7.8. Тесты для самоконтроля

1) Если автокорреляционная функция (АКФ) выказывает выброс на первом лаге, а частная автокорреляционная функция (ЧАКФ) экспоненциально затухает, то можно предположить что ряд наиболее адекватно опишет модель в форме:

а) ARMA(0,2)

б) ARMA(0,1)

в) ARMA(1,0)

2) Если АКФ экспоненциально затухает, а ЧАКФ обнаруживает выброс на первом лаге, то можно предположить что ряд наиболее адекватно опишет модель в форме:

а) ARMA(0,2)

б) ARMA(0,1)

в) ARMA(1,0)

3) Если АКФ экспоненциально затухает, а ЧАКФ обнаруживает выброс на первом и втором лаге, то можно предположить что ряд наиболее адекватно опишет модель в форме:

а) ARMA(2,0)

б) ARMA(0,1)

в) ARMA(1,0)

4) Если АКФ обнаруживает выбросы (пики) на лагах 1 и 2, а ЧАКФ экспоненциально затухает, то можно предположить что ряд наиболее адекватно опишет модель в форме:

а) ARMA(0,2)

б) ARMA(0,1)

в) ARMA(1,0)

5) Приведенная модель y_t = y_t-1 + _t является:

а) AR(1)

б) AR(2)

в) MA(1)

г) MA(2)

6) Приведенная модель y_t = ₁y_t-1 + ₂y_t-2 + _t является:

а) AR(1)

б) AR(2)

в) MA(1)

г) MA(2)

7) Приведенная модель y_t = _t +_t-1 является:

а) AR(1)

б) AR(2)

в) MA(1)

г) MA(2)

8) Приведенная модель y_t = _t +₁_t-1 + ₂_t-2 является:

а) AR(1)

б) AR(2)

в) MA(1)

г) MA(2)

9) Приведенная модель y_t = ₁y_t- + _t +_t-1 является:

а) ARIMA (1, 1, 1)

б) ARMA (1, 1)

в) ARMA (2, 2)

10) Марковским процессом называют модель вида:

а) y_t = y_t-1 + _t

б) y_t = ₁y_t-1 + ₂y_t-2 + _t

в) y_t = ₁y_t- + _t +_t-1

7.9. Задания для самостоятельного выполнения

Задания для самостоятельной работы составлены в пяти вариантах, номер варианта выбирается в соответствии с последней цифрой зачетной книжки студента:

Последняя цифра номера зачетной книжки	1 и 6	2 и 7	3 и 8	4 и 9	5 и 0
Номер варианта	1	2	3	4	5

Используя данные соответствующего варианта (приложение Н) необходимо выполнить следующие этапы самостоятельной работы:

1. с помощью соответствующих тестов определить стационарность исследуемого ряда;

2. привести анализируемый временной ряд к стационарному виду использовав метод взятия разностей или переход к отклонениям от тренда;

3. определить параметры p и q использовав автокорреляционную и частную автокорреляционную функцию;

4. оценить ARMA модель построить прогноз.

126