173. Для использования обобщённого МНК необходимо знать …
o автокорреляционную функцию
o коэффициент детерминации
o автоковариационную матрицу случайных возмущений
o значение критерия Фишера
174. Для регрессионной модели Yi = b 0+ b 1 X 1 i + b 2 X 2 i +…+ bmXmi + εi, i =1… n, с гетероскедастичностью остатков при отсутствии автокорреляции остатков ковариационная матрица возмущений является...
o диагональной
o единичной
o треугольной
o вырожденной
175. К методам устранения автокорреляции остатков не относятся:
o метод Голдфелда–Квандта
o обобщённый метод наименьших квадратов
o метод Кохрана–Оркатта
o традиционный метод наименьших квадратов
176. Метод оценки параметров моделей с гетероскедастичными остатками называется … методом наименьших квадратов
o минимальным
o обычным
o косвенным
o обобщённым
177. Множественная линейная регрессионная модель, в которой не выполняются условия гомоскедастичности и (или) имеет место автокорреляция остатков, называется ______ регрессионной моделью.
o обобщённой линейной
o нелинейной
o парной
o множественной линейной
178. На основании преобразования переменных при помощи обобщённого метода наименьших квадратов получаем новое уравнение регрессии, которое представляет собой …
o нелинейную регрессию, в которой переменные взяты с весами 
o нелинейную регрессию, в которой переменные взяты с весами 
o взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами 
o взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами 
179. Обобщённый МНК для регрессионной модели с гетероскедастичностью, когда известны диагональные элементы автоковариационной матрицы случайных возмущений, называется ____________ методом наименьших квадратов.
o косвенным
o взвешенным
o доступным обобщённым
o двухшаговым
180. Обобщённый МНК используется для линейных уравнений регрессии с ________ остатками.
o нулевыми
o гетероскедастичными и/или автокоррелированными
o гомоскедастичными
o некоррелированными
181. Обобщённый МНК может использоваться для корректировки _______ остатков.
o стандартной ошибки
o гетероскедастичности
o автокорреляции
o доверительного интервала
182. Обобщённый МНК может применяться в случае нарушения предпосылки МНК о(об) _______ остатков.
o существовании
o отсутствии автокорреляции
o гомоскедастичности
o максимизации суммы квадратов
183. Обобщённый МНК рекомендуется применять в случае …
o автокорреляции остатков
o гомоскедастичных остатков
o нормально распределённых остатков
o автокорреляции результативного признака
184. Обобщённый МНК отличается от обычного МНК тем, что при применении ОМНК …
o остатки не изменяются
o остатки приравниваются к нулю
o преобразуются исходные уровни переменных
o уменьшается количество наблюдений
185. После применения обобщённого МНК удаётся избежать ______ остатков
o гетероскедастичности
o случайного характера
o равенства нулю суммы
o нормального распределения
186. Проявление гетероскедастичности в остатках удаётся устранить при помощи метода обобщённого метода наименьших квадратов путём …
o преобразования переменных
o расчёта критерия Дарбина–Уотсона гомоскедастичных остатков
o введения в модель фиктивных переменных
o введения в выражение для дисперсии остатков коэффициента пропорциональности
187. Теоретическое распределение случайной составляющей регрессионной модели является различным для разных наблюдений в выборке. Тогда имеет место неодинаковый разброс случайных составляющих или __________ остатков.
o гомоскедастичность
o детерминированность
o гетероскедастичность
o автокорреляция
188. Что преобразуется при применении обобщённого МНК?
o коэффициент корреляции
o дисперсия результативного признака
o дисперсия факторного признака
o исходные уровни переменных