1. Статистика критерия Дарбина-Уотсона вычисляется по формуле DW = ________, где еk – остатки в наблюдениях авторегрессионной схемы первого порядка:

2. Фиктивная переменная взаимодействия – фиктивная переменная, предназначенная для
установления влияния на регрессию __________событий:
1) одновременного наступления нескольких независимых
2) степени взаимосвязи возможных
3) наступления одного из нескольких взаимосвязанных
4) наступления одного из нескольких независимых
5) циклических

3. Если две переменные независимы, то их теоретическая ковариация равна:
1) ½
2) 0
3) 2
4) 1
5) -1

4. В вторегрессионной схеме первого порядка зависимость между последовательными случайными членами описывается формулой u k+1 = ________, где а ρ – константа, ε k+1 – новый случайный член:
1) −1 +1 + k k ρu ε
2) +1 + k k ρu ε 
3) +1 + k k u ρε
4) k +1 ρε
5) +1 − k k ρu ε

5. Для того, чтобы установить влияние какого-либо события на коэффициент линейной
регрессии при нефиктивной переменной, в модель включают:
1) фиктивную переменную взаимодействия
2) лаговую переменную
3) лишнюю переменную
4) фиктивную переменную для коэффициента наклона
5) циклическую

6. Наиболее частая причина положительной автокорреляции заключается в постоянной направленности воздействия _____________ переменных:
1) не включенных в уравнение
2) лишних
3) сезонных
4) фиктивных
5) циклических

7. Близко к линии регрессии находится наблюдение, для которого теоретическое распределение случайного члена имеет:
1) асимметрию, равную 0
2) нулевое среднее значение
3) большое стандартное отклонение
4) малое стандартное отклонение
5) наибольшее среднее значение

8. Модель множественной регрессии имеет вид: y =

9. Если независимые переменные имеют ярко выраженный временной тренд, то они оказываются:
1) имеющими большое влияние:
2) малозначимыми
3) тесно коррелированными
4) слабо коррелированными
5) некоррелированными

10. Если предположение о природе гетероскедастичности верно, то дисперсия случайного
члена для первых наблюдений в упорядоченном ряду будет ________ для последних:
1) больше, чем
2) такая же, как
3) ниже, чем
4) равно 0
5) равно 1

11. Автокорреляция первого порядка – ситуация, когда коррелируют случайные члены регрессии в __________ наблюдениях:
1) последовательных
2) k первых и k последних
3) нечетных
4) четных
5) первых

12. Число степеней свободы для уравнения множественной (m-мерной) регрессии при достаточном числе наблюдений n составляет:
1) n-m-1
2) n-m+1
3) n-m
4)m/n
5) n+m+1

13. Стандартные ошибки, вычисленные при гетероскедастичности:
1) завышены по сравнению с истинными значениями
2) занижены по сравнению с истинными значениями
3) соответствуют истинным значениям
4) не имеют математического смысла
5) являются случайными

14. В авторегрессионной схеме первого порядка предполагается, что значение ε в каждом
наблюдении:
1) не зависит от его значения во всех других наблюдениях
2) зависит от его значения в предыдущих наблюдениях
3) зависит от его значения во всех других наблюдениях
4) зависит от его значения в первом наблюдении
5) равны 0

15. Из перечисленного: 1) число объясняющих переменных, 2) количество наблюдений в выборке, 3) конкретные значения переменных − критические значения статистики Дарбина-Уотсона зависят от:
1) 3
2) 1, 2
3) 1, 2, 3
4) 1, 3
5) 2

16. Множественный регрессионный анализ является ________ парного регрессионного анализа:
1) развитием
2) противоположностью
3) частным случаем
4) подобием
5) эквивалентностью

17. Критерий Дарбина-Уотсона –метод обнаружения _________ с помощью статистики Дарбина-Уотсона:
1) гетероскедастичности ошибки
2) сезонных колебаний
3) мультиколлинеарности
4) автокорреляции
5) гомоскедастичности

18. Процесс выбора необходимых переменных для регрессии переменных и отбрасывание
лишних переменных называется:
1) унификацией переменных
2) моделированием
3) спецификацией переменных
4) прогнозированием
5) подгонкой

19. Условие гомоскедастичности означает, что вероятность того, что случайный член при-
мет какое-либо конкретное значение _________ наблюдений:
1) зависит от времени проведения
2) одинакова для всех
3) зависит от номера
4) зависит от числа
5) от характера

20. Положительная автокорреляция –ситуация, когда случайный член регрессии в сле-
дующем наблюдении ожидается:
1) противоположного знака по сравнению с настоящим наблюдением
2) того же знака, что и в первом наблюдении
3) того же знака, что и в настоящем наблюдении
4) противоположного знака по сравнению с первым наблюдением
5) равным 0