3582317671

Ekonometria - S. Barć za k - 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 tendenqi 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 antę 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 biorą; z okresu na okres o 10 jednostek.	F
12	Dany jest model ekonomelryczny: Yt=-2Xtl+3Xt2+l+ut, Interpretacja parametru przy zmiennej Xtl ma postać: wzrost Xtl o 1 jednostkę spowoduje spadek Yt o 2 jednostki.	F
13	Do estymacji modeli w których występuje heteroscedastyczność składników losowych iub niesferyczność możemy wykorzystać uogólnioną MN K Aitkena.	P
14	Estymator "a" jest zgodny nieobciążony i najefektywniejszy w klasie podobnych estymatorów.	P
15	Estymator ”a^B 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	IdentyfikowaJność modeli badamy jedynie w przypadku modeli rekurencyjnych.	F
25	Identyfikowainość 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 koincydentnato istniejąpodstawy do interpretacji przyczynowo-skutkowej parametru przy niej stojącego.	P
30	Jeżeli dana zmienna objaśniająca nie jest koincydentnato istniejąpodstawy 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