18.26 Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции первого

порядка, то исследуемый ряд содержит …

1) циклические колебания

2) сильную нелинейную тенденцию

3) сезонную компоненту

4) тенденцию

19.1. Гипотеза об аддитивной структурной схеме взаимодействия факторов, формирующих уровни временного ряда, означает правомерность следующего представления …

1) уровень временного ряда = тренд + конъюнктурная

компонента + сезонный фактор – случайная компонента

2) случайная компонента = тренд + конъюнктурная компонента + сезонный фактор + уровень временного ряда

3) уровень временного ряда = тренд + конъюнктурная компонента + сезонный фактор + случайная компонента

4) тренд = уровень временного ряда + конъюнктурная

компонента + сезонный фактор + случайная компонента

19.2. Аддитивная модель содержит компоненты в виде.

1) отношений

2) комбинации слагаемых и сомножителей

3) слагаемых

4) сомножителей

19.3. Аддитивная модель содержит компоненты …

1) в виде их отношений

2) в виде комбинации слагаемых и сомножителей

3) в виде сомножителей

4) в виде слагаемых

19.4. Мультипликативная модель содержит компоненты в виде..

1) слагаемых

2) их отношений

3) сомножителей

4) комбинации слагаемых и сомножителей

19.5. Уровень временного ряда (Y_t) может состоять из компонент: Т - тренд, S - сезонные колебания, Е - случайная величина. Тогда аддитивная модель временного ряда может быть представлена в виде … [ ]

1) Yt = T*S*E 2) Yt = T + E 3) Yt = (T + S)*E 4) Yt = T + S + E

19.6. Уровень временного ряда (Y_t) может состоять из компонент: Т - тренд, S - сезонные колебания, Е - случайная величина. Тогда мультипликативная модель временного ряда может быть представлена в виде …

1) Yt = T*S*E 2) Yt = T + E 3) Yt = (T + S)*E 4) Yt = T + S + E

19.19. К основным подходам анализа структуры временного ряда, содержащего сезонные или циклические колебания, относятся: [ ]

1) расчёт значений сезонной компоненты и построение мультипликативной модели временного ряда

2) расчёт среднего значения уровней ряда

3) расчёт коэффициента автокорреляции первого порядка

4) расчёт значений сезонной компоненты и построение аддитивной модели временного ряда

20.1. Множество всех слабостационарных рядов обозначим W_w и W_s - множество строго стационарных рядов. Соотношения между этими множествами имеют вид ..

1) пересечением указанных множеств является W_w

2) объединением указанных множеств является W_s

3) объединением указанных множеств является W_w

4) пересечением указанных множеств является W_s

20.2. При моделировании временных рядов экономических показателей необходимо учитывать ...

1) конструктивный характер уровней исследуемых показателей

2) аналитический характер уровней исследуемых показателей

3) стохастический характер уровней исследуемых показателей

4) независящий от времени уровень исследуемых показателей

20.3. В стационарном временном ряде трендовая компонента.

1) отсутствует

2) присутствует

3) имеет линейную зависимость от времени

4) имеет нелинейную зависимость от времени

20.4. Стохастический процесс X_t называется стационарным в сильном (строгом, узком) смысле, если …

1) совместное распределение вероятностей всех переменных Xt₁, Xt₂,…, Xt_n тоже, что и для переменных Xt_1+τ , Xt_2+τ ,…, Xt_n+τ

2) среднее и дисперсия независимо от рассматриваемого периода времени имеют постоянное значение, а автоковариация зависит только от длины лага между рассматриваемыми переменными

3) трендовая компонента имеет линейную зависимость от времени

4) трендовая компонента имеет нелинейную зависимость от времени