Тема 7. Автокореляція

100

Автокореляція це :

1-існування тісної лінійної залежності, або сильної кореляції, між двома чи більше пояснювальними змінними;

2-Коли дисперсія залишків моделі стала для кожного спостереження;

3-взаємозв’язок послідовних елементів часового чи просторового ряду даних;

4-Коли дисперсія залишків змінюється для кожного спостереження;

5-аналітична форма економетричної моделі.

100

Виникнення автокореляції залишків пов’язане із :

1-автокореляцією послідовних елементів векторів залежної і незалежних змінних, автокореляцією послідовних значень змінних, які не війшли до економетричної моделі, помилковою специфікацією моделі;

2-автокореляцією послідовних значень змінних, які не війшли до економетричної моделі, помилковою специфікацією моделі;

3-автокореляцією послідовних елементів векторів залежної і незалежних змінних, автокореляцією послідовних значень змінних, які не війшли до економетричної моделі, помилками вимірювання пояснювальних змінних;

4-автокореляцією послідовних значень змінних, які не війшли до економетричної моделі, помилками вимірювання пояснювальних змінних, наявність у моделях лагових змінних;

5-кореляцією між пояснювальними змінними і залишками.

100

За наявності автокореляції залишків оцінювання параметрів моделі може мати такі результати :

1-падає точність оцінювання параметрів, оцінки параметрів стають незначущими через наявність мультиколінеарності пояснювальних змінних, оцінки параметрів стають чутливими до обсягу одиниць спостережень;

2-оцінки параметрів моделі будуть зміщені, статистичні критерії не могуть бути використані в дисперсійному аналізі;

3-оцінки параметрів моделі будуть зміщені, статистичні критерії не могуть бути використані в дисперсійному аналізі, неефективність оцінок параметрів економетричної моделі призводить до неефективних прогнозів.

100

Серед наведених співвідношень знайдіть оператор оцінювання за методом Ейткена:

1- ;

2- ;

3- ;

4- ;

5- .

100

Серед наведених формул знайдіть незміщену оцінку дисперсії вектора А за методом Ейткена:

1- ;

2- ;

3- ;

4- ;

100

Які співвідношення містять критерії перевірки наявності автокореляції залишків:

1- ;

2- ;

3- ;

4- ;

5- .

100

Якщо фактичне значення критерія Дарбіна – Уотсона (DW_факт.) менше нижньої межі табличного його значення (DW₁) DW_факт. < DW₁ , тоді :

1-залишки мають автокореляцію;

2-автокореляція відсутня;

3-критерій не дає певних результатів;

4-автокореляція від’ємна;

5-автокореляція додатня.

100

Якщо фактичне значення критерія Дарбіна – Уотсона (DW_факт.) менше нижньої межі табличного його значення (DW₂) DW_факт. > DW₂ , тоді :

1-залишки мають автокореляцію;

2-автокореляція відсутня;

3-критерій не дає певних результатів;

4-автокореляція від’ємна;

5-автокореляція додатня.

100

Якщо фактичне значення критерія Дарбіна – Уотсона (DW_факт.) належить інтервалу DW₁< DW_факт. < DW₂ , тоді :

1-залишки мають автокореляцію;

2-автокореляція відсутня;

3-ритерій не дає певних результатів;

4-автокореляція від’ємна;

5-автокореляція додатня.

100

Яка з формул використовується для побудови прогнозу залежної змінної при автокореляції залишків?

1-ŷ_n+1= x_n+1Â + û_n ;

2-ŷ_n+1= x_n+1Â + W´V^-¹û_n;

3-ŷ_n+1= x_n+1Â + V^-¹û_n.

4-ŷ_n+1= x_n+1Â + W´V^-¹e;

5-ŷ_n+1= x₀Â + ρû_n.