Уже через несколько дней мы будем отмечать один из самых главных праздников православных христиан – Праздник Светлого Христово Воскресенья. Главным символом этого праздника является – Пасхальный Кулич или Паска. Нет ничего лучше, чем приготовленная собственными руками Паска. Аромат свежей выпечки соберет за семейным столом всех членов семьи.
Пасхальный кулич на 1 кг муки пошаговый рецепт: домашний
Ингредиенты:
- 500 мл молока;
- 1 пакетик (11-12 гр) сухих дрожжей (или 50 гр обычных);
- 1 кг муки;
- 6 яиц;
- 200 гр сливочного масла;
- 300 гр сахара;
- 250-300 гр изюма;
- 1 ч.л. ванильного сахара;
- для глазури: 100 гр сахарной пудры, 2 белка. Кондитерские посыпки для украшения.
Способ приготовления:
Муку просеять.
Сухие дрожжи смешать с 0,5 кг муки и добавить в теплое молоко, замесив опару. Если дрожжи обычные — сначала растворить их в теплом молоке, затем добавить 0,5 кг муки, также замесить опару. Готовая опара увеличивается в два раза по объему.
Желтки отделить от белков. Взбить белки в густую пену. В подошедшую к этому времени опару добавить смешанные с сахаром желтки, ввести размягченное сливочное масло, замесить легкое тесто. Аккуратно ввести в тесто белки.
Добавить оставшуюся муку, окончательно вымесить тесто, убрать, накрыв полотенцем в теплое место на 2-3 часа.
Пока тесто подходит — подготовить изюм: помыть, залить кипятком на 10 минут, снова промыть и просушить полотенцем.
Аккуратно ввести в подошедшее тесто изюм, снова перемешать, дать тесту подойти (минут 20), а тем временем подготовить формы для выпечки пасхальных куличей: смазать их маслом, слегка присыпать мукой или манкой, для легкого отхождения готовых изделий от форм.
Раскладываем тесто: заполняем 1/3 формы, если заполнить больше — Ваши куличи «сбегут», вылезут из форм.
Разогреваем духовку до 100 градусов. Тесто в формах немного смазываем желтками сверху (теми желтками, что останутся от яиц, выделенных для приготовления глазури), не плотным слоем, и ставим в духовку. Держим при такой температуре не больше 10 минут, затем увеличиваем температуру до 180 градусов и выпекаем куличи до готовности (примерно 45-50 минут).
За время выпечки дверцу духовки открывать не следует. Готовые куличи будут ровного коричневого цвета, готовность проверяем деревянной палочкой (должна остаться сухой, после вынимания из изделия).
Делаем глазурь: белки взбить в тугую пену, добавить сахарную пудру, еще раз взбить. Готовой глазурью покрываем готовые горячие куличи, удобно это делать с помощью кулинарной кисточки, равномерно обмазываем весь верх. На только что нанесенную глазурь высыпаем кондитерские посыпки.
Пасхальный кулич на 1 кг муки пошаговый рецепт: история пасхального кулича
На самом деле кулич появился гораздо раньше появления самого христианства. В Ветхом Завете нет упоминаний ни о куличе, ни об обрядах, с ним связанных. Все это потому, что история кулича берет свое начало с языческих времен.
У многих народов существовал обычай – печь весной хлеб, и приносить его в жертву земле. Ритуал был посвящен богам плодородия. Это еще раз говорит о том, что хлеб был основой основ во все времена. Он символизировал благополучие, здоровье и саму жизнь.
В писании об Иисусе Христе часто упоминаются его трапезы с апостолами, и вкушение хлеба. Согласно легенды, когда Спаситель был распят, его соратники во время трапезы оставляли его место свободным, и клали туда хлеб. Это символизировало воскрешение Христа, его незримое присутствие и участие.
В христианских церквях принято печь хлеб. С ним связаны многие таинства, его раздают страждущим, он является многозначительным символом.
По форме традиционный пасхальный кулич напоминает церковь с куполом. Недаром на корке принято изображать крест. Это особенная выпечка – временами сложно объяснить, почему дрожжевой хлеб, приготовленный на Пасху, может долго храниться, при этом не сохнет и не покрывается плесенью.
Тесты по эконометрике - страница №1/1
Тесты по эконометрике
Введение
Эконометрическая модель имеет вид
y=fx
y= a+b1x+b2x2
y=fx+ε
y=fx
Установите соответствие
Ответ: a-3,b-2,c-4
Регрессия – это
зависимость значений результативной переменной от значений объясняющих переменных (факторов)
правило, согласно которому каждому значению одной переменной ставится в соответствие единственное значение другой переменной
правило, согласно которому каждому значению независимой переменной ставится в соответствие значение зависимой переменной
зависимость среднего значения результативной переменной от значений объясняющих переменных (факторов)
Метод наименьших квадратов …
Позволяет получить оценки параметров линейной регрессии, исходя из условия i=1nyi-yi2→min
Позволяет получить оценки параметров регрессии, исходя из условия ln(i=1nf(yi,)→max
Позволяет проверить статистическую значимость параметров регрессии
Позволяет получить оценки параметров нелинейной регрессии, исходя из условия i=1ny-yi2→min
Линейная множественная регрессия
Уравнение линейной множественной регрессии
y=a+bx
y=a+b1x1+b2x2+…+bpxp
y=ax1b1x2b2…xpbp
yt=Tt+St+Et
Для линейного уравнения множественной регрессии установите соответствие
Ответ: a-4, b-1, c-6, d-5
Проблема спецификации регрессионной модели включает в себя
Отбор факторов, включаемых в уравнение регрессии
Оценка параметров уравнения регрессии
Оценка надежности результатов регрессионного анализа
Выбор вида уравнения регрессии
1.Требования к факторам, включаемым в модель линейной множественной регрессии…
Число факторов должно быть в 6 раз меньше объема совокупности
Факторы должны представлять временные ряды
Факторы должны иметь одинаковую размерность
Между факторами не должно быть высокой корреляции
2.Верные утверждения относительно мультиколлинеарности факторов
В модель линейной множественной регрессии рекомендуется включать мультиколлинеарные факторы
Мультиколлинеарность факторов приводит к снижению надежности оценок параметров уравнения регрессии
Мультиколинеарность факторов проявляется в наличии парных коэффициентов межфакторной корреляции со значениями, большими 0,7
Мультиколинеарность факторов проявляется в наличии парных коэффициентов межфакторной корреляции со значениями, меньшими 0,3
3.Верные утверждения о включении в уравнение линейной множественной регрессии факторов
Включение фактора в модель приводит к заметному возрастанию коэффициента множественной детерминации
Коэффициент парной корреляции для фактора и результативной переменной меньше 0,3
Значение t-критерия Стьюдента для коэффициента регрессии при факторе меньше табличного значения
Фактор должен объяснять поведение изучаемого показателя согласно принятым положениям экономической теории
4.При построении модели множественной регрессии методом пошагового включения переменных на первом этапе рассматривается модель с …
Одной объясняющей переменной, которая имеет с зависимой переменной наименьший коэффициент корреляции
Одной объясняющей переменной, которая имеет с зависимой переменной наибольший коэффициент корреляции
Несколькими объясняющими переменными, которые имеют с зависимой переменной коэффициенты корреляции по модулю больше 0,5
Полным перечнем объясняющих переменных
Параметры при факторах в линейной множественной регрессии
y=a+b1x1+b2x2+…+bpxp характеризуют
Долю дисперсии результативной переменной, объясненную регрессией в его общей дисперсии
Тесноту связи между результативной переменной и соответствующим фактором, при устранении влияния других факторов, включенных в модель
На сколько процентов в среднем изменяется результативная переменная с изменением соответствующего фактора на 1%
5.Стандартизация переменных проводится по формуле
ty=ymaxy
ty=y-y
ty=yσy
ty=y-yσy
Уравнение множественной регрессии в стандартизованном масштабе имеет вид ty=20+0,9tx1+0,5tx2+ε. На результативный признак оказывает большое влияние:
x1 и x2
нельзя сделать вывод
Уравнение множественной регрессии в естественной форме имеет вид
y=20+0,7x1+0,5x2+ε. На результативный признак оказывает большое влияние:
x1 и x2
нельзя сделать вывод
6.К свойствам уравнения регрессии в стандартизированном виде относятся …
Коэффициенты регрессии при объясняющих переменных равны между собой
Постоянный параметр (свободный член уравнения) регрессии отсутствует
Стандартизированные коэффициенты регрессии несравнимы между собой
Входящие в состав уравнения переменные являются безразмерными
7.Тесноту совместного влияния факторов на результат в уравнении линейной множественной регрессии оценивает
Коэффициент парной корреляции
Коэффициент частной корреляции
8.Установите соответствие
Ответ: a-1, b-4, c-3
9.Коэффициент множественной корреляции для линейной зависимости можно рассчитать по формуле
Ответ: a,d
10.Верные утверждения относительно коэффициента множественной корреляции
Чем ближе значение к единице Ryx1…xp, тем теснее связь результативного признака со всеми факторами
Чем ближе значение к нулю Ryx1…xp, тем теснее связь результативного признака со всеми факторами
Ryx1…xp принимает значения из промежутка
Ryx1…xp принимает значения из промежутка [– 1, 1]
11.Коэффициент множественной детерминации характеризует
Тесноту совместного влияния факторов на результат в уравнении линейной множественной регрессии
Тесноту связи между результатом и соответствующим фактором, при устранении влияния других факторов, включенных в модель
Долю дисперсии результативного признака, объясненную регрессией в его общей дисперсии
Среднее изменение результативной переменной с изменением соответствующего фактора на единицу, при неизменном значении других факторов, закрепленных на среднем уровне
12.Для общей (TSS), регрессионной (RSS) и остаточной (ESS) суммы квадратов отклонений и коэффициента детерминации R2 выполняется равенство …
R2=RSSTSS
R2=1-ESSTSS
R2=ESSTSS
R2=1-RSSTSS
R2=RSSTSS+ESSTSS
13.Отношение остаточной дисперсии к общей дисперсии равно 0,05. Это означает …
Коэффициент детерминации R2=0,95
Коэффициент детерминации R2=0,05
Разность (1-R2)=0,95, где R2 – коэффициент детерминации
Разность (1-R2)=0,05, где R2 – коэффициент детерминации
14.Для устранения систематической ошибки остаточной дисперсии для оценки качества модели линейной множественной регрессии используется
Коэффициент множественной детерминации
Коэффициент множественной корреляции
Скорректированный коэффициент множественной детерминации
Скорректированный коэффициент частной корреляции
15.Оценка статистической значимости уравнения линейной множественной регрессии в целом осуществляется с помощью
Критерия Стьюдента
Критерия Фишера
Критерия Дарбина-Уотсона
Критерия Фостера-Стюарта
16.Оценка статистической значимости коэффициентов линейной множественной регрессии осуществляется с помощью
Критерия Стьюдента
Критерия Фишера
Критерия Дарбина-Уотсона
Критерия Фостера-Стюарта
17.Если коэффициент регрессии является существенным, то для него выполняются условия
Фактическое значение t-критерия Стьюдента меньше критического
Фактическое значение t-критерия Стьюдента больше критического
Доверительный интервал проходит через ноль
Стандартная ошибка не превышает половины значения параметра
18.Если уравнение регрессии является существенным, то фактическое значение F-критерия …
больше критического
меньше критического
близко к единице
близко к нулю
19.Предпосылками МНК являются…
Дисперсия случайных отклонений постоянна для всех наблюдений
Дисперсия случайных отклонений не постоянна для всех наблюдений
Случайные отклонения коррелируют друг с другом
Случайные отклонения являются независимыми друг от друга
20.Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков
Нарушена предпосылка МНК о независимости остатков друг от друга
Имеет место автокорреляция остатков
Отсутствует закономерность в поведении остатков
Отсутствует автокорреляция остатков
21.При выполнении предпосылок метода наименьших квадратов (МНК) остатки уравнения регрессии, как правило, характеризуются…
Нулевой средней величиной
Гетероскедстичностью
Случайным характером
Высокой степенью автокорреляции
22.К методам обнаружения гетероскедастичности остатков относятся
Критерий Дарбина-Уотсона
Тест Голдфелда-Квандта
Графический анализ остатков
Метод наименьших квадратов
23.Фиктивными переменными в уравнении множественной регрессии являются …
Качественные переменные, преобразованные в количественные
Переменные, представляющие простейшие функции от уже включенных в модель переменных
Дополнительные количественные переменные, улучшающие решение
Комбинации из включенных в уравнение регрессии факторов, повышающие адекватность модели
24.Для отражения влияния качественной сопутствующей переменной, имеющей m состояний, обычно включают в модель … фиктивную переменную
m+12
m-12
Нелинейная регрессия
25.Регрессии, нелинейные по объясняющим переменным, но линейные по оцениваемым параметрам
y=a+b1x+b2x2+ε
y=a∙xb∙ε
y=a+bx+ε
y=a+bx+ε
y=a∙bx∙ε
y=ea+bx∙ε
26.Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам
y=a+b1x+b2x2+ε
y=a∙xb∙ε
y=a+bx+ε
y=a+bx+ε
y=a∙bx∙ε
y=ea+bx∙ε
27.Укажите верные утверждения по поводу модели
y=fx,z∙ε=a∙bx∙cz∙ε
Относится к типу моделей нелинейных по объясняющим переменным, но линейных по оцениваемым параметрам
Относится к типу моделей, нелинейных по оцениваемым параметрам
Относится к типу линейных моделей
Нельзя привести к линейному виду
Можно привести к линейному виду
28.Укажите верные утверждения по поводу модели
Линеаризуется линейную модель множественной регрессии
Линеаризуется линейную модель парной регрессии
Относится к классу нелинейных моделей по объясняющим переменным, но линейных по оцениваемым параметрам
Относится к классу линейных моделей
29.Модель y=a∙bx∙ε относится к классу … эконометрических моделей нелинейной регрессии
степенных
обратных
показательных
линейных
30.Модель y=a∙xb∙ε относится к классу … эконометрических моделей нелинейной регрессии
степенных
обратных
показательных
линейных
31.Модель y=a+bx+cx2+ε относится к классу … эконометрических моделей нелинейной регрессии
степенных
полиномиальных
показательных
линейных
32.Было замечено, что при увеличении количества вносимых удобрений урожайность также возрастает, однако, по достижении определенного значения фактора моделируемый показатель начинает убывать. Для исследования данной зависимости можно использовать спецификацию уравнения регрессии…
y=a+bx+cx2+ε
y=a+b1x1+b2x2+ε
y=a+bx+ε
y=a+xb+ε
33.Для получения оценок параметров степенной регрессионной модели y=a∙xb …
Метод наименьших квадратов неприменим
Требуется подобрать соответствующую подстановку
Необходимо выполнить логарифмическое преобразование
Необходимо выполнить тригонометрическое преобразование
34.С помощью метода наименьших квадратов нельзя оценить значения параметров уравнения регрессии …
y=a+bx+ε
y=a+bxc+ε
y=a+bx+cx2+ε
y=a+b1x1+b2x2+ε
Анализ временных рядов
35.Под изменением, определяющим общее направление развития, основную тенденцию временного ряда, понимается …
Тренд
Сезонная компонента
Циклическая компонента
Случайная компонента
36.Регулярными компонентами временного ряда являются
Тренд
Сезонная компонента
Циклическая компонента
Случайная компонента
37.Если период циклических колебаний уровней временного ряда не превышает одного года, то их называют …
Годичными
Конъюнктурными
Сезонными
Многолетними
38.Пусть Yt – временной ряд, Tt – трендовая компонента, St – сезонная компонента, Et – случайная компонента. Аддитивная модель временного ряда имеет вид …
Yt=Tt+St+Et
Yt=Tt∙St+Et
Yt=Tt+St∙Et
Yt=Tt∙St∙Et
39.Пусть Yt – временной ряд, Tt – трендовая компонента, St – сезонная компонента, Et – случайная компонента. Мультипликативная модель временного ряда имеет вид …
Yt=Tt+St+Et
Yt=Tt∙St+Et
Yt=Tt+St∙Et
Yt=Tt∙St∙Et
40.Построена аддитивная модель временного ряда, где Yt – временной ряд, Tt – трендовая компонента, St – сезонная компонента, Et – случайная компонента. Если Yt=15, то правильно найдены значения компонент ряда …
Tt=8, St=5, Et=0
Tt=8, St=5, Et=2
Tt=15, St=5, Et=0
Tt=15, St=-5, Et=2
41.Определить наличие тренда во временном ряду можно …
По графику временного ряда
По объему временного ряда
По отсутствию случайной компоненты
С помощью статистической проверки гипотезы о существовании тренда
42.Определить наличие циклических (сезонных) колебаний во временном ряду можно …
В результате анализа автокорреляционной функции
По графику временного ряда
По объему временного ряда
С помощью критерия Фостера-Стюарта
43.Пусть Yt – временной ряд с квартальными наблюдениями, St – аддитивная сезонная компонента. Оценки сезонной компоненты для первого, второго и четвертого кварталов соответственно равны S1=5, S2=-1, S4=2. Оценка сезонной компоненты для третьего квартала равна …
44.В результате сглаживания временного ряда 6, 2, 7, 5, 12 простой трехчленной скользящей средней первое сглаженное значение равно …
45.В результате сглаживания временного ряда 6, 2, 7, 5, 12 простой четырехчленной скользящей средней первое сглаженное значение равно …
46.Для описания тенденции временного ряда используется кривая роста с насыщением …
y=a+b1t+b2t2
y=a+b1t+b2t2+b3t3
y=a∙bt, b>1
y=k+a∙bt, a
47.Коэффициент автокорреляции первого порядка
Коэффициент частной корреляции между соседними уровнями временного ряда
Линейный коэффициент парной корреляции между произвольными уровнями временного ряда
Линейный коэффициент парной корреляции между соседними уровнями временного ряда
Линейный коэффициент парной корреляции между уровнем временного ряда и его номером
48.Автокорреляционная функция …
Зависимость коэффициента автокорреляции от первых разностей уровней временного ряда
Зависимость уровня временного ряда от коэффициента корреляции с его номером
Последовательность коэффициентов автокорреляции, расположенных по возрастанию их порядка
Последовательность коэффициентов автокорреляции, расположенных по возрастанию их значений
49.Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции 4 порядка, то временной ряд имеет
линейный тренд
случайную компоненту
тренд в виде полинома 4 порядка
циклические колебания с периодом 4
50.Известны значения коэффициентов автокорреляции r1=0,8, r2=0,2, r3=0,3, r4=0,9. Укажите верные утверждения…
Временной ряд содержит тренд в виде полинома 4 порядка
51.Известны значения коэффициентов автокорреляции r1=0,1, r2=0,8, r3=0,3, r4=0,9. Можно сделать вывод…
Временной ряд содержит линейный тренд
Временной ряд является случайным
Временной ряд содержит циклические колебания с периодом 2
Временной ряд содержит циклические колебания с периодом 4
52.Модель временного ряда считается адекватной, если значения остатков …
имеют нулевое математическое ожидание
значение фактическое значение F-критерия меньше табличного
подчиняются нормальному закону распределения
подчиняются равномерному закону распределения
положительны
являются случайными и независимыми
53.Независимость остатков модели временного ряда может быть проверена с помощью
Критерия Дарбина-Уотсона
Критерия Пирсона
Критерия Фишера
54.Случайность остатков модели временного ряда может быть проверена с помощью
Анализа автокорреляционной функции остатков
Критерия Пирсона
Проверки гипотезы о наличии тренда
Расчета асимметрии и эксцесса
55.Для экспоненциального сглаживания используется формула
St=αyt+1-αyt-1
St=αyt+1-αSt-1
yt=k+a∙bt, a
Yt=Tt+St+Et
56.Постоянная сглаживания α в модели экспоненциального сглаживания St=αyt+1-αSt-1 принимает значения
0,2 или 0,3
от 0,7 до 0,9
произвольные
57.Выбор оптимального значения постоянной сглаживания α в модели экспоненциального сглаживания St=αyt+1-αSt-1 осуществляется
Всегда используется значение α=0,3
Всегда используется значение α=0,7
Оптимальным считается такое значение α, при котором получена наименьшая дисперсия ошибки
Оптимальным считается такое значение α, при котором получена наибольшая дисперсия ошибки
58.Параметр адаптации α=0,3, y5=8, y6=7, S4=6. Значение S6, полученное в результате экспоненциального сглаживания временного ряда по формуле St=αyt+1-αSt-1, равно…
Ответ: 6,72
59.Временной ряд содержит тренд и для его сглаживания используется модель Хольта: St=αyt+1-α(St-1-mt-1), mt=γSt-St-1+1-γmt-1. Если α=γ=0,3, y5=8, S4=5, m4=2. Значение m5 равно …
Ответ: 1,25
Системы одновременных уравнений
Сельскохозяйственное предприятие занимается выращиванием пшеницы, кукурузы, ячменя, гречихи. Построена эконометрическая модель, описывающая урожайность каждой культуры в зависимости от вносимых доз удобрений и количества влаги. Эта модель принадлежит к классу систем … уравнений
одновременных
независимых
рекурсивных
нормальных
Состояние закрытой экономики описывается следующими характеристиками: Y – валовой внутренний продукт (ВВП), С – уровень потребления, I – величина инвестиций, G – государственные расходы, Т- величина налогов, R – реальная ставка процента. Спецификация модели основана на следующих положениях экономической теории: 1) потребление объясняется величиной располагаемого дохода (Y-T); 2) уровень инвестиций определяется величиной ВВП и ставкой процента; 3) потребление, инвестиции и государственные расходы в сумме равны ВВП. Соответствующая система взаимосвязанных уравнений будет иметь вид:
C=a0+a1∙Y+ε1,I=b0+b1∙Y+b2∙R+ε2,Y=C+I+G
C=a0+a1∙Y-T+ε1,I=b0+b1∙Y+ε2,Y=C+I+G
C=a0+a1∙Y-T+ε1,I=b0+b1∙Y+b2∙R+ε2,Y=c0+c1∙C+c2∙I+c3∙G+ε3
C=a0+a1∙Y-T+ε1,I=b0+b1∙Y+b2∙R+ε2,Y=C+I+G
В структурной форме модели, построенной по указанной схеме взаимосвязей между переменными, количество экзогенных переменных равно …
Ответ: 2
В структурной форме модели, построенной по указанной схеме взаимосвязей между переменными, количество эндогенных переменных равно …
Ответ: 3
В системе одновременных уравнений эндогенными переменными являются
В системе одновременных уравнений экзогенными переменными являются
Количество уравнений системы для указанной схемы взаимосвязей между переменными равно …
Ответ: 2
60.Количество уравнений системы для указанной схемы взаимосвязей между переменными равно …
Ответ: 3
61.Количество уравнений системы для указанной схемы взаимосвязей между переменными равно …
Ответ: 3
Уравнения, которые необходимо включить в систему для указанной схемы взаимосвязей между переменными
Y1=b12Y2+a11X1+a12X2+ε1
Y2=b21Y1+a21X1+a22X2+ε2
Y1=a11X1+a12X2+ε1
Y2=a21X1+a22X2+ε2
Y1=b12Y2+a11X1+ε1
Y2=b21Y1+a21X1+ε2
Приведенная форма модели, соответствующая структурной форме системы одновременных уравнений
включает в себя уравнения
y1=a11x1+ε1
y2=a22x2+ε2
y1=δ11x1+u1
y2=δ22x2+u2
y1=δ11x1+δ12x2+u1
y2=δ21x1+δ22x2+u2
Приведенная форма модели является результатом преобразования …
Нелинейных уравнений регрессии
Структурной формы модели
Системы независимых уравнений
Системы рекурсивных уравнений
62.Приведенная форма для модели динамики цены и заработной платы
y2 – темп изменения цен,
x1 – процент безработных,
x3 – темп изменения цен на импорт сырья,
имеет вид …
y1=δ11x1+ε1,y2=δ22x2+δ23x3+ε2
y1=δ12y2+δ11x1+ε1,y2=δ21y1+δ22x2+δ23x3+ε2
y1=δ12y2+ε1,y2=δ21y1+ε2
y1=δ11x1+δ12x2+δ13x3+ε1,y2=δ21x1+δ22x2+δ23x3+ε2
63.Единственность соответствия между приведенной и структурной формами модели системы одновременных уравнений составляет проблему …
мультиколлинеарности факторов
идентификации
гетероскедастичности остатков
неоднородности данных
64.Установите соответствие между типом структурной модели и соответствием структурных и приведенных коэффициентов …
Ответ: а-3, b-1, c-2
65.Используя необходимое условие идентификации для модели динамики цены и заработной платы, укажите верные утверждения …
y1=b12y2+a11x1+ε1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+ε2,
где y1 – темп изменения месячной зарплаты,
y2 – темп изменения цен,
x1 – процент безработных,
x2 – темп изменения постоянного капитала,
x3 – темп изменения цен на импорт сырья
оба уравнения являются точно идентифицируемыми
оба уравнения являются не идентифицируемыми
оба уравнения являются сверх идентифицируемыми
первое уравнение является сверх идентифицируемым
второе уравнение являются точно идентифицируемым
66.Пусть D – число экзогенных переменных, которые содержатся в системе, но не содержатся в данном уравнении. Для первого уравнения модели динамики цены и заработной платы значение D равно …
y1=b12y2+a11x1+ε1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+ε2,
Ответ: 2
67.Пусть D – число экзогенных переменных, которые содержатся в системе, но не содержатся в данном уравнении. Для второго уравнения модели динамики цены и заработной платы значение D равно …
y1=b12y2+a11x1+ε1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+ε2,
68.Пусть Н – число эндогенных переменных в системе, D – число экзогенных переменных, которые содержатся в системе, но не содержатся в данном уравнении. Для первого уравнения модели динамики цены и заработной платы значение (H – D) равно …
y1=b12y2+a11x1+ε1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+ε2,
Ответ: 0
69.Установите соответствие для счетного правила необходимого условия идентификации, если Н – число эндогенных переменных в системе, D – число экзогенных переменных, которые содержатся в системе, но не содержатся в данном уравнении
|
a) уравнение идентифицируемо |
1) D+1 |
|
|
2) D+1=H |
|
3) D+1>H |
Ответ: a-2, b-3
70.Установите соответствие для счетного правила необходимого условия идентификации, если Н – число эндогенных переменных в системе, D – число экзогенных переменных, которые содержатся в системе, но не содержатся в данном уравнении
|
a) уравнение не идентифицируемо |
1) D+1 |
|
b) уравнение сверх идентифицируемо |
2) D+1=H |
|
3) D+1>H |
Ответ: a-1, b-3
71.Обычный МНК успешно применяется для оценки структурных коэффициентов …
Систем неидентифицируемых уравнений
Систем рекурсивных уравнений (треугольных моделей)
Систем взаимосвязанных или одновременных уравнений
Систем уравнений-тождеств
Систем независимых уравнений
72.Для идентифицируемой структурной формы системы одновременных уравнений при оценке параметров применяется …
73.Для сверхидентифицируемой структурной формы системы одновременных уравнений при оценке параметров применяется …
Обычный метод наименьших квадратов
Косвенный метод наименьших квадратов
Двухшаговый метод наименьших квадратов
Трехшаговый метод наименьших квадратов
o – Выберите один вариант ответа.
□ – Выберите несколько вариантов ответа.
– Запишите решение и ответ.
– выберите варианты согласно указанной последовательности
1. Напишите формулу для расчета математического ожидания случайной величины:
2. Математическое ожидание случайной величины равно . Чему равно математическое ожидание случайной величины :
3. Известно математическое ожидание случайной величины и дисперсия . Найдите математическое ожидание и дисперсию случайной величины.
4. Если значения каждой случайной величины увеличить в 10 раз, то средняя величина:
o Уменьшится в 10 раз;
o Увеличится в 10 раз;
o Увеличится на 10%;
o Не изменится.
5. Сумма отклонений значений случайной величины от среднего значения всегда:
o Положительна;
o Отрицательна;
o Равна нулю;
o В каждом случае разная.
6. Пусть , – случайные величины с дисперсиями , и ковариацией. Чему равна ?
7. Линейный коэффициент корреляции измеряется в интервале:
8. Величина коэффициента детерминации…
o Оценивает значимость каждого их факторов, включенных в уравнение регрессии;
o Характеризует долю дисперсии результативного признака, объясненную уравнением, в общей дисперсии;
o Характеризует долю дисперсии остаточной величины в общей дисперсии результативного признака;
o Оценивает значимость коэффициента корреляции.
9. Установите соответствие между наименованиями элементов уравнения регрессии и корреляции и их буквенными обозначениями: 
1) Параметры регрессии __________;
2) Объясняющая переменная ______;
3) Коэффициент корреляции ______;
4) Объясняемая переменная _______;
5) Случайная величина ___________;
6) Коэффициент детерминации ____.
10. Значение коэффициента корреляции равно 0,81. Можно сделать вывод о том, что линейная связь между результативным признаком и фактором является:
o Достаточно тесной;
o Функциональной;
o Средней силы.
11. Значение коэффициента корреляции равно – 0,9. Можно сделать вывод о том, что линейная связь между результативным признаком и фактором является:
o Достаточно тесной;
o Функциональной;
o Средней силы.
12. Величина коэффициента эластичности показывает:
o Во сколько раз изменится в среднем результат при изменении фактора в два раза;
o Предельно возможное значение результата;
o На сколько процентов изменится в среднем результат при увеличении фактора на 1%;
o На сколько процентов изменится в среднем фактор при увеличении результата на 1%.
13. Коэффициент эластичности для степенного уравнения регрессии равен:
14. Суть метода наименьших квадратов состоит:
o В максимизации суммы квадратов отклонений фактического значения зависимой переменной от ее теоретического значения;
o В минимизации суммы квадратов отклонений фактического значения зависимой переменной от ее теоретического значения;
o В минимизации суммы отклонений фактического и теоретического значений;
o В максимизации абсолютных величин отклонений фактического и теоретического значений.
15. Если коэффициент корреляции равен 1,2. Это означает, что…
o Связь между признаками сильная;
o Связь между признаками слабая;
o С увеличением фактора на 1%, результативный признак увеличивается на 1,2%;
o Такого быть не может.
16. При исследовании зависимости экономического показателя от определенных факторов получены следующие значения коэффициентов эластичности: 
; 
; 
и 
. Ранжируйте факторы по убыванию степени влияния на исследуемый экономический показатель .
17. Параметры линейного уравнения регрессии определяются:
o Методом Спирмена;
o Критерием Фишера;
o Критерием Дарбина-Уотсона.
18. Статистическая оценка значимости параметров уравнения парной линейной регрессии проверяется с помощью:
o Критерия Фишера;
o Критерия Стьюдента;
o Методом наименьших квадратов;
o Тестом Спирмена.
19. Для статистической выборки, состоящей из 22 наблюдений, фактическое значение F -критерия Фишера составляет 52. Уравнение регрессии. Линейный коэффициент корреляции в этом случае равен…
20. По 27 предприятиям, производящим одинаковую продукцию, построена линейная зависимости объемов продаж от расходов на рекламу. Среднее квадратичное отклонение равно 4,7. Среднее квадратичное отклонение равно 3,4. Линейный коэффициент детерминации в этом случае равен…
21. Коэффициент линейной регрессии , если известно , , равен…
22. Тенденция временного ряда характеризует совокупность факторов, …
o Оказывающих сезонные колебания ряда;
o Оказывающих единовременное влияние;
o Не оказывающих влияние на уровень ряда;