Метод наименьших квадратов и его обобщения.

24. Задание {{ 31 }} TЗ №31

Метод наименьших квадратов представляет собой …

R метод нахождения приближенного решения системы алгебраических уравнений

£ метод нахождения точного решения одного уравнения

£ способ получения наилучшего варианта действий

£ способ максимизации некоторой целевой функции

25. Задание {{ 32 }} TЗ №32

Метод наименьших квадратов получения оценок неизвестных параметров уравнения регрессии …

£ позволяет получить оценки с требуемыми свойствами независимо от свойств остатков

R требует выполнения определенных условий на остатки

£ исключает выполнение условий на остатки

£ предполагает детерминированную природу самих параметров

26. Задание {{ 33 }} TЗ №33

Классический подход к оцениванию параметров модели простой линейной регрессии основан на …

R решении системы уравнений, получаемой по стандартному методу наименьших квадратов

£ решении задачи на экстремум

£ применении метода максимального правдоподобия

£ решении задачи интерполяции и прогноза

27. Задание {{ 34 }} TЗ №34

Коэффициент регрессии – это …

£ постоянный параметр в уравнении регрессии

£ величина получаемая из постоянного параметра

£ суперпозиция различных величин

R коэффициент при регрессоре (факторной переменной)

28. Задание {{ 35 }} TЗ №35

Система нормальных уравнений представляет собой …

£ независимую исходную систему для оценивания коэффициентов регрессии

£ систему отношений к оценке параметров

£ косвенное отношение к решению уравнений

R систему линейных уравнений, полученную по методу наименьших квадратов для оценки параметров регрессии

29. Задание {{ 36 }} TЗ №36

Метод наименьших квадратов используется для оценки параметров и при этом …

£ применяется независимо от вида эконометрической модели

£ ограничен рамками только линейной регрессии

R исключает работу в условиях автокорреляции

£ приводит к достоверным результатам при выполнении ограничений на свойства случайных остатков

30. Задание {{ 37 }} TЗ №37

Свойство несмещенности оценки заключается в выполнении требования …

£ приближения (стремления) к оцениваемой величине при увеличении объема выборки

£ минимальности дисперсии оценки

£ независимости от объема выборки

R совпадения среднего от оценки с самой оцениваемой величиной

31. Задание {{ 38 }} TЗ №38

Метод максимального правдоподобия представляет собой …

£ проверку статистических гипотез

R улучшенный способ проверки статистических гипотез

£ метод решения системы нормальных уравнений

£ графический способ оценивания неизвестных параметров

32. Задание {{ 39 }} TЗ №39

Применение МНК для моделей, являющихся внутренне линейными, но содержащих исходно нелинейные зависимости …

£ исключается безусловно

£ допускается при модификации МНК

£ допускается для оценки параметров только как численные методы

R используется для оценки параметров в уравнениях с новыми переменными, имеющими линейную зависимость

33. Задание {{ 40 }} TЗ №40

Полная оценка мультиколлинеарности факторов осложняется …

£ отсутствием количественных методов

£ неадекватным использованием коэффициента детерминации

£ исследованием матрицы коэффициентов корреляции

R вычислением определителя матрицы коэффициентов корреляции

34. Задание {{ 41 }} TЗ №41

Уравнение множественной регрессии в естественной форме и уравнение множественной регрессии в стандартизованной форме …

£ представляют собой два совершенно различных уравнения

£ являются уравнениями, несущественно отличающимися друг от друга

£ представляют различные формы одной и той же зависимости

R описывают различными способами множественную регрессию и при этом могут быть восстановлены одно по другому

35. Задание {{ 42 }} TЗ №42

Оценка параметров системы взаимозависимых уравнений …

£ получается прямым применением стандартного метода наименьших квадратов (МНК)

£ определяется только при помощи численных методов

£ находится с помощью метода максимального правдоподобия

R находится посредством преобразования к приведенной системе

36. Задание {{ 43 }} TЗ №43

Стандартизованные переменные представляют собой … переменные.

£ экзогенные

£ эндогенные

R уменьшенные вычитанием среднего и поделенные затем на стандартное отклонение

£ лаговые

37. Задание {{ 44 }} TЗ №44

Косвенный метод наименьших квадратов применяют для получения оценок параметров … системы уравнений.

R идентифицируемой

£ нормальной

£ неидентифицируемой

£ сверхидентифицируемой

38. Задание {{ 45 }} TЗ №45

Двухшаговый метод наименьших квадратов применяется для получения оценок параметров … системы уравнений.

£ неидентифицируемой

R сверхидентифицируемой

£ нормальной

£ идентифицируемой

39. Задание {{ 46 }} TЗ №46

Гомоскедастичность остатков означает …

£ наличие зависимости между остатками

£ наличие независимости между остатками

R одинаковость остатков

£ неодинаковость остатков

40. Задание {{ 47 }} TЗ №47

Обобщенный метод наименьших квадратов применяется для оценивания параметров в модели …

£ временного ряда

R с гетероскедастичными остатками

£ неидентифицируемой системы

£ адаптивных ожиданий

41. Задание {{ 48 }} TЗ №48

Гетероскедастичность остатков означает …

£ независимость остатков

£ малость коэффициента корреляции остатков

R неодинаковость (различие) остатков

£ наличие детерминированной связи между остатками

42. Задание {{ 49 }} TЗ №49

Метод максимального правдоподобия оценки параметров …

£ во всех отношениях превосходит МНК

£ намного сложнее МНК

R более общий, чем МНК, но требует значительного вычислительного ресурса

£ мало отличается от МНК