I:
S: Корреляционная связь между переменными X и Y считается тесной, если коэффициент корреляции принимает следующие значения:

-: rxy=0;
-: 0<rxy0.3
-: 0.3<rxy0.7
+: 0.7<rxy<1
-: rxy=1

I:
S: Корреляционная связь между переменными X и Y считается умеренной, если коэффициент корреляции принимает следующие значения:

-: rxy=0;
-: 0<rxy0.3
+: 0.3<rxy0.7
-: 0.7<rxy<1
-: rxy=1

I:
S: Корреляционная связь между переменными X и Y считается слабой, если коэффициент корреляции принимает следующие значения:

-: rxy=0;
+: 0<rxy0.3
-: 0.3<rxy0.7
-: 0.7<rxy<1
-: rxy=1

I:
S: Корреляционная связь между переменными X и Y считается линейной функциональной, если коэффициент корреляции принимает следующие значения:

-: rxy=0;
-: 0<rxy0.3
-: 0.3<rxy0.7
-: 0.7<rxy<1
+: rxy=1

I:
S: Корреляционная связь между переменными X и Y отсутствует, если коэффициент корреляции принимает следующие значения:

-: rxy=0;
-: 0<rxy0.3
-: 0.3<rxy0.7
+: 0.7<rxy<1
-: rxy=1

I:
S: Коэффициент детерминации R является показателем

-: тесноты связи между переменными X и Y
+: качества построенной модели
-: адекватности модели исходным фактическим данным
-: статистической значимости модели

I:
S: Коэффициент детерминации рассчитывается для оценки качества

+: подбора уравнения регрессии
-: параметров уравнения регрессии
-: мультиколлинеарных факторов
-: факторов, не включенных в уравнение регрессии

I:
S: Качество построенной модели парной регрессии может быть измерено:

-: t-критерием Стьюдента
+: коэффициентом детерминации
-: коэффициентом корреляции
-: F-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 диапазоне:

-: (-1; 1)
+: [0; 1]
-: [-1; 1]
-: [-1.1; 1]

I:
S: Линейный коэффициент детерминации R не может принимать значения в диапазоне:

+: (1; 1.5)
-: [0; 1]
-: [0; 0.99]
-: [0.1; 1]

I:
S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать значения в диапазоне:

-: (-1; 1)
-: [0; 1.5]
+: [0; 1]
-: [-1.1; 1]

I:
S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать значения в диапазоне:

+: [0; 1]
-: [0; 1.1]
-: [-1; 1]
-: [-0.5; 1]

I:
S: Линейный коэффициент детерминации R может принимать значения только в диапазоне:

-: [-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:
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: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= 0.5

-: 0.5
+: 0.25
-: 0.5
-: 0.25

I:
S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= 0.3
-: 0.3
+: 0.09
-: 0.3
-: 0.09

I:
S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= 0.4

-: 0.4
+: 0.16
-: 0.4
-: 0.16

I:
S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= 0.25

+: 0.0625
-: 0.625
-: 0.5
-: 0.25

I:
S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= 0.6

+: 0.36
-: 0.36
-: 0.6
-: 0.24

I:
S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= 0.7

-: 0.07
-: 0.49
+: 0.49
-: 0.7

I:
S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= 0.7

-: 0.07
-: 0.49
+: 0.49
-: 0.7

I:
S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= 0.8

+: 0.64
-: 0.64
-: 0.8
-: 0.8

I:
S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= 0.9

-: 0.81
+: 0.81
-: 0.9
-: 0.9

I:
S: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= 0.65

-: 0.65
-: 0.65
+: 0.4225
-: 0.125

I:
S: Тенденция (Тренд) временного ряда характеризует совокупность факторов,

+: оказывающих долговременное влияние и формирующих общую динамику изучаемого показателя
-: оказывающих сезонное воздействие
-: оказывающих единовременное влияние
-: не оказывающих влияние на уровень ряда

I:
S: Плавно меняющаяся компонента временного ряда, отражающая влияние на экономические показатели долговременных факторов, называется:

+: трендом
-: сезонной компонентой
-: циклической компонентой
-: случайной компонентой

I:
S: Компонента временного ряда, которая отражает колебания экономических показателей с периодом равным одному году, называется:

-: трендом
+: сезонной компонентой
-: циклической компонентой
-: случайной компонентой

I:
S: Компонента временного ряда, которая отражает колебания экономических показателей с периодами длиной в несколько лет, называется:

-: трендом
-: сезонной компонентой
+: циклической компонентой
-: случайной компонентой

I:
S: Компонента временного ряда, которая отражает влияние не поддающихся учету и регистрации случайных факторов, называется:

-: трендом
-: сезонной компонентой
-: циклической компонентой
+: случайной компонентой

I:
S: Временной ряд называется стационарным, если

+: среднее значение членов ряда постоянно
-: члены ряда образуют арифметическую прогрессию
-: члены ряда образуют геометрическую прогрессию
-: среднее значение членов ряда постоянно растет

I:
S: Временной ряд является нестационарным, если:

-: среднее значение его членов постоянно
-: его случайная составляющая зависит от времени
-: его члены не зависят от времени
+: его неслучайная составляющая зависит от времени

I:
S: В стационарном временном ряде трендовая компонента

+: отсутствует+
-: присутствует
-: имеет линейную зависимость от времени
-: имеет нелинейную зависимость от времени

I:
S: В аддитивной модели временного ряда его основные компоненты

-: перемножаются
-: логарифмируются
+: складываются
-: закономерные компоненты перемножаются, а случайная — складывается

I:
S: В мультипликативной модели временного ряда его основные компоненты

-: логарифмируются
+: перемножаются
-: складываются
-: закономерные компоненты перемножаются, а случайная — складывается

I:
S: В мультипликативно-аддитивной модели временного ряда его основные компоненты
-: логарифмируются
-: перемножаются
-: складываются
+: закономерные компоненты перемножаются, а случайная — складывается;

I:
S: Временной ряд записан в следующем виде: Y=T+S+C+E, выберите вид соответствующей модели:

-: регрессионная модель
-: мультипликативная модель
-: мультипликативно-аддитивная модель
+: аддитивная модель

I:
S: Временной ряд записан в следующем виде: Y=TSCE, выберите вид соответствующей модели:

-: регрессионная модель
+: мультипликативная модель
-: мультипликативно-аддитивная модель
-: аддитивная модель

I:
S: Временной ряд записан в следующем виде: Y=TSC+E, выберите вид соответствующей модели:

-: регрессионная модель
-: мультипликативная модель
+: мультипликативно-аддитивная модель
-: аддитивная модель

I:
S: Какой из методов используется при вычислении сезонной компоненты временного ряда:

-: метод укрупнения интервалов
+: метод скользящей средней
-: метод экспоненциального сглаживания

I:
S: Какие методы используются при моделировании тренда временного ряда?

+: метод укрупнения интервалов
+: метод скользящей средней
+: метод аналитического выравнивания
-: графический метод

I:
S: Какой метод не используется при моделировании тренда временного ряда?
-: метод укрупнения интервалов
-: метод скользящей средней
-: метод аналитического выравнивания
+: графический метод

I:
S: Система одновременных уравнений может быть записана в виде:

+: структурной формы
-: функциональной формы
+: приведенной формы
-: обобщенной формы

I:
S: Набор взаимосвязанных регрессионных моделей, в которых одни и те же переменные могут одновременно быть эндогенными в одних уравнениях и экзогенными в других уравнениях называется:

-: системой рекурсивных уравнений
-: системой независимых уравнений
+: системой одновременных уравнений
-: системой уравнений с фиксированным набором факторов

I:
S: Система уравнений, в которой каждая зависимая переменная (уj) рассматривается как функция одного и того же набора факторов (хi), при этом каждое уравнение системы может рассматриваться самостоятельно, называется:

-: системой рекурсивных уравнений
+: системой независимых уравнений
-: системой одновременных уравнений
-: системой уравнений с фиксированным набором факторов

I:
S: Система уравнений, в которой зависимая переменная у включает в каждое последующее уравнение в качестве факторов все зависимые переменные из предшествующих уравнений наряду с набором собственных факторов х. (Каждое уравнение этой системы можно рассматривать самостоятельно, каждая зависимая переменная (уj) рассматривается как функция одного и того же набора факторов (хi)) называется:

+: системой рекурсивных уравнений
-: системой независимых уравнений
-: системой одновременных уравнений
-: системой уравнений с фиксированным набором факторов

I:
S: Система уравнений, в которой одни и те же зависимые переменные в одних уравнениях входят в левую часть, а в других уравнениях – в правую часть системы:

-: системой рекурсивных уравнений
-: системой независимых уравнений
+: системой одновременных уравнений
-: системой уравнений с фиксированным набором факторов
I:
S: Форма записи эконометрической модели в виде:
y1=11×1+12×2+1
y2=21×1+22×2+2
называется

-: структурной формой
+: приведенной формой
-: редуцированной формой
-: нормальной формой

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

+: экзогенные
-: лаговые
-: эндогенные
-: нелаговые

I:
S: Форма записи эконометрической модели в виде:

y1=a11x1+ a12x2+b12y2+1
y2= a21x1+ a22x2+b21y1+2

называется

+: структурной формой;+
-: приведенной формой;
-: редуцированной формой;
-: нормальной формой;

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

-: экзогенные
-: лаговые
+: эндогенные
-: нелаговые

I:
S: Ниже приводится макроэкономическая модель:

Функция потребления: 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 году t;
Gt – государственные расходы году t;
u1, u2 – случайные ошибки.

Определить количество эндогенных (зависимых) переменных в модели:

-: 2;
+: 3;+
-: 4;
-: 7;

I:
S: Ниже приводится макроэкономическая модель:

Функция потребления: 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 году t;
Gt – государственные расходы году t;
u1, u2 – случайные ошибки.

Определить количество экзогенных (независимых) переменных в модели:
+: 2
-: 3
-: 4
-: 7

I:
S: Ниже приводится макроэкономическая модель:

Функция денежного рынка: Rt=a0 +a1Yt+a2Mt +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 национальный доход в период t;
It- внутренние инвестиции в году t;
Mt- денежная масса в период t;
Gt – государственные расходы году t;
u1, u2, u3– случайные ошибки.

Определить количество эндогенных (зависимых) переменных в модели:
-: 2
+: 3
-: 4
-: 7

I:
S: Ниже приводится макроэкономическая модель:

Функция денежного рынка: Rt=a0 +a1Yt+a2Mt +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 национальный доход в период t;
It- внутренние инвестиции в году t;
Mt- денежная масса в период t;
Gt – государственные расходы году t;
u1, u2, u3– случайные ошибки.

Определить количество экзогенных (независимых) переменных в модели:

+: 2
-: 3
-: 4
-: 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=Ct+It
Kt=Kt-1+It

где Qt –реализованная продукция в период t;
Yt, Yt-1 –валовая добавленная стоимость в периоды t и t-1;
It – валовые инвестиции в регион в году t;
Kt, Kt-1 – реальный запас капитала в регионе на конец периода t и t-1;
u1, u2, u3, – случайные ошибки

Определить 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=Ct+It
Kt=Kt-1+It

где Qt –реализованная продукция в период t;
Yt, Yt-1 –валовая добавленная стоимость в периоды t и t-1;
It – валовые инвестиции в регион в году t;
Kt, Kt-1 – реальный запас капитала в регионе на конец периода t и t-1;
u1, u2, u3, – случайные ошибки

Определить количество экзогенных (независимых) переменных 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 товар в период t;
QtS предложение товара в момент t;
Рt –цена товара в моменты t и t-1;
Уt –доход в момент t;
u1, u2– случайные ошибки.

Определить 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 + b3Yt +u2 (спрос)
QtS=Qtd (тождество)

где Qtd –спрос на товар в период t;
QtS предложение товара в момент t;
Рt –цена товара в моменты t и t-1;
Уt –доход в момент t;
u1, u2– случайные ошибки.

Определить количество экзогенных (независимых) переменных в модели:

+: 2
-: 4
-: 5
-: 7

I:
S: Ниже приводится макроэкономическая модель, характеризующая денежный рынок:

Rt=a1 +b11Mt + b12Yt +u1
Ct= a2+b21Rt + b22It +u2,

где Rt –процентная ставка в период t;
Yt –ВВП в период t;
М – денежная масса,
It – внутренние инвестиции году t;
u1, u2, u3, – случайные ошибки.

Определить количество эндогенных (зависимых) переменных в модели:
+: 2
-: 4
-: 5
-: 7

I:
S: Ниже приводится макроэкономическая модель, характеризующая денежный рынок:

Rt=a1 +b11Mt + b12Yt +u1
Ct= a2+b21Rt + b22It +u2,

где Rt –процентная ставка в период t;
Yt –ВВП в период t;
М – денежная масса,
It – внутренние инвестиции году t;
u1, u2, u3, – случайные ошибки.

Определить количество экзогенных (независимых) переменных в модели:

-: 2
-: 4
-: 5
+: 3