Ekonometria – egzamin 2013

Zestaw B:

1. Oszacowano model ekonometryczny metodą najmniejszych kwadratów. Suma kwadratów reszt dla (…). Oznacza to, że w przypadku istnienia modelu alternatywnego wybrany zostanie ten:

   1. Którego suma kwadratów reszt wynosi 2

   2. Którego suma kwadratów reszt wynosi 4

   3. Którego suma kwadratów reszt wynosi 0

   4. Którego suma kwadratów reszt wynosi 6

2. Dla modelu ekonometrycznego oszacowanego metodą najmniejszych kwadratów wiadomo, że:

   1. Suma reszt modelu wynosi 1

   2. Suma reszt modelu wynosi 0

   3. Wartość oczekiwana reszt wynosi 0

   4. Odchylenie standardowe reszt wynosi jeden

3. Zakłada się, że składnik losowy w modelu ekonometrycznym:

   1. Jest zmienną zero-jedynkową

   2. Jego realizacje zależą od zmiennych objaśniających

   3. Jest zmienną losową

   4. Jest heteroscedastyczny

4. Reszty pochodzące z modelu ekonometrycznego reprezentują:

   1. Część stochastyczną modelu

   2. Różnice pomiędzy wartościami rzeczywistymi a wartościami teoretycznymi uzyskanymi na podstawie modelu

   3. Składnik losowy

   4. Część deterministyczną modelu

5. Względny średni błąd predykcji

   1. Wyrażany jest procentowo

   2. Stosowany jest do oceny dopuszczalności prognozy

   3. (…)

   4. (…)

6. (…)

7. W modelu tendencji rozwojowej (…):

   1. Zmienna czasowa jest istotnie skorelowana ze zmienną prognozowaną

   2. Parametr przy zmiennej czasowej informuje o przeciętnej zmianie (wzrost/spadek) zmiennej prognozowanej z okresu na okres

   3. Parametr wolny jest prognozą wstecz dotyczącą przeciętnego poziomu procesu z przed okresu weryfikacji prognoz

   4. Zmienna prognozowana traktowana jest jako ekonomiczny proces stochastyczny z czasem dyskretnym

8. Jeżeli w modelu ekonometrycznym parametr stojący przy danej zmiennej objaśniającej jest nieistotnie różny od zera, mówimy, że:

   1. Zmienną objaśniającą przy nim stojącą należy usunąć z modelu

   2. Zmienna objaśniająca przy nim stojąca istotnie wpływa na zmienną endogeniczną

   3. Zmienną objaśniającą przy nim stojącą należy pozostawić w modelu

   4. Zmienna przy nim stojąca nie jest koincydentna

9. Weryfikacja modelu ekonometrycznego polega na:

   1. Zbadaniu, czy model jest zgodny z rzeczywistością

   2. Ocenie precyzji modelu

   3. Ocenie własności predykcyjnych modelu

   4. Ocenie, czy spełnione są założenia metody najmniejszych kwadratów

10. Do źródeł autokorelacji składnika losowego zalicza się:

    1. Pominięcie istotnej zmiennej objaśniającej w modelu

    2. Niewłaściwą specyfikację opóźnień zmiennych objaśniających

    3. Niska dokładność technik estymacji

    4. Niewłaściwa postać analityczna modelu

11. W przypadku stwierdzenia istotnej autokorelacji rzędu pierwszego mamy do czynienia z:

    1. Zależnością składnika losowego od jego realizacji z okresu poprzedniego

    2. Utratą losowości składnika losowego

    3. Możliwością budowy dopuszczalnych prognoz

    4. Obniżeniem efektywności estymacji parametrów strukturalnych modelu

12. Empiryczny wykres rozrzutu:

    1. Umożliwia identyfikację postaci analitycznej modelu ekonometrycznego ?????

    2. Wskazuje na siłę zależności pomiędzy zmienną endogeniczną i zmienną objaśniającą

    3. Przedstawia zachowanie reszt modelu w czasie

    4. Przedstawia przebieg zmiennej endogenicznej w czasie

13. Dany jest następujący model ekonometryczny: Y = 1+ ….X1 – 3X2 + u. wskazać możliwe interpretacje:

    1. Jeżeli X1 i X2 będą równe zero to przeciętny poziom zmiennej endogenicznej wynisesie 1 jednostkę

    2. Jeżeli zmienna objaśniająca X1 wzrośnie (x) jednostkę to zmienna endogeniczna wzrośnie średnia rzecz biorącą o 1

    3. Jeżeli zmienna objasniająca X2 wzrośnie (x) jednostkę to zmienna endogeniczna spadnie średnio rzecz biorąc o 3 jednostki pod warunkiem, że zmienna objasniająca X1 nie ulegnie zmianie

    4. Jeżeli zmienne X1 i X2 nie ulegna zmianie to przeciętny poziom zmiennej endogenicznej wyniesie 1

14. Jednorodność wariancji:

    1. Oznacza homoscedatyczność składnika losowego

    2. Jest jednym z założeń metody najmniejszych kwadratów

    3. Jej wystąpienie oznacza nieobciążoność, zgodność i efektywność estymatora parametrów strukturalnych modelu

    4. Jej wystąpienie oznacza niezależność składnika losowego modelu

15. Przy budowie prognozy przedziałowej uwzględnia się:

    1. Średni błąd predykcji

    2. Współczynnik determinacji

    3. Względny średni błąd predykcji

    4. Odchylenie standardowe reszt

16. Metoda najmniejszych kwadratów wymaga spełnienia następujących założeń:

    1. Nie występuje autokorelacja składnika losowego

    2. Zmienna endogeniczna jest zmienną losową

    3. Model jest modelem liniowym

    4. Zmienne objaśniające są zmiennymi losowymi

17. Estymator jest zgodny, jeżeli:

    1. Wariancja estymatora zmierza do zera

    2. Kowariancja składnika losowego nie zależy od zmiennych objaśniających

    3. Wraz ze wzrostem liczebności próby oczekiwana wartość rozkładu estymatora zmierza do wartości szacowanego parametru

    4. Wariancja estymatora zmierza do 1

18. Jakość modelu ocenia się poprzez pryzmat:

    1. Istotności parametrów strukturalnych

    2. Dopasowania modelu do danych empirycznych

    3. Współczynnik skorygowany determinacji ????

    4. Współczynnik determinacji

19. Odchylenie standardowe reszt wynosi 1 dla modelu ekonometrycznego oszacowanego metodą najmniejszych kwadratów. Można zatem powiedzieć, że:

    1. W przypadku istnienia modelu alternatywnego lepszym modelem będzie ten, który posiada odchylenie standardowe reszt mniejsze niż 1

    2. Mówi o przeciętnym poziomie wahań przypadkowych w zmiennej endogenicznej

    3. Stanowi o błędzie dopasowania modelu do danych rzeczywistych

    4. Jest miarą struktury stochastycznej modelu ekonometrycznego

20. Współczynnik zmienności losowej jest:

    1. Miarą niedopasowania modelu do danych empirycznych

    2. Przyjmuje wartości z przedziału [0,1]

    3. Miarą jakości modelu

    4. Informuje, jaka część przeciętnego poziomu zmiennej endogenicznej stanowią wahania przypadkowe

21. Dana zmienna objaśniająca jest koincydentna, wówczas:

    1. Współczynnik korelacji liniowej pomiędzy zmienną endogeniczną a wybraną zmienną objaśniającą jest taki sam, jak znak parametru strukturalnego modelu

    2. Parametr można interpretować w sensie przyczynowo-skutkowym

    3. Zmienna powinna pozostać w modelu

    4. Zmienna powinna być usunięta z modelu

22. W regresji wielu zmiennych uwzględnia się:

    1. Wszystkie możliwe zmienne objaśniające kształtujące zmienną endogeniczną

    2. Tylko te zmienne objaśniające, które mają istotny wpływ na zmienną endogeniczną z punktu widzenia statystycznego

    3. Wybrana zostaje zawsze tylko jedna zmienna objaśniająca, która istotnie kształtuje zmienną endogeniczną

    4. Uwzględniane są wyłącznie zmienne objaśniające o charakterze ilościowym

23. Test serii służy do:

    1. Badania poprawności postaci analitycznej modelu

    2. Badania normalności reszt pochodzących z modelu

    3. Badania losowości reszt pochodzących z modelu

    4. Badania homoscedastyczności reszt pochodzących z modelu

24. Test Durbina-Watsona:

    1. Jest testem autokorelacji składnika losowego wyłącznie pierwszego rzędu:

    2. Jest testem autokorelacji składnika losowego pierwszego i wyższych rzędów

    3. Testowaniu podlega zarówno dodatnia jak i ujemna autokorelacja

    4. Test posiada obszar niekonkluzywności

Ekonometria – egzamin 2013

Zestaw A:

1. W metodzie wskaźników pojemności informacyjnej do modelu wejdzie taka kombinacja zmiennych, w której:

   1. Wskaźnik integralny przyjmuje wartość największą

   2. Wskaźnik integralny przyjmuje wartość zero

   3. Wskaźnik integralny przyjmuje wartość najmniejszą

   4. Wskaźnik indywidualny przyjmuje wartość zero

2. Funkcja kryterium metody najmniejszych kwadratów glosi:

   1. Maksymalizację sumy kwadratów reszt

   2. Minimalizację sumy kwadratów reszt

   3. Sumę kwadratów reszt równą zero

   4. Minimalizację sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami rzeczywistymi i teoretycznymi

3. Zakłada się, że składnik losowy w modelu ekonometrycznym:

   1. Jest zmienną losową

   2. Jego realizacje pochodzą z rozkładu normalnego

   3. Jego realizacje zależą od zmiennych objaśniających

   4. Jest homoscedastyczny

4. Reszty pochodzące z modelu ekonometrycznego reprezentują:

   1. Składnik losowy

   2. Różnice pomiędzy wartościami rzeczywistymi a wartościami teoretycznymi uzyskanymi przez model

   3. Część stochastyczną modelu

   4. Część deterministyczną modelu

5. Średni błąd predykcji:

   1. Jest miarą mianowaną

   2. Stanowi błąd prognozy

   3. Jest błędem prognozy ex post

   4. Jest błędem prognozy ex ante

6. (…)

7. (…)

8. Jeżeli w modelu ekonometrycznym parametr stojący przy danej zmiennej objaśniającej jest nieistotnie różne od zera mówimy, że:

   1. Zmienną objasniająca przy nim stojącą należy usunąć z modelu

   2. Zmienna objasniająca przy nim stojąca wpływa na zmienna endogeniczną

   3. Zmienną objaśniającą przy nim stojąca należy pozostawić w modelu

   4. Zmienna przy nim stojąca jest koincudentna

9. Specyfikacja modelu ekonometrycznego polega między innymi na:

   1. Wyborze postaci analitycznej modelu

   2. Doborze zmiennych objaśniających do modelu

   3. Ocenie charakteru zależności pomiędzy zmienną endogeniczną a zmiennymi objaśniającymi

   4. Ocenie struktury stochastycznej modelu

10. Przyczynami nieistotności parametrów strukturalnych są:

    1. Nieodpowiednia jakość danych statystycznych

    2. Stosowanie zmiennych zero-jedynkowych

    3. Niska dokładność technik estymacji

    4. Niewłaściwa postać analityczna modelu

11. W przypadku stwierdzenia istotnej autokorelacji rzędu pierwszego należy:

    1. Usunąć przyczyny autokorelacji ???

    2. Obliczyć pierwsze przyrosty dla zmiennych objaśniających

    3. Obliczyć pierwsze przyrosty dla zmiennej endogenicznej

    4. Zastosować procedurę estymacji w warunkach autokorelacji

12. Empiryczny wykres rozrzutu:

    1. Wskazuje na kierunek zależności pomiędzy zmienną endogeniczną i zmiennymi objaśniającymi

    2. c. d. (…)

13. Dany jest następujący model trendu: Yt=1+2t+ut oszacowany na podstawie danych z lat 2000-2012. Prawidłowa interpretacja parametru przy zmiennej czasowej to:

    1. Wzrost zmiennej czasowej o 1 rok spowoduje wzrost zmiennej prognozowanej Yt o 2 jednostki

    2. Jeżeli zmienna czasowa t przyjmie wartość zero, to zmienna prognozowana przyjmie wartość 2

    3. W latach 2000-2012 zmienna prognozowana wzrastała średnio rzecz biorąc z roku na rok o 2 jednostki

    4. W latach 2000-2012 zmienna prognozowana wzrastała z roku na rok o 2 jednostki

14. Do składowych szeregu czasowego zaliczamy:

    1. Trend

    2. Wahania przypadkowe

    3. Wahania sezonowe

    4. Wahania cykliczne

15. Przy budowie prognozy przedziałowej uwzględnia się:

    1. Średni błąd predykcji

    2. Współczynnik determinacji

    3. Prognozę punktową

    4. Współczynnik zmienności

16. Metoda najmniejszych kwadratów wymaga spełnienie następujących założeń:

    1. Nie występuje autokorelacja składnika losowego

    2. Zmienna endogeniczna jest zmienną losową

    3. Model jest modelem liniowym

    4. Zmienne objaśniające są zmiennymi losowymi

17. Estymator jest nieobciążony, jeśli:

    1. Zmienne objaśniające są nielosowe

    2. Jego wartość oczekiwana jest równa estymowanemu parametrowi

    3. Zmienne objaśniające są współliniowe

    4. Wariancja składnika losowego nie jest stała

18. Precyzję modelu ocenia się przez pryzmat:

19. (…)

20. Współczynnik zbieżności jest:

    1. Miarą niedopasowania modelu do danych empirycznych

    2. Przyjmuje wartości z przedziału [0,1]

    3. Miarą jakości modelu

    4. Stanowi próg dopuszczalności prognoz uzyskiwanych na podstawie modelu ekonometrycznego

21. Współczynnik korelacji liniowej pomiędzy zmienną endogeniczną a wybraną (…) oceny parametru strukturalnego modelu, to mówimy, że:

    1. Zmienna jest koincydentna

    2. Parametr można interpretować w sensie przyczynowo-skutkowym

    3. Zmienna powinna zostać usunięta z modelu

    4. Zmienna powinna pozostać w modelu

22. W regresji wielu zmiennych uwzględniane są:

    1. Wszystkie możliwe zmienne objaśniające kształtujące zmienną endogeniczną

    2. Tylko te zmienne objaśniające, które mają istotny wpływ na zmienną endogeniczną

    3. Wybrana zostaje tylko jedna zmienna objaśniające, która istotnie kształtuje zmienną endogeniczną

    4. Uwzględniane są wyłącznie zmienne objaśniające o charakterze ilościowym

23. Test serii służy do:

    1. Badania poprawności postaci analitycznej modelu ???

    2. Badania normalności reszt pochodzących z modelu

    3. Badania losowości reszt pochodzących z modelu

    4. Badania homoscedastyczności reszt pochodzących z modelu

24. (…)