» »

Ekonometrijski testovi online rješavaju probleme. Ekonometrijski test (početni nivo)

Dugo vremena su bile dvije razne opcije definicije ekonometrije: od “ekonometrije u širem smislu riječi” do “ekonometrije u užem smislu riječi”. “Ekonometrija u najširem smislu riječi” odnosi se na skup različitih vrsta ekonomskih istraživanja koja se sprovode korištenjem matematičkih metoda. „Ekonometrija u užem smislu riječi“ odnosi se uglavnom na primjenu matematičkih i statističkih metoda u ekonomskim istraživanjima: izgradnju matematičkih i statističkih modela ekonomskih pojava, procjenu parametara u modelima bilo koje vrste itd.

Naziv "ekonometrija" uveo je osnivač ovog pravca u ekonomiji 1926. godine, Ragnar Frisch. Lingvistički, termin „ekonometrija“ je njemačkog porijekla (Okonometrie). Prvi put se ovaj termin pojavio 1910. godine u njemačkoj knjizi o računovodstvu, čiji je autor shvatio teoriju računovodstva kao nju. U doslovnom prijevodu, ekonometrija znači „mjerenja u ekonomiji“ (može se uporediti sa biometrijom, scijentometrijom, astrometrijom, sociometrijom, psihometrijom, političkom metrikom).

Međutim, trenutno je to moguće puno povjerenje tvrde da je definicija koju je dao S.A. Ayvazyan i V.S. Mkhitaryan u njihovom najnovijem udžbeniku je najobjektivniji, moderniji i tačniji:

definicija: Ekonometrija je nezavisna naučna disciplina koja kombinuje skup teorijskih rezultata, tehnika, metoda i modela dizajniranih da

- ekonomska teorija,

- ekonomska statistika,

- matematički i statistički alati

- dati specifičan kvantitativni izraz opštim (kvantitativnim) obrascima koje određuje ekonomska teorija.

Kao što vidite, ova definicija je u potpunosti konzistentna s onom koju je uveo R. Frisch prije sedamdeset godina. Vjerovao je da bi ekonometrija trebala slijediti trijedinstvenu formulu, kombinujući teorijsku analizu, empirijske podatke i matematičke metode.

Govoreći o ekonomskoj teoriji u okviru ekonometrije, istraživači su zainteresovani ne samo za identifikovanje objektivno postojećih (na kvalitativnom nivou) ekonomskih zakonitosti i odnosa između ekonomskih indikatora, već i za pristupe njihovoj formalizaciji. Kada se ekonomska statistika razmatra kao sastavni dio ekonometrije, istraživače zanima samo onaj aspekt ove nezavisne discipline koji je direktno povezan sa informatička podrška analizirani ekonometrijski model. I, konačno, matematički i statistički alati ekonometrije podrazumevaju, naravno, ne matematičku statistiku u njenom tradicionalnom smislu, već samo njene pojedinačne delove (klasični i generalizovani linearni modeli regresione analize, analize vremenskih serija, konstrukcija i analiza sistema simultane jednačine). Ove sekcije matematičke statistike treba dopuniti nekim informacijama (posebni tipovi regresionih modela, pristupi rješavanju problema specifikacije, prepoznatljivost i provjerljivost modela, itd.).

U svim aktivnostima ekonometričara, upotreba modela je neophodna. Stoga je veoma važno pratiti cijeli „lanac“ definicija koje se odnose na ovaj koncept.

Matematički model je apstrakcija stvarnog svijeta, u kojoj se odnosi između stvarnih elemenata od interesa za istraživača zamjenjuju odgovarajućim odnosima između matematičkih kategorija.

Ekonomsko-matematički model - to je bilo koji matematički model koji opisuje mehanizam funkcionisanja nekog hipotetičkog ekonomski sistem ili socio-ekonomski sistem. Ponekad se isti model može jednostavno nazvati ekonomski . (Primjer takvog modela je najjednostavnija verzija tzv. „web modela“, koji opisuje proces formiranja potražnje i ponude za određenim proizvodom ili vrstom usluge na konkurentnom tržištu).

Ako se definicija ekonomsko-matematičkog modela ne radi o bilo kakvom matematičkom modelu, već o modelu izgrađenom pomoću aparata teorije vjerovatnoće i matematičke statistike, tada već možete dobiti ideju o ekonometrijskom modelu. Ali za ovo treba imati na umu sljedeće definicije.

Vjerovatni model - je matematički model koji simulira mehanizam funkcioniranja hipotetički(ne konkretan) stvarni fenomen (ili sistem) stohastičke prirode.

Vjerovatno-statistički model - ovo je probabilistički model čije se vrijednosti pojedinačnih karakteristika (parametara) procjenjuju na osnovu rezultata promatranja (početni statistički podaci) koji karakteriziraju funkcioniranje modeliranog specifično(a ne hipotetički) fenomen (ili sistem).

Na kraju, možemo govoriti o ekonometrijskom modelu:

ekonometrijski model naziva se vjerovatno-statistički model koji opisuje mehanizam funkcionisanja ekonomskog ili socio-ekonomskog sistema.

U svakom ekonometrijskom modelu, sve varijable koje sudjeluju u njemu, ovisno o konačnim primijenjenim ciljevima, dijele se na egzogene, endogene i unaprijed određene:

egzogene varijable(ekzo-izvana, genijalno porijeklo)- to su varijable koje se postavljaju, takoreći, "izvana", autonomno, iu određenoj mjeri se kontrolišu (planiraju);

endogene varijable(endo-iznutra, genijalan-porijeklo) su varijable čije se vrijednosti formiraju u procesu i unutra funkcionisanje analiziranog društveno-ekonomskog sistema u značajnoj meri pod uticajem egzogenih varijabli i, naravno, u međusobnoj interakciji; u ekonometrijskom modelu oni su predmet objašnjenja;

unapred definisane varijable su varijable koje djeluju u sistemu kao faktori - argumenti, ili objašnjavajući varijable.

Skup predefiniranih varijabli formira se od svih egzogenih varijabli (koje se mogu „prikačiti“ za prošle, sadašnje i buduće tačke u vremenu) i tzv. zaostaju endogene varijable, one. takve endogene varijable čije su vrijednosti uključene u jednačine analiziranog ekonometrijskog sistema mjerene u prošlost(u odnosu na trenutne) tačke u vremenu, pa su stoga već poznato, dato.

INFO STADIYA je platforma na kojoj student može pronaći odgovor na bilo koje pitanje, kao i dobiti savjet za pisanje studentskih radova. Ovdje možete naručiti diplomu, seminarski rad, esej, izvještaj sa prakse, dokumente za prijave, zadatke i mnoge druge vrste studentskih zadataka. Naša kompanija zapošljava veliki broj kvalifikovanih autora. Sa cijenama usluga možete se upoznati na odgovarajućoj stranici.

Econometrics Tests

Testovi iz ekonometrije, za provjeru znanja u dijelu "Zadaci sa makroekonomskim modelima". 10 test pitanja - ispravne opcije su označene crvenom bojom. 1. Ispod je dat makroekonomski model: Funkcija potrošnje: Ct=a0 +a1Yt+a2Yt-1 +u1 Investiciona funkcija: It= b0+b1Yt+u2 Identitet prihoda: Yt=Ct+It+Gt potrošnja u periodu t; Yt, Yt-1 – prihod u godinama […]

Testovi iz ekonometrije, za provjeru znanja u dijelu "Sistemi simultanih jednačina". 9 test pitanja - ispravne opcije su označene crvenom bojom. 1. Sistem simultanih jednačina može se napisati kao: strukturni oblik funkcionalnog oblika redukovanog oblika generaliziranog oblika 2. Skup međusobno povezanih regresionih modela u kojima iste varijable mogu istovremeno biti endogene u nekim […]

Testovi iz ekonometrije, za provjeru znanja u dijelu "Vremenske serije". 17 test pitanja - ispravne opcije su označene crvenom bojom. 1. Trend (Trend) vremenske serije karakteriše skup faktora koji imaju dugoročni uticaj i formiraju ukupnu dinamiku indikatora koji se proučava, imaju sezonski efekat, imaju jednokratni efekat, ne utiču na nivo serije 2. Glatko promjenjiva komponenta vremenske serije, koja odražava […]

Testovi iz ekonometrije, za provjeru znanja u dijelu „Procjena kvaliteta regresionog modela“. 41 test pitanje - ispravne opcije su označene crvenom bojom. 1. Zategnutost statističke veze između varijable y i eksplanatornih varijabli X mjeri se: Studentovim t-testom koeficijentom determinacije koeficijentom korelacije Fišerov F-kriterijum 2. Koeficijent uparene linearne korelacije karakteriše: čvrstoću linearne veze između dvije varijable zategnutost nelinearne […]

Testovi iz ekonometrije, za provjeru znanja u dijelu "Nelinearni regresijski modeli". 8 test pitanja - ispravne opcije su označene crvenom bojom. 1. Nelinearna je jednadžba regresije, nelinearna u odnosu na sastavne varijable (faktore) rezultata parametara slučajnih varijabli 2. Primjer nelinearne zavisnosti ekonomski pokazatelji je klasična hiperbolička zavisnost potražnje od cene, linearna zavisnost prihoda od iznosa obrtnog kapitala […]

Testovi iz ekonometrije, za provjeru znanja u dijelu "Linearni model višestruke regresije". 4 test pitanja - ispravne opcije su označene crvenom bojom. 1. Jednačina linearne višestruke regresije između zavisne varijable Y i nezavisne varijable X, gdje su a, b parametri modela, može izgledati ovako: Y=a+bX Y=a+bX2 Y=a+b1X1+b2X2 Y= bX 2. Jednačina linearne višestruke regresije između zavisnih […]

Testovi iz ekonometrije, za provjeru znanja u dijelu "Primjeri linearne parana regresije". 5 test pitanja - ispravne opcije su označene crvenom bojom. 1. Primjer linearne zavisnosti ekonomskih pokazatelja je klasična hiperbolička ovisnost potražnje od cijene;

Testovi iz ekonometrije, za provjeru znanja u dijelu "Linearna regresija para". 4 test pitanja - ispravne opcije su označene crvenom bojom. 1. Jednačina linearne parne regresije između zavisne varijable Y i nezavisne varijable X, gdje su a, b parametri modela, može izgledati ovako: Y=a+bX Y=a+bX2 Y=a+b1X1+b2X2 2. Jednačina linearne regresije para između zavisne varijable Y i […]

Ekonometrijski testovi - strana 1/1

Econometrics Tests
Uvod


  1. Ekonometrijski model ima oblik

    1. y=fx

    2. y= a+b1x+b2x2

    3. y=fx+ε

    4. y=fx
Odgovor: sa

  1. Match

Odgovor: a-3,b-2,c-4

  1. Regresija je

    1. ovisnost vrijednosti rezultirajuće varijable od vrijednosti varijabli (faktora) objašnjenja

    2. pravilo da je svaka vrijednost jedne varijable povezana s jednom vrijednošću druge varijable

    3. pravilo da je svaka vrijednost nezavisne varijable povezana sa vrijednošću zavisne varijable

    4. ovisnost srednje vrijednosti rezultirajuće varijable od vrijednosti varijabli (faktora)
Odgovor: d

  1. Metoda najmanjeg kvadrata…

    1. Omogućava da se dobiju procjene parametara linearne regresije na osnovu uslova i=1nyi-yi2→min

    2. Omogućava da se dobiju procjene parametara regresije na osnovu uslova ln⁡(i=1nf(yi,)→max

    3. Omogućava vam da provjerite statističku važnost parametara regresije

    4. Omogućava vam da dobijete procjene parametara nelinearne regresije, na osnovu uslova i=1ny-yi2→min
Odgovor: a
Linearna višestruka regresija

  1. Jednačina linearne višestruke regresije

    1. y=a+bx

    2. y=a+b1x1+b2x2+…+bpxp

    3. y=ax1b1x2b2…xpbp

    4. yt=Tt+St+Et
Odgovor: b

  1. Za jednadžbu linearne višestruke regresije, odgovaraj
y=a+b1x1+b2x2+ε

Odgovor: a-4, b-1, c-6, d-5

  1. Problem specifikacije regresijskog modela uključuje

    1. Odabir faktora uključenih u jednadžbu regresije

    2. Procjena parametara jednadžbe regresije

    3. Procjena pouzdanosti rezultata regresijske analize

    4. Odabir tipa jednadžbe regresije
Odgovor: a, d

1. Zahtjevi za faktore uključene u model linearne višestruke regresije ...


    1. Broj faktora bi trebao biti 6 puta manji od obima populacije

    2. Faktori moraju predstavljati vremenske serije

    3. Faktori moraju imati istu dimenziju

    4. Ne bi trebalo da postoji velika korelacija između faktora
Odgovor: a, d

2. Tačne izjave o multikolinearnosti faktora


    1. Preporučuje se uključivanje multikolinearnih faktora u model linearne višestruke regresije

    2. Multikolinearnost faktora dovodi do smanjenja pouzdanosti procjena parametara regresione jednadžbe

    3. Multikolinearnost faktora se manifestuje u prisustvu par koeficijenata interfaktorske korelacije sa vrednostima većim od 0,7

    4. Multikolinearnost faktora se manifestuje u prisustvu uparenih međufaktorskih koeficijenata korelacije sa vrednostima manjim od 0,3
Odgovor: b,c

3. Tačne tvrdnje o uključivanju faktora u jednačinu linearne višestruke regresije


    1. Uključivanje faktora u model dovodi do primjetnog povećanja koeficijenta višestruke determinacije

    2. Koeficijent korelacije para za faktor i rezultujuću varijablu je manji od 0,3

    3. Vrijednost Studentovog t-testa za koeficijent regresije kada je faktor manji od tabelarne vrijednosti

    4. Faktor treba da objasni ponašanje proučavanog indikatora u skladu sa prihvaćenim odredbama ekonomske teorije
Odgovor: a, d

4. Prilikom izgradnje modela višestruke regresije koristeći postupno uključivanje varijabli, u prvoj fazi, model sa ...


    1. Jedna varijabla koja objašnjava najniži koeficijent korelacije sa zavisnom varijablom

    2. Jedina eksplanatorna varijabla koja ima najveći koeficijent korelacije sa zavisnom varijablom

    3. Nekoliko objašnjavajućih varijabli koje imaju modulo koeficijente korelacije veće od 0,5 sa zavisnom varijablom

    4. Potpuna lista varijabli koje objašnjavaju
Odgovor: b

  1. Parametri pod Faktori u linearnoj višestrukoj regresiji
    y=a+b1x1+b2x2+…+bpxp karakterizirati

    1. Proporcija varijanse rezultirajuće varijable objašnjene regresijom u njenoj ukupnoj varijansi

    2. Bliskost odnosa između varijable ishoda i odgovarajućeg faktora, uz eliminisanje uticaja drugih faktora uključenih u model


    4. Za koji procenat se u prosjeku mijenja rezultirajuća varijabla sa promjenom odgovarajućeg faktora za 1%
Odgovor: sa

5. Standardizacija varijabli se vrši prema formuli


    1. ty=ymaxy

    2. ty=y-y

    3. ty=yσy

    4. ty=y-yσy
Odgovor: d

  1. Jednačina višestruke regresije na standardizovanoj skali je ty=20+0,9tx1+0,5tx2+ε. Na rezultat u velikoj mjeri utiču:

    1. x1 i x2

    2. ne može se zaključiti
Odgovor: a

  1. Jednačina višestruke regresije u prirodnom obliku je
    y=20+0,7x1+0,5x2+ε. Na rezultat u velikoj mjeri utiču:

    1. x1 i x2

    2. ne može se zaključiti
Odgovor: d

6. Svojstva regresione jednadžbe u standardiziranom obliku uključuju ...


    1. Koeficijenti regresije za eksplanatorne varijable su međusobno jednaki

    2. Ne postoji konstantan parametar (slobodni član jednačine) regresije

    3. Standardizovani koeficijenti regresije su međusobno neuporedivi

    4. Varijable uključene u jednačinu su bezdimenzionalne
Odgovor: b, d

7. Bliskost zajedničkog uticaja faktora na rezultat u linearnoj višestrukoj regresijskoj jednačini procjenjuje se pomoću


    1. Koeficijent korelacije para

    2. Parcijalni koeficijent korelacije


Odgovor: sa

8. Utakmica



Odgovor: a-1, b-4, c-3

9. Koeficijent višestruke korelacije za linearni odnos može se izračunati pomoću formule



Odgovor: a, d

10. Tačne tvrdnje o koeficijentu višestruke korelacije


    1. Što je vrijednost Ryx1…xp bliža jedinici, to je bliži odnos efektivne karakteristike sa svim faktorima

    2. Što je vrijednost bliža nuli Ryx1…xp, to je bliži odnos efektivne karakteristike sa svim faktorima

    3. Ryx1…xp uzima vrijednosti iz intervala

    4. Ryx1…xp uzima vrijednosti iz intervala [– 1, 1]
Odgovor: a,c

11. Koeficijent višestruke determinacije karakteriše


    1. Zategnutost zajedničkog uticaja faktora na rezultat u jednačini linearne višestruke regresije

    2. Bliskost odnosa između rezultata i odgovarajućeg faktora, uz eliminisanje uticaja drugih faktora uključenih u model

    3. Proporcija varijanse rezultirajuće osobine objašnjene regresijom u njenoj ukupnoj varijansi

    4. Prosječna promjena rezultirajuće varijable sa promjenom odgovarajućeg faktora za jedan, uz nepromijenjenu vrijednost ostalih faktora, fiksiran na prosječnom nivou
Odgovor: sa

12. Za ukupan (TSS), regresijski (RSS) i rezidualni (ESS) zbir kvadrata odstupanja i koeficijenta determinacije R2, jednakost ...


    1. R2=RSSTSS

    2. R2=1-ESSTSS

    3. R2=ESSTSS

    4. R2=1-RSSTSS

    5. R2=RSSTSS+ESSTSS
Odgovor: a,b

13. Odnos preostale disperzije i ukupne disperzije je 0,05. To znači …


    1. Koeficijent determinacije R2=0,95

    2. Koeficijent determinacije R2=0,05

    3. Razlika (1-R2)=0,95, gdje je R2 koeficijent determinacije

    4. Razlika (1-R2)=0,05, gdje je R2 koeficijent determinacije
Odgovor: a, d

14. Da bismo eliminisali sistematsku grešku rezidualne varijanse, da bismo procenili kvalitet linearnog modela višestruke regresije, koristimo


    1. Višestruki koeficijent determinacije

    2. Višestruki koeficijent korelacije

    3. Prilagođeni koeficijent višestruke determinacije

    4. Prilagođeni parcijalni koeficijent korelacije
Odgovor: sa

15. Procjena statističke značajnosti linearne višestruke regresione jednačine u cjelini vrši se korištenjem


    1. Studentov kriterijum

    2. Fišerov kriterijum

    3. Durbin-Watsonov test

    4. Foster-Stewart kriterij
Odgovor: b

16. Procjena statističke značajnosti koeficijenata linearne višestruke regresije vrši se korištenjem


    1. Studentov kriterijum

    2. Fišerov kriterijum

    3. Durbin-Watsonov test

    4. Foster-Stewart kriterij
Odgovor: a

17. Ako je koeficijent regresije značajan, onda su za to ispunjeni uslovi


    1. Stvarna vrijednost Studentovog t-testa je manja od kritične

    2. Stvarna vrijednost Studentovog t-testa je veća od kritične

    3. Interval povjerenja prolazi kroz nulu

    4. Standardna greška ne prelazi polovinu vrijednosti parametra
Odgovor: b, d

18. Ako je jednadžba regresije značajna, onda je stvarna vrijednost F-kriterijuma ...


    1. kritičnije

    2. manje kritičan

    3. blizu jedinstva

    4. blizu nule
Odgovor: a

19. Preduslovi za MNK su…


    1. Varijanca nasumičnih odstupanja je konstantna za sva opažanja

    2. Varijanca nasumičnih odstupanja nije konstantna za sva opažanja

    3. Slučajna odstupanja su međusobno povezana

    4. Slučajna odstupanja su nezavisna jedna od druge
Odgovor: a, d

20. Navedite zaključke koji odgovaraju dijagramu ostataka


    1. Narušena je pretpostavka OLS-a o nezavisnosti reziduala jedan od drugog

    2. Postoji autokorelacija reziduala

    3. Ne postoji obrazac u ponašanju ostataka

    4. Nema autokorelacije reziduala
Odgovor: a,b

21. Kada su ispunjeni preduvjeti metode najmanjih kvadrata (LSM), ostatke jednadžbe regresije obično karakterizira ...


    1. Zero mean

    2. heteroskedastičnost

    3. Slučajni karakter

    4. Visok stepen autokorelacije
Odgovor: a,c

22. Metode za detekciju heteroskedastičnosti ostataka uključuju


    1. Durbin-Watsonov test

    2. Goldfeld-Quandt test

    3. Grafička analiza reziduala

    4. Metoda najmanjeg kvadrata
Odgovor: b,c

23. Lažne varijable u jednadžbi višestruke regresije su ...


    1. Kvalitativne varijable pretvorene u kvantitativne

    2. Varijable koje predstavljaju najjednostavnije funkcije varijabli koje su već uključene u model

    3. Dodatne kvantitativne varijable za poboljšanje rješenja

    4. Kombinacije faktora uključenih u regresionu jednačinu koje povećavaju adekvatnost modela
Odgovor: a

24. Odraziti uticaj kvalitativne prateće varijable koja ima m stanja, obično uključuju u model ... lažnu varijablu


    1. m+12

    2. m-12
Odgovor: sa
Nelinearna regresija

25. Regresije koje su nelinearne u eksplanatornim varijablama, ali linearne u procijenjenim parametrima


    1. y=a+b1x+b2x2+ε

    2. y=a∙xb∙ε

    3. y=a+bx+ε

    4. y=a+bx+ε

    5. y=a∙bx∙ε

    6. y=ea+bx∙ε
Odgovor: a, c

26. Regresije, nelinearne u procijenjenim parametrima


    1. y=a+b1x+b2x2+ε

    2. y=a∙xb∙ε

    3. y=a+bx+ε

    4. y=a+bx+ε

    5. y=a∙bx∙ε

    6. y=ea+bx∙ε
Odgovor: b,e,f

27. Navedite tačne tvrdnje o modelu

y=fx,z∙ε=a∙bx∙cz∙ε


    1. Odnosi se na tip modela koji su nelinearni u objašnjavajućim varijablama, ali linearni u smislu procijenjenih parametara

    2. Odnosi se na tip modela koji su nelinearni u smislu procijenjenih parametara

    3. Odnosi se na vrstu linearnih modela

    4. Ne može se linearizirati

    5. Može se dovesti u linearni oblik
Odgovor: b,e

28. Navedite tačne tvrdnje o modelu


    1. Linearizira linearni model višestruke regresije

    2. Model linearne uparene regresije je lineariziran

    3. Spada u klasu nelinearnih modela u smislu eksplanatornih varijabli, ali linearnih u smislu procijenjenih parametara

    4. Pripada klasi linearnih modela
Odgovor: b,c

29. Model y=a∙bx∙ε pripada klasi … ekonometrijskih modela nelinearne regresije


    1. moć

    2. obrnuto

    3. demonstracija

    4. linearno
Odgovor: c

30. Model y=a∙xb∙ε pripada klasi … ekonometrijskih modela nelinearne regresije


    1. moć

    2. obrnuto

    3. demonstracija

    4. linearno
Odgovor: a

31. Model y=a+bx+cx2+ε pripada klasi … ekonometrijskih modela nelinearne regresije


    1. moć

    2. polinom

    3. demonstracija

    4. linearno
Odgovor: b

32. Uočeno je da sa povećanjem količine unesenih đubriva raste i prinos, međutim, po dostizanju određene vrijednosti faktora, simulirani indikator počinje da opada. Da biste proučili ovu zavisnost, možete koristiti specifikaciju regresijske jednadžbe ...


    1. y=a+bx+cx2+ε

    2. y=a+b1x1+b2x2+ε

    3. y=a+bx+ε

    4. y=a+xb+ε
Odgovor: a

33. Da bi se dobile procjene za parametre modela regresije snage y=a∙xb …


    1. Najmanji kvadrati nisu primjenjivi

    2. Potrebno je odabrati odgovarajuću zamjenu

    3. Morate izvršiti logaritamsku transformaciju

    4. Morate izvršiti trigonometrijsku transformaciju
Odgovor: sa

34. Koristeći metodu najmanjih kvadrata, nemoguće je procijeniti vrijednosti parametara regresione jednadžbe...


    1. y=a+bx+ε

    2. y=a+bxc+ε

    3. y=a+bx+cx2+ε

    4. y=a+b1x1+b2x2+ε
Odgovor: b
Analiza vremenskih serija

35. Pod promenom koja određuje opšti pravac razvoja, podrazumeva se glavni trend vremenske serije...


    1. trend

    2. Sezonska komponenta

    3. Ciklična komponenta

    4. Slučajna komponenta
Odgovor: a

36. Redovne komponente vremenske serije su


    1. trend

    2. Sezonska komponenta

    3. Ciklična komponenta

    4. Slučajna komponenta
Odgovor: a,b,c

37. Ako period cikličkih fluktuacija u nivoima vremenske serije ne prelazi jednu godinu, onda se oni nazivaju ...


    1. godišnje

    2. oportunistički

    3. sezonski

    4. višegodišnji
Odgovor: sa

38. Neka je Yt vremenska serija, Tt komponenta trenda, St sezonska komponenta, Et slučajna komponenta. Aditivni model vremenske serije ima oblik …


    1. Yt=Tt+St+Et

    2. Yt=Tt∙St+Et

    3. Yt=Tt+St∙Et

    4. Yt=Tt∙St∙Et
Odgovor: a

39. Neka je Yt vremenska serija, Tt komponenta trenda, St sezonska komponenta, Et slučajna komponenta. Multiplikativni model vremenske serije ima oblik...


    1. Yt=Tt+St+Et

    2. Yt=Tt∙St+Et

    3. Yt=Tt+St∙Et

    4. Yt=Tt∙St∙Et
Odgovor: d

40. Izgrađen je aditivni model vremenske serije, gdje je Yt vremenska serija, Tt je komponenta trenda, St je sezonska komponenta, Et je slučajna komponenta. Ako je Yt=15, tada su vrijednosti komponenti serije ispravno pronađene ...


    1. Tt=8, St=5, Et=0

    2. Tt=8, St=5, Et=2

    3. Tt=15, St=5, Et=0

    4. Tt=15, St=-5, Et=2
Odgovor: b

41. Možete odrediti prisustvo trenda u vremenskoj seriji...


    1. Prema grafikonu vremenske serije

    2. Po obimu vremenske serije

    3. Zbog odsustva slučajne komponente

    4. Uz pomoć statističkog testiranja hipoteze o postojanju trenda
Odgovor: a, d

42. Možete utvrditi prisustvo cikličkih (sezonskih) fluktuacija u vremenskoj seriji...


    1. Kao rezultat analize autokorelacione funkcije

    2. Prema grafikonu vremenske serije

    3. Po obimu vremenske serije

    4. Koristeći Foster-Stewart test
Odgovor: a,b

43. Neka je Yt vremenska serija sa kvartalnim zapažanjima, St aditivna sezonska komponenta. Procjene sezonske komponente za prvi, drugi i četvrti kvartal su S1=5, S2=-1, S4=2. Procjena sezonske komponente za treći kvartal je…

44. Kao rezultat izglađivanja vremenske serije 6, 2, 7, 5, 12 jednostavnog tročlanog pokretnog prosjeka, prva izglađena vrijednost je ...

45. Kao rezultat izglađivanja vremenske serije 6, 2, 7, 5, 12 jednostavnog četveročlanog pokretnog prosjeka, prva izglađena vrijednost je ...

46. ​​Za opis trenda vremenske serije koristi se kriva rasta sa zasićenjem...


    1. y=a+b1t+b2t2

    2. y=a+b1t+b2t2+b3t3

    3. y=a∙bt, b>1

    4. y=k+a∙bt, a
Odgovor: d

47. Koeficijent autokorelacije prvog reda


    1. Koeficijent parcijalne korelacije između susjednih nivoa vremenske serije

    2. Koeficijent korelacije linearnog para između proizvoljnih nivoa vremenske serije

    3. Linearni koeficijent parne korelacije između susednih nivoa vremenske serije

    4. Linearni koeficijent parne korelacije između nivoa vremenske serije i njenog broja
Odgovor: sa

48. Funkcija autokorelacije…


    1. Zavisnost koeficijenta autokorelacije o prvim razlikama u nivoima vremenske serije

    2. Zavisnost nivoa vremenske serije od koeficijenta korelacije sa njenim brojem

    3. Niz koeficijenata autokorelacije raspoređenih u rastućem redoslijedu

    4. Niz koeficijenata autokorelacije raspoređenih uzlaznim redoslijedom njihovih vrijednosti
Odgovor: sa

49. Ako se koeficijent autokorelacije od 4 reda pokazao najvećim, tada vremenska serija ima


    1. linearni trend

    2. slučajna komponenta

    3. trend u obliku polinoma 4. reda

    4. ciklične oscilacije sa periodom od 4
Odgovor: d

50. Poznate su vrijednosti koeficijenata autokorelacije r1=0,8, r2=0,2, r3=0,3, r4=0,9. Dajte tačne izjave...



    2. Vremenska serija sadrži trend u obliku polinoma 4. reda


Odgovor: a, d

51. Poznate su vrijednosti koeficijenata autokorelacije r1=0,1, r2=0,8, r3=0,3, r4=0,9. Može se zaključiti...


    1. Vremenska serija sadrži linearni trend

    2. Vremenske serije su nasumične

    3. Vremenska serija sadrži ciklične fluktuacije sa periodom od 2

    4. Vremenska serija sadrži ciklične fluktuacije sa periodom od 4
Odgovor: sa

52. Model vremenske serije smatra se adekvatnim ako su vrijednosti reziduala ...


    1. imati nula očekivanja

    2. vrijednost stvarna vrijednost F-kriterijuma je manja od vrijednosti u tabeli

    3. pridržavati se normalnog zakona distribucije

    4. pridržavati se jedinstvenog zakona o raspodjeli

    5. pozitivno

    6. su nasumične i nezavisne
Odgovor: a, c, f

53. Nezavisnost reziduala modela vremenske serije može se testirati korištenjem


    1. Durbin-Watsonov test

    2. Pearsonov kriterijum

    3. Fišerov kriterijum

Odgovor: a, d

54. Slučajnost reziduala modela vremenske serije može se testirati pomoću


    1. Analiza autokorelacione funkcije reziduala

    2. Pearsonov kriterijum

    3. Testiranje hipoteze o prisutnosti trenda

    4. Proračun nagiba i kurtozisa
Odgovor: a, c

55. Za eksponencijalno izglađivanje koristi se formula


    1. St=αyt+1-αyt-1

    2. St=αyt+1-αSt-1

    3. yt=k+a∙bt, a

    4. Yt=Tt+St+Et
Odgovor: b

56. Konstanta izglađivanja α u modelu eksponencijalnog izglađivanja St=αyt+1-αSt-1 uzima vrijednosti


    1. 0,2 ili 0,3

    2. od 0,7 do 0,9


    4. proizvoljno
Odgovor: sa

57. Provodi se izbor optimalne vrijednosti konstante izglađivanja α u modelu eksponencijalnog izglađivanja St=αyt+1-αSt-1


    1. Uvijek se koristi vrijednost α=0,3

    2. Uvijek se koristi vrijednost α=0,7

    3. Optimalna vrijednost α se smatra ona pri kojoj se dobije najmanja varijansa greške

    4. Optimalna vrijednost α se smatra ona pri kojoj se dobija najveća varijansa greške
Odgovor: sa

58. Parametar adaptacije α=0,3, y5=8, y6=7, S4=6. Vrijednost S6 dobijena kao rezultat eksponencijalnog izglađivanja vremenske serije prema formuli St=αyt+1-αSt-1 je…

Odgovor: 6.72

59. Vremenska serija sadrži trend i Holtov model se koristi za njegovo izglađivanje: St=αyt+1-α(St-1-mt-1), mt=γSt-St-1+1-γmt-1. Ako je α=γ=0,3, y5=8, S4=5, m4=2. Vrijednost m5 je...

Odgovor: 1.25
Sistemi simultanih jednačina


  1. Poljoprivredno preduzeće se bavi uzgojem pšenice, kukuruza, ječma, heljde. Konstruiran je ekonometrijski model koji opisuje prinos svake kulture u zavisnosti od primijenjenih doza gnojiva i količine vlage. Ovaj model pripada klasi sistema ... jednačina

    1. simultano

    2. nezavisni

    3. rekurzivno

    4. normalno
Odgovor: b

  1. Stanje zatvorene privrede opisuje se sledećim karakteristikama: Y – bruto domaći proizvod (BDP), C – nivo potrošnje, I – iznos investicija, G – državna potrošnja, T – iznos poreza, R – realna kamatna stopa . Specifikacija modela zasniva se na sljedećim odredbama ekonomske teorije: 1) potrošnja se objašnjava visinom raspoloživog dohotka (Y-T); 2) nivo ulaganja je određen vrijednošću BDP-a i kamatnom stopom; 3) potrošnja, investicije i državna potrošnja zbrajaju BDP. Odgovarajući sistem međusobno povezanih jednačina će izgledati ovako:

    1. C=a0+a1∙Y+ε1,I=b0+b1∙Y+b2∙R+ε2,Y=C+I+G

    2. C=a0+a1∙Y-T+ε1,I=b0+b1∙Y+ε2,Y=C+I+G

    3. C=a0+a1∙Y-T+ε1,I=b0+b1∙Y+b2∙R+ε2,Y=c0+c1∙C+c2∙I+c3∙G+ε3

    4. C=a0+a1∙Y-T+ε1,I=b0+b1∙Y+b2∙R+ε2,Y=C+I+G
Odgovor: d

  1. U strukturnom obliku modela izgrađenog prema naznačenoj šemi odnosa između varijabli, broj egzogenih varijabli je jednak ...

Odgovor: 2


    U strukturnom obliku modela izgrađenog prema naznačenoj šemi odnosa između varijabli, broj endogenih varijabli je jednak ...

Odgovor: 3


    U sistemu simultanih jednačina, endogene varijable su
Odgovor: c, d

  1. U sistemu simultanih jednačina egzogene varijable su
y1=b12y2+a11x1+ε1,y2=b21y1+a22x2+ε2 Odgovor: a,b

  1. Broj sistemskih jednačina za navedenu šemu odnosa između varijabli je ...

Odgovor: 2


60. Broj jednačina sistema za navedenu šemu odnosa između varijabli je ...
Odgovor: 3

61. Broj jednačina sistema za navedenu šemu odnosa između varijabli je ...


Odgovor: 3

  1. Jednačine koje treba uključiti u sistem za navedenu šemu odnosa između varijabli

    1. Y1=b12Y2+a11X1+a12X2+ε1

    2. Y2=b21Y1+a21X1+a22X2+ε2

    3. Y1=a11X1+a12X2+ε1

    4. Y2=a21X1+a22X2+ε2

    5. Y1=b12Y2+a11X1+ε1

    6. Y2=b21Y1+a21X1+ε2
Odgovor: a,b

  1. Redukovani oblik modela koji odgovara strukturnom obliku sistema simultanih jednačina
y1=b12y2+a11x1+ε1,y2=b21y1+a22x2+ε2

uključuje jednačine


    1. y1=a11x1+ε1

    2. y2=a22x2+ε2

    3. y1=δ11x1+u1

    4. y2=δ22x2+u2

    5. y1=δ11x1+δ12x2+u1

    6. y2=δ21x1+δ22x2+u2
Odgovor: f

  1. Redukovana forma modela je rezultat transformacije ...

    1. Jednačine nelinearne regresije

    2. Model strukturne forme

    3. Sistemi nezavisnih jednačina

    4. Sistemi rekurzivnih jednačina
Odgovor: b

62. Redukovana forma za model dinamike cijena i plate

y2 je stopa promjene cijene,

x1 – procenat nezaposlenih,

x3 je stopa promjene cijena za uvoz sirovina,

izgleda kao...


    1. y1=δ11x1+ε1,y2=δ22x2+δ23x3+ε2

    2. y1=δ12y2+δ11x1+ε1,y2=δ21y1+δ22x2+δ23x3+ε2

    3. y1=δ12y2+ε1,y2=δ21y1+ε2

    4. y1=δ11x1+δ12x2+δ13x3+ε1,y2=δ21x1+δ22x2+δ23x3+ε2
Odgovor: d

63. Jedinstvenost korespondencije između redukovanih i strukturnih oblika modela sistema simultanih jednačina je problem ...


    1. faktori multikolinearnosti

    2. identifikaciju

    3. heteroskedastičnost ostataka

    4. heterogenost podataka
Odgovor: b

64. Uspostaviti korespondenciju između vrste strukturnog modela i korespondencije između strukturnih i redukovanih koeficijenata...



Odgovor: a-3, b-1, c-2

65. Koristeći neophodan uslov identifikacije za model dinamike cijena i zarada, navesti tačne tvrdnje...

y1=b12y2+a11x1+ε1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+ε2,

gdje je y1 stopa promjene mjesečne plate,

y2 je stopa promjene cijene,

x1 – procenat nezaposlenih,

x2 je stopa promjene konstantnog kapitala,

x3 je stopa promjene cijena za uvoz sirovina


    1. obje jednačine se tačno mogu identificirati

    2. obje jednačine se ne mogu identificirati

    3. obje jednačine su previše prepoznatljive

    4. prva jednadžba je previše prepoznatljiva

    5. druga jednačina se tačno može identifikovati
Odgovor: d

66. Neka je D broj egzogenih varijabli koje su sadržane u sistemu, ali nisu sadržane u ovoj jednačini. Za prvu jednačinu modela dinamike cijena i nadnica, vrijednost D je jednaka …

y1=b12y2+a11x1+ε1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+ε2,

Odgovor: 2


67. Neka je D broj egzogenih varijabli koje su sadržane u sistemu, ali nisu sadržane u ovoj jednačini. Za drugu jednačinu modela dinamike cijena i nadnica, vrijednost D je jednaka …

y1=b12y2+a11x1+ε1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+ε2,

68. Neka je H broj endogenih varijabli u sistemu, D broj egzogenih varijabli koje su sadržane u sistemu, ali nisu sadržane u ovoj jednačini. Za prvu jednačinu modela dinamike cijena i nadnica vrijednost (H - D) je jednaka ...

y1=b12y2+a11x1+ε1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+ε2,

Odgovor: 0


69. Uskladite pravilo brojanja neophodno stanje identifikacija, ako je H broj endogenih varijabli u sistemu, D je broj egzogenih varijabli koje su sadržane u sistemu, ali nisu sadržane u ovoj jednačini

a) jednačina je prepoznatljiva

1) D+1



2) D+1=H

3) D+1>H

Odgovor: a-2, b-3

70. Uspostavite korespondenciju za pravilo brojanja neophodnog uslova za identifikaciju, ako je H broj endogenih varijabli u sistemu, D je broj egzogenih varijabli koje su sadržane u sistemu, ali nisu sadržane u ovoj jednačini



a) jednačina se ne može identifikovati

1) D+1

b) jednačina je previše prepoznatljiva

2) D+1=H

3) D+1>H

Odgovor: a-1, b-3

71. Obični najmanji kvadrati uspješno su korišteni za procjenu strukturnih koeficijenata ...


    1. Sistemi neidentifikovanih jednačina

    2. Sistemi rekurzivnih jednačina (trokutni modeli)

    3. Sistemi međusobno povezanih ili simultanih jednačina

    4. Sistemi jednačina-identiteta

    5. Sistemi nezavisnih jednačina
Odgovor: c,e

72. Za prepoznatljivu strukturnu formu sistema simultanih jednačina, pri procjeni parametara, ...





Odgovor: b

73. Za superidentifikujuću strukturnu formu sistema simultanih jednačina, prilikom procene parametara, ...


    1. Obični najmanji kvadrati

    2. Indirektni najmanji kvadrati

    3. Najmanji kvadrati u dva koraka

    4. Najmanji kvadrati u tri koraka
Odgovor: c

1. koja od jednadžbi regresije je zakon stepena

Y= A? A?? A

2. Procjene parametara regresije su nepristrasne ako

Matematičko očekivanje reziduala je 0

3. Procjene parametara regresije su efikasne ako

Procjene imaju najmanju disperziju ………….procjene

4. Procjene parametara regresije su konzistentne ako

Zoom tačnost….

5. lažne varijable su

Atributi….

6. ako kvalitativni faktor ima 3 gradacije, onda je potreban broj lažnih varijabli

7.koeficijent korelacije, nula, znači da između varijabli

Situacija nije definisana

8.koeficijent korelacije jednak -1 znači da između varijabli

Funkcionalna zavisnost

9.u ekonometrijskoj analizi razmatraju se Xj

Kao slučajne varijable

10.koeficijent regresije varira unutar

Prihvata bilo koju vrijednost

11.Q=………..min odgovara

Najmanji kvadrati

12. u kojim granicama se mijenja koeficijent determinacije

13. u dobro uklopljenom modelu, ostaci bi trebali

Da imamo normalan zakon....

14. Pogrešan izbor funkcionalnog oblika ili eksplanatornih varijabli se zove

Greške u specifikaciji

15. koeficijent determinacije je

Dvostruki kvadrat…

16.vrijednost izračunata po formuli r=………………je procjena

Koeficijent parne korelacije

17. Koeficijent korelacije uzorka r u apsolutnoj vrijednosti

Ne prelazi jedan

18.komponente vektora Ei

imaju normalan zakon

19.je metoda najmanjih kvadrata primjenjiva za izračunavanje parametara nelinearnih modela

Prijavimo se nakon toga .....

20. je metoda najmanjih kvadrata primjenjiva za izračunavanje parametara eksponencijalne zavisnosti

Primjenjivo nakon njegovog smanjenja

21.šta pokazuje apsolutna stopa rasta

Za koliko jedinica će se promijeniti y ako se x promijeni za jedan

22.ako je koeficijent korelacije pozitivan, onda u linearnom modelu

Kako se x povećava, y se povećava.

23. koja funkcija se koristi pri modeliranju modela sa stalnim rastom

Ako je relativna vrijednost……………………………… neograničena

25.pokazuje elastičnost

Koliko će se % promijeniti……………………………..za 1%

26. vrijednost tabele učenika ovisi

I o nivou samopouzdanja, i o broju faktora koji su uključeni u model i o dužini originalne serije

27. tabelarna vrijednost Fisherovog kriterija ovisi o

Samo na nivou povjerenja i na broj faktora uključenih u model

28. koja je statistička karakteristika izražena formulom

Rxy=…………

Koeficijent korelacije

29.formula t= rxy………….koristi se za

Koeficijent korelacije provjere materijalnosti

30.koja se statistička karakteristika izražava formulom R?=……………

Koeficijent determinacije

31.koeficijent korelacije se koristi za

Definicije nepropusnosti veze……………..

32.izmjerena elastičnost

Jedinica mjerenja faktora…………………indikator

33. Procjene parametara uparene linearne regresije nalaze se po formuli

B= Cov(x;y)/Var(x);a=y? bx?

34. za regresiju y=a+bx iz n opservacija, interval pouzdanosti (1-a)% za koeficijent b će biti

35. Pretpostavimo da je ovisnost rashoda od prihoda opisana funkcijom y=a+bx

Prosječna vrijednost y \u003d 2………………. je jednaka

36. za parnu regresiju, o?b je jednako

…….(xi-x?)?)

37. Odnos između koeficijenta višestruke determinacije (D) i korelacije (R) opisan je sljedećom metodom

38. Vjerovatnoća povjerenja

Vjerovatnoća da ………..prognostički interval

39. za provjeru značaja pojedinog parametra koristite

40.broj stepena slobode za t statistiku pri testiranju značajnosti parametara regresije iz 35 opservacija i 3 nezavisne varijable

41.broj stepena slobode nazivnika f regresijske statistike iz 50 opservacija i 4 nezavisne varijable

42. jedan od problema je mačka. Može se pojaviti u multivarijantnoj regresiji i nikada se ne javlja u parnoj regresiji

Korelacija između nezavisnih varijabli

43. multikolinearnost se javlja kada

Dva ili više nezavisnih …………

44. heteroskedatičnost je prisutna kada

Varijanca slučajnog….

45. Standardizirani koeficijent regresione jednačine?k pokazuje

Za koliko % će se promijeniti rezultirajući indikator y kada se xi promijeni za 1% s nepromijenjenim prosječnim nivoom ostalih faktora

46. ​​Odnos između indeksa višestruke determinacije R? i prilagođeni indeks višestrukog određivanja RC? (u formuli sa R ​​na vrhu)

RC?=R? (n-1)/(n-m-1)

47. recimo to da opišemo jedno ekonomski proces 2 modela odgovaraju. Oba su adekvatna prema Fišerovom f kriterijumu. koji dati prednost, za onoga koji ima:

Veća F vrijednost kriterija

48. Za regresiju od n opservacija i m nezavisnih varijabli, postoji li takav odnos između R? i F

…………..=[(n-m-1)/m](R?/(1- R?)]

49. Značajnost privatnih i par koeficijenata korelacije se provjerava korištenjem

Studentov T test

50.ako postoji beznačajna varijabla u jednadžbi regresije, onda se ona otkriva malom vrijednošću

T statistika

51. u kom slučaju se model smatra adekvatnim

Fcalc>Ftable

52. Koji se kriterij koristi za procjenu značajnosti koeficijenta regresije

Studentov T

53. Vrijednost intervala pouzdanosti vam omogućava da ustanovite koliko je to pouzdana pretpostavka

Interval sadrži parametre populacije

54. hipoteza o odsustvu autokorelacije reziduala je dokazana ako

Ut=a+b0x1+?yt-1+?t

56. izaberite model sa zaostajanjem

Ut= a+b0x1…….(najduža formula)

57. koje tačke su isključene iz vremenske serije postupkom izravnavanja

Stoji na početku i na kraju vremenske serije

58. šta određuje broj bodova isključenih kao rezultat izglađivanja

Od broja bodova…………………………

59.autokorelacija postoji kada

Svaka naredna vrijednost reziduala

60. Kao rezultat autokorelacije, imamo

Neefikasne procjene parametara

61.ako smo zainteresovani da koristimo varijable atributa da pokažemo efekte različitih meseci koje bismo trebali koristiti

11 metoda atributa

62. Aditivni model vremenske serije ima oblik

63. MULTIPLIKATIVNI MODEL IMA FORMU

64.koeficijent autokorelacije

Karakterizira čvrstoću linearnog odnosa između trenutnog i prethodnog nivoa serije

65. Izgrađen je aditivni model vremenske serije

Amplituda sezonskih fluktuacija se povećava i smanjuje

66.na osnovu kvartalnih podataka………..vrijednosti 7-1 kvartal, 9-2 kvartal i 11-3 kvartal…………….

67. endogene varijable su

Zavisne varijable čiji je broj jednak broju jednačina……..

68.egzogene varijable

Unaprijed definisane varijable koje utiču na …………..

69. varijable zaostajanja su

Vrijednost zavisnih varijabli za prethodni vremenski period

70. da bi se odredili parametri, strukturni oblik modela se mora konvertovati u

model smanjene forme

71. jednadžba u kojoj je H broj endogenih varijabli, D broj egzogenih varijabli koje nedostaju, može se identificirati ako

72. jednadžba u kojoj je H broj endogenih varijabli, D je broj egzogenih varijabli koje nedostaju, neidentificirano ako

73. Jednačina u kojoj je H broj endogenih varijabli, a D broj egzogenih varijabli koje nedostaju je preidentifikovana ako

74.odrediti parametre modela koji se može precizno identifikovati

Primijenjeni indirektni najmanji kvadrati

75. za određivanje parametara SUPERidentificiranog modela

KORISTI SE LSM u dva koraka

76.odrediti parametre neidentifikovanog modela

NE MOŽE SE PRIMIJENITI JEDAN OD POSTOJEĆIH METODA

Pretraga sajta

Predmeti

Odaberite naslov Advokatura Upravno pravo Analiza finansijskih izvještaja Upravljanje krizama Revizija Bankarstvo Zakon o bankama Poslovno planiranje Berzansko poslovanje Berzansko računovodstvo Finansijski izvještaji Računovodstvo Upravljačko računovodstvo Računovodstvo Bankarsko računovodstvo Računovodstvo finansijsko računovodstvo Računovodstvo budžetske organizacije Računovodstvo u investicionim fondovima Računovodstvo u osiguravajućim organizacijama Računovodstvo i revizija Budžetski sistem Ruske Federacije Valutna regulacija i valutna kontrola Poslovanje izložbi i aukcija Viša matematika Spoljno-ekonomski poslovi Državna služba Državna registracija promet nekretninama Državna regulativa ekonomska aktivnost Civilni i arbitražni proces Izjava Novac, kredit, banke Dugoročna finansijska politika Stambeno pravo Zemljišno pravo Investicije Investicione strategije Inovacijski menadžment Informacione i carinske tehnologije Informacioni sistemi u privredi informacione tehnologije Informacione tehnologije upravljanja Sudski sporovi Istraživanje sistema upravljanja Istorija države i prava stranim zemljama Istorija domaće države i prava Istorija političkih i pravnih doktrina Komercijalno određivanje cena Sveobuhvatna ekonomska analiza ekonomska aktivnost Ustavno pravo stranih zemalja Ustavno pravo Ruske Federacije Ugovori u međunarodne trgovine Kontrola Kontrola i revizija Tržišnih uslova robna tržišta Kratkoročna finansijska politika Forenzika Kriminologija Logistika Marketing Međunarodno pravo Međunarodni monetarni i kreditni odnosi Međunarodne konvencije i sporazumi o trgovini Međunarodni standardi revizorska aktivnost Međunarodni standardi finansijsko izvještavanje International ekonomskih odnosa Metode ocjenjivanja menadžmenta finansijski rizici Svjetska ekonomija Svetska privreda i spoljna trgovina Opštinsko pravo Porezi i oporezivanje Poresko pravo Netarifno uređenje spoljnoprivredne delatnosti Notariat Utemeljenje i kontrola ugovornih cena Opšte i carinsko upravljanje Organizaciono ponašanje Organizacija valutne kontrole Organizacija delatnosti komercijalnih banaka Organizacija poslova sa hartijama od vrednosti Organizacija i tehnologije spoljna trgovina Organizacija carinska kontrola Osnove poslovanja Specifičnosti trgovinskog računovodstva Industrijske specifičnosti obračunskih jedinica investicioni fondovi Ljudska i građanska prava Pravo intelektualne svojine Pravo socijalnog staranja Jurisprudencija Pravna podrška ekonomija Pravna regulativa Privatization Legal informacioni sistemi Pravni okvir Ruske Federacije Poduzetnički rizici Regionalna ekonomija i menadžment Tržište oglašavanja vredne papire Sistemi obrade podataka stranih zemalja Sociologija Sociologija upravljanja Statistika Finansije i kreditna statistika Strateški menadžment Osiguranje Pravo osiguranja Carinsko poslovanje Carinsko pravo Teorija računovodstva Teorija države i prava Teorija organizacije Teorija upravljanja Teorija ekonomske analize carine Trgovinsko-ekonomski odnosi Ruske Federacije radno pravo Upd Upravljanje kvalitetom Upravljanje ljudskim resursima Upravljanje projektima Upravljanje rizikom Upravljanje finansijama vanjske trgovine Upravljačke odluke Računovodstvo troškova u računovodstvu trgovine za mala preduzeća Filozofija i estetika Finansijsko okruženje i preduzetnički rizici Finansijski zakon finansijski sistemi strane zemlje Finansijski menadžment Finansije Finansije preduzeća Finansije, obrt novca i kredit Ekonomsko pravo Određivanje cijena u međunarodnoj trgovini Računari Pravo životne sredine Ekonometrija Ekonomija Ekonomija i organizacija preduzeća Ekonomsko-matematičke metode Ekonomska geografija i regionalne studije Ekonomska teorija Ekonomska analiza pravna etika