BLUE – оцінки, це :
незміщені, ефективні і обґрунтовані оцінки ;
Автокореляція залишків означає, що :
залишки моделі корелюють між собою .
Авторегресійна модель – це :
модель динаміки, яка у якості лагових змінних містить як
Величина двоїстої оцінки показує
наскільки збільшиться значення цільової функції якщо
Гетероскедастичність означає, що :
дисперсія випадкової складової моделі не є сталою величиною ;
Гомоскедастичність означає, що :
дисперсія випадкової складової моделі є сталою величиною ;
Дисперсійно-коваріаційна матриця
матриця, елементами якої є дисперсії і коваріації залишків .
Дистрибутивно – лагова модель – це :
модель динаміки, яка у якості лагових змінних містить
Діаграма розсіювання - це:
графік значень незалежної і залежної змінних;
Для багатофакторної лінійної моделі з n спостереженями
;
Для визначення відносного впливу
часткові коефіцієнти еластичності;
Для визначення граничної ефективності впливу
коефіцієнти регресії (параметри моделі) ;
Для визначення сили впливу пояснюючих змінних на
стандартизовані коефіцієнти регресії.
Для загальної лінійної економетричної моделі інтервали
;
Для оцінювання параметрів моделі з автокорельованими
Метод Ейткена .
Для оцінювання параметрів моделі у випадку гетероскедастичності
Метод Ейткена ;
Для розв’язання транспортної задачі необхідно і достатньо :
щоб модель транспортної задачі була закритою
Для тестування автокореляції залишків в авторегресійних
тест Дарбіна на основі h - критерію ;
Економетрична модель називається узагальненою, якщо :
у ній порушується принаймні хоча б одне з припущень стосовно
Економетричні методи та моделі вивчають :
кількісні причинно-наслідкові взаємозв’язки економічних об’єктів і процесів;
Економетричні методи та моделі використовуються :
як для прогнозування так і для економіко-математичного аналізу.
Економіко-математичне моделювання - це :
дослідження економічних систем, явищ і процесів на основі їх
Економіко-математичне модель :
завжди виражає і описує n тільки найсуттєвіші
За інших рівних умов, якщо ми збільшуємо кількість незалежних
може або збільшитись, або зменшитись.
За інших рівних умов, якщо ми збільшуємо кількість пояснюючих
R2 збільшується ;
За якою з наведених формул визначається вектор оцінок
B=(X'X)-1 (X'Y) ;
Значення цільової функції двоїстої задачі лінійного програмування :
завжди дорівнює значенню цільової функції прямої задачі
Інтервал довіри для параметру загальної лінійної
інтервал значень, які може приймати дійсний параметр теоретичної моделі з
Кількість невідомих двоїстої задачі дорівнює:
кількості обмежень прямої задачі
Кількість обмежень двоїстої задачі дорівнює:
кількості невідомих прямої задачі
Коефіцієнт детермінації у загальному випадку багатьох змінних вимірює:
частину загальної варіацію залежної змінної, що
Коефіцієнт кореляції у загальному випадку багатьох змінних вимірює:
щільність лінійного зв’язку між залежною і незалежними
Коефіцієнтами при змінних у цільовій функції двоїстої задачі є :
праві частини системи обмежень прямої задачі
Кожній змінній прямої задачі відповідає:
обмеження двоїстої задачі
Кожному обмеженню прямої задачі відповідає:
змінна двоїстої задачі
Кореляційна матриця у випадку множинної лінійної регресії – це :
матриця, елементами якої є коефіцієнти парної кореляції ;
Критерій методу найменших квадратів має вигляд :
;
Математична модель будь-якої задачі математичного
цільову функцію і систему обмежень;
Матриця коефіцієнтів при змінних у системи обмежень двоїстої задачі є :
транспонованою до матриці коефіцієнтів при змінних системи
Метою етапу верифікації економетричної моделі є :
перевірка якості побудованої вибіркової економетричної моделі;
Метою етапу параметризації економетричної моделі є :
оцінювання параметрів моделі .
Метою етапу специфікації економетричної моделі є :визначення аналітичної форми рівняння регресії ;
Модель регресії описує :
статистичну (стохастичну) залежність між значенням залежної
Мультиколінеарність означає, що :
між двома чи більше пояснюючими змінними
Одним із методів побудови опорного плану транспортної задачі є :
метод мінімального елементу
Оптимальним є рішення транспортної задачі у якому цільова функція :
досягає мінімального значення
Оптимальним є розв’язок задачі лінійного програмування у якій
екстремального значення
Оптимізаційні задачі, для яких критерій оптимальності має
математичного програмування.
Оптимізаційні методи та моделі використовується :
для обґрунтування оптимальних рішень в сфері управління та планування;
Оцінений коефіцієнт детермінації в основному використовується для :
для порівняння лінійних економетричних моделей з різним
Параметри економетричної моделі у випадку автокореляції
;
Параметри економетричної моделі у випадку гетероскедастичності
.
При перевірці статистичної значимості параметрів загальної
t – статистика .
При перевірці статистичної значимості у цілому загальної
F - статистика;
Регресія - це :
функціональна залежність між математичним сподівання (середнім)
Симплекс-метод це :
метод визначення оптимального плану задачі лінійного програмування
Система обмежень транспортної задачі встановлює :
обмеження на запаси вантажу і потреби у ньому
Ступінь вільності ( для t-статистики 31.
Ступінь вільності (1 F- статистики 4 ;
Ступінь вільності (2 F- статистики 45.
Транспортна задача є закритою коли :
обсяг запасів у постачальників дорівнює обсягу потреб споживачів
У випадку автокореляції залишків маємо :
неефективні оцінки параметрів моделі ;
У випадку гетероскедастичності маємо :
неефективні оцінки параметрів моделі ;
У випадку мультиколінеарності маємо :
оцінки параметрів моделі із зміщенням ;
У двоїстій задачі лінійного програмування невідомими є :
двоїсті оцінки ресурсів
У двохфакторній вибірковій лінійній моделі y=b0+b1x1+b2x2+e
у збільшиться у середньому на величину b1 ;
У загальній лінійній економетричні
абсолютний вплив пояснюючої змінної xj на залежну за умови,
У результаті розв’язання задачі математичного програмування
оптимальний план і значення цільової функції.
У системі обмежень транспортної задачі обсяги перевезень
дорівнюють його запасам
У системі обмежень транспортної задачі обсяги поставок по
є меншими за його потреби
У транспортній задачі матриця тарифів перевезень є:
завжди наперед заданою
У транспортній задачі обсяг запасів фіктивного
різницю між обсягом загальних потреб і запасів
У транспортній задачі обсяг запасів фіктивного споживача розраховують як :
різницю між обсягом загальних запасів і потреб
У функції регресії нахил дорівнює: 1,2;
У функції регресії: перетин дорівнює: 0,34;.
Фіктивного постачальника у транспортній задачі вводять у випадку коли :
сумарні потреби споживачів перевищують запаси у постачальників
Фіктивного споживача у транспортній задачі вводять у випадку
сумарні запаси постачальників перевищують потреби споживачів
Функція мети задачі лінійного програмування є:
завжди лінійною
Функція мети транспортної задачі :мінімізує вартість перевезень
Функція мети транспортної задачі є :лінійною
Функція регресії описує :
функціональну залежність між математичним сподівання
Що з наведеного нижче не відноситься до засобів і шляхів
зменшення числа спостережень ;
Що з наведеного нижче не є ознаками мультиколінеарності :
близьке до одиниці значення визначника кореляційної матриці
Який з наведених нижче тестів використовується для
тест Фаррара – Глобера ;
Який з наведених нижче тестів використовується для тестування наявності автокореляції залишків :тест Дарбіна – Уотсона ;
Який з наведених нижче тестів не використовується для тестування наявності гетероскедастичності :тест Фаррара – Глобера ;
Якщо Вам потрібно визначити наближене прогнозне середнє значення
точковий прогноз для залежної змінної ;
Якщо Вам потрібно визначити точне (з деякою ймовірністю) прогнозне середнє значення залежної змінної економетричної моделі, Ви будете будувати :
Ігтервальний прогноз для індивідуального значення
Якщо Вам потрібно визначити точне (з деякою ймовірністю) прогнозне значення залежної змінної економетричної моделі , Ви будете будувати
інтервальний прогноз для індивідуального значення залежної змінної ;
Якщо двоїста оцінка деякого ресурсу більша нуля то такий ресурс :
є дефіцитним
Якщо двоїста оцінка деякого ресурсу дорівнює нулю то такий ресурс :
є недефіцитним
Якщо для економетричної моделі парної лінійної
пояснює 80% варіації змінної y;
Якщо система обмежень прямої задачі лінійного програмування
3 рівняння і 4 невідомі величини
Якщо функція мети прямої задачі прямує до максимуму то
мінімуму