ekonometriia 2

Miarami jakości modelu ekonometrycznego są miary struktury stochastycznej modelu.

P

Miary dokładności predykcji Theila są miarami z grupy ex ante.

F

Miary dokładności predykcji Theila są miarami z grupy ex post.

P

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

P

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

P

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

F

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

P

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

F

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

F

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

F

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

P

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

P

Modele tendencji rozwojowej są modelami analitycznymi.

P

Modele tendencji rozwojowej są modelami należącymi do metod analitycznych.

P

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

P

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

P

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

P

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

P

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

P

Nieistotność parametrów strukturalnych wynika z nieodpowiedniej jakości danych statystycznych.

P

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

F

Nośnikiem informacji jest każda potencjalna zmienna objaśniająca.

P

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

F

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

P

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

p

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

P

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

P

Parametr w modelu ekonometrycznym nigdy nie podlega interpretacji.

F

Parametr wolny w modelu ekonometrycznym nigdy nie podlega interpretacji.

F

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

P

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

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

F

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

F

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

F

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

P

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

P

Przy budowie prognozy przedziałowej uwzględniany jest średni błąd predykcji.

P

Przy budowie prognozy przedziałowej uwzględniany jest względny błąd predykcji.

F

Przyczyny autokorelacji to błdne okrślnie opóźn czasowych zmiennych występujących w modelu przyjęcie niewłaściwej...

P

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

F

Sezonowość addatywna oznacza stałą amplitudę wahań sezonowych w czasie.

P

Siła autokorelacji rzędu pierwszego mierzona jest statystyką Durbina-Watsona.

P

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

P

Składnik losowy modelu jest zmienną losową.

P

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

P

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

F

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

F

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

P

Sprowadzenie modelu wielorównaniowego do postaci zredukowanej oznacza usunięcie pewnych równań.

F

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

P

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

F

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

F

Suma kwadratów reszt modelu ekonometrycznego oszacowana metodą najmniejszych jest minimalna.

F

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

F

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

P

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

F

Średnia ruchoma zaliczana jest do metod mechanicznych.

P

Średnie błędy szacunku są miarą dopasowania modelu do danych empirycznych.

F

Średnie błędy szacunku są miarą precyzji oszacowania parametrów strukturalnych modelu.

P