Информационные технологии прогнозирования состояний экономических объектов, страница 30

1.2    S_t  = + + H_t ;                           

1.3    S_t  = + H_t ;                           

2.      Сезонный компонент помехи отражает:

2.1    повторяемость процессов во времени и состоит из

последовательности почти повторяющихся циклов;          

2.2    плавное изменение процессов во времени;  

2.3    плавное циклическое изменение процессов во времени.

3.      Циклический компонент помехи отражает:

3.1    длительные периоды относительного подъема, которые меняются по амплитуде и протяженности;

3.2    длительные периоды относительного подъема и спада и состоит из циклов, которые меняются по амплитуде и

протяженности;

3.3  длительные периоды спада, которые меняются по

амплитуде и протяженности.

4.      Стохастический компонент помехи описывается:

4.1    авторегрессионной моделью;

4.2    колебательной моделью;                                      

4.3    моделью Гаусса-Маркова.

5.      Модель парной линейной регрессии имеет вид:

5.1    S_t = a +bC_t + E_t , M(E_t) = 0, M(E_t E_{t - k})=s ² ;

5.2    S_t = a +bC_t + E_t , M(E_t) = 0, M(E_t E_{t - k})=s ² d _k  ;                                      

5.3    S_t = bC_t + E_t , M(E_t) = 0, M(E_t E_{t - k})=s ² d _k  .

6.      Модель множественной линейной регрессии имеет вид:

6.1    S_t= a + b₁C_t1 + b₂S_t2 + … b_rC_tr + E_t;