PARTIE B des VRAI OU FAUX

A visually engaging graphic illustrating econometric models, time series graphs, and regression analysis diagrams, with a modern design that appeals to students and professionals in economics and statistics.

Econometric Series Quiz

Test your knowledge on econometric series and their various components through this engaging quiz. Designed for students and professionals interested in the nuances of econometrics, this quiz covers essential topics such as time series analysis, regression models, and error correction.<\/p>

Join us to explore topics like:<\/p>

  • Autocorrelation in time series
  • Dynamic versus static models
  • Elasticity and variable dependence
  • Error measurement bias
  • <\/ul>
41 Questions10 MinutesCreated by AnalyzingData42
51. Les se̝ries chronologiques e̝conomiques sont le re̝sultat de variables ale̝atoires.
VRAI
FAUX
52. Dans un modèle statique, une ou plusieurs variables explicatives affectent la variable de̝pendante avec un certain retard.
VRAI
FAUX
53. Un modèle dynamique introduite des retards dans le terme d’erreur.
VRAI
FAUX
54. Un modèle à retards e̝chelonne̝s inclut des retards sur la variable de̝pendante dans le modèle
VRAI
FAUX
55. Unmodèleautore̝gressifàretardse̝chelonne̝sinclutdesretardssurlavariablede̝pendantedans le modèle.
VRAI
FAUX
56. La re̝gression sur se̝ries chronologiques est base̝e sur des se̝ries qui pre̝sentent une autocorre̝lation.
VRAI
FAUX
57. L'e̝lasticite̝ à court terme mesure la variation imme̝diate en pourcentage d'une variable de̝pendante compte tenu d'une augmentation de 1% de la variable explicative.
VRAI
FAUX
58. Une variable explicative est pre̝de̝termine̝e si 𝝸(𝑥𝑡|𝜀𝑠) = 0 pour tout 𝑡 et 𝑠.
VRAI
FAUX
59. Une variable explicative est faiblement endogène si 𝝸(𝑥𝑡|𝜀 ) = 0 pour tout 𝑡 et   > 𝑡.
VRAI
FAUX
60. L’ope̝rateur de retard 𝝿 est un ope̝rateur line̝aire.
VRAI
FAUX
61. L’ope̝rateur de diffe̝rence première s’e̝crit : ∆ = 1 + 𝝿.
VRAI
FAUX
62. L’expression ∆𝑘 = ∆𝑘 est toujours fausse
VRAI
FAUX
63. La multiplication de deux polynômes de retard de degre̝ fini est un nouveau polynôme de retards de degre̝ fini
VRAI
FAUX
64. L’inverse d’un polynôme de retards fini est un polynôme de retards fini.
VRAI
FAUX
65. On peut toujours re̝e̝crire un modèle autore̝gressif comme un modèle à retards e̝chelonne̝s infinis.
VRAI
FAUX
66. Un choc temporaire correspond à une variation de la variable de̝pendante uniquement à la pe̝riode 𝑡.
VRAI
FAUX
67. Le retard moyen peut être ne̝gatif.
VRAI
FAUX
68. Dans un modèle autore̝gressif à retards e̝chelonne̝s, le retard moyen est supe̝rieur au retard me̝dian.
VRAI
FAUX
69. Le retard moyen se calcule à partir des polynômes de retards du modèle
VRAI
FAUX
70. On peut re̝duire le problème de multicoline̝arite̝ dans un modèle à retards e̝chelonne̝s en imposant une forme polynomiale aux paramètres de ce modèle.
VRAI
FAUX
71. La me̝thode d’estimation propose̝e par Almon permet d’e̝liminer l’autocorre̝lation des erreurs.
VRAI
FAUX
72. Le modèle d’anticipations adaptatives est un modèle à retards e̝chelonne̝s ge̝ome̝triques.
VRAI
FAUX
73. Plus le coefficient d’ajustement partiel est e̝leve̝, plus le coût de ne pas être à l’e̝quilibre est grand.
VRAI
FAUX
74. Le modèle à correction d’erreurs est un cas particulier du modèle d’ajustement partiel.
VRAI
FAUX
75. Tout modèle à correction d’erreurs peut se re̝e̝crire comme un modèle ADL
VRAI
FAUX
76. Plus la variance de l’erreur de mesure est importante, plus le biais est important.
VRAI
FAUX
77. Le biais d’erreurs de mesure sera d’autant plus faible que l’e̝chantillon sera grand.
VRAI
FAUX
78. Plus le ratio signal / bruit est important, plus l’estimateur MCO sera proche de ze̝ro.
VRAI
FAUX
79. Si une variable explicative est corre̝le̝e avec le terme d’erreur, l’estimateur des MCO sera convergent.
VRAI
FAUX
80. Si 𝝸(𝒙𝑡𝜀𝑡) ≠ 𝟎 pour tout 𝑡 = 1,2, ... ; 𝑇, alors l’estimateur des MCO n’est pas convergent.
VRAI
FAUX
81. On peut avoir certaines variables explicatives du modèle comme variables instrumentales
VRAI
FAUX
82. Un instrument est une variable explicative du modèle.
VRAI
FAUX
83. Les variables explicatives du modèle ne peuvent pas être des variables instrumentales.
VRAI
FAUX
84. Si le nombre d’instruments est supe̝rieurs au nombre de variables explicatives endogènes, on utilise une me̝thode des doubles moindres carre̝s.
VRAI
FAUX
85. Si on une seule variable explicative du modèle est endogène, seul l’estimateur MCO du paramètre de cet variable est non convergent.
VRAI
FAUX
86. L’estimateur des doubles moindres carre̝s est e̝quivalent à l’estimateur des moindres carre̝s quasi-ge̝ne̝ralise̝s en deux e̝tapes.
VRAI
FAUX
87. Dans le test de Hausman, les deux estimateurs que l’on compare sont convergent sous l’hypothèse nulle.
VRAI
FAUX
88. Le test de Hausman se compare à une loi normale standard.
VRAI
FAUX
89. DansuntestdeHausman,sionrejettel’hypothèsenulle,l’estimateurdesMCOestconvergent
VRAI
FAUX
90. Un de̝savantage de l’estimateur des VI est d’avoir une moins bonne pre̝cision que celui des MCO.
VRAI
FAUX
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