10.Величина коэффициента эластичности показывает …
Тесты по эконометрике
Регрессионная модель с одной объясняющей переменной
1. Парный линейный коэффициент корреляции характеризует наличие тесной обратной связи. Он может принимать следующие значения:
- 1,2;
- –0,82;
- 0,92;
- –0,24.
2. Коэффициент уравнения парной регрессии показывает:
- тесноту связи между зависимой и независимой переменными;
- на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на единицу;
- на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1%;
- на сколько единиц изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 ед.
3. Факторная дисперсия вычисляется по формуле:
- 
;
- 
;
- 
;
- 
.
4. Коэффициент детерминации показывает:
- на сколько единиц изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 единицу;
- на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1%;
- на сколько процентов изменение зависимой переменной зависит от изменения независимой переменной;
- долю вариации независимой переменной, обусловленную вариацией независимой переменной.
5.Дисперсионный анализ уравнения парной регрессии проверяет:
- значимость коэффициента корреляции;
- значимость уравнения регрессии;
- значимость коэффициента регрессии;
- значимость свободного члена уравнения регрессии.
6. Что минимизируется согласно методу наименьших квадратов:
7. Дана ковариационная матрица вектора оценок коэффициентов регрессии:
Чему равна несмещенная оценка дисперсии элемента 
:
- 0,306;
- 0,004;
- 0,152;
- -0,028.
8. Дана ковариационная матрица вектора оценок коэффициентов регрессии:
Чему равна несмещенная оценка дисперсии элемента 
:
- 0,306;
- 0,004;
- 0,152;
- -0,028.
9.В линейной регрессии Y=b0+b1X+e параметрами уравнения регрессии являются:
- b0;
- Y ;
- X;
- b1 .
10.Величина коэффициента эластичности показывает …
- во сколько раз изменится в среднем результат при изменении фактора в два раза;
- на сколько процентов изменится в среднем результат при изменении фактора на 1% ;
- предельно допустимое изменение варьируемого признака;
- предельно возможное значение результата .
11.Коэффициент корреляции, равный нулю, означает, что между переменными
- линейная связь отсутствует,
- существует линейная связь,
- ситуация не определена,
- существует обратная связь
12.Коэффициент регрессии изменяется в пределах от
- –1 до 1,
- 0 до 1,
- -1 до 0
- принимает любое значение.
13.В каких пределах изменяется коэффициент детерминации
- от 0 до 1,
- от –1 до 0,
- от –1 до 1,
- от 0 до 10.
14.Неправильный выбор функциональной формы или объясняющих переменных называется
- ошибками спецификации,
- ошибками прогноза,
- мультиколлинеарностью,
- гетероскедастичностью.
15.Величина, рассчитанная по формуле 
является оценкой
- коэффициента детерминации,
- парного коэффициента корреляции,
- частного коэффициента корреляции,
- множественного коэффициента корреляции.
16.Выборочный коэффициент корреляции r по абсолютной величине
- не превосходит единицы,
- не превосходит нуля,
- равен 2
- принимает любые значения.
17.Если в уравнении регрессии имеется несущественная переменная, то она обнаруживает себя по низкому значению
- t – статистики,
- F – статистики,
- коэффициента детерминации.
- 
- статистики
18.В каком случае модель считается адекватной?
- 
,
- 
,
- 
- значение коэффициента корреляции > 0,8.
19.Как интерпретируется в линейной модели коэффициент регрессии b 1 ?
- коэффициент эластичности,
- коэффициент относительного роста,
- коэффициент корреляции,
- коэффициент абсолютного роста.
20.Как в показательной модели интерпретируется коэффициент регрессии b 1 ?
- коэффициент эластичности,
- коэффициент относительного роста,
- коэффициент корреляции,
- коэффициент абсолютного роста.
21.Как в степенной модели интерпретируется коэффициент регрессии b 1 ?
- коэффициент эластичности,
- коэффициент относительного роста,
- коэффициент корреляции,
- коэффициент абсолютного роста.
22.Применим ли метод наименьших квадратов для расчёта параметров нелинейных моделей?
- нет,
- да,
- применим после её специального приведения к параболическому виду
- применим после её специального приведения к линейному виду.
23.Что показывает коэффициент регрессии показательной модели?
- на сколько единиц изменится y, если x изменился на единицу,
- на сколько процентов изменится y, если x изменился на один процент,
- относительную величину изменения y при изменении x на единицу.
24.Какую модель следует выбрать, если есть основания считать, что в изучаемом периоде коэффициент относительного роста не изменяется?
- линейную,
- показательную,
- параболическую,
- степенную.
25.Какую модель следует выбрать, если есть основания считать, что в изучаемом периоде коэффициент эластичности не изменяется?
- линейную,
- показательную,
- параболическую,
- степенную.
26.Если коэффициент корреляции положителен, то в линейной модели
- с ростом х уменьшается у,
- с ростом х увеличивается у,
- с уменьшением х растёт у
- с ростом х не меняется у.
27.Если коэффициент корреляции отрицателен, то в линейной модели
- с ростом х уменьшается у,
- с ростом х увеличивается у,
- с уменьшением х уменьшается у.
- с ростом х не меняется у.
28.С помощью какого критерия оценивается значимость коэффициентов регрессии?
- хи-квадрат,
- F – критерия,
- Дарбина-Уотсона
- t-Стьюдента.
29.Линеаризовать нелинейную модель 
- 
, где 
, 
, 
, 
- где , 
, 
,
- где 
, , ,
- 
, где 
, 
, 
, 
, 
