aparat (8) d

Test ar 1 dla grapy Z4R2S0

Imię i nazwisko

Dala

t&pmkf mfmanmraim mta

H    I !■(»*•*■■■*»■«**

2 lltlM|<)li..|_>n i*in«4i i H t*i, wmj, ńf ! p*mll Zm~y*nmi*Mci*ti ba    mii jcłnriolfairirta.

ibrili ijttmmtJ I wlq««» t—jl «H flmttirhmr r+umnbi il'tf mmjt rif >/mM»

2 2il4^t fMłftoyttwtifhaiwil—tff—wyyyyliiijMiiii ma Hrymmjt rif -I (mdmm JtJemi pwjLi

	<a	11-12	IJ-14	IS-lf	17- II	> fl
Ortom	2	_J_1	M	■ m	4.1 I	s

1I.	Współczynnik korelacji wielorakiej, mierzący silę związku pomiędzy zmiennymi objaśniającymi a zmienną objaśnianą w liniowym modelu ekonometrycznym jest:
	a) równy współczynnikowi determinacji dla tego modelu.
	b) równy pierw iastkowi kwadratowemu współczynnika determinacji dla tego modelu.	T
	c) niezwiązam z współczynnikiem determinacji dla tego modelu.
2	Wartość współczynnika determinacji dla liniowego modelu ekonometrycznego, do którego dołączono jeszcze jedną zmienna objaśniająca:
	a) rośnie.	T
	b) maleje.
	c) nie zmienia swojej wartości.
	d) może zarówno zmaleć, jak i wzrosnąć.
3.	Ze względu na kryterium liniowości względem parametrów strukturalnych, która z poniższych odpowiedzi jest prawdziwa dla następującej pary modeli postaci Y = a« + aiX^ł + e oraz InY = aa + aiX^ł + e:
	a) liniowy, nieliniowy
	b) nieliniowy, liniowy.
	c) liniowy, liniowy.	T
	d) nieliniowy, nieliniowy.
I	Macierz D^z(aJ=(X^,X)'^1 oznacza KMNK estymator macierzy wariancji-kowariancji estymatora wektora parametrów strukturalnych modelu liniowego. Dowolny element tej macierzy oznacza ocenę wartości:
	a) w ariancji estymatorów parametrów strukturalnych odpowiadających odpowiednio wierszowi i kolumnie tej macierzy.
	b) kowariancji estymatorów parametrów strukturalnych odpowiadających odpowiednio wierszowi i kolumnie tej macierzy.	T
	c) korelacji estymatorów parametrów strukturalnych odpowiadających odpowiednio wierszowi i kolumnie tej macierzy.
5.	Homoskedastyczność składnika losowego modelu liniowego oznacza:
	a) stałość wariancji tego składnika i brak jego autokorelacji.	T
	b) zmienność wariancji tego składnika i brak jego autokorelacji.
	c) stałość wariancji tego składnika i istnienie jego autokorelacji.
	d) zmienność wariancji tego składnika i istnienie jego autokorelacji.
6.	Czy reszty modelu i jego zmienne objaśniające powinny być ze sobą skorelowane.
	b) tak.
	t>) nie.	T
	c) nie ma znaczenia

7.	Jeżeli rozkład składnika losowego w modelu liniowym jest normalny, (o w tym modelu rozkład normalny mają także:
	a) zmienne objaśniające.
	b) zmienna objaśniana, T	1
	c) parametry strukturalne.
8.	Jakościowa zmienna objaśniająca przyjmuje n, fn>l) wariantów Estymacja parametrów strukturalnych liniowego modelu ekonometrycznego z wyrazem wolnym wymaga uwzględnienia sztucznych zmiennych zero-jedynkowych reprezentujących tę 1 zmienną jakościową w liczbie:
	a) równej liczbie wariantów zmiennej jakościowej.
	b) większej od liczby wariantów zmiennej jakościowej o 1,
	c) mniejszej od liczby wariantów zmiennej jakościowej o l.	T
9.	Wahania sezonowe multiplikatywne występują wtedy, gdy w poszczególnych sezonach 1 poziom badanego zjawiska reprezentowanego przez wartości zmiennej objaśnianej odchyla się od swojej tendencji rozwojowej o stałą wielkość bezwzględną
	a) tak.
	b) nie.	T
10.	Zjawisko współtiniowości powoduje, że oszacowania KMNK parametrów strukturalnych przy skorelowanych zmiennych objaśniających są zwykle oceniane niezasłużenie jako:
	a) istotne.
	b) nieistotne.	T
11.	W modelu wielorównaniowym zmienne z góry ustalone obejmują tylko zmienne:
	a) objaśniające przesunięte i nieprzesunięte w czasie.
	b) objaśniające i zmienne objaśniane nieprzesunicte w czasie.
	c) objaśniane przesunięte w czasie oraz objaśniające przesunięte i nieprzesunięte w czasie.	T
	d) objaśniane i objaśniające przesunięte w czasie.
	e) objaśniane i objaśniające nieprzesunięte w czasie.
12.	Czy w prostym modelu wielorównaniowym zmienne łącznie współzależne są objaśniane wyłącznie za pomocą zmiennych z góry ustalonych:
	a) tak, |T
	b) nie.
	c) nie tylko.
13.	Warunkiem koniecznym i dostatecznym na to, aby równanie modelu liniowego było identyfikowane, jest, aby macierz utworzona ze współczynników przy zmiennych występujących w pozostałych równaniach modelu i jednocześnie nie występujących w tym równaniu była rzędu:
	a) większego o 1 od liczby równań w modelu.
	b) mniejszego o 1 od liczby równań w modelu	T
	c) równego liczbie równań w modelu.
14.	Pośrednia metoda najmniejszych kwadratów (PMNK) i podwójna metoda najmniejszych kwadratów (2MNK):
	a) są równoważne dla modeli wielorównaniowych o równaniach identyfikowanych jednoznacznie i niejednoznacznie.
	b) są równoważne dla modeli wielorównaniowych o równaniach nieidentyfikowalnych.
	c) są równoważne dla modeli wielorównaniowych o równaniach identyfikowanych tylko jednoznacznie.	T
	d) nie są sobie równoważne dla każdego liniowego modelu wielorównaniowego.