эконометрика 3
.docx
ЗА 2 СЕМЕСТР:
Значения экзогенных переменных определяются…
-вне системы одновременных уравнений.
Косвенный метод дает решение СОУ посредством оценки.
-коэффициентов приведенной формы и дальнейшего вывода значений коэффициентов структурной формы через вспомогательные уравнения
Приведенной системой одновременных уравнений называется система, где…
-эндогенных переменные в уравнениях выражаются только через экзогенные переменные
-
Авторегресионными моделями порядка р являются
-
Отсутствие единичного корня свидетельствует о том, что временной ряд
-
Стационарный
-
Процесс является …
-
Авторегриссионным процессом 1-го порядка
-
Нестационарным
-
Случайным блужданием
-
Процесс является …
-
Стационарным
-
Процессом скользящего среднего 1-го порядка
-
Процесс является
-
Нестационарным
-
Временным рядом с линейным трендом
-
Процесс
-
Авторегриссионным процессом 1-го порядка
-
Стационарным
-
Процесс является
-
Процесс белого шума
-
Стационарным
-
Ряд является стационарным относительно линейного тренда
-
Ряд не является стационарным
-
Процесс где Iβ1I=1 является
-
Авторегриссионным процессом 1-го порядка
-
Нестационарным
-
Автокорреляция в остатках – это
-
Корреляционная зависимость между остатками регрессии во времени
-
Статистика Дарбина-Уотсона (DW) для построенной модели временного ряда равна 4,2 что означает
-
Критерий рассчитан неверно, так как не может принимать такое значение
-
Критерий Дарбина-Уотсона для построенной модели временного ряда 2.05, что означает
-
Отсутствие автокорреляции в остатках
-
Критерий Дарбина-Уотсона для построенной модели временного ряда 3,85, что означает
-
Наличие отрицательной автокорреляции в остатках
-
В результате оценки нескольких моделей тренда и сезонности для одного и того же ряда были получены следующие результаты
-
3-я модель
-
Под автокорреляционной функцией временного ряда подразумевается
-
Корреляционная зависимость между уровнями ряда
-
Автокорреляционной функцией временного ряда называется последовательность коэффициентов корреляции
-
Между трендовой, сезонной и случайной компонентами
-
Между уровнями ряда первого, второго, третьего и последующих порядков
-
Факторов, формирующих уровень ряда
-
Между несколькими временными рядами
-
Для стационарных временных рядов автоковариация (cov (yi, yt-k)) зависит только от величины
-
Лага
-
Представленная на рисунке модель будет списываться уравнением:
-
υυpt=c+a1*t2+a2*υυpt-2+εt
-
Представленная на рисунке модель будет списываться уравнением:
-
yt=c+a1*t+a2*t2+a3*εt-3
-
Описанный ниже процесс
-
Авторегриссионным процессом скользящего среднего
-
Представленная на рисунке модель будет списываться уравнением:
-
ARMA (2;3)
-
В стационарном временном ряду трендовая компонента …
-
Отсутствует
-
Результаты проведенного ниже LM теста в Gretl показывают, что на уровне доверия 95 % …
-
Есть автокорреляция в остатках
-
Частная автокореляционная функция – это …
-
Последовательность частных коэффициентов автокорреляции, в которых оценивается теснота между уровнями, исключая влияние промежуточных уровней
-
Данная таблица значений автокорреляционной функции соответствует структуре временного ряда
Порядок |
Значение коэффициента автокорреляции |
1 |
0,872 |
2 |
0,748 |
3 |
0,558 |
4 |
0,529 |
-
Строгая стационарность временного ряда означает …
-
Независимость распределений уровней ряда от сдвига по времени
-
Информационные критерии Акайке (AIC) и Шварца (SBIC) применяются для …
-
Сравнения моделей по качеству подгонки
-
Наличие единичного корня свидетельствует о том, что временной ряд …
-
Нестационарный
-
Наличие единичного корня указывает на то, что временной ряд …
-
Не является стационарным
-
Расширенный тест Дики-Фуллера (ADF-тест) проводится для …
-
Оценки качества подгонки модели
-
Оценки значимости уравнения
-
Проверки на нормальность распределения остатков
-
Проверки на автокорреляцию в остатках
-
Проверки гипотезы на наличие единичного корня
-
DS-процесс – это …
-
Пропогарифмированный временной ряд
-
Процесс приводимый к стационарному путем выделения тренда
-
Процесс имеющий стохастический тренд и приводимый к стационарному только путем взятия разностей
-
Случайное блуждание
-
Процесс, приводимый к стационарному путем выделения сезонной компоненты
-
Процесс ARMA (p,q) называется
-
Авторегриссионным процессом скользящего среднего
-
Счетное правило проверки идентифицируемости системы является
-
Только необходимым условием
-
В системе одновременных уравнений значения экзогенных переменных..
-
Формируются внутри системы и могут корректировать с остатками
-
Формируются внутри системы, но не должны коррелировать с остатками
-
Формируются вне системы и могут коррелировать с остатками
-
Формируются вне системы и не должны коррелировать с остатками
-
Точнаяидентифицируемость системы одновременных уравнений означает, что:
-
Все значения коэффициентов структурной формы могут быть определены однозначно через коэффициенты приведенной формы
-
В системе рекурсивных эконометрических уравнений
-
В каждом уравнении системы зависимая переменная представляется как функция объясняющих переменных и эндогенных переменных из предыдущих уравнений
-
Матрица коэффициентов при эндогенных переменных не является ни диагональной, ни треугольной
-
Матрица коэффициентов при эндогенных переменных диагональная
-
Матрица коэффициентов при эндогенных переменных треугольной
-
Для оценки параметров идентифицируемой системы независимых переменных (внешне не связанных) эконометрических уравнений …. Быть найдены с помощью обычного МНК
-
Могут
-
Дана система одновременных эконометрических уравнений. Определите, является ли она идентифицируемой, неидентифицируемой или сверхидентифицируемой
Данная система является
-
Идентифицируемой
-
Ситуация неопределенная
-
неидентифицируемой
-
сверхидентифицируемой
-
В системе одновременных эконометрических уравнений:
-
В каждом уравнении системы зависимая переменная представляется как функция объясняющих переменных и эндогенных переменных из предыдущих уравнений
-
Матрица коэффициентов при эндогенных переменных не является ни диагональной, ни треугольной
-
Матрица коэффициентов при эндогенных переменных диагональная
-
Матрица коэффициентов при эндогенных переменных треугольная
-
Пусть в уравнении H эндогенных переменных и D экзогенных переменных, которые в этом уравнение ( в его структурной форме) отсутствуют. Тогда в случае, если D=3, H=2, уравнение является:
-
Идентифицируемым
-
Неидентифицируемым
-
Слабо идентифицируемым
-
ошибочным
-
сверхидентифицируемым
-
Значения экзогенных переменных определяются…
-
Вне системы одновременных уравнений
-
Оценки параметров идентифицируемой системы независимых (внешне не связанных) эконометрических уравнений могут быть найдены с помощью …
-
Косвенного МНК
-
Взвешенного МНК
-
Обобщенного МНК
-
Обычного МНК
-
Двухшагового МНК
-
Если для системы одновременных уравнений подтвердилась ее неидентифицируемость, то для решения такой системы необходимо:
-
Изменить спецификацию системы
-
Такая система не может быть решена, даже при исключении ряда экзогенных переменных
-
Решать уравнения системы по отдельности
-
Косвенный метод дает решение СОУ посредством оценок:
-
Коэффициентов приведенной формы и дальнейшего вывода значений коэффициентов структурной формы через вспомогательные уравнения
-
Точнаяидентифицируемость системы одновременных уравнений означает, что:
-
Численные значения коэффициентов приведенной формы не выводятся из коэффициентов структурной формы
-
Все уравнения могут быть оценены в исходном виде по отдельности
-
Все значения коэффициентов структурной формы могут быть определены однозначно через коэффициенты приведенной формы
-
Определите тип системы эконометрических уравнений: (НЕЗНАЮ ПРАВИЛЬНО ИЛИ НЕТ)
-
Даны структурная и приведенная формы модели системы одновременных уравнений:
-
Статистика Дарбина-Уотсона (DW) для построенной модели временного ряда равна 0,23 что означает
-
Наличие положительной автокорреляции в остатках
-
Отсутствие автокорреляции в остатках
-
Неопределенность наличия или отсутствия автокорреляции в остатках
-
Наличие отрицательной автокорреляции в остатках
-
Автокорреляция остатков бывает следующих видов:
-
Отрицательная
-
Положительная
-
В результате оценки нескольких моделей тренда и сезонности для одного и того же ряда были получены следующие результаты
Лучшей моделью является:
-
1-я модель
-
2-я модель
-
3-я модель
-
4-я модель
-
Модель, в которой ряд представлен как сумма трендовой, циклической и случайной компонент, называется:
-
Моделью с распределенными лагами
-
Аддитивной моделью временного ряда
-
Моделью авторегрессии
-
Мультипликативной моделью временного ряда
-
ARIMA (0,0,1) является:
-
Моделью скользящей средней
-
Расширенный тест Дики-Фуллера (ADF-тест):
Показывает что:
-
Ряд является стационарным
-
Ряд не содержит единичный корень
-
Ряд содержит единичный корень
-
Ряд является стационарным
-
Дана приведенная форма модели системы эконометрических уравнений:
-
Дана система одновременных эконометрических уравнений:
Данная система является …
-
Неидентифицируемой
-
Система одновременных уравнений идентифицируема, если …
-
Идентифицируемы все уравнения системы
-
Приведенной системы одновременных уравнений называется система, где:
Эндогенные переменные в уравнениях выражаются только через экзогенные переменные
Добавила с Настиных
-
Описанный ниже процесс
-
Авторегриссионным процессом скользящего среднего
-
Процессом скользящего среднего
-
Процесс белого шума
-
Авторегрессионным процессом
-
Изменение ежеквартальной динамики процентной ставки банка в течение 7 кварталов происходило примерно с постоянным темпом роста. Средний темп роста составил Т=92,7%. Рассчитайте прогнозное значение процентной ставки банка в 8 квартале, если в 7 квартале она составила 11%. Прогноз равен:
-
10,2%
-
9,0%
-
11,8%
-
Для ежеквартальной динамики процентной ставки банка оказалось, что значения цепных абсолютных приростов примерно одинаковы в течение 7 кварталов. Средний абсолютный прирост составил
. Рассчитать прогнозное значение процентной ставки банка в 8 квартале, если в 7 квартале она составила 9,2 %. Прогноз равен..
-
8,8 %
-
Основная цель изучения временных рядов - …
-
Изучение структурных сдвигов
-
Прогнозирование
-
Факторный анализ
-
Выявление индивидуальных эффектов
-
Процесс является …
-
Авторегрессионным процессом 1-го порядка
-
Стационарный
-
Нестационарный
-
Процесс белого шума
-
Процессом скользящего среднего 1-го порядка
-
Прогноз по данным ежедневного курса акций на 10 дней вперед в эконометрики является:
-
Краткосрочным
-
Среднесрочным
-
Долгосрочным
-
оперативным
-
Прогноз по данным ежедневного курса акций на 2 дня вперед называется
-
Оперативным
-
Краткосрочным
-
Долгосрочным
-
Среднесрочным
-
Дана система одновременных уравнений. Определите, является ли она идентифицируемой, неидентифицируемой, или сверхидентифицируемой
Данная система является:
-
Ответ: идентифицируемой(НУЖНО САМИМ ЭТО ВПЕЧАТАТЬ)
-
Дана структурная и приведенная формы модели системы одновременных уравнений.
(НУЖНО СООТНЕСТИ)
-
Х2 – переменная модели
-
ε2 – случайная компонента
-
b22 – структурный коэффициент
-
δ22 – приведенный коэффициент
-
Дана система одновременных эконометрических уравнений:
Данная система является …
-
Сверхидентифицируемой
-
Определите тип системы эконометрических уравнений
-
Какие виды уравнений в системах одновременных уравнений с точки зрения идентифицируемости параметров Вы знаете:
-
Неидентифицируемые уравнения
-
Точно идентифицируемые уравнения
-
Сверхидентифицируемые уравнения
-
Сформулируйте необходимое условие идентифицируемости структурного уравнения (порядковое)
-
Число отсутствующих экзогенных переменных в уравнении равно числу эндогенных переменных, входящих в уравнение, без единицы
-
Дана система одновременных эконометрических уравнений:
Данная система является …
-
Неидентифицируемой
-
Дана приведенная форма системы одновременных уравнений
(НУЖНО СООТНЕСТИ)
-
Сt – структурный коэффициент
-
α32 – приведенный коэффициент
-
Wt – эндогенная переменная системы
-
Установите соответствие между видом и классом системы эконометрических уравнений:
-
По графику можно сделать вывод о том, что представленный на рисунке ряд:
-
Ряд не является стационарным
-
Для обнаружения автокорреляции в остатках используется …
-
Статистика Дарбина-Уотсона
-
Коррелограмма – это …
-
График автокорреляционной функции
-
Стационарность временного ряда означает отсутствие …
-
Тренда
-
Строгая стационарность временного ряда означает …
-
Независимость распределений уровней ряда от сдвига по времени
-
Слабая стационарность временного ряда означает…
-
Независимость математического ожидания, дисперсии и ковариации для уровней ряда от сдвига по времени
-
Постоянство только математического ожидания и дисперсии ряда
-
Положительные значения частной автокорреляционной функции
-
Что автокорреляционной функция является функцией разности своих аргументов
-
В стационарном временном ряду трендовая компонента …
-
Отсутствует
-
При оценке модели вида yt= a0+a1yt-1+a2yt-2 + εt необходимо написать в командной строке:
-
Isy с ar(1) ar(2)
-
Какое число фактических переменных, характеризующих сезонность, для квартальных данных при построении модели тренда и сезонности со свободным членом в Eviews вводит в модель?
-
3
-
Аддитивнаяя модель временного ряда содержит компоненты в виде..
-
Слагаемых
-
Команда в EViews следующего вида: lsycar(1) ar(2) ar(3) позволяет оценить модель вида
-
Возрастающий тренд, мультипликативную сезонную компоненту и случайную компоненту
-
Убывающий тренд, мультипликативную сезонную компоненту и случайную компоненту
-
Только случайную компоненту
-
Только аддитивную сезонную компоненту и случайную компоненту
-
Возрастающий тренд, аддитивную сезонную компоненту и случайную компоненту
-
Только мультипликативную сезонную компоненту и случайную компоненту
-
Только возрастающий тренд и случайную компоненту
-
Убывающий тренд, аддитивную сезонную компоненту и случайную компоненту
-
мультипликативную сезонную компоненту и случайную компоненту
-
возрастающую тенденцию и случайную компоненту
-
аддитивную сезонную компоненту и случайную компоненту
-
убывающую тенденцию и случайную компоненту
-
модель, в которой временной ряд представлен как сумма трендовой, циклической и случайной компонент, называется:
-
модель авторегрессии
-
моделью с распределенными лагами
-
мультипликативной моделью временного ряда
-
аддитивной моделью временного ряда
-
Если отношения цепных абсолютных приростов временного ряда примерно одинаковы, то для вычисления прогнозного значения в следующий точке корректно использовать
-
Средний темп роста
-
Средний абсолютный прирост
-
Средний темп прироста
\
-
4
-
2
-
3
-
1
-
Имеет сезонный характер
-
Имеет убывающий тренд
-
Является нестационарным
-
Является стационарным
-
Временной ряд – это..
-
Совокупность элементов, находящихся в отношениях и связях между собой и образующих определенную целостность, единства
-
Данные об однородных объектах за один и тот же период времени
-
Последовательные значения одной экономической переменной в различные периоды времени
-
Упрощенное, идеализированное представление процессов реального мира
-
Прослеженные во времени пространственные выборки индивидуумов
-
Модель, в которой временной ряд представлен как произведение трендовой, циклической и случайной компонент, называется
-
Моделью авторегрессии
-
Мультипликативной моделью временного ряда
-
Моделью с распределенными лагами
-
Аддитивной моделью временного ряда
-
Если значения цепных абсолютных приростов временного ряда примерно одинаковы, то для вычисления прогнозного значения в следующей точке корректно использовать:
-
Средний темп роста
-
Средний абсолютный прирост
-
Средний темп прироста
-
Если временной ряд имеет мультипликативную структуру и линейный тренд, то его сезонную составляющую можно оценить…
-
Проверяя остатки регрессии на автокорреляцию
-
Введя фиктивные переменные в уравнение, в левой части которого уровни временного ряда
-
Используя инструментальные переменные
-
Введя фиктивные переменные в уравнение, в левой части которого логарифмы уровней временного ряда
-
Если временной ряд имеет аддитивную структуру и линейный тренд, то его сезонную составляющую можно оценить…
-
Используя инструментальные переменные
-
Введя фиктивные переменные в уравнение, в левой части которого уровни временного ряда
-
Проверяя остатки регрессии на автокорреляцию
-
Введя фиктивные переменные в уравнение, в левой части которого логарифмы уровней временного ряда
-
Для оценки модели процесса скользящего среднего 2-го порядка в Eviews необходимо вести команду
-
Ls y c ma(1) ar(2)
-
Ls y c ar(1) ar(2)
-
Ls y c ar(1) ma(2)
-
Ls y c ar(2) ma(2)
-
Ls y c ma(1) ma(2)
-
Значение коэффициента автокорреляции может быть равно
-
-0,9
-
5
-
-1,5
-
0,5
S: Автокорреляцией уровней ряда называется корреляционная зависимость между …
+: последовательными уровнями ряда
S: Автокорреляционной функцией временного ряда называется последовательность коэффициентов автокорреляции …
+: первого, второго, третьего и последующих порядков
S: Априорно известно, что зависимость между объясняющей и объясняемой переменными не является линейной, в таком случае зависимость может быть выражена ________ функцией.
+: нелинейной
S: Автокорреляционная функция является отображением зависимости между значениями соответствующего коэффициента автокорреляции
и ...
+: его порядком
S: Гиперболической моделью не является регрессионная модель …
+:
S: Внешние по отношению к рассматриваемой экономической модели переменные называются:
+ экзогенные
S: Выберите правильную последовательность.
Этапы построения эконометрической модели:
-
оценка параметров модели (параметризация)
-
спецификация модели (выбор формы модели)
-
проверка адекватности модели
-
сбор статистической информации об объекте исследования