Тихонова Ольга Александровна

АВТОНОМНАЯ НЕКОММЕРЧЕСКАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ

ВЫСШЕГО Проф ОБРАЗОВАНИЯ

ЦЕНТРОСОЮЗА Русской ФЕДЕРАЦИИ

«РОССИЙСКИЙ Институт КООПЕРАЦИИ»

КАЗАНСКИЙ КООПЕРАТИВНЫЙ ИНСТИТУТ (ФИЛИАЛ)

О.А.Тихонова

ЭКОНОМЕТРИКА

ТЕСТОВЫЕ ЗАДАНИЯ

для студентов по специальностям 080109.65 «Бухгалтерский учет, анализ и аудит»; 080105.65 «Финансы и кредит»

Казань


Тихонова О.А.. Эконометрика: Тестовые задания. - Казань: Казанский кооперативный институт, 2010. – 39с.

Тестовые задания по дисциплине «Эконометрика» для проверки остаточных познаний студентов по Тихонова Ольга Александровна специальностям 080109.65 «Бухгалтерский учет, анализ и аудит»; 080105.65 «Финансы и кредит» составленыТихоновой О.А., старшим педагогом кафедры «Инженерно-технические дисциплины и сервис» Казанского кооперативного института, в согласовании с требованиями по подготовке профессионалов по специальностям 080109.65 «Бухгалтерский учет, анализ и аудит»; 080105.65 «Финансы и кредит» и аннотацией по разработке аттестационных педагогических измерительных материалов.

Рецензент: к Тихонова Ольга Александровна.ф-м.н., доцент З.Э. Хайруллин

Тестовые задания:

согласованыс кафедрой «Бухгалтерский учет, анализ и аудит»


Зав. кафедрой М.Н. Хабриева

«10» сентября 2010 г.

оговорены и рекомендованык изданию решением кафедры «Инженерно-технические дисциплины и сервис» от 07.10.2010 г., протокол №2


Зав. кафедрой Э.А. Гатина

одобреныМетодическим советом института от 07.10.2010 г., протокол №3


Председатель З Тихонова Ольга Александровна.Н. Мирзагалямова

©Казанский кооперативный институт (филиал) Русского института кооперации, 2010

©Тихонова О.А., 2010

S: Эконометрика – это …

+: наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов

-: раздел экономической теории, связанный с анализом статистической инфы

-: особый раздел арифметики, посвященный анализу экономической инфы

-: наука, которая производит высококачественный анализ взаимосвязей экономических явлений и процессов

I:

S: Термин эконометрика был Тихонова Ольга Александровна введен:

+: Фришем

-: Марковым

-: Тинбергеном

-: Фишером

I:

S: Значения экономических характеристик, характеризующих разные экономические объекты в данный либо один и тот же момент времени принято именовать:

+: пространственными данными

-: временными данными либо рядами

I:

S: Значения экономических характеристик, характеризующих один и тот же экономический объект в разные моменты времени принято именовать:

-: пространственными данными

+: временными данными либо рядами

I Тихонова Ольга Александровна:

S: Наружные по отношению к рассматриваемой экономической модели переменные именуются:

-: эндогенные

+: экзогенные

-: лаговые

-: интерактивные

I:

S: Переменные, значения которых формируются снутри самой модели и являются объясняемыми, именуются:

+: эндогенными

-: экзогенными

-: лаговыми

-: предопределенными

I:

S: Переменные, значения которых датированы прошлыми моментами времени, именуются:

-: эндогенными

-: экзогенными

+: лаговыми

-: предопределенными

I:

S: Переменные, значения которых известны к моменту моделирования, именуются:

-: эндогенными

-: экзогенными

-: лаговыми

+: предопределенными

I:

S: К классу предопределенных переменных Тихонова Ольга Александровна не относят:

-: лаговые эндогенные

-: лаговые экзогенные

+: текущие эндогенные

-: текущие экзогенные

I:

S: Изберите правильную последовательность.

Этапы построения эконометрической модели:

1) оценка характеристик модели (параметризация)

2) спецификация модели (выбор формы модели)

3) проверка адекватности модели

4) сбор статистической инфы об объекте исследования

+: 2,4,1,3

-: 1,2,3,4

-: 2,4,3,1

-: 3,2,4,1

I:

S: Под верификацией модели понимается:

-: спецификация модели (выбор формы модели)

-: оценка характеристик модели (параметризация)

-: сбор статистической инфы об Тихонова Ольга Александровна объекте исследования

+: проверка адекватности модели

I:

S: Под параметризацией (настройкой) модели понимается:

-: спецификация модели

+: оценка характеристик модели

-: сбор статистической инфы об объекте исследования

-: проверка адекватности модели

I:

S: Выбор перечня переменных модели и типа связи меж ними производится на шаге:

+: спецификации

-: оценки характеристик

-: сбора статистической инфы об объекте исследования

-: проверка адекватности

I:

S: Статистический анализ модели (статистическое оценивание её характеристик) относится Тихонова Ольга Александровна к шагу:

-: априорному

-: информационному

+: идентификации

-: верификации

I:

S: Способ меньших квадратов может применяться в случае

-: только парной регрессии

-: только множественной регрессии

+: нелинейной и линейной множественной регрессии

-: коллинеарной регрессии

I:

S: Способ меньших квадратов употребляется для оценивания

+: характеристик линейной регрессии

-: величины коэффициента корреляции

-: величины коэффициента детерминации

-: средней ошибки аппроксимации

I:

S: Характеристики модели линейной парной регрессии y=a+b×x могут Тихонова Ольга Александровна быть найдены

-: способом скользящей средней

+: способом меньших квадратов

-: способом аналитического выравнивания

I:

S: Модель линейной парной регрессии имеет вид y=-5.79+36.84×x, коэффициент регрессии в таковой модели равен:

-: -5.79

+: 36.84

-: 0.6

I:

S: Модель линейной парной регрессии имеет вид y=1.9+0.65×x, коэффициент регрессии в таковой модели равен:

-: 1.9

+: 0.65

-: 0.55

I:

S: Модель линейной парной регрессии имеет вид y=3.4+2.986×x Тихонова Ольга Александровна, коэффициент регрессии в таковой модели равен:

-: 3.4

+: 2.986

-: 0.986

I:

S: Величина коэффициента регрессии указывает …

+: среднее изменение результата при изменении фактора на одну единицу

-: нрав связи меж фактором и результатом

-: тесноту связи меж фактором и результатом

-: тесноту связи меж исследуемыми факторами

I:

S: Зависимо от типа связи меж эндогенной переменной и экзогенной регрессионные модели разделяются на:

+: линейные Тихонова Ольга Александровна и нелинейные

-: парные и множественные

I:

S: Зависимо от количества экзогенных переменных в модели их разделяются на:

-: линейные и нелинейные

+: парные и множественные

-: статические и динамические

-: стационарные и нестационарные

I:

S: Избрать верный ответ.

Независящие переменные в регрессионных моделях именуются:

-: откликами

-: возмущениями

+: регрессорами

-: остатком

I:

S: Оценка случайного возмущения именуется:

+: остатком

-: откликом

-: регрессором

I:

S: Избрать верный ответ.

Уравнение линейной парной регрессии Тихонова Ольга Александровна меж зависимой переменной Y и независящей переменной X, где a, b – характеристики модели, может иметь вид:

+: Y=a+bX

-: Y=a+bX2

-: Y=a+b1X1+b2X2

I:

S: Уравнение линейной парной регрессии меж зависимой переменной Y и независящей переменной X, где a, b – характеристики модели, не может иметь вид:

-:Y Тихонова Ольга Александровна=a+bX

+: Y=a+bX2

-: Y= bX

I:

S: Уравнение линейной парной регрессии меж зависимой переменной Y и независящей переменной X, где a, b – характеристики модели, может иметь вид:

-: Y=a+bX2

+: Y=a+bX

-: Y=a+b1X1+b2X2

-: Y=a+ b/X

I:

S: Уравнение линейной парной регрессии меж зависимой Тихонова Ольга Александровна переменной Y и независящей переменной X, где a, b – характеристики модели, не может иметь вид:

+: Y=a+bX2

-: Y=a+bX

-: Y= bX

I:

S: Какое из уравнений соответствует уравнению модели линейной парной регрессии?

+: y=a+bx

-: y=a+b1x1+b2x2+e

-: y=a+b/x+e

-: y=a+b1x Тихонова Ольга Александровна+b2x2+e

I:

S: Примером линейной зависимости экономических характеристик является

-: традиционная гиперболическая зависимость спроса от цены

+: зависимость заработной платы рабочего от его выработки при сдельной оплате труда

-: зависимость объема продаж от недели реализации

I:

S: Примером линейной зависимости экономических характеристик является

+: зависимость цены квартиры от ее площади

-: зависимость заработной платы рабочего от номера месяца Тихонова Ольга Александровна в течение года

-:зависимость объема продаж от недели реализации

V2: Модель линейной множественной регрессии

I:

S: Уравнение линейной множественной регрессии меж зависимой переменной Y и независящей переменной X, где a, b – характеристики модели, может иметь вид:

-: Y=a+bX

-: Y=a+bX2

+: Y=a+b1X1+b2X2

-: Y= bX

I:

S: Уравнение линейной множественной Тихонова Ольга Александровна регрессии меж зависимой переменной Y и независящей переменной X, где a, b – характеристики модели, не может иметь вид:

+: Y=a+b1X12+b2X23

-: Y=a+b1X1+b2X2

-: Y=a+b1X1+b2X2+b3X3

I:

S: Какое из уравнений соответствует модели линейной множественной регрессии?

-: y Тихонова Ольга Александровна=a+bx

+: y=a+b1x1+b2x2+e

-: y=a+b1x+b2x2+e

I:

S: Какие из уравнений не соответствуют модели линейной множественной регрессии?

-: y= a+b1x1+b2x2+b3x3+e

-: y=a+b1x1+b2x2+e

+: y=a+b1x+b2x2+e

I:

S: Нелинейным является Тихонова Ольга Александровна уравнение регрессии нелинейное относительно входящих в него

+: переменных(причин)

-: результатов

-: характеристик

-: случайных величин

I:

S: Примером нелинейной зависимости экономических характеристик является

+: традиционная гиперболическая зависимость спроса от цены

-: линейная зависимость выручки от величины обратных средств

-: зависимость объема продаж от недели реализации

-: линейная зависимость издержек на создание от объема выпуска продукции

I:

S: Линеаризация нелинейной модели регрессии может быть Тихонова Ольга Александровна достигнута:

-: отбрасыванием нелинейных переменных

-: перекрестной суперпозицией переменных

+: преобразованием анализируемых переменных

-: сглаживанием переменных

I:

S: С помощью какого математического преобразования можно выполнить линеаризацию модели y=a+b×x3:

-: методом дифференцирования

-: методом логарифмирования

+: методом подмены переменных

-: методом потенцирования

I:

S: С помощью какого математического преобразования можно выполнить линеаризацию модели y=a+b×lnx:

-: методом дифференцирования

-: методом логарифмирования

+: методом подмены переменных

-: методом потенцирования

I:

S Тихонова Ольга Александровна: С помощью какого математического преобразования можно выполнить линеаризацию модели y=a+b/x:

-: методом дифференцирования

-: методом логарифмирования

+: методом подмены переменных

-: методом потенцирования

I:

S: С помощью какого математического преобразования можно выполнить линеаризацию модели y=а×bx

-: методом дифференцирования

+: методом логарифмирования

-: методом подмены переменных

-: методом потенцирования

I:

S: С помощью какого математического преобразования можно выполнить линеаризацию модели y= а Тихонова Ольга Александровна×xb:

-: методом дифференцирования

+: методом логарифмирования

-: методом подмены переменных

-: методом потенцирования

I:

S: С помощью какого математического преобразования можно выполнить линеаризацию модели y=а×ebx:

-: методом дифференцирования

+: методом логарифмирования

-: методом подмены переменных

-: методом потенцирования

I:

S: К линейному уравнению нельзя привести последующий вид модели

+: y=a+bxC

-: y=a+b1x1+b2x2+e

-: y=a+b/x+e

-: y=a+b1x Тихонова Ольга Александровна+b2x2+e

I:

S: Теснота статистической связи меж переменной у и объясняющими переменными Х измеряется:

-: t-критерием Стьюдента

-: коэффициентом детерминации

+: коэффициентом корреляции

-: F-критерием Фишера

I:

S: Коэффициент парной линейной корреляции охарактеризовывает:

+: тесноту линейной связи меж 2-мя переменными

-: тесноту нелинейной связи меж 2-мя переменными

-: тесноту линейной связи меж несколькими переменными

-: тесноту нелинейной связи меж несколькими Тихонова Ольга Александровна переменными

I:

S: Корреляция предполагает наличие связи меж

+: переменными

-: параметрами

-: случайными факторами

-: результатом и случайными факторами

I:


S:

Коэффициент корреляции для модели линейной парной регрессии может быть рассчитан по формуле:

-:


-: R=(rxy)2

+:

I:

S: Линейный коэффициент корреляции rxy может принимать значения в спектре:

-: (-1; 1)

-: [0; 1]

+: [-1; 1]

-: [-1.1; 1]

I:

S: Линейный коэффициент корреляции rxy не может принимать значения в Тихонова Ольга Александровна спектре:

+: (-2; 1)

-: [0; 1]

-:[-1; 1]

-: [-0.1; 1]

I:

S: Линейный коэффициент корреляяции rxy может принимать значения в спектре:

-: (-1; 1.1)

-: [0; 1.5]

-: [0; 2]

+: [-1; 1]

I:

S: Линейный коэффициент корреляции rxy может принимать значения в спектре:

-: [0; 1.5]

-: [0; 1.1]

+: [-1; 1]

-: [-0.5; 1.5]

I:

S: Линейный коэффициент корреляции rxy может принимать значения исключительно в спектре:

-: [-1; 1.5]

-: [-1.1; 1]

-: [-1.1; 1]

+: [-1; 1]

I:

S: Линейный коэффициент корреляции rxy не может принимать значение равное:

-: 0.5

-: 0.99

-: -0.5

+: 1.2

I:

S: Линейный коэффициент корреляции Тихонова Ольга Александровна rxy не может принимать значение равное:

-: 0.5

-: 0.99

+: 1.05

-: 1

I:

S: Линейный коэффициент корреляции rxy не может принимать значение равное:

-: 0.6

-: 0.01

+: -1.05

-: 1

I:

S: Линейный коэффициент корреляции rxy может принимать значение равное:

-: -1.1

+: 0.99

-: 1.05

-: 1.2

I:

S: Линейный коэффициент корреляции rxy может принимать значение равное:

-: -1.35

+: -0.99

-: 1.05

-: 1.001

V2:

I:

S: Корреляционная связь меж переменными X и Y считается тесноватой, если Тихонова Ольга Александровна коэффициент корреляции воспринимает последующие значения:

-: rxy=0;

-: 0

-: 0.3

+: 0.7

-: rxy=1

I:

S: Корреляционная связь меж переменными X и Y считается умеренной, если коэффициент корреляции воспринимает последующие значения:

-: rxy=0;

-: 0

+: 0.3

-: 0.7

-: rxy=1

I:

S: Корреляционная связь меж переменными X и Y считается слабенькой, если коэффициент корреляции воспринимает последующие значения:

-: rxy Тихонова Ольга Александровна=0;

+: 0

-: 0.3

-: 0.7

-: rxy=1

I:

S: Корреляционная связь меж переменными X и Y считается линейной многофункциональной, если коэффициент корреляции воспринимает последующие значения:

-: rxy=0;

-: 0

-: 0.3

-: 0.7

+: rxy=1

I:

S: Корреляционная связь меж переменными X и Y отсутствует, если коэффициент корреляции воспринимает последующие значения:

-: rxy=0;

-: 0

-: 0.3

+: 0.7

-: rxy=1

I:

S Тихонова Ольга Александровна: Коэффициент детерминации R является показателем

-: тесноты связи меж переменными X и Y

+: свойства построенной модели

-: адекватности модели начальным фактическим данным

-: статистической значимости модели

I:

S: Коэффициент детерминации рассчитывается для оценки свойства

+: подбора уравнения регрессии

-: характеристик уравнения регрессии

-: мультиколлинеарных причин

-: причин, не включенных в уравнение регрессии

I:

S: Качество построенной модели парной регрессии может быть измерено:

-: t-критерием Стьюдента

+: коэффициентом детерминации

-: коэффициентом корреляции

-: F Тихонова Ольга Александровна-критерием Фишера

I:

S: Коэффициент детерминации для модели линейной парной регрессии может быть рассчитан по формуле:

-:


+: R=(rxy)2

-:


I:

S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать значения в спектре:

-: (-1; 1)

+: [0; 1]

-: [-1; 1]

-: [-1.1; 1]

I:

S: Линейный коэффициент детерминации R не может принимать значения в спектре:

+: (1; 1.5)

-: [0; 1]

-: [0; 0.99]

-: [0.1; 1]

I:

S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать значения Тихонова Ольга Александровна в спектре:

-: (-1; 1)

-: [0; 1.5]

+: [0; 1]

-: [-1.1; 1]

I:

S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать значения в спектре:

+: [0; 1]

-: [0; 1.1]

-: [-1; 1]

-: [-0.5; 1]

I:

S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать значения исключительно в спектре:

-: [-1; 1]

-: [-1.1; 1]

-: [-1; 1]

+: [0; 1]

I:

S: Линейный коэффициент детерминации R не может принимать значение равное:

-: 0.5

-: 0.99

+: -0.5

-: 1

I:

S: Линейный коэффициент детерминации R не может принимать значение равное:

-: 0.5

-: 0.99

+: 1.05

-: 1

I Тихонова Ольга Александровна:

S: Линейный коэффициент детерминации R не может принимать значение равное:

-: 0.6

-: 0.01

+: -1.05

-: 1

I:

S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать только значение равное:

-: -0.5

+: 0.99

-: 1.05

-: 1.2

I:

S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать только значение равное:

+: 0.35

-: -0.99

-: 1.05

-: 1.001

I:

S: Найти коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если понятно, что коэффициент корреляции rxy= -0.5

-: 0.5

+: 0.25

-: -0.5

-: -0.25

I:

S: Найти коэффициент детерминации Тихонова Ольга Александровна линейной двухфакторной модели, если понятно, что коэффициент корреляции rxy= -0.3

-: 0.3

+: 0.09

-: -0.3

-: -0.09

I:

S: Найти коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если понятно, что коэффициент корреляции rxy= -0.4

-: 0.4

+: 0.16

-: -0.4

-: -0.16

I:

S: Найти коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если понятно, что коэффициент корреляции rxy= -0.25

+: 0.0625

-: -0.625

-: 0.5

-: -0.25

I:

S: Найти коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если понятно, что коэффициент Тихонова Ольга Александровна корреляции rxy= -0.6

+: 0.36

-: -0.36

-: 0.6

-: -0.24

I:

S: Найти коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если понятно, что коэффициент корреляции rxy= -0.7

-: 0.07

-: -0.49

+: 0.49

-: -0.7

I:

S: Найти коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если понятно, что коэффициент корреляции rxy= 0.7

-: 0.07

-: -0.49

+: 0.49

-: -0.7

I:

S: Найти коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если понятно, что коэффициент корреляции rxy= 0.8

+: 0.64

-: -0.64

-: 0.8

-: -0.8

I:

S: Найти коэффициент детерминации Тихонова Ольга Александровна линейной двухфакторной модели, если понятно, что коэффициент корреляции rxy= 0.9

-: -0.81

+: 0.81

-: 0.9

-: -0.9

I:

S: Найти коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если понятно, что коэффициент корреляции rxy= 0.65

-: -0.65

-: 0.65

+: 0.4225

-: -0.125

I:

S: Тенденция (Тренд) временного ряда охарактеризовывает совокупа причин,

+: оказывающих длительное воздействие и формирующих общую динамику изучаемого показателя

-: оказывающих сезонное воздействие

-: оказывающих единовременное воздействие

-: не оказывающих воздействие Тихонова Ольга Александровна на уровень ряда

I:

S: Плавненько меняющаяся компонента временного ряда, отражающая воздействие на экономические характеристики длительных причин, именуется:

+: трендом

-: сезонной компонентой

-: повторяющейся компонентой

-: случайной компонентой

I:

S: Компонента временного ряда, которая отражает колебания экономических характеристик с периодом равным одному году, именуется:

-: трендом

+: сезонной компонентой

-: повторяющейся компонентой

-: случайной компонентой

I:

S: Компонента временного ряда, которая отражает колебания экономических характеристик Тихонова Ольга Александровна с периодами длиной в пару лет, именуется:

-: трендом

-: сезонной компонентой

+: повторяющейся компонентой

-: случайной компонентой

I:

S: Компонента временного ряда, которая отражает воздействие не поддающихся учету и регистрации случайных причин, именуется:

-: трендом

-: сезонной компонентой

-: повторяющейся компонентой

+: случайной компонентой

I:

S: Временной ряд именуется стационарным, если

+: среднее значение членов ряда повсевременно

-: члены ряда образуют арифметическую прогрессию

-: члены ряда образуют геометрическую прогрессию

-: среднее значение членов Тихонова Ольга Александровна ряда повсевременно вырастает

I:

S: Временной ряд является нестационарным, если:

-: среднее значение его членов повсевременно

-: его случайная составляющая находится в зависимости от времени

-: его члены не зависят от времени

+: его неслучайная составляющая находится в зависимости от времени

I:

S: В стационарном временном ряде трендовая компонента

+: отсутствует+

-: находится

-: имеет линейную зависимость от времени

-: имеет нелинейную зависимость от времени

I Тихонова Ольга Александровна:

S: В аддитивной модели временного ряда его главные составляющие

-: перемножаются

-: логарифмируются

+: складываются

-: закономерные составляющие перемножаются, а случайная - складывается

I:

S: В мультипликативной модели временного ряда его главные составляющие

-: логарифмируются

+: перемножаются

-: складываются

-: закономерные составляющие перемножаются, а случайная - складывается

I:

S: В мультипликативно-аддитивной модели временного ряда его главные составляющие

-: логарифмируются

-: перемножаются

-: складываются

+: закономерные составляющие перемножаются, а случайная - складывается;

I:

S: Временной ряд записан в Тихонова Ольга Александровна последующем виде: Y=T+S+C+E, изберите вид соответственной модели:

-: регрессионная модель

-: мультипликативная модель

-: мультипликативно-аддитивная модель

+: аддитивная модель

I:

S: Временной ряд записан в последующем виде: Y=T×S×C×E, изберите вид соответственной модели:

-: регрессионная модель

+: мультипликативная модель

-: мультипликативно-аддитивная модель

-: аддитивная модель

I:

S: Временной ряд записан в последующем виде: Y=T×S Тихонова Ольга Александровна×C+E, изберите вид соответственной модели:

-: регрессионная модель

-: мультипликативная модель

+: мультипликативно-аддитивная модель

-: аддитивная модель

I:

S: Какой из способов применяется при вычислении сезонной составляющие временного ряда:

-: способ укрупнения интервалов

+: способ скользящей средней

-: способ экспоненциального сглаживания

I:

S: Какие способы применяются при моделировании тренда временного ряда?

+: способ укрупнения интервалов

+: способ скользящей средней

+: способ аналитического выравнивания

-: графический способ

I:

S: Какой способ не Тихонова Ольга Александровна применяется при моделировании тренда временного ряда?

-: способ укрупнения интервалов

-: способ скользящей средней

-: способ аналитического выравнивания

+: графический способ

I:

S: Система одновременных уравнений может быть записана в виде:

+: структурной формы

-: многофункциональной формы

+: приведенной формы

-: обобщенной формы

I:

S: Набор взаимосвязанных регрессионных моделей, в каких одни и те же переменные могут сразу быть эндогенными в одних Тихонова Ольга Александровна уравнениях и экзогенными в других уравнениях именуется:

-: системой рекурсивных уравнений

-: системой независящих уравнений

+: системой одновременных уравнений

-: системой уравнений с фиксированным набором причин

I:

S: Система уравнений, в какой любая зависимая переменная (уj) рассматривается как функция 1-го и такого же набора причин (хi), при всем этом каждое уравнение системы может рассматриваться без помощи других, именуется:

-: системой Тихонова Ольга Александровна рекурсивных уравнений

+: системой независящих уравнений

-: системой одновременных уравнений

-: системой уравнений с фиксированным набором причин

I:

S: Система уравнений, в какой зависимая переменная у включает в каждое следующее уравнение в качестве причин все зависимые переменные из предыдущих уравнений вместе с набором собственных причин х. (Каждое уравнение этой системы можно рассматривать без помощи других, любая зависимая Тихонова Ольга Александровна переменная (уj) рассматривается как функция 1-го и такого же набора причин (хi)) именуется:

+: системой рекурсивных уравнений

-: системой независящих уравнений

-: системой одновременных уравнений

-: системой уравнений с фиксированным набором причин

I:

S: Система уравнений, в какой одни и те же зависимые переменные в одних уравнениях входят в левую часть, а в других уравнениях Тихонова Ольга Александровна – в правую часть системы:

-: системой рекурсивных уравнений

-: системой независящих уравнений

+: системой одновременных уравнений

-: системой уравнений с фиксированным набором причин

I:

S: Форма записи эконометрической модели в виде:

y1=d11x1+d12x2+e1

y2=d21x1+d22x2+e2

именуется

-: структурной формой

+: приведенной формой

-: редуцированной формой

-: обычной формой

I:

S: В правой части приведенной формы системы одновременных уравнений могут Тихонова Ольга Александровна стоять только…….. переменные

+: экзогенные

-: лаговые

-: эндогенные

-: нелаговые

I:

S: Форма записи эконометрической модели в виде:

y1=a11x1+ a12x2+b12y2+e1

y2= a21x1+ a22x2+b21y1+e2

именуется

+: структурной формой;+

-: приведенной формой;

-: редуцированной формой;

-: обычной формой;

I:

S: В левой части структурной формы системы одновременных уравнений могут стоять только…….. переменные

-: экзогенные

-: лаговые

+: эндогенные

-: нелаговые

I Тихонова Ольга Александровна:

S: Ниже приводится макроэкономическая модель:

Функция употребления: Ct=a0 +a1Yt+a2Yt-1 +u1

Функция инвестиций: It= b0+b1Yt+u2

Тождество дохода: Yt=Ct+It+Gt,

где Ct, - расходы на конечное потребление в период t;

Yt, Yt-1 – доход в годы t и t-1;

It- валовые инвестиций в Тихонова Ольга Александровна году t;

Gt – муниципальные расходы году t;

u1, u2 – случайные ошибки.

Найти количество эндогенных (зависимых) переменных в модели:

-: 2;

+: 3;+

-: 4;

-: 7;

I:

S: Ниже приводится макроэкономическая модель:

Функция употребления: Ct=a0 +a1Yt+a2Yt-1 +u1

Функция инвестиций: It= b0+b1Yt+u2

Тождество дохода: Yt=Ct+It+Gt,

где Ct, - расходы Тихонова Ольга Александровна на конечное потребление в период t;

Yt, Yt-1 – доход в годы t и t-1;

It- валовые инвестиций в году t;

Gt – муниципальные расходы году t;

u1, u2 – случайные ошибки.

Найти количество экзогенных (независящих) переменных в модели:

+: 2

-: 3

-: 4

-: 7

I:

S: Ниже приводится макроэкономическая модель:

Функция валютного рынка: Rt=a0 +a1Yt+a Тихонова Ольга Александровна2Mt +u1

Функция товарного рынка: Yt= b0+b1Rt+ b2Gt +u2

Функция инвестиций: It= c0+c1Rt + u3,

где Rt – процентная ставка в период t;

Yt – реальный валовый государственный доход в период t;

It- внутренние инвестиции в году t;

Mt- валютная масса в период t;

Gt – муниципальные расходы Тихонова Ольга Александровна году t;

u1, u2, u3– случайные ошибки.

Найти количество эндогенных (зависимых) переменных в модели:

-: 2

+: 3

-: 4

-: 7

I:

S: Ниже приводится макроэкономическая модель:

Функция валютного рынка: Rt=a0 +a1Yt+a2Mt +u1

Функция товарного рынка: Yt= b0+b1Rt+ b2Gt +u2

Функция инвестиций: It= c0+c1Rt + u3,

где Rt Тихонова Ольга Александровна – процентная ставка в период t;

Yt – реальный валовый государственный доход в период t;

It- внутренние инвестиции в году t;

Mt- валютная масса в период t;

Gt – муниципальные расходы году t;

u1, u2, u3– случайные ошибки.

Найти количество экзогенных (независящих) переменных в модели:

+: 2

-: 3

-: 4

-: 7

I:

S: Ниже приводится макроэкономическая модель, характеризующая Тихонова Ольга Александровна спрос на продукцию:

Qt=a0 +a1Yt +u1

Ct= b0+b1Yt +u2

It=c0+c1(Yt-1-Kt-1)+u3

Yt=Ct+It

Kt=Kt-1+It

где Qt –реализованная продукция в период t;

Yt, Yt-1 –валовая добавленная цена в периоды t и t-1;

It – валовые инвестиции в регион в году t;

Kt, Kt-1 – реальный Тихонова Ольга Александровна припас капитала в регионе на конец периода t и t-1;

u1, u2, u3, – случайные ошибки

Найти количество эндогенных (зависимых) переменных в модели:

-: 3

-: 4

+: 5

-: 7

I:

S: Ниже приводится макроэкономическая модель, характеризующая спрос на продукцию:

Qt=a0 +a1Yt +u1

Ct= b0+b1Yt +u2

It=c0+c1(Yt-1-Kt-1)+u3

Yt Тихонова Ольга Александровна=Ct+It

Kt=Kt-1+It

где Qt –реализованная продукция в период t;

Yt, Yt-1 –валовая добавленная цена в периоды t и t-1;

It – валовые инвестиции в регион в году t;

Kt, Kt-1 – реальный припас капитала в регионе на конец периода t и t-1;

u1, u2, u3, – случайные ошибки

Найти количество экзогенных (независящих) переменных Тихонова Ольга Александровна в модели:

-: 7

-: 4

-: 5

+: 2

I:

S: Ниже приводится макроэкономическая модель спроса и предложения кейнсианского типа:

QtS=a0 +a1Pt + a2Pt-1 +u1 (предложение)

Qtd= b0+b1Pt + b2Pt + b3Yt +u2 (спрос)

QtS=Qtd (тождество)

где Qtd –спрос на продукт в период t;

QtS предложение продукта в момент t Тихонова Ольга Александровна;

Рt –стоимость продукта в моменты t и t-1;

Уt –доход в момент t;

u1, u2– случайные ошибки.

Найти количество эндогенных (зависимых) переменных в модели:

+: 2

-: 4

-: 5

-: 7

I:

S: Ниже приводится макроэкономическая модель спроса и предложения кейнсианского типа:

QtS=a0 +a1Pt + a2Pt-1 +u1 (предложение)

Qtd= b0+b1Pt + b2Pt + b Тихонова Ольга Александровна3Yt +u2 (спрос)

QtS=Qtd (тождество)

где Qtd –спрос на продукт в период t;

QtS предложение продукта в момент t;

Рt –стоимость продукта в моменты t и t-1;

Уt –доход в момент t;

u1, u2– случайные ошибки.

Найти количество экзогенных (независящих) переменных в модели:

+: 2

-: 4

-: 5

-: 7

I:

S: Ниже приводится макроэкономическая Тихонова Ольга Александровна модель, характеризующая валютный рынок:

Rt=a1 +b11Mt + b12Yt +u1

Ct= a2+b21Rt + b22It +u2,

где Rt –процентная ставка в период t;

Yt –ВВП в период t;

М – валютная масса,

It – внутренние инвестиции году t;

u1, u2, u3, – случайные ошибки.

Найти количество эндогенных Тихонова Ольга Александровна (зависимых) переменных в модели:

+: 2

-: 4

-: 5

-: 7

I:

S: Ниже приводится макроэкономическая модель, характеризующая валютный рынок:

Rt=a1 +b11Mt + b12Yt +u1

Ct= a2+b21Rt + b22It +u2,

где Rt –процентная ставка в период t;


tipi-gribov.html
tipi-himicheskih-reakcij.html
tipi-hozyajstva-i-uroven-politicheskogo-razvitiya.html