежностью 0,95 и построить для них доверительные интервалы.

5. Рассчитать коэффициент детерминации. С помощью F -критерия Фишера оценить статистическую значимость уравнения регрессии с  надежностью 0,95.

6. Дать точечный и интервальный прогноз с надежностью 0,95 выработки продукции на одного работника для предприятия, на котором высокую квалификацию имеют 33% рабочих.

7. Рассчитать коэффициенты линейного уравнения множественной регрессии и пояснить экономический смысл его параметров.

8. Проанализировать статистическую значимость коэффициентов множественного уравнения с надежностью 0,95 и построить для них доверительные интервалы.

9. Найти коэффициенты парной и частной корреляции. Проанализировать их.

10. Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.

11. С помощью F -критерия Фишера оценить адекватность уравнения регрессии с надежностью 0,95.

12. Дать точечный и интервальный прогноз с надежностью 0,95 выработки продукции на одного работника для предприятия, на котором высокую квалификацию имеют 33% рабочих, а ввод в действие новых основных фондов составляет 7%.

13. Проверить построенное уравнение на наличие мультиколлинеарности по: критерию Стьюдента; критерию χ2. Сравнить полученные результаты.

Ситуационная (практическая) задача № 2

Имеются помесячные данные по объему платных услуг населению в 2010 г.

Требуется:

1.Проверить гипотезу о наличии тренда во временном ряде.

2. Рассчитать коэффициенты автокорреляции. Проверить наличие сезонных колебаний во временном ряде.

3.Оценить параметры линейной трендовой модели, проверить статистическую значимость соответствующего уравнения регрессии с надежностью 0,95.

4.Дать точечный и интервальный прогноз объема платных услуг на декабрь  2010 г. с надежностью 0,95.

Тестовые задания

Необходимо из предложенных вариантов ответа на вопрос теста выбрать единственно верный, по Вашему мнению.

1.  Какой метод используется для количественной оценки силы воздействия одних факторов на другие:

a)  корреляционный анализ;

b)  регрессионный анализ;

c)  метод средних величин;

d)  дисперсионный анализ.

2.  По 25 наблюдениям построено уравнение регрессии  y*  = 1,04 + 0,8x .

Коэффициент детерминации оказался равным 0,6. F - статистика равна:

a) 12,938;

b) 17,25;

c) 23,333;

d) 34,5.

3.  По 25 наблюдениям получено уравнение регрессии Зависимость Y от  X выражается уравнением:

ln y = 2,5 + 0,2ln x +h .

а) y*  = 2,5 + 0,2x ;

b) y* = e2,5 + e0,2 x ;

c)  y*  = e2,5 x0,2 ;

d)  y*  = e2,5e0,2 x  .

4.  При оценке заработной платы для работников некоторой отрасли в качестве одного из факторов рассматривается образование работника: «есть высшее образование», «есть среднеспециальное образование», «есть общее среднее образование». Сколько фиктивных переменных необходимо использовать для моделирования данного признака?

a)  3;

b)  2;

c)  1;

d) нисколько.

5. Уравнение регрессии y*  = -3,6 + 0,2x + 4,012x - 0,08x построено по 29 наблюдениям. Каким квантилем нужно воспользоваться для проверки адекватности этого уравнения на уровне значимости 0,01?

a)  t0,01(25) ;

b)  F0,01(3;25) ;

c)  F0,99 (3;25) ;

d)  t0,995 (26) .

6.  Причиной автокорреляции остатков может являться

a)  неверная спецификация модели;

b)  корреляция между случайной составляющей и независимой переменной;

c)  корреляция между случайными составляющими в разных наблюдениях;

d)  корреляция между независимыми переменными.

7.  Пусть рассматривается модель регрессии Y = a0 + a1x1 + a2 x2 + e , построенное по n наблюдениям. Какое из нижеперечисленных условий не входит в условия Гаусса-Маркова:

a)  M (ei ) = 0,i = 1, n ;

b) M (ai ) = 0,i = 1, n ;

c)  cov(ei ,e j ) = 0, i≠j;

d) s (ei ) = const .

8.  Если наибольшее по модулю значение имеет коэффициент автокорреляции первого порядка, исследуемый ряд содержит…

a)  только случайную компоненту;

b)  сезонные колебания с периодичностью в один момент времени;

c)  линейный тренд;

d)  нелинейный тренд.

9.  Уравнение тренда yt   = 14 + 0,38t , описывающее динамику цены (руб.) на некоторый товар, построено по месячным данным за 2005-2006 годы. Каков прогноз цены на этот товар на апрель 2007 года?

a) 15,52 руб.;

b) 77,56 руб.;

c) 24,64 руб.;

d) 14, 38 руб.

10.  Эндогенные переменные – это…

a)  зависимые переменные;

b)  независимые переменные;

c)  датированные предыдущими моментами времени;

d)  все входящие в модель переменные.

Вариант № 7.

Ситуационная (практическая) задача № 1

Изучается влияние стоимости основных и оборотных средств на величину валового дохода торговых предприятий. Для этого по 20 торговым  предприятиям были получены данные, приведенные в таблице.

Требуется:

1. Построить корреляционное поле между валовым доходом и стоимостью основных фондов. Выдвинуть гипотезу о тесноте и виде зависимости между этими показателями.

2. Оценить тесноту линейной связи между валовым доходом и стоимостью основных фондов с  надежностью 0,95.

3. Рассчитать коэффициенты линейного уравнения регрессии для зависимости валового дохода от стоимости основных фондов.

4. Проверить статистическую значимость параметров уравнения регрессии с надежностью 0,95 и построить для них доверительные интервалы.

5. Рассчитать коэффициент детерминации. С помощью F -критерия Фишера оценить статистическую значимость уравнения регрессии с  надежностью 0,95.

6. Дать точечный и интервальный прогноз с надежностью 0,95 величины валового дохода для предприятия с  основными фондами 50 млн. руб.

7. Рассчитать коэффициенты линейного уравнения множественной регрессии и пояснить экономический смысл его параметров.

8. Проанализировать статистическую значимость коэффициентов множественного уравнения с надежностью 0,95 и построить для них доверительные интервалы.

9. Найти коэффициенты парной и частной корреляции. Проанализировать их.

10. Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.

11. С помощью F -критерия Фишера оценить адекватность уравнения регрессии с надежностью 0,95.

12. Дать точечный и интервальный прогноз с надежностью 0,95 величины валового дохода для предприятия, на котором стоимость основных фондов составляет  50 млн. руб., а стоимость оборотных средств  - 75 млн. руб.

13. Проверить построенное уравнение на наличие мультиколлинеарности по: критерию Стьюдента; критерию χ2. Сравнить полученные результаты.

Ситуационная (практическая) задача № 2

Динамика выпуска продукции за 1994-2011 гг. представлена в таблице.

Требуется:

1. Проверить гипотезу о наличии тренда во временном ряде.

2. Рассчитать коэффициенты автокорреляции. Проверить наличие сезонных колебаний во временном ряде.

3. Оценить параметры линейной трендовой модели, проверить статистическую значимость соответствующего уравнения регрессии с надежностью 0,99.

4. Дать точечный и интервальный прогноз выпуска продукции на 2012 г. с надежностью 0,99.

Тестовые задания

Необходимо из предложенных вариантов ответа на вопрос теста выбрать единственно верный, по Вашему мнению.

1.  Суть метода наименьших квадратов заключается в:

a)   минимизации суммы квадратов отклонений расчетных значений оценок зависимого показателя Y от его наблюдаемых значений;

b)  минимизации суммы квадратов отклонений расчетных значений оценок зависимого показателя Y от его среднего   значения;

c)  минимизации суммы квадратов значений зависимого показателя;

d)  минимизации суммы квадратов коэффициентов регрессии.

2.  Зависимость между спросом на некоторый товар и его ценой, построенная по данным, собранным по 19 торговым точкам компании, оказалась:

Y = 10- 0,8X + e . Каков может быть интервальный прогноз спроса на этот товар в случае, когда цена равна 5?

a) [5;7];

b) (6; 9);

c) (5;7);

d) (0;4).

3.  Для проверки адекватности на уровне значимости a = 0,01 уравнения регрессии  y*  = 1,5 +10/ x , построенного по 25 наблюдениям, необходимо воспользоваться квантилем:

a)  F0,01 (1;25) ;

b)  F0,995 (2;24) ;

c)  F0,9 (2;23) ;

d)  F0,99 (1;23) .

4.  Пусть ...............

5.  Линейная зависимость вида y = a0 + a1 x1 + a2 x2 +... + amxm +e называется

a)  совокупностью множества переменных;

b)  трендовой моделью;

c)  множественной линейной моделью;

d)  многоиндексной линейной моделью

6.  Какое из условий Гаусса-Маркова означает отсутствие автокорреляции ошибок для разных наблюдений:

a)   X1,…,Xk – линейно независимые переменные;

b)  M(εi) = 0 ;

c)    M(εi;εj ) = 0 при i ≠ k;

d) εi ~ N(0,ζ2) .

7.  Какое из желаемых свойств оценок неизвестного параметра распределения означает, что оценка имеет минимальную дисперсию среди всех возможных статистических оценок неизвестного параметра распределения из некоторого класса:

a)  несмещенность;

b)  эффективность;

c)  состоятельность;

d)  линейность.

8.  Гипотезу о наличии тенденции во временном ряде проверяют с помощью…

a)  метода наименьших квадратов;

b)  метода серий;

c)  метода разностей;

d)  метода Голдфельда-Кванта.

9.  Какая из представленных моделей временного ряда не является моделью тренда?

a)  yt*= at+b+ε;

b)  yt*= a0+a1t+a2cos(kt)+a3sin(kt)+ε;

c)  yt*= abtε;

d)  yt*= a0+a1t+a2t2  + ε.

10.  Экзогенные переменные – это…

a)  зависимые переменные;

b)  независимые переменные;

c)  датированные предыдущими моментами времени;

d)  все входящие в модель переменные.

Вариант № 8.

Ситуационная (практическая) задача № 1

Имеются следующие данные о ценах и дивидендах по обыкновенным акциям, а также данные о доходности 22 компаний.

Требуется:

1. Построить корреляционное поле между ценой акции и доходностью капитала. Выдвинуть гипотезу о тесноте и виде зависимости между доходностью и ценой.

2. Оценить тесноту линейной связи между ценой акции и доходностью капитала с  надежностью 0,9.

3. Рассчитать коэффициенты линейного уравнения регрессии для зависимости цены акции от доходности капитала.

4. Проверить статистическую значимость параметров уравнения регрессии с надежностью 0,9 и построить для них доверительные интервалы.

5. Рассчитать коэффициент детерминации. С помощью F -критерия Фишера оценить статистическую значимость уравнения регрессии с  надежностью 0,9.

6. Дать точечный и интервальный прогноз с надежностью 0,9 цены акции, если доходность капитала составляет 33%.

7. Рассчитать коэффициенты линейного уравнения множественной регрессии и пояснить экономический смысл его параметров.

8. Проанализировать статистическую значимость коэффициентов множественного уравнения с надежностью 0,9 и построить для них доверительные интервалы.

9. Найти коэффициенты парной и частной корреляции. Проанализировать их.

10. Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.

11. С помощью F -критерия Фишера оценить адекватность уравнения регрессии с надежностью 0,9.

12. Дать точечный и интервальный прогноз с надежностью 0,9 величины цены акции компании с доходностью капитала 33% и уровнем дивидендов 3%.

13. Проверить построенное уравнение на наличие мультиколлинеарности по: критерию Стьюдента; критерию χ2. Сравнить полученные результаты.

Ситуационная (практическая) задача № 2

Имеются поквартальные данные за последние 4 года об объеме экспорта в России (100 млрд. долл.).

Требуется:

1. Проверить гипотезу о наличии тренда во временном ряде.

2. Рассчитать коэффициенты автокорреляции. Проверить наличие сезонных колебаний во временном ряде.

3. Оценить параметры линейной трендовой модели, проверить статистическую значимость соответствующего уравнения регрессии с надежностью 0,95.

4. Дать точечный и интервальный прогноз объема экспорта на второй квартал следующего года с надежностью 0,95.

Тестовые задания

Необходимо из предложенных вариантов ответа на вопрос теста выбрать единственно верный, по Вашему мнению.

1. Какие из приведенных ниже типов данных являются наблюдением одной переменной в различные моменты времени:

a)  пространственные данные;

b)  панельные данные;

c)  временной ряд;

d)  моментный ряд.

2. Коэффициент регрессии a* в линейном уравнении y* = b* + a* x равен…

a)  углу наклона линии регрессии по отношению к оси  x ;

b) тангенсу угла наклона линии регрессии по отношению к оси  x ;

c)  координате точки пересечения линии регрессии с осью  y ;

d)  координате точки пересечения линии регрессии с осью  x .

3.  В каких пределах меняется коэффициент детерминации?

а) от 0 до +∞;

б) от - ∞ до +∞;

в) от 0 до +1;

г) от -l до +1.

4.  Коэффициент частной корреляции показывает:

a)   влияние всей совокупности факторов на часть дисперсии изучаемой переменной;

b)  частичное влияние  какого-либо фактора на изучаемую переменную;

c)  влияние результата деления каких-либо факторов на изучаемую переменную;

d)  чистое влияние какого-либо фактора на изучаемую переменную при исключении влияния прочих факторов.

5.  Скорректированный коэффициент детерминации

a)  всегда растет с увеличением количества объясняющих переменных;

b)  не меняется с увеличением количества объясняющих переменных;

c)  всегда уменьшается с увеличением количества объясняющих переменных;

d)  может уменьшиться с увеличением количества объясняющих переменных.

6.  Если коэффициент ранговой корреляции Спирмена для между независимой переменой и  модулями остатков равен 0,01, это говорит об…

a)  гомоскедастичности в модели;

b)  гетероскедастичности в модели;

c)  адекватности уравнения на уровне значимости 0,01;

d)  неадекватности уравнения на уровне значимости 0,01

7.  Причиной автокорреляции остатков может являться

a)  неверная спецификация модели;

b)  корреляция между случайной составляющей и независимой переменной;

c)  корреляция между зависимой и независимой переменными;

d)  корреляция между независимыми переменными.

8.  Трендом называется:

a)  тенденция в развитии временного ряда;

b)  отсутствие тенденции в развитии временного ряда;

c)  зависимость абсолютных приростов ряда от времени;

d)  отсутствие случайности в уровнях ряда.

9. Имеются данные об урожайности зерновых в хозяйствах области за 8 лет:

Медиана этого ряда равна:

a) 14;

b) 15,14;

c) 12,4;

d) 15,4.

10.  Приведенной формой модели называют модель, в которой:

a) эндогенные переменные выражены только через предопределенные;

b) эндогенные переменные выражены только через экзогенные;

с) каждая эндогенная переменная выражена через предопределенные и некоторые  другие эндогенные;

d) каждая эндогенная переменная выражена через предопределенные и все остальные эндогенные.

Вариант № 9.

Ситуационная (практическая) задача № 1

Проведено бюджетное обследование 18 случайно выбранных домохозяйств. Оно дало следующие результаты (в ден. ед.):

Требуется:

1. Построить корреляционное поле между накоплениями и стоимостью имущества. Выдвинуть гипотезу о тесноте и виде зависимости между показателями X2 и Y.

2. Оценить тесноту линейной связи между накоплениями и имуществом с надежностью 0,99.

3. Рассчитать коэффициенты линейного уравнения регрессии для зависимости накоплений от стоимости имущества.

4. Проверить статистическую значимость параметров уравнения регрессии с надежностью 0,99 и построить для них доверительные интервалы.

5. Рассчитать коэффициент детерминации. С помощью F -критерия Фишера оценить статистическую значимость уравнения регрессии с  надежностью 0,99.

6. Для домохозяйства со стоимостью имущества 55 ден. ед. дать точечный и интервальный прогноз накоплений с  надежностью 0,99.

7.  Рассчитать коэффициенты линейного уравнения множественной регрессии и пояснить экономический смысл его параметров.

8. Проанализировать статистическую значимость коэффициентов множественного уравнения с надежностью 0,99 и построить для них доверительные интервалы.

9. Найти коэффициенты парной и частной корреляции. Проанализировать их.

10. Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.

11. С помощью F-критерия Фишера оценить адекватность уравнения регрессии с надежностью 0,99.

12. Для домохозяйства с доходом 39 ден. ед. и стоимостью имущества 55 ден. ед. дать точечный и интервальный прогноз   накоплений с надежностью 0,99.

13. Проверить построенное уравнение на наличие мультиколлинеарности по: критерию Стьюдента; критерию χ2. Сравнить полученные результаты.

Ситуационная (практическая) задача № 2

В таблице представлена динамика изменений курса акций промышленной компании в течение 12 месяцев.

Требуется:

1. Проверить гипотезу о наличии тренда во временном ряде.

2. Рассчитать коэффициенты автокорреляции. Проверить наличие сезонных колебаний во временном ряде.

3. Оценить параметры линейной трендовой модели, проверить статистическую значимость соответствующего уравнения регрессии с надежностью 0,9.

4. Дать точечный и интервальный прогноз курса акций компании на предстоящий март с надежностью 0,9.

Тестовые задания

Необходимо из предложенных вариантов ответа на вопрос теста выбрать единственно верный, по Вашему мнению.

1.  Какой метод используется для выявления формы воздействия одних факторов на другие?

а) корреляционный анализ;

б) регрессионный анализ;

в) индексный анализ;

г) дисперсионный анализ.

2.  Выборочный коэффициент парной корреляции позволяет оценить

a)  тесноту связи между двумя показателями;

b)  влияние совокупности множества факторов на исследуемый признак;

c)  тесноту линейной связи между двумя показателями;

d)  тесноту нелинейной связи между двумя показателями.

3. Для линейного уравнения парной регрессии  y*  = -1,2x +14 рассчитан коэффициент детерминации, равный 0,36. Чему равен выборочный коэффициент парной корреляции между величинами x и y?

a) 0,6;

b) - 0,1296;

c) -0,6;

d) 0,1296.

4.  Фиктивными переменными в уравнении множественной регрессии являются:

a)   качественные переменные, преобразованные в количественные;

b)  дополнительные количественные переменные, улучшающие решение;

c)   комбинации из включенных в уравнение регрессии факторов, повышающие адекватность модели;

d)  переменные, представляющие функции от уже включенных в модель переменных.

5.  Экономическое содержание коэффициентов множественной регрессионной модели заключается в том, что...

a)   они характеризуют зависимость факторов друг от друга;

b)  они характеризуют среднее изменение исследуемого показателя при изменении каждого фактора из совокупности;

c)   они характеризуют среднее изменение исследуемого показателя при изменении одного фактора из совокупности при неизменных других факторах;

d)  они характеризуют среднее изменение исследуемого показателя при изменении каждого фактора из совокупности при неизменных остатках.

6.  Значение статистики Дарбина – Уотсона может лежать только в интервале:

a) [0; 1];

b) [0; 4];

c) [-4; 4];

d)  [-1; 1].

7.  Гетероскедастичность – это

a) наличие корреляции между зависимой переменной и случайной составляющей уравнения;

b) наличие корреляции между независимой и зависимой переменными;

c) наличие корреляции между независимыми переменными;

d) непостоянство дисперсии случайной составляющей уравнения в разных наблюдениях.

8.  Ряд динамики состоит из:

a)  частот;

b)  уровней;

c)  вариантов;

d)  показателей времени.

9.  По месячным данным с января 2007 г. По июнь 2008 г. включительно построена трендовая  модель динамики курса акций некоторой компании: Y= 10 + 0,14t+ε. Дать прогноз курса акций этой компании на ноябрь 2008 г.

a) 11,54;

b) 10,14;

c) 11,4;

d) 13,22.

10.  Структурной формой модели называют модель, в которой:

a) эндогенные переменные выражены только через предопределенные;

b) эндогенные переменные выражены только через экзогенные;

с) каждая эндогенная переменная выражена через предопределенные и некоторые другие эндогенные;

d) каждая эндогенная переменная выражена через предопределенные и все остальные эндогенные.

Вариант № 10.

Ситуационная (практическая) задача № 1

Предполагается, что объем предложения Y некоторого блага для функционирующей в условиях конкуренции фирмы линейно зависит от цены этого блага X1 и заработной платы X2 сотрудников фирмы, производящих данное благо. Статистические данные за 20 месяцев собраны в следующую таблицу:

Требуется:

1. Построить корреляционное поле между объемом предложения блага и его ценой. Выдвинуть гипотезу о тесноте и виде зависимости между указанными показателями.

2. Оценить тесноту линейной  связи  между  объемом предложения блага и его ценой с  надежностью 0,95.

3. Рассчитать коэффициенты линейного уравнения регрессии для зависимости объема предложения блага  от его цены.

4. Проверить статистическую значимость параметров уравнения регрессии с надежностью 0,95 и построить для них доверительные интервалы.

5. Рассчитать коэффициент детерминации. С помощью F -критерия Фишера оценить статистическую значимость уравнения регрессии с  надежностью 0,95.

6. Дать точечный и интервальный прогноз с надежностью  0,95  объема предложения, если цена блага составит 20 руб.

7. Рассчитать коэффициенты линейного уравнения множественной регрессии и пояснить экономический смысл его параметров.

8. Проанализировать статистическую значимость коэффициентов множественного уравнения с надежностью 0,95 и построить для них доверительные интервалы.

9.  Найти коэффициенты парной и частной корреляции. Проанализировать их.

10. Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.

11. С помощью F-критерия Фишера оценить адекватность уравнения регрессии с надежностью 0,95.

12. Дать точечный и интервальный прогноз с надежностью 0,95 объема предложения блага для фирмы, если цена блага составит 20 руб., а заработная плата сотрудников фирмы равна 10 тыс. руб.

13. Проверить построенное уравнение на наличие мультиколлинеарности по: критерию Стьюдента; критерию χ2. Сравнить полученные результаты.

Ситуационная (практическая) задача № 2

Имеются поквартальные данные по товарообороту некоторой компании в 1997-2010 гг.

Требуется:

1. Проверить гипотезу о наличии тренда во временном ряде.

2. Рассчитать коэффициенты автокорреляции. Проверить наличие сезонных колебаний во временном ряде.

3. Оценить параметры линейной трендовой модели, проверить статистическую значимость соответствующего уравнения регрессии с надежностью 0,99.

4. Дать точечный и интервальный прогноз товарооборота компании компании на 2012 год с надежностью 0,99.

Тестовые задания

Необходимо из предложенных вариантов ответа на вопрос теста выбрать единственно верный, по Вашему мнению.

1. По характеру различают связи:

а) функциональные и корреляционные;

б) функциональные, криволинейные и прямолинейные;

в) корреляционные и обратные;

г) статистические и прямые.

2. Коэффициент детерминации R2 для уравнения y*  = 20x - 3 равен 0,75. Это означает, что (выберите неверное утверждение):

a) модель объясняет имеющиеся данные на 75%;

b) доля объясненной части вариации переменной Y вокруг своего среднего составляет 0,75;

c) доля объясненной части вариации переменной Y вокруг своего среднего составляет 0,25;

d) доля необъясненной части вариации переменной Y вокруг своего среднего составляет 0,25.

3. При расчете коэффициента детерминации получен коэффициент наклона линии регрессии, равный -0,5. Это означает, что:

a) при увеличении независимой переменной на 1 ед. измерения, следует ожидать уменьшения зависимой переменной на 0,5 ед. измерения;

b) при увеличении независимой переменной на 1 ед. измерения, следует ожидать уменьшения зависимой переменной на 50%;

c) при увеличении независимой переменной на 1 ед. измерения, зависимая переменная уменьшится на 0,5 ед. измерения;

d)  данное значение никак не интерпретируется.

4.  Следствием мультиколлинеарности является

a)  невозможность получить оценки параметров уравнения регрессии;

b)  несостоятельность полученных оценок параметров уравнения регрессии;

c)  смещенность оценок параметров уравнения регрессии;

d)  увеличение стандартных ошибок параметров уравнения регрессии.

5.  Модель множественной регрессии – это модель…

a) описывающая влияние множества факторов на исследуемый показатель;

b)  построенная по множеству признаков;

c)  для которой исследуемый показатель в каждой ситуации принимает множество значений;

d)  имеющая множество интерпретаций.

6.  Вывод о наличии гетероскедастичности делают, если

a)  χ2  набл  > χ2таб;

b)  Fнабл > Fтаб;

c)  χ2 набл < χ2таб;

d)  Fнабл < Fтаб.

7.  Если статистика Дарбина-Уотсона равна 4, это говорит

a)  об отсутствии автокорреляции остатков;

b)  о наличии положительной автокорреляции остатков;

c)  о наличии отрицательной автокорреляции остатков;

d)  о невозможности сделать вывод относительно  автокорреляции остатков.

8.  В трендовой модели временного ряда уровни зависят…

a)  от предыдущих значений уровней этого ряда;

b)  от уровней другого ряда;

c)  от времени;

d)  от многих факторов.

9. По уравнению тренда для цены некоторого товара yt  = 15+ 0,5t , построенному по годовым данным, рассчитан прогноз цены на 2007 год, равный 18. Каков прогноз цены этого товара на 2008 год?

a) 1019;

b) 18,5;

c) 2022,5;

d) недостаточно данных для ответа.

10. Для оценки параметров приведенной формы модели используется

a) косвенный МНК;

b) двухшаговый  МНК;

c) МНК;

d) ее параметры нельзя оценить.