Pitanja iz ekonometrije za elektronski test

1. Ocjene parametara u ekonometrijskom modelu ocijenjene ONK metodom imace pozeljne osobine ako su ispunjeni:

a. Efikasnost i linearnost2. Ocjena parametra b1 dobijena metodom ONK je efikasna i linearna, a ocjena b1

dobijena metodom maximalne vjerodostojnosti je nepristrasna i egzostivna. Ocjena b1 je:

a. Superiorna3. Konstruisan je i ocijenjen ekonometrijski model sa ciljem da posluzi za kreiranje

ekonomske politike . Koja statistika iz ocjene modela je najvaznija:a. Standardna greska iz ocjene parametra i Koeficijent determinacije

4. Ocjena je konzistentna ako: (svi su tacni)a. Je asimptotska ocekivana vrijednost ocjene parametara jednaka pravoj

vrijednosti parametara i Varijansa ocjene parametara tezi nuli kada uzorak beskonacno raste

5. Ako u jednacini postoji konstatntan clan, broj vjestackih varijabli u toj jednacini mora uvijek biti :

a. Za jedan manji od broja njenih modaliteta6. Ocjena ekonometrijskog modela sadrzi visok koeficijent determinacije i visoke

standardne greske ocjena regresionih koeficijenata. Ovo sugerise da bi trebalo testirati da li postoji problem:

a. Multikolinearnosti7. Ocjenjuje se empirijski regresioni model. Za nezavisnu varijablu je ustanovljeno

da ne postoje opservacije (podaci). Resenje je:a. Priblizna varijabla

8. Ocijenjen je model sa k eksplanatornih varijabli. Zatim je isti model ocijenjen sa k+1 nezavisnih varijabli. Statistika na osnovu koje se zakljucuje koji od ova dva modela je bolji je:

a. Prilagodjeni koeficijent determinacije9. Testovi prvog reda za vrednovanje statisticke znacajnosti ocjena parametara

modela najcesce se zasnivaju na:a. Standardnim greskama ocjena parametara i Koeficijentu determinacije

10. Konstruisan je i ocijenjen ekonomski model sa ciljem da se predvidi buduci nivo zavisne varijable. Koja statistika iz ocjene modela je najznacajnija ?

a. Standardna greska regresije11. DW test se moze koristiti samo za testiranje autokorelacije

a. Prvog reda12. Ocjene regresionih koeficijenata su vrlo osjetljive na promjene podataka u uzorku,

odnosno nestabilne su i neprecizne, ovo sugerise da postoji:a. Multikolinearnost

13. Kad god je vrijednost F statistike veca od njene tablicne vrijednosti zakljucujemo da explanatorne varijable IMAJU ZNACAJAN uticaj na varijacije Y.

14. Izostavljanje vazne varijable iz modela ima sledece posledice na ocjenu parametra:

a. Pristrasnost15. Kada je vrijednost stohastickog clana modela u bilo kom periodu korelisana sa

sopstvenom prethodnom vrijednoscu tada postoji autokorelacija gresaka.

Danica Danu Korac 1

Pitanja iz ekonometrije za elektronski test

16. Homoskedasticnost podrazumijeva:a. Konstantnu varijansu slucajne greske koja je jednaka za sve opservacije

17. Ukoliko je matrica X'X singularna (nema inverznu matricu) to je znak da postoji:a. Perfektna linearna zavisnost regresora

18. Kada se MNK koristi za ocjenjivanje modela pri postojanju autokorelacije ocjene parametara su:

a. Nepristrasne i imaju najmanje varijanse19. U uslovima visoke multikolinearnosti ocjena varijanse slucajnih gresaka je:

a. Nepristrasna20. Štetne posledice ukljucivanja irelevantnog regresora su:

a. Neefikasnost ocjene parametara i Minimalna varijansa ocjene parametara21. Ako reziduali u sukcesivnim vremenskim intervalima cesto mijenjaju znak, to je

signal da postoji a. Negativna autokorelacija

22. Heteroskedasticnost podrazumijeva:a. Razlicitu varijansu slucajne greske za sve opservacije

23. Visoka multikolinearnost ima za posledicu neprecizne i nestabilne ocjene parametara. Gubitak preciznosti se ispoljava kao: (sve navedeno)1

a. Standardne greske ocjena veoma visokeb. Visoko korelisane medjusobnoc. Podlozne promjenama uz promjenu uzorka

24. Najozbilnije posledice autokorelacije su: (sve navedeno)a. Ocjene koeficijenata neefikasneb. Prognoze zasnovane na koeficijentima suboptimalnec. Testovi znacajnosti nepouzdani

25. Multikolinearnost predstavlja:a. Medjusobna linearna zavisnost explanatornih varijabli

26. Kad god varijansa greske raste uporedo sa regresorom ili njegovom varijansom prava varijansa parametara je:

a. Manja nego njena ocjena

27. Kada u modelu postoji heteroskedasticnost, dva najcesce koriscena resenja u praksi su:

a. Logaritamska transformacija i deflacija podataka28. Izvori autokorelacije su: (sve navedeno)

a. Greske koje uvodi istrazivac (sistemse greske mjerenja, neodgovarajuci oblik funkcije, izostavljanje relevantnih regresora)

b. Prava autokorelacije stohastickog clana29. Kada postoji autokorelisana greska vrijednost stohastickog clana modela u bilo

kom periodu korelisana je sa sopstvenom prethodnom vrijednoscu.30. Kako se vrednuju ocjene parametara KLRM? (sve navedeno)

a. Ekonomskib. Statistickic. Ekonometrijski kriterijum

31. Zasto je vazno da su ispunjene pretpostavke o osobinama stohasticnosti?

1 Ovo dje vam pise SVE NAVEDENO na kolokvijumu je dato kao jedan odgovor.

Danica Danu Korac 2

Pitanja iz ekonometrije za elektronski test

a. Da bi se problemi mjerenja ekonomskih relacija preveli u probleme statistickog ocjenjvanja parametara rasporeda vjerovatnoce

32. Koje su pozeljne osobine modela u uzorcima manjim od 30? (sve navedeno)a. Nepristrasnostb. Najmanja varijansac. Efikasnostd. Linearnoste. egzostzivnost f. Superiornost

33. Striktno gledajuci linearnost KLRM podrazumijeva:a. Linearnost po koeficijentima

34. Ocjena je konzistentna ako :a. Je njena ocekivana vrijednost jednaka pravoj vrijednosti

35. Ocjena parametara je nepristrasna ako je:a. Ocekivana vrijednost prosjecne ocjene parametara jednaka pravoj

vrijednosti parametra36. Sta pokazuje sistematski dio modela:

a. Pokazuje postularnu vezu datu teorijom na onaj nacin koji omogucava lako matematicko manipulisanje

37. Prilagodjeni koeficijent determinacijea. Koristi se da bi se uzelo u obzir smanjenje broja stepeni slobode usled

uvodjenja novih regresora u visestrukoj regresiji i kao mjera relativnog znacaja koriscenja regresora u objasnjavanju varijacija zavisne varijable.

38. Greska specifikacije u uzem smislu je:a. greska u formulaciji modela

39. Greska specifikacije u sirem smislu je:a. Greska koja se javlja kad god formulacija regresionog modela ili

pretpostavka koja ga prati nije tacna40. Vrednovanje moci predvidjanja se vrsi pomocu kojeg testa:

a. T testa41. Kako se testira znacajnost ekonometrijskog modela

a. Preko F testa42. Ako je cilj ekonometrijskog istrazivanja pomoc u kreiranju ekonomske politike

najvaznija pozeljna osobina parametra modela je:a. Individualnost koeficijenata

43. Ako je cilj ekonometrijskog modela predvidjanje pozeljna osobina parametra modela je:

a. Minimalna varijansa44. Osnovni uzroci greske modela: (sve navedeno)

a. Slucajne greskeb. Greske specifikacijec. Greske usled rada sa uzorkom

45. b1 pokazuje za koliko ce se u prosjeku promijeniti Y ako se X1 poveca za jednu jedinicu, a X2 ostane nepromijenjeno. tako isto i za b2 parametar. Znaci vazno je ovo u prosjeku 

Danica Danu Korac 3

Pitanja iz ekonometrije za elektronski test

46. Osobine ocjena parametara u velikim uzorcima su: (sve navedeno)a. Asimptotska nepristrasnostb. Konzistentnostc. Asimptotska efikasnost

47. Definisite ekonometriju kao nauku-Ekonometrija je oblast ekonomske nauke cija je osnova u mjerenju ekonomskih relacija i empirijskom testiranju hipoteza.

48. Ocjena je egzostivna ako a. koristi sve informacije koje uzorak sadrzi

49. Metodologiju ekonometrijskog istrazivanja karakterisu sljedece faze (sve navedeno)

a. specifikacija modelab. ocjena modelac. vrednovanje ocjened. vrednovanje moci predvidjanja

50. Sto je varijacija regresora veca, varijanse ocjena parametara su:a. Vece

51. Prihvatanje nulte hipoteze da je vrijednost parametra jednaka nuli ima sljedecu posljedicu:

a. koriguje se specifikacija izostavljanjem varijable uz koju stoji testirani parametar;

52. Zamka vještačke varijablea. kada umjesto jednacina pokusavamo ocijeniti funkciju jer prisustvo

varijabli x1 i x2 uz const. ,,a,, predstavlja uvodjenje perfektne multikolinearnosti u funkciju. 

53. Berzanski indexa. Prosjecna promjena

54. U modelu simultanih jednacina endogene varijable su predstavljene kao funkcija predeterminisanih varijabli, struktuiranih parametara I stohastickih varijabli(gresaka). Ova forma modela naziva se REDUKOVANA FORMA 2

55. U modelu simultanih jednacina endogne varijable su predstavčjane kao funkcija drugih endogenih varijabli i predeterminisanih varijabli i stohastičkih varijabli (grešaka). Ova forma modela nazva se strukturna forma.

56. Simultane jednacine su najbolje objasnjene kad su:a. Kompletne i identifikovane

57. Bilo mi je neko pitanje za simultane koji uslov treba da bude ispunjen ali se ne sjecam uslov cega ali znam da je odgovor:

a. Uslov ranga 58. Metod najmanjih kvadrata iz grupe metoda sa potpunom informacijom kojim se

ocjenjuju modeli simultanih jednacina poznat je pod imenom 3SNK. 59. Rekurzivni modeli su oni modeli gdje je moguce strukturne relacije postaviti da

prva ukljucuje samo predeterminisane varijable na desnoj strani a da svaka naredna strukturna jednacina sadrzi na desnoj strani predeterminisanu varijablu I endogene varijable iz prethodnih jednacina.

2 Iako je rekla da nece biti pitanja iz simultanih jednacina bilo ih je tako da sam ubacila neka koja sam nasla na testovima i koja su meni bila

Danica Danu Korac 4

Pitanja iz ekonometrije za elektronski test

60. Identifikacija modela simultanih jednačina ispituje se u fazi formulisanja modela, a kao problem se ispoljava u fazi ocjenjivanja 

61. Uslov ranga za identifikovanost jedne jednačine zahtijeva se od koeficijenata varijabli izostavljenih iz te jednačine moze formirati matrica reda L-1 odnosno ukupan broj endogenih varijabli .

62. Prekomjerno identifikovana je kada je R>L-163. Tacno identifikovana je kada je R=L-164. Nedovoljno identifikovana je kada je R<L-165. Instrumentalne varijable se koriste kada nam treba varijabla koja je visoko

korelisana sa varijablom koja je izostavljena .66. Koeficijenti redukovane forme mjere ukupni efekat promjene predeterminisanih

varijabli na endogene varijable.67. Prema uslovu ranga jednačina može biti 

a. Identifikovana i neidentifikovana.68. Koeficijenti finalne forme se nazivaju

a. multiplikatori 69. Ako je model simultanih jednačina ocjenjen metodom 2SNK dobijene ocjene su

a. Konzistentne70. Ako se model simultanih jednačina ocijeni metodom ONK dobijene ocjene su

a. pristrasne i nekonzistentne 71. Ako se model simultanih jednačina ocijenjen metodom INK dobijene ocjene su

a. Nepristrasne72. Kada je broj koeficijenata jednačine redukovane forme manji od broja parametara

u strukturnoj formi onda je jednačinaa. nedovoljno identifikovana

Bilo mi je i pitanje što se desava ako je vrijednost kod T testa veca (manja) od granicne vrijednosti. To cete prepoznati iz zadataka jer se ne sjecam sto mi je bio odgovor. Uglavnom radi se se o Ho i H1 . Bilo je i par pitanja da se prepozna heteroskedasticnost, autokorelacija i multikolinearnost. Neka od tih pitanja imate ovdje ali uglavnom naucite te neke definicije da prepoznate to . Dalje, moj vam je savjet da bas dobro naucite ova pitanja jer na kolokvijumu ima dosta modifikovanih pitanja (npr. Ako u ovim pitanjima imate vece tamo ima pitanja dje je dato manje ili slicno) pa da znate da to prepoznate ..To je to od mene SRECNO!!!

Danu

Danica Danu Korac 5

Pitanja iz ekonometrije za elektronski test

Danica Danu Korac 6