Ekonometria - test 187 pytań S.Barczak, wykłady BARCZYK


Ekonometria - S. Barczak - pytania „prawda / fałsz”

1

Analiza struktury stochastycznej modelu oznacza analizę wyłącznie reszt modelu.

F

2

Błąd prognozy ex post ME (błąd średni) obliczony dla liniowego modelu tendencji rozwojowej będzie zawsze równy zero.

F

3

Błąd prognozy ex post obliczony dla liniowego modelu tendencji rozwojowej będzie zawsze równy zero.

F

4

Błąd wyliczony na podstawie zrealizowanych prognoz to błąd ex-ante.

F

5

Błędne określenie opóźnień czasowych zmiennych objaśniających jest jednym ze źródeł autokorelacji składnika losowego.

P

6

Błędne określenie postaci analitycznej modelu jest jednym ze źródeł autokorelacji składnika losowego.

P

7

Błędne określenie zakresu badania jest jednym ze źródeł autokorelacji składnika losowego.

F

8

Błędy prognoz z grupy ex post zmieniają swoją wartość wraz ze wzrostem horyzontu prognozy.

F

9

Błędy prognozy ex ante są błędami, których wartość ulega zmianie wraz ze wzrostem horyzontu prognozy.

P

10

Błędy prognozy ex post są błędami, których wartość ulega zmianie wraz ze wzrostem horyzontu prognozy.

F

11

Dany jest liniowy model tendencji rozwojowej: Yt=10t+2+ut. Interpretacja parametru przy zmiennej czasowej oznacza, że zmienna prognozowana będzie wzrastać średnio rzecz biorąc z okresu na okres o 10 jednostek.

F

12

Dany jest model ekonometryczny: Yt=-2Xt1+3Xt2+1+ut, Interpretacja parametru przy zmiennej Xt1 ma postać: wzrost Xt1 o 1 jednostkę spowoduje spadek Yt o 2 jednostki.

F

13

Do estymacji modeli w których występuje heteroscedastyczność składników losowych lub niesferyczność możemy wykorzystać uogólnioną MNK Aitkena.

P

14

Estymator "a" jest zgodny nieobciążony i najefektywniejszy w klasie podobnych estymatorów.

P

15

Estymator "a" parametru alfa jest nieobciążony jeśli jest stochastycznie zbieżny do szacowanego nieznanego parametru alfa.

F

16

Estymator "a" parametru alfa jest zgodny jeśli jest stochastycznie zbieżny do szacowanego nieznanego parametru alfa.

P

17

Etap specyfikacji modelu ekonometrycznego oznacza między innymi wybór postaci analitycznej modelu.

P

18

Funkcja autokorelacji PACF stanowi tzw.: pamięć szeregu czasowego.

F

19

Główna przekątna macierzy wariancji i kowariancji jest zawsze dodatnio określona.

P

20

Heteroscedastyczność składnika losowego oznacza stałość wariancji składnika losowego w czasie.

F

21

Homoscedastyczność składnika losowego jest jednym z założeń klasycznej MNK.

P

22

Homoscedastyczność składnika losowego oznacza niejednorodność wariancji składnika losowego w czasie.

F

23

Homoscedastyczność składnika losowego oznacza stałość wariancji składnika losowego w czasie.

P

24

Identyfikowalność modeli badamy jedynie w przypadku modeli rekurencyjnych.

F

25

Identyfikowalność modeli badamy jedynie w przypadku modeli wielorównaniowych.

F

26

Identyfikowalność modeli badamy jedynie w przypadku modeli współzależnych.

P

27

Jedną z przyczyn nieistotności parametrów strukturalnych modelu ekonometrycznego jest niewłaściwa postać analityczna.

P

28

Jeśli dana zmienna jest koincydentalna to istnieją podstawy do interpretacji przyczynowo-skutkowej parametru przy niej stojącego.

F

29

Jeżeli dana zmienna objaśniająca jest koincydentna to istnieją podstawy do interpretacji przyczynowo-skutkowej parametru przy niej stojącego.

P

30

Jeżeli dana zmienna objaśniająca nie jest koincydentna to istnieją podstawy do interpretacji przyczynowo-skutkowej parametru przy niej stojącego.

F

31

Jeżeli macierz B parametrów przy nieopóźnionych zmiennych endogenicznych jest diagonalna to model jest modelem o równaniach współzależnych.

F

32

Jeżeli macierz B parametrów przy nieopóźnionych zmiennych endogenicznych jest diagonalna to model jest modelem prostym.

P

33

Jeżeli na zmiennych w nieliniowym modelu tendencji rozwojowej dokonujemy przekształcenia takiego, że: ln(Yt) i ln(t) to model jest modelem logarytmicznym.

F

34

Jeżeli na zmiennych w nieliniowym modelu tendencji rozwojowej dokonujemy przekształcenia takiego, że: ln(Yt) i ln(t) to model jest modelem wykładniczym.

P

35

Jeżeli na zmiennych w nieliniowym modelu tendencji rozwojowej dokonujemy przekształcenia takiego, że mamy: Yt i Z=1/t to model jest modelem hiperbolicznym.

P

36

Jeżeli oszacowany zostanie liniowy model tendencji rozwojowej na podstawie danych z lat 2000 do 2008 to parametr wolny będzie mówił o przeciętnym poziomie zmiennej prognozowanej w roku 1999.

P

37

Jeżeli reszty modelu oszacowanego MNK pochodzą z rozkładu normalnego, to oznacza to spełnienie jednego z założeń MNK.

P

38

Jeżeli składnik losowy jest heteroscedastyczny to estymator wektora parametrów strukturalnych modelu uzyskany MNK nie jest najbardziej efektywny.

P

39

Jeżeli składnik losowy jest homoscedastyczny to estymator wektora parametrów strukturalnych modelu uzyskany MNK jest najbardziej efektywny.

P

40

Jeżeli składnik losowy jest homoscedastyczny to estymator wektora parametrów strukturalnych modelu uzyskany MNK nie jest najbardziej efektywny.

F

41

Jeżeli statystyka testu Durbina-Watsona wskazuje na ujemną autokorelację to dodatkowo obliczana jest statystyka: d'=4-d.

P

42

Jeżeli w modelu tendencji rozwojowej parametr wolny jest równy zero, to oznacza to brak trendu/tendencji rozwojowej.

F

43

Jeżeli w teście Durbina-Watsona d=dl to hipoteze zerową odrzucamy na korzyść hipotezy alternatywnej.

P

44

Jeżeli w teście Durbina-Watsona d=dl to nie można podjąć decyzji o autokorelacji składnika losowego.

F

45

Jeżeli w teście Durbina-Watsona d=dl to oznacza to brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej.

F

46

Jeżeli w teście Durbina-Watsona d=dt to nie można podjąć decyzji o autokorelacji składnika losowego.

F

47

Jeżeli w teście Durbina-Watsona d>du i r1>0, to ma miejsce brak autokorelacji składnika losowego.

P

48

Jeżeli w teście Durbina-Watsona hipoteza alternatywna głosi ujemną autokorelację składnika losowego, to konieczne jest obliczenie dodatkowo statystyki d'=4-d.

P

49

Jeżeli w teście Studenta wartość krytyczna odczytana z tablic jest większa od wartości bezwzględnej statystyki testu to brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej.

P

50

Jeżeli w teście Turbina-Watsona d=dl to nie można podjąć decyzji o autokorelacji składnika losowego.

F

51

Jeżeli w wyniku przeprowadzenia testu t-Studenta na istotność parametrów strukturalnych testowany parametr okaże się istotny, to zmienna objaśniająca stojąca przy nim, charakteryzuje się istotnym wpływem na zmienną endogeniczną.

P

52

Jeżeli wyznacznik macierzy det(X'X)=0 to nie istnieje estymator MNK.

P

53

Jeżeli wyznacznik macierzy det(X'X)=1 to nie istnieje estymator MNK.

F

54

Jeżeli wyznacznik macierzy det(X'X)=25 to istnieje estymator MNK.

P

55

Kolumna złożona z samych jedynek w macierzy [X'X] reprezentuje realizacje zmiennej stojącej przy parametrze wolnym.

F

56

Kryterium MNK zakłada minimalizację sumy kwadratów reszt modelu.

P

57

Kwadraty błędów szacunku leżą na głównej przekątnej macierzy wariancji i kowariancji.

P

58

Liczba szacowanych parametrów w modelu musi być większa od liczby obserwacji na podstawie których model jest estymowany.

F

59

Liniowy model tendencji rozwojowej ma zastosowanie w przypadku gdy zmienna prognozowana wykazuje trend i wahania przypadkowe.

F

60

Macierz wariancji i kowariancji jest macierzą symetryczną względem głównej przekątnej.

P

61

Macierz wariancji i kowariancji jest macierzą symetryczną.

P

62

Macierz współczynników korelacji jest macierzą symetryczną.

P

63

Macierz X'X jest macierzą kwadratów.

F

64

Macierz X'X jezt macierzą kwadratową.

P

65

Metoda trendów jednoimiennych okresów ma zastosowanie w przypadku występowania sezonowości w szeregu czasowym.

P

66

Metoda wskaźników pojemnośći informacyjnej ma zastosowanie przy doborze zmiennych objaśniających do modeli nieliniowych.

P

67

Miarami jakości modelu ekonometrycznego są miary dopasowania modelu do danych empirycznych.

P

68

Miarami jakości modelu ekonometrycznego są miary struktury stochastycznej modelu.

P

69

Miary dokładności predykcji Theila są miarami z grupy ex ante.

F

70

Miary dokładności predykcji Theila są miarami z grupy ex post.

P

71

Model adaptacyjny Brona stosowany jest w przypadku gdy nie znany jest trend badanej zmiennej.

P

72

Model adaptacyjny Holta stosowany jest w przypadku gdy zmienna prognozowana wykazuje trend oraz wahania przypadkowe.

P

73

Model adaptacyjny Wintersa stosowany jest w przypadku gdy zmienna prognozowana wykazuje trend oraz wahania przypadkowe.

F

74

Model adaptacyjny Wintersa stosowany jest w przypadku gdy zmienna prognozowana wykazuje trend, wahania przypadkowe oraz wahania sezonowe.

P

75

Model dla którego współczynnik zbieżności jest równy 98% jest dobrym modelem.

F

76

Model Kleina (ze zmiennymi zerojedynkowymi) ma zastosowanie wówczas gdy zmienna prognozowana wykazuje trend oraz wahania przypadkowe.

F

77

Model Kleina (ze zmiennymi zerojedynkowymi) ma zastosowanie wówczas gdy zmienna prognozowana wykazuje trend, wahania przypadkowe i addytywne wahania sezonowe.

F

78

Model Kleina (ze zmiennymi zerojedynkowymi) ma zastosowanie wówczas, gdy zmienna prognozowana wykazuje trend oraz wahania sezonowe.

P

79

Model wielorównaniowy złożony jest dokładnie z tylu równań ile jest nieopóźnionych zmiennych endogenicznych.

P

80

Modele tendencji rozwojowej są modelami analitycznymi.

P

81

Modele tendencji rozwojowej są modelami należącymi do metod analitycznych.

P

82

Modelem dynamicznym jest każdy model w którym występuje zmienna czasowa lub/i zmienna(e) opóźnione w czasie.

P

83

Modelem statycznym jest każdy model ekonometryczny, który nie uwzględnia czynnika czasu.

P

84

Na głównej przekątnej macierzy wariancji i kowariancji estymatorów parametrów strukturalnych modelu to wariancje estymatorów.

P

85

Nieistotność parametrów strukturalnych wynika między innymi z niewłaściwej postaci analitycznej modelu.

P

86

Nieistotność parametrów strukturalnych wynika między innymi z pominięcia istotnej zmiennej objaśniającej.

P

87

Nieistotność parametrów strukturalnych wynika z nieodpowiedniej jakości danych statystycznych.

P

88

Niejednorodność wariancji i istotna autokorelacja rzędu pierwszego składnika losowego stanowią jedno z podstawowych założeń MNK dotyczących składnika losowego.

F

89

Nośnikiem informacji jest każda potencjalna zmienna objaśniająca.

P

90

O prognozoe mówimy, że jest dopuszczalna jeżeli jest wyznaczona z dokłdnością do sześciu miejsc po przecinku.

F

91

Ocena dopuszczalności prognozy dokonywana jest w oparciu o np.: względny błąd predykcji.

P

92

Odchylenie standardowe reszt jest miarą dopasowania modelu do danych empirycznych.

P

93

Okres weryfikacji prognoz to okres w którym znane są wartości rzeczywiste zmiennej prognozownej oraz prognozy wygasłe.

P

94

Oszacowanie parametrów strukturalnych dowolnego modelu ekonometrycznego oznacza uzyskanie jedynie ich wartości szacunkowych.

P

95

Parametr w modelu ekonometrycznym nigdy nie podlega interpretacji.

F

96

Parametr wolny w modelu ekonometrycznym nigdy nie podlega interpretacji.

F

97

Pominięcie istotnej zmiennej objaśnającej jest jedną z przyczyn występowania autokorelacji rzędu pierwszego składnika losowego.

P

98

Poziom ufności wynoszący 0,95 wyznaczony dla przedziału ufności parametrów strukturalnych oznacza, że na 100 prób przedział 95 razy nie pokryje prawdziwej wartości parametru strukturalnego.

F

99

Poziom wiarygodności prognozy przyjmuje wartości z przedziału [-1,1].

F

100

Poziom wiarygodności w prognozie przedziałowej jest wartością krytyczną odczytywaną z tablic wartości krytycznych przedziału t-Studenta.

F

101

Poziom wiarygodności w prognozie przedziałowej jest wartością krytyczną odczytywaną z tablic wartości krytycznych rozkładu t-Studenta.

F

102

Prognoza wygasła to taka prognoza dla której znana jest rzeczywista realizacja zmiennej prognozowaniej.

P

103

Przy budowie prognozy przedziałowej uwzględniana jest wartość predykcji punktowa oraz średni błąd predykcji.

P

104

Przy budowie prognozy przedziałowej uwzględniany jest średni błąd predykcji.

P

105

Przy budowie prognozy przedziałowej uwzględniany jest względny błąd predykcji.

F

106

Przyczyny autokorelacji to: błędne określenie opóźnień czasowych zmiennych występujących w modelu, przyjęcie niewłaściwej postaci analitycznej funkcji zmiennych objaśniających, fakt powolnego wygasania pewnych czynników przypadkowych i gdy trwają one dłużej niż okres przyjęty na jednostkę.

P

107

Sezonowość addatywna oznacza multiplikatywne narastanie lub zanik wahań sezonowych w czasie.

F

108

Sezonowość addatywna oznacza stałą amplitudę wahań sezonowych w czasie.

P

109

Siła autokorelacji rzędu pierwszego mierzona jest statystyką Durbina-Watsona.

P

110

Siła i kierunek autokorelacji rzędu pierwszego mierzona jest współczynnikiem autokorelacji rzędu pierwszego.

P

111

Składnik losowy modelu jest zmienną losową.

P

112

Składnik losowy modelu reprezentowany jest przez składnik resztowy po oszacowaniu modelu.

P

113

Spełnienie założeń MNK wymaga by składnik losowy posiadał wartość oczekiwaną równą zero i wariancję równą jeden.

F

114

Spełnienie założeń MNK wymaga by składnik losowy posiadał wartość oczekiwaną równą zero i zmienną wariancję.

F

115

Sprowadzenie modelu wielorównaniowego do postaci zredukowanej oznacza rozwiązanie go ze względu na zmienne objaśniane.

P

116

Sprowadzenie modelu wielorównaniowego do postaci zredukowanej oznacza usunięcie pewnych równań.

F

117

Statystyka testu Durbina-Watsona d przyjmuje wartości z przedziału [0,4].

P

118

Statystyka testu Durbina-Watsona d przyjmuje wartości z przedziału [-4,0].

F

119

Statystyka testu Durbina-Watsona d przyjmuje wartości z przedziału [-4,4].

F

120

Suma kwadratów reszt modelu ekonometrycznego oszacowana metodą najmniejszych jest minimalna.

F

121

Suma kwadratów reszt uzyskanych na podstawie modelu ekonometrycznego oszacowanego MNK jest zawsze równa jeden.

F

122

Suma kwadratów reszt uzyskanych na podstawie modelu ekonometrycznego oszacowanego MNK ma wartość najmniejszą.

P

123

Suma kwadratów reszt, po oszacowaniu modelu MNK jest równa zero.

F

124

Średnia ruchoma zaliczana jest do metod mechanicznych.

P

125

Średnie błędy szacunku są miarą dopasowania modelu do danych empirycznych.

F

126

Średnie błędy szacunku są miarą precyzji oszacowania parametrów strukturalnych modelu.

P

127

Test autokorelacji służy do weryfikacji hipotezy o poprawności wybranej metody estymacji modelu.

P

128

Test Durbina-Watsona służy do testowania istotności autokorelacji dowlnego rzędu.

F

129

Test homoskedastyczności służy do weryfikacji sferyczności wariancji składnika losowego.

P

130

Test serii służy do weryfikacji poprawności postaci analitycznej modelu.

P

131

Trend deterministyczny oznacza długotrwałe stałe zmiany w czasie zmiennej prognozowaniej.

P

132

Trend deterministyczny oznacza krótkookresową skłonność zmiennej prognozowanej do określonych zmian, czyli spadku bądź wzrostu.

F

133

W metodzie wskaźników pojemności informacji kombinację zmiennych objaśniających, które wejdą do modelu charakteryzuje maksymalna wartość integralnego wskaźnika pojemności informacyjnej.

F

134

W metodzie wskaźników pojemności informacyjnej do modelu wejdzie ta kombinacja zmiennych objaśniających, dla której indywidualny wskaźnik pojemności informacyjnej jest maksymalny.

F

135

W metodzie wskaźników pojemności informacyjnej indywidualne wskaźniki pojemności informacyjnej mogą przyjmować wartości ujemne.

F

136

W metodzie wskaźników pojemności informacyjnej kombinację zmiennych objaśniających, które wejdą do modelu charakteryzuje maksymalna wartość integralnego wskaźnika pojemności informacyjnej.

P

137

W metodzie wskaźników pojemności informacyjnej kombinację zmiennych objaśniających, które wejdą do modelu charakteryzuje minimalna wartość integralnego wskaźnika pojemności informacyjnej.

F

138

W modelach adaptacyjnych parametry wygładzania szacowane są MNK.

F

139

W modelach adaptacyjnych znana jest postać analityczna funkcji trendu.

F

140

W modelach tendencji rozwojowej jedyną zmienna objaśniającą jest zmienna czasowa t.

P

141

W modelach tendencji rozwojowej wymagane jest by zmienna czasowa była istotnie skorelowana ze zmienną endogeniczną.

P

142

W modelu ekonometrycznym zmienne objaśniające są istotnie skorelowane między sobą.

F

143

W modelu ekonometrycznym zmienne objaśniające są istotnie skorelowane ze zmienną endogeniczną.

P

144

W modelu oszacowanym MNK suma wartości empirycznych zmiennej objaśnianej jest równa sumie jej wartości teoretycznych.

P

145

W przypadku homoscedastyczności reszt modelu do oszacowania parametrów stosujemy klasyczną MNK.

P

146

W przypadku modeli adaptacyjnych parametry wygładzania są bliskie jedności jeżeli wszystkie składowe szeregu czasowego podlegają szybkim zmianą w czasie.

P

147

W przypadku modeli adaptacyjnych parametry wygładzania są bliskie jedności jeżeli wszystkie składowe szeregu czasowego zmieniają się szybko w czasie.

P

148

W przypadku modeli adaptacyjnych parametry wygładzania są bliskie zeru jeżeli wszystkie składowe szeregu czasowego zmieniają się szybko w czasie.

F

149

W przypadku występowania istotnej (dodatniej/ujemnej) autokorelacji składnika losowego parametry strukturalne modelu szacowane są podwójną MNK.

F

150

W szeregu czasowym można wyróżnić trzy składowe: trend, wahania przypadkowe, wahania sezonowe.

P

151

W teście Durbina-Watsona obszar niekonkluzywności testu oznacza możliwość podjęcia decyzji odnośnie autokorelacji składnika losowego bez konieczności obliczania statystyki testu.

F

152

Wahania sezonowe addatywne charakteryzują się stałą w czasie amplitudą wahań.

P

153

Wariancja reszt jest miarą struktury stochastcznej modelu.

P

154

Wariancja resztowa jest miarą dopasowania modelu do danych empirycznych.

F

155

Wartość oczekiwana składnika losowego dla modelu tendencji rozwojowej szacowanego MNK jest minimalna.

F

156

Wartość oczekiwana składnika losowego modelu jest równa zero.

P

157

Wartość oczekiwana składnika losowego modelu jest różna od zera.

F

158

Wartość współczynnika determinacji rośnie wraz ze wzrostem liczby zmiennych objaśniających.

F

159

Weryfikacja modelu sprowadza się do zbadania stopnia zgodności modelu z danymi empirycznymi, zbadania istotności wpływu poszczególnych zmiennych, zbadania własności składnika resztowego.

P

160

Wskaźnik pojemności informacyjnej pewnej kombinacji zmiennych ma wartość wyższą od współczynnika determinacji tej kombinacji.

F

161

Współczynnik autokorelacji rzędu pierwszego r1 przyjmuje wartości z przedziału [0,1].

F

162

Współczynnik autokorelacji rzędu pierwszego r1 przyjmuje wartości z przedziału [-1,1].

P

163

Współczynnik autokorelacji rzędu pierwszego r1 przyjmuje wartości z przedziału [-4,4].

F

164

Współczynnik determinacji informuje w jakim stopniu wariancja zmiennej endogenicznej Yt została wyjaśniona przez model ekonometryczny.

P

165

Współczynnik determinacji R^2 można stosować w przypadku modeli nieliniowych sprowadzalnych do liniowych.

P

166

Współczynnik determinacji R^2 można stosować w przypadku modeli stricte nieliniowych.

F

167

Współczynnik determinacji R^2 można stosować wyłącznie w przypadku modeli liniowych.

P

168

Współczynnik korelacji wielorakiej informuje o sile związku pomiędzy zmienną endogeniczną a wszystkimi zmiennymi objaśniającymi.

P

169

Współczynnik rozbieżności Theila przybiera wartość równą zero w przypadku, gdy predykcja była idealnie dokładna.

P

170

Współczynnik zbieżności informuje jaka część wariancji zmiennej endogenicznej nie została wyjaśniona przez model ekonometryczny.

P

171

Współczynnik zmienności losowej jest miarą dopsowania modelu do danych empirycznych.

P

172

Współczynnik zmienności losowej to współczynnik wyrazistości modelu.

P

173

Współczynnik zmienności przypadkowej informuje nas ile procent średniej wartości zmiennej endogenicznej stanowi odchylenie standardowe reszt.

F

174

Wszystkie elementy na głównej przekątnej macierzy wariancji i kowariancji są zawsze równe zero.

F

175

Wybór postaci analitycznej modelu ekonometrycznego dokonywany jest na podstawie zależności występującej pomiędzy zmienną endogeniczną a poszczególnymi zmiennymi objaśniającymi, czyli tzw.: rozrzutu empirycznego.

P

176

Wykres rozrzutu jest graficzną metodą identyfikacji postaci analitycznej modelu ekonometrycznego.

P

177

Z punktu widzenia teorii prognozy ekonometrycznej im dalszy horyzont prognozy tym większy jest jej błąd ex ante.

P

178

Zakłada się że reszty modelu ekonometrycznego oszacowanego MNK pochodzą z rozkładu normalnego.

P

179

Zawsze wybrany zostaje model, dla którego kryterium informacyjne AIC (Akaika) jest najmniejsze.

P

180

Zawsze wybrany zostaje model, dla którego kryterium informacyjne AIC (Akaika) jest największe.

F

181

Zmienna czasowa zaliczana jest do grupy zmiennych endogenicznych modelu.

F

182

Zmienna endogeniczna modelu ekonometrycznego może stanowić w pewnych sytuacjach zmienną prognozowaną.

P

183

Zmienna stojąca przy parametrze wolnym w modelu ekonometrycznym przyjmuje zawsze wzystkie realizacje równe 1.

P

184

Zmienne objaśniające nazywane są zmiennymi endogenicznymi.

F

185

Zmienne objaśniające powinny być słabo skorelowane ze zmienną endogeniczną.

F

186

Zmienne objaśniające w modelu ekonometrycznym szacowanym MNK są zmiennymi nie losowymi i tym samym nie są one skorelowane ze składnikiem losowym.

F

187

Zmienne z góry ustalone określa się mianem zmiennych endogenicznych innych równań.

F



Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
Ekonometria - test 187 pytań S.Barczak(2), FiR 4 semestr, Ekonometria
Ekonometria test7 pytań
opracowania do pytan z tresci wykladowych, Ekonomia UEK, rok2, semestr4, Polityka społeczna, Polityk
ekonometria 187 pytan
wykład 6- (05. 04. 2001), Ekonomia, Studia, I rok, Finanase publiczne, Wykłady-stare, Wykłady
TEST fila, SEMESTR 1, Standardy, Wykłady, EGZAMIN
test-50 pytań, studia (IV semestr), fizykoterapia, Egzamin fizykoterapia
ekonometria test VX5TM3DWJSB5Z7MPJ52CUSMMOPSQ2D5CIY4SZ3Y
Ekologia - test - grupy pytań, GRUPA A
Test ze statystyki 2007 (z wykładu), 1)
Ekonomika wziwa, OPRACOWANIE PYTAŃ NA EGZAMIN
wykład 9- (17. 05. 2001), Ekonomia, Studia, I rok, Finanase publiczne, Wykłady-stare, Wykłady
Ekonomia test 1, Politologia UKSW, I rok, Ekonomia A. Dylus
Opracowania pytań do wykladu fizyka 2
Opracowanie pytań do wykładu o warstwach, PWR, Chemia Materiałów Inżynieria Materiałowa
sciagi ekonomi, makra - opracowanie pytań WŁASNE, 1
Analiza ekonomiczna - test
ekonometria test id 155376 Nieznany

więcej podobnych podstron