PARTIE B des VRAI OU FAUX
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>
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
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
59. Une variable explicative est faiblement endogène si 𝝸(𝑥𝑡|𝜀� ) = 0 pour tout 𝑡 et � > 𝑡.
VRAI
FAUX
63. La multiplication de deux polynômes de retard de degre̝ fini est un nouveau polynôme de retards de degre̝ 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
68. Dans un modèle autore̝gressif à retards e̝chelonne̝s, le retard moyen est supe̝rieur au retard me̝dian.
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
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
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
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