1. Если ожидаемое значение показателя во временном ряду не меняется по мере изменения рассматриваемого интервала, то такой ряд называют:
a) стационарным
b) нестационарным
c) динамическим
d) авторегрессионным
2. Какие из перечисленных моделей используется для анализа нестационарных рядов динамики:
a) модели с распределенными лагами
b) авторегрессионные модели
c) модели сезонности
d) модели тренда
3. Выборочный коэффициент автокорреляции можно выразить:
a)
b)
c)
d)
4. Коррелограмма показывает зависимость:
a) выборочного коэффициента автокорреляции от порядкового номера лага
b) между коэффициентом автокорреляции для зависимой и независимой переменной
c) между порядковым номером периода и выборочным коэффициентом автокорреляции
d) ничего из перечисленного.
5. Обозначение MA(q) используется для описания:
a) модели с распространенными лагами
b) авторегрессионной модели
c) модели скользящей средней
d) трендовой модели
6. В какой модели учитываются лаги и в объясняющих, и в зависимой переменной?
a) AR(p)
b) ARMA (p,q)
c) ARIMA (p,q,n)
d) ADL (p,q)
7. Какой метод построения авторегрессионных моделей приводит к значительной потере числа степеней свободы?
a) метод геометрической прогрессии
b) метод последовательного увеличения количества лагов
c) метод моментов
d) метод наименьших квадратов
8. Преобразование Койка превращает:
a) модель AR(n) в модель ARMA(n,2)
b) модель MA(n) в модель ARMA(1,1)
c) модель AR(n) в модель ADL(1,1)
d) модель ADL(n,m) в модель ARMA(n,m)
9. Какие из условий Гаусса – Маркова снимаются при применении обобщенного метода наименьших квадратов (см. тему 3)?
a) 1 и 2
b) 1, 2, 3
c) 2 и 3
d) все
10. Под автокорреляцией понимают:
a) существование авторегрессионных моделей с числом лагов не менее 3
b) взаимозависимость случайных остатков
c) взаимозависимость независимых переменных
d) чередование знаков произведений случайных отклонений
11. Автокорреляция, характерна, в первую очередь:
a) для временных рядов
b) для длинных последовательностей значений
c) для рядов с большой дисперсией
d) правильного ответа нет
12. При применении стандартных методов расчета без учета существующей автокорреляции ошибки, как правило, оказываются:
a) больше фактических
b) меньше фактических
c) равны фактическим
13. В авторегрессионной модели, полученной при помощи преобразования Койка (yt = x0(1-λ) + β0xt + λyt-1 + νt) коэффициент λ показывает:
a) скорость убывания значимости лагов с увеличением порядка лага
b) начальный уровень yt
c) значимость модели
d) ничего из перечисленного
14. Для долгосрочного прогнозирования при помощи преобразования Койка используется формула
a)
b)
c)
d)
15. Положительная автокорреляция 1-го порядка означает, что для большинства наблюдений:
a) εt ≥ 0
b) εt·εt+1 ≥ 0
c) εt + εt+1 > 0
d) εt < εt+1
16. Может ли положительная автокорреляция первого порядка соответствовать отрицательной автокорреляции пятого порядка?
a) может
b) не может
17. Можно ли при помощи фиктивных переменных устранить автокорреляцию?
a) можно
b) нельзя
18. При помощи какого графика можно установить наличие положительной автокорреляции?
19. При помощи какого графика можно установить наличие отрицательной автокорреляции?
20. Критерий Дарбина-Уотсона принимает значения на отрезке:
a) [0;1]
b) [-1;1]
c) [-2;2]
d) [0;4]
e) [-∞;+∞]
21. Про наличие положительной автокорреляции (при грубой оценке) можно говорить, если значение критерия Дарбина-Уотсона:
a) больше 0
b) равно 2
c) равно 4
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.