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