4. Временные ряды
1. Аддитивная модель временного ряда имеет вид:
2. Какие точки исключаются из временного ряда процедурой сглаживания
стоящие и в начале, и в конце временного ряда
стоящие в начале временного ряда
стоящие в конце временного ряда
3. Наиболее высокий коэффициента автокорреляции первого порядка свидетельствует о том, что:
-исследуемый ряд содержит только тенденцию
-исследуемый ряд содержит циклические колебания
-ряд не содержит тенденции и циклических колебаний
4. Автокорреляцией уравнений временного ряда называют:
-автокорреляционную зависимость между последовательными уровнями временного ряда
-значение перехода
-значение аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от времени
5. Автокорреляционная функция временного ряда – это:
- последовательность коэффициентов автокорреляции уровней временного ряда;
- последовательность уровней временного ряда
- коррелограмма
6. Уровень временного ряда может содержать:
-любое сочетание тенденции, циклических, сезонных, случайных колебаний
-тенденцию и сезонные колебания
-сезонные и случайные колебания
-тенденцию, циклические, сезонные колебания, случайные колебания
7. Тест Чоу применяется для:
-выбора модели временного ряда
-выбора метода оценки системы одновременных уравнений
-определения наличия гетероскедастичности
8. Модели с распределенными лагами включают в качестве объясняющих переменных:
- лаговые значения независимых переменных
- лаговые значения зависимых и независимых переменных
- лаговые значения зависимых переменных
9. Наиболее высокий коэффициента автокорреляции четвертого порядка свидетельствует о том, что
исследуемый ряд содержит циклические колебания;
исследуемый ряд содержит только тенденцию;
ряд не содержит тенденции и циклических колебаний.
10. Если ни один из коэффициентов автокорреляции не является значимым, это свидетельствует о том, что:
- ряд не содержит тенденции и циклических колебаний
- исследуемый ряд содержит только тенденцию
- исследуемый ряд содержит циклические колебания
11. Авторегрессионные модели включают в качестве объясняющих переменных:
-лаговые значения зависимых переменных
-лаговые значения зависимых и независимых переменных
-лаговые значения независимых переменных