1. Неравенство дисперсий случайной составляющей;

2. равенство дисперсий случайной составляющей;

3. зависимость между случайными составляющими.

68. Какой тест применяется для проверки предположения: дисперсия случайной составляющей зависит от нескольких независимых переменных?

1. тест Уайта; 2) тест Голдфелда-Куандта; 3) тест Бреуша-Пагана.

69. Какой тест надо применить для проверки предположения: дисперсия случайной составляющей зависит от величины одной из независимых переменных?

1. Тест Уайта; 2) тест Голдфелда-Куандта; 3) тест Бреуша-Пагана.

70. В основе какого теста лежит идея о проверке зависимости дисперсии от регрессоров модели?

1. теста Уайта; 2) теста Голдфелда-Куандта; 3) теста Бреуша-Пагана.

71. Какие точки исключаются из временного ряда процедурой сглаживания?

1. стоящие в начале временного ряда; 2) стоящие в конце временного ряда;

2. стоящие и в начале, и в конце временного ряда.

72. Какие временные ряды называются интервальными?

1. уровни которых характеризуют изучаемое явление за определенное интервалы времени;

2. уровни которых отражают величину изучаемого явления на определенный момент времени;

3. уровни которых характеризуют изучаемое явление с помощью средних или относительных величин.

73. Какие временные ряды называются моментными?

1. Уровни которых характеризуют изучаемое явление за определенное интервалы времени;

2. уровни которых отражают величину изучаемого явления на определенный момент времени;

3. уровни которых характеризуют изучаемое явление с помощью средних или относительных величин.

74. Какие временные ряды называются производными?

1. Уровни которых характеризуют изучаемое явление за определенное интервалы времени;

2. уровни которых отражают величину изучаемого явления на определенный момент времени;

3. уровни которых характеризуют изучаемое явление с помощью средних или относительных величин.

75. Почему усредненные характеристики не дают правильного представления о поведении изучаемого явления?

1. потому, что средние характеристики в большей степени, чем отдельные наблюдения, подвержены воздействию случайной величины;

2. потому, что средние характеристики зависят от крайних членов временного ряда;

3. потому, что средние характеристики зависят от крайних членов, подверженных воздействию случайной компоненты.

76. От чего зависит количество точек, исключаемых в результате сглаживания?

1) от применяемого метода сглаживания;

2) от количества точек, используемых при вычленении сглаженного значения;

3) от длины временного ряда.

77. Сколько типов роста рассматривается при анализе динамики экономических показателей?

1. два; 2) три; 3) четыре.

78. Какой величине равна производная функции, применяемой для моделирования постоянного роста?

1. убывающей; 2) возрастающей; 3) постоянной.

79. Как ведет себя относительная величина прироста показателя, динамика которого характеризуется постоянным ростом?

1. убывает, имея пределом отрицательную величину;

2. убывает, имея пределом положительную величину;

3. убывает, имея пределом нулевую величину.

80. Какой величине равна производная функции, применяемой для увеличивающегося роста?

1. Убывающей; 2) возрастающей; 3) постоянной.

81. В каком случае рекомендуется применять для моделирования показателей с увеличивающимся ростом показательную функцию?

1. если относительная величина прироста увеличивается неограниченно;

2. если абсолютная величина прироста растет по линейному закону;

3. если относительная величина прироста неизменна.

82. Если у функции, применяемой для моделирования уменьшающегося роста, есть вторая производная, то значение этой производной:

1) положительное; 2) отрицательное; 3) нулевое.

83. Какой процесс называется авторегрессионным?

1) если его текущие значения находятся в линейной зависимости от предыдущих значений;

2) если его текущие значения находятся в линейной зависимости от фактора времени;

3) если его текущие значения находятся в линейной зависимости от текущих и предыдущих значений.

84. Как записывается модель авторегрессионного процесса первого порядка?

1) ; 2) ; 3) .

85. Если для временного ряда не выполняются условия стационарности, то с помощью какого преобразования его можно привести к стационарному?

1. путем представления в виде разностей;

2. путем перехода к отклонениям от среднего;

3. путем деления на среднеквадратическое отклонение.

86. Какой временной ряд называется интегрированным рядом первого порядка?

1. исходные значения которого представляют собой стационарный ряд;

2. первые разности которого представляют собой стационарный ряд;

3. вторые разности которого представляют собой стационарный ряд.

87. Как обозначается интегрированный ряд первого порядка?

1. AR (1); 2) МА(1); 3) I(1).

88. Модель скользящего среднего – это:

1) модель, в которой моделируемый показатель задается линейной функцией от отклонений расчетных значений от фактических;

2) модель, в которой моделируемый показатель задается линейной функцией от отклонений расчетных значений от средних;

3) модель, в которой моделируемый показатель задается линейной функцией от отклонений фактических значений от средних.

89. Какая из моделей является авторегрессионной моделью скользящего среднего?

1) ;

2) ;

3) .

90. Какие модели называют ARIMA моделями?

1. модели, представляющие собой комбинацию авторегрессии, интегрирования и скользящего среднего;

2. модели, представляющие собой комбинацию авторегрессии, дифференцирования и скользящего среднего;

3. модели, представляющие собой комбинацию авторегрессии, интегрирования и среднего.

91. Какую модель можно построить по данным исходного временного ряда?

1. ARIMA(1, 1, 0); 2) ARIMA(1, 0, 1); 3) ARIMA(0, 1, 1).

92. К какому классу относится модель ?

1. ARIMA(1, 0, 0); 2) ARIMA(0, 1, 0); 3) ARIMA(0, 0, 1).