Тестовые задания для самостоятельного решения
1. Эконометрическое общество, на котором Р. Фриш дал новой науке название «эконометрика» было образовано в:
а) 1930г.
б) 1956г.
в) 1899г.
г) 1933г.
2. Специфика эконометрических измерений состоит в:
а) неполной информации
б) наличии большого числа разнородных данных
в) неточности и недостоверности в данных
3. Сколько основных этапов эконометрического анализа существует:
а) 3
б) 5
в) 6
4. Этап эконометрического анализа, где используется аппарат математической статистики, соответствующие пакеты прикладных программ:
а) оценка параметров
б) разработка теоретической модели
в) сбор данных
г) постановка задачи
5. Заключительным этапом эконометрических исследований является:
а) сбор данных
б) сопровождение модели
в) апробация и интерпретация результатов
6. Сопровождение модели включает в себя:
а) определение цели исследований
б) уточнение параметров на основе новых данных
в) проведение экспериментов
7. На этапе эконометрического анализа «сбор данных» возможно использование:
а) количественных характеристик
б) качественных показателей
в) структурные характеристики
8. На этапе апробации и интерпретации результатов в случае признания эконометрической модели адекватной проводиться:
а) оценка параметров
б) интерпретация полученных результатов
в) определение связей и их математическое описание
9. Наиболее наглядным видом выбора уравнения парной регрессии является:
а) аналитический
б) графический
в) экспериментальный (табличный)
10. Чем меньше величина остаточной дисперсии, тем:
а) лучше уравнение регрессии подходит к исходным данным
б) больше влияние не учитываемых в уравнении регрессии факторов
в) меньше используется искусственных переменных
11. Остаточная сумма квадратов равна нулю, когда:
а) правильно подобрана регрессионная модель
б) между признаками существует точная функциональная связь
в) признак-фактор больше регрессора
12. Характеристика случайной величины, определяемая как математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания – это:
а) дисперсия
б) ковариация
в) автокорреляция
13. Для проверки существенности коэффициента регрессии и для расчета его доверительного интервала определяется:
а) стандартная ошибка параметра уравнения
б) 
-распределение Стьюдента
в) параметры уравнения регрессии
г) критерий Стьюдента
14. Коэффициентом детерминации является:
а) коэффициент значимости параметров модели
б) значение, учитывающее случайные переменные
в) значение, рассчитанное с помощью распределения Стьюдента
15. Если коэффициент корреляции в уравнении 
равен -0,89, то это характеризует, что:
а) связь между признаками обратная
б) связь между признаками тесная
в) связь линейная
16. Величина индекса корреляции может принимать значения:
а) от –1 до 1
б) от 0 до 1
в) любые
17. Считается, что две переменные явно коллинеарные, если:
а) 
б) факторы дублируют друг друга
в) один из факторов рекомендуется исключить из регрессии
18. Путь устранения мультиколлинеарности состоит в:
а) исключении из модели одного или нескольких факторов
б) преобразовании факторов, при котором уменьшается корреляция между ними
в) включения в модель дополнительной фиктивной переменной
19. Исключение ранее введенного фактора характеризует метод:
а) метод включения
б) метод исключения
в) шаговый регрессионный анализ
20. Для построения модели линейной множественной регрессии вида 
необходимое количество наблюдений должно быть не менее:
а) 2
б) 7
в) 14
21. Состоятельность оценки параметра регрессии, полученной по МНК, означает:
а) что она характеризуется наименьшей дисперсией
б) что математическое ожидание остатков равно нулю
в) увеличение ее точности с увеличением объема выборки
22. Состоятельность и эффективность оценок коэффициентов регрессии обеспечивает:
а) отсутствие автокорреляции остаточных величин
б) увеличение значения дисперсии остатков
в) уменьшение значения дисперсии остатков
23. Число степеней свободы для остаточной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:
а) 
б) 
в) 
24. Скорректированный коэффициент детерминации:
а) меньше обычного коэффициента детерминации
б) больше обычного коэффициента детерминации
в) меньше или равен обычному коэффициенту детерминации
25. Если качественный фактор имеет три градации, то необходимое число фиктивных переменных:
а) 4
б) 3
в) 2
26. Функциональной зависимостью между объясняющими переменными и условным математическим ожиданием называется:
а) корреляция
б) регрессия
в) гомоскедастичность
27. К причинам отклонения реального значения в эконометрических моделях относятся:
а) ошибка измерений
б) агрегирование переменных
в) закон убывающей эффективности
28. Качественным признается уравнение регрессии в случае:
а) соответствия эмпирическим данным
б) линейной взаимосвязи
в) логарифмической взаимосвязи
29. Диаграмма рассеивания характеризует:
а) корреляционное поле
б) отклонение точек наблюдения
в) зону детерминации
30. Верификация уравнения обозначает:
а) определение параметров уравнения
б) проверка качества уравнения регрессии
в) зависимость между эконометрическими уравнениями
31. К методам определения оценок коэффициентов регрессии не относится:
а) метод наименьших квадратов
б) метод моментов
в) метод Гауса
г) метод максимального правдоподобия
32. Метод определения оценок коэффициентов из условия минимизации второй суммы называется:
а) методом максимального правдоподобия
б) методом наименьших модулей
в) методом моментов
33. Эмпирические коэффициенты регрессии являются:
а) лишь оценками теоретических коэффициентов
б) общей тенденцией поведения переменных
в) индивидуальными значениями переменных
34. Чем больше фактор случайности, тем:
а) более точными будут оценки
б) шире область применения
в) менее точными будут оценки
35. Коэффициент статистики уравнения регрессии не значим, если:
а) его значение равно 0
б) его значение близко к 0
в) его значение близко к 1
36. Если уравнение регрессии строится по перекрестным данным, то коэффициент детерминации находится в пределах:
а) от 0,1 до 0,3
б) от 0,3 до 0,6
в) от 0,6 до 0,7
37. Если число степеней свободы невелико, то:
а) статистическая надежность невысока
б) статистическая надежность высока
в) статистическая надежность не определена
38. Предпосылками метода наименьших квадратов являются:
а) отсутствие мультиколлинеарности
б) случайное отклонение, независящее от объясняющих переменных
в) наличие автокорреляции
г) отсутствие гомомскедастичности
39. Направление изменения зависимой переменной описывается:
а) линией тренда
б) корреляционным полем
в) производными коэффициентов
40. Анализ с помощью критерия Фишера позволяет:
а) проверить тесноту связи
б) проверить применение гипотезы
в) определить критические значения числа наблюдений