4.

Автокорреляционная функция – это:

а)

функция оценки коэффициентов корреляции

;

б)

функция оценки коэффициента автокорреляции в зависимости от ве-

личины временного лага между исследуемыми рядами;

в) функциональная зависимость эндогенных и экзогенных переменных.

5.

Уровень ряда – это:

а)

статистическая зависимость между факторным и результативным пока-

зателем;

б)

графическое изображение уровней ряда;

в) корреляционная зависимость между последовательными уровнями

временного ряда.

6.

Автокорреляционная функция отражает:

а)

внутреннюю структуру временного ряда, наличие и отсутствие в ряду

И

периодических колебаний, величину периода колебаний;

б)

аддитивную модель временного ряда;

Д

в) значимость уравнения множественной регрессии.

7.

Коэффициент автокорреляции уровней ряда рассчитывается по

формуле:

А

а)

б

б)

в)

С

8.

Анализ автокорреляц онной функции позволяет определить:

а)

знак коэффициентаиавтокорреляции;

б)

уровень наклона коррелограммы;

в)

структуру временного ряда.

И

Рекомендуемая литература

1.

Эконометрика : учебник для вузов / И. И. Елисеева, С.В. Курышева, Ю.В. Нерадов-

Д

ская, Д.И. Беляков ;

под редакцией И. И. Елисеевой. – Москва : Юрайт,

2021. –

449 с. –

URL: https://urait.ru/bcode/468366 (дата обращения: 08.08.2021).

А

2.

Подкорытова,

О. А. Анализ временных рядов :

учебное пособие

для

вузов /

О. А. Подкорытова, М. В. Соколов. – 2-е изд., перераб. и доп. – Москва :

Юрайт,

2021. –

267 с. —URL: https://urait.ru/bcode/469322 (дата обращения: 09.08.2021).

б

3.

Галочкин, В. Т.

Эконометрика : учебник и практикум для вузов / В. Т. Галочкин. –

Москва :

Юрайт,

2021. –

293 с. – URL: https://urait.ru/bcode/486226 (дата

обращения:

09.08.2021).

Эконометрика

4.

Костюнин,

В. И.

Эконометр ка :

учебник

и практикум

для

вузов /

С

В. И. Костюнин. – Москва : Юрайт, 2021. — 285 с. – URL: https://urait.ru/bcode/468964 (дата

обращения: 09.08.2021).

5.

Тимофеев,

В.

.

:

учебник для

академического

бакалавриата /

4.

Особенность метода последовательных разностей:

а)

учитывает тенденцию, представленную полиномом соответствующей

степени;

И

б)

позволяет включить во временной ряд приведенные коэффициенты;

в)

применяется для малого объема выборки.

Д

5.

К недостаткам метода исключения тенденций относят:

а) данные методы предполагают модификацию моделей регрессии из-за

А

замены переменных, либо добавления в эту модель фактора времени;

б)

не позволяет оценивать параметры временного ряда;

в)

позволяет исключать лаговые переменные.

6.

К причинам возникновения автокорреляции остатков относят:

модели

а)

наличие ошибок измерения в значениях результативного признака;

б)

включение в модель фактора времени;

С

бвременного ряда.

в)

структурная форма

7.

К недостаткам методов сключения тенденций относят:

а)

модификация моделей регрессии из-за замены переменных, либо до-

бавление в модель фактора времени;

б)

отсутствие взаимосвязи между признаками модели;

в) табличное значение критерия Фишера больше фактического.

8.

Сущность методов исключения тенденций:

а)

сформировать точечный прогноз на основании уравнения регрессии;

б)

устранить воздействие фактора времени на формирование уравнений

3. Вопросы для подготовки обучающихся к зачету/экзамену

1.

Свойства остатков.

2.

Модели регрессии с фиктивными переменными.

3.

Исследование структурных изменений с помощью теста ЧОУ.

4.

Обобщенный метод наименьших квадратов.

5.

Тест Дикки – Фуллера.

6.

Модели авторегрессии.

7.

Компоненты динамического ряда.

8.

Учет сезонности при построении модели регрессии.

9.

Спецификация модели парной регрессии.

10.

Анализ случайных остатков в модели множественной регрессии.

11.

Анализ гетероскедастичности.

12.

Изучение тесноты связи на основе множественной регрессии.

13.

Построение уравнения линейной регрессии в стандартизированном

виде.

14.

Оценка параметров линейного уравнения регрессии.

15.

Фиктивные переменные

16.

Модели с распределенным лагом.

17.

Структурная и приведенная форма модели

18.

Типы шкал измерений.

И

19.

Выбор формы уравнения регрессии.

20.

Предмет и метод эконометрики

Д

21.

Линейная регрессия и корреляция.

22.

Прогнозирование по линейному уравнению регрессии

23.

Нелинейная регресс я.

А

24.

Спецификац я

множественной регрессии

25.

б

Построение л нейного уравнения множественной регрессии

26.

Показатели тесноты связи во множественной регрессии

27.

модели

Оценка значимости уравнения множественной регрессии и частный

28.

Понятие и виды систем эконометрических уравнений

29.

С

Идентификация систем уравнений.

30.

Понятие временного ряда и факторы, влияющие на формирование

уровня ряда.

31.

Автокорреляция уровней ряда.

32.

Методы моделирования тенденции временного ряда

33.

Моделирование сезонных и циклических колебаний.

34.

Метод отклонений от тренда при изучении взаимосвязей временных

рядов

35.

Оценка параметров уравнения множественной регрессии

36.

Уравнение регрессии в стандартизированном виде