Разликата между икономическия и иконометричния модел се изразява в:

– а) характера на моделирания обект

б) обхвата на моделирания обект

в) начина на представяне на модела

2. Кои от изброените свойства са свойства на иконометричните модели?

– а) разпознаваемост на модела

б) теоретична състоятелност на модела

в) ефективност на модела

3. За оценка на иконометричните модели могат да бъдат използвани само данни от изследвания:

– г) всички изброени случаи

4. Стохастичният компонент в иконометричните регресионни модели изразява:

– г) всичко изброено

5.Ефективност на оценките на параметрите на регресионния модел означава че:

– в)???) оценката е с най-малка стохастична грешка

6. Параметризация на иконометричния модел означава:

– б) изчисляване на оценки на параметрите в модела

7. За оценка на параметрите на вътрешнолинеен иконометричен регресионен модел може да се прилага:

– г) всички изброени

8. Приложението на метода на максималното правдоподобие изисква:

– б) познаване на функцията на разпределение на зависимата променлива

9. Анализът на стохастичната точност на параметрите на иконометричен регресионен модел се изразява в:

– в) проверка на статистическата значимост на параметрите в модела

г) построяване на интервални оценки на параметрите в модела

10. Зависимостта между цената на една марка автомобили в хил.лв. …………… ЗАДАЧА

11. Коефициентът на еластичност показва:

– г) процентното изменение на Y за 1% изменение на X 

12. За анализ на връзката между доходите и разхода за млечни продукти на домакинства са оценени експоненциален и квадратичен модел. Какви характеристики ще използвате, за да изберете по-добрия модел:

– а) стандартна грешка на модела

13. Изразът Delta Y (върху)

Delta X

представлява:

– б) коефициент на пределна ефективност на Y по отношение на Х

14. Стъпковата регресия е метод за:

– б) избор на определящи променливи в регресионния модел

15.Устойчиви параметри на множествения регресионен модел може да бъдат получени с помощта на:

– в) отстраняване на екстермални стойности и преструктуриране на изходните данни

г) ridge – регресия 

16. Авторегресионните модели са иконометрични модели, които изразяват:

– в) вътрешните закономерности на развитие на едно явление

17.Дъми – променливите се използват в регресионните модели за:

– б) представяне на категорийни променливи в модела

18. Връзката между вероятността да емигрират и дохода на младежите на възраст м/у 18 и 25 години може да се изрази с модела: logit(Пи) = 1,28 – 0,06 X

Как ще интерпретирате параметъра exp(-0,06) = 0,94?

– а) вероятността за емиграция на младежите ще се намали с 0,06 при увеличение на дохода с 1 лв.

19. Модел за разпределение за лаговете е:

– 

20. Мултиколинеарност е:

– а) зависимост м/у обясняващи променливи в множествени регресионни модели 

21. Последствията от пренебрегване наличието на хетероскедастичност се изразяват в:

– б) оценките на параметрите на модела не са ефективни

в) дисперсиите на оценките на параметрите са неконтролирано големи

22. Тестът на Дърбин-Уотсън е метод за:

– б) установяване на автокорелация

23. Налието на мултиколинеарност може да бъде установено чрез:

– в) корелационна матрица на факторите

г) високи стойности на коефициента на детерминация и едновременно ниски стойности на параметрите на модела

24. Негативните последици от наличие на мултиколинеарност могат да се преодолеят чрез приложение на :

– в) отстраняване на факторни променливи от модела

г) прилагане на Ridge регресия