Описание
Содержание
1. Что такое эконометрика?
- Наука, изучающая экономические модели и их реализацию в реальной жизни
- Наука, использующая статистические методы для оценки экономических моделей
- Область теоретической экономики, связанная с рыночными механизмами
- Раздел математики, посвященный вычислению прибыли
2. Что представляет собой модель в эконометрике?
- Теоретическое описание экономического процесса
- Математическое выражение, связывающее переменные
- Эмпирическая регрессия, основанная на данных
- Комбинация всех вышеупомянутых
Все вышеперечисленное
3. Что такое мультиколлинеарность?
- Когда переменные независимы друг от друга
- Когда есть высокая корреляция между объясняющими переменными
- Когда объясняющие переменные сильно коррелируют между собой
- Отсутствие автокорреляции остатков
4. Что означает термин «гетероскедастичность»?
- Постоянство дисперсии ошибок
- Автокорреляция ошибок
- Неравномерность дисперсии ошибок по уровням объясняющих переменных
- Отрицательное значение ошибок
5. Что такое тест Фишера в эконометрике?
- Тест на автокорреляцию
- Тест на мультимодальность
- Тест на сдвиг структурных параметров
- Тест на значимость всей регрессии
6. Что такое ОМНЛ (обычная наименьших квадратов) в эконометрике?
- Метод оценки параметров модели, минимизирующий сумму абсолютных отклонений
- Метод, предполагающий гетероскедастичность в данных
- Модель с ошибками, распределенными по Пуассону
- Метод оценки, минимизирующий сумму квадратичных отклонений
7. Что такое стационарность временного ряда?
- Когда временной ряд изменяется со временем без закономерности
- Когда параметры модели со временем меняются
- Когда среднее, дисперсия и autocorrelation остаются постоянными во времени
- Когда статистические характеристики временного ряда стабильны во времени
8. Что означает термин «проверка на автокорреляцию»?
- Обнаружение связи между ошибками в будущем и настоящем
- Выявление зависимостей между переменными
- Обнаружение наличия корреляции между ошибками модели по времени
- Определение причинных связей
9. Что такое «выбросы» в данных?
- Значения, сильно отклоняющиеся от остальной части данных
- Средние значения по серии
- Объясняющие переменные, содержащие пропуски
- Экстремальные наблюдения, искажающие анализ
10. Что такое преобразование логарифмов в эконометрике?
- Простое изменение единиц измерения
- Использование логарифмов для нормализации распределения
- Линейное приближение экспоненциальных зависимостей
- Улучшение точности предсказаний
11. Что такое демпфирование в регрессиях?
- Приращение ошибок со временем
- Обнаруженный эффект влияния объясняющей переменной
- Чрезмерное увеличение параметра модели
- Потеря влияния переменной по мере увеличения времени
12. Что такое модель с задержками (лагами)?
- Модель, использующая переменные из прошлого периода
- Модель без временных аспектов
- Модель, основанная на текущих данных только
- Модель, включающая предыдущее значение переменной
13. Что показывает показатель R-квадрат?
- Коэффициент корреляции между предсказанными и фактическими значениями
- Коэффициент автокорреляции
- Доля вариации зависимой переменной, объясняемой моделью
- Статистическую значимость модели
14. Что означает термин «кросс-валидация»?
- Разделение данных для проверки модели на разных наборах
- Использование данных только одного набора
- Обучение модели только на тренировочных данных
- Обеспечение оценки модели на новых данных для проверки ее обобщающих способностей
15. Что такое структурный сдвиг в модели?
- Изменение формы функции
- Модель перестраивается по новой теоретической гипотезе
- Параметры модели меняются со временем
- Резкое изменение зависимости между переменными, вызванное внешним событием
16. Что такое автокорреляция ошибок?
- Коронально связанные регрессорные переменные
- Зависимость ошибок в разных наблюдениях
- Когда ошибка в одном периоде связана с ошибкой в другом периоде
- Зависимость зависимой переменной от собственной прошлой величины
17. Что такое концепция «холости» в регрессии?
- Наличие высокой мультиколлинеарности между переменными
- Проблема пропущенных данных
- Высокий уровень автокорреляции
- Недостаток уникальных решений при наличии линейной зависимости переменных
18. В чем заключается цель анализа остатков?
- Определение средней ошибки модели
- Проверка выполнения предположений модели о равномерности вариации и отсутствии автокорреляции
- Обнаружение выбросов
- Все вышеперечисленное
19. Что означает «инструментальный переменный» в эконометрике?
- Переменная, используемая для устранения эндогенности
- Объясняющая переменная, не связанная с ошибками
- Переменная, которая не входит в модель
- Вариант, который помогает получить согласованные оценки в условиях эндогенности
20. Что такое разрывный тест в контексте структурных сдвигов?
- Тест на наличие автокорреляции
- Тест на наличие сезонности
- Тест на наличие структурных изменений в данных
- Проверка наличия структурных изменений в параметрах модели
21. Что такое бета-коэффициент в регрессии?
- Коэффициент корреляции
- Стандартная ошибка коэффициента
- Ранг переменной в модели
- Количество, показывающее изменение зависимой переменной при изменении объясняющей на одну единицу
22. Какие предположения делаются при использовании метода ОМНЛ?
- Модель линейна в параметры, ошибки независимы, имеют нулевое математическое ожидание, равную дисперсию и не автокоррелированы
- Ошибки обязательно гетероскедастичны
- Переменные коррелируют между собой
- Все вышеперечисленные предположения, кроме гетероскедастичности
23. Что означает термин «доказательство причинности»?
- Обнаружение корреляции между переменными
- Проверка наличия связи между переменными
- Построение модели на основе теоретических оснований
- Наличие доказательств, что одна переменная влияет на другую
24. Что такое «эффект спурий» в модели?
- Эффект, вызванный случайными выбросами
- Объяснение всех изменений в зависимой переменной
- Искажение оценки параметров из-за отсутствия релевантных переменных
- Добавление переменных, не связанных с зависимой, что ведет к ложному увеличению объясненной дисперсии
25. Какой метод используют для устранения мультиколлинеарности?
- Использование Ridge-регрессии
- Удаление одних из коррелирующих переменных
- Преобразование переменных
- Все вышеперечисленное
Все вышеперечисленное