Временные ряды и динамические процессы

Спектральная плотность связана с интенсивностью согласно формуле
image050.gif
image048.gif
image049.gif
image051.gif
Процесс АР(2) имеет автокорреляционную функцию, которая
имеет бесконечную протяженность
не меняется после image207.gif
обращается в ноль после некоторой точки
имеет максимум в точке image207.gif
Сглаживание временного ряда означает устранение
функции тренда
сезонной компоненты
циклической компоненты
случайных остатков
Модель СС(1) описывается соотношением
image181.gif
image182.gif
image183.gif
image184.gif
О наличии данной частоты в спектре временного ряда свидетельствует ________ спектральной плотности
минимум
пик на графике
обращение в ноль
быстрые осцилляции
В критерии серий, основанном на медиане, временному ряду 2, 5, 4, 6, 3 соответствует последовательность
image070.gif
image073.gif
image071.gif
image072.gif
Относительная ошибка прогноза определяется как
image264.gif
image265.gif
image266.gif
image263.gif
Автоковариация члена ряда image002.gifс самим собой равна
1
image025.gif
image026.gif
0
Для выполнения теста Чоу используется распределение
Фишера
Стьюдента
Гаусса
Пуассона
В методе скользящего среднего веса определяется с помощью ______
критерия серий, основанного на медиане
метода последовательных разностей
МНК
критерия восходящих и нисходящих серий
В модели СС(1) спектральная плотность image153.gifравна
image193.gif
image194.gif
image196.gif
image195.gif
Идентификация модели СС(2) сводится к решению системы двух ______ уравнений
тригонометрических
дифференциальных
нелинейных
линейных
Модель Кейгана - модель, описывающая гиперинфляцию с помощью модели
скользящего среднего
адаптивных ожиданий
частичного приспособления
потребления
Для конечного процесса авторегрессии порядка image015.gifвеличина eimage016.gif может быть представлена как ____ сумма предшествующих image017.gif
бесконечная
расходящаяся
конечная
ограниченная
Если элементы набора данных не являются статистически независимыми, то речь идет о
случайной выборке
временном ряде
стационарном временном ряде
генеральной совокупности
Лаговая структура Койка описывает простую экономическую ситуацию, когда влияние image232.gifна image233.gifс увеличением image234.gif
проходит через максимум
равномерно уменьшается
проходит через минимум
не изменяется
Критерий восходящих и нисходящих серий позволяет
выявить неслучайную составляющую
найти доверительный интервал прогноза
определить среднеквадратичное отклонение
найти минимальные и максимальные значения
Порядок модели Бокса - Дженкинса подбирается c помощью анализа поведения функции
спектральной плотности image227.gif
дисперсии image228.gif
интенсивности image225.gif
автоковариации image226.gif
Если неслучайная составляющая временного ряда image002.gifимеет линейный вид image099.gif, то image104.gifравно
image102.gif
image040.gif
image101.gif
image103.gif
Обычно прогнозы, получаемые с помощью моделей Бокса - Дженкинса, оказываются на практике _______________ прогнозов, построенных по макроэкономическим моделям
не лучше
значительно лучше
значительно хуже
не хуже
Для идентификации АР и СС моделей сначала делают оценки
частной автокорреляции
автокорреляционной функции
спектральной плотности
автоковариационной функции
Коэффициент автокорреляции image142.gifслучайных остатков в модели АР(1) равен
image146.gif
image144.gif
image145.gif
image143.gif
Неслучайная составляющая аппроксимируется полиномом степени p, если функция image108.gif
не меняется после image109.gif
перестает возрастать после image109.gif
обращается в ноль в точке image109.gif
имеет пик в точке image109.gif
В критерии восходящих и нисходящих серий временному ряду 6, 2, 4, 6, 4 соответствует последовательность
image074.gif
image073.gif
image071.gifimage035.gif
image075.gif
Если временной ряд является стационарным в узком смысле, то
image006.gif; image004.gif
image006.gif; image005.gif
image003.gif; image005.gif
image003.gif; image004.gif
Если image116.gifобозначает белый шум, и image188.gif, то величина image189.gifравна
image190.gif
0
image191.gif
image192.gif
В лаговой структуре Койка веса image252.gifравны _____ , где image253.gif
image257.gif
image256.gif
image255.gif
image254.gif
Процесс СС(2) имеет автокорреляционную функцию, которая
имеет бесконечную протяженность
имеет максимум в точке image207.gif
обращается в ноль после некоторой точки
не меняется после image207.gif
Коэффициент Тейла служит критерием
успешности сделанного прогноза
применимости статистических методов
стационарности временного ряда
сходимости временного ряда
Модель СС(2) описывается соотношением
image199.gif
image198.gif
image200.gif
image197.gif
В критерии серий, основанном на медиане, протяженность самой длинной серии временного ряда 5, 1, 4, 2 равна
4
1
3
2
Если коэффициент Тейла равен нулю, то
следует провести повторные измерения
в данном случае он неприменим
прогноз сделан неудачно
прогноз сделан успешно
СС(1)-процесс обратим при
image179.gif
image209.gif
любых image180.gif
image210.gif
Функция спектральной плотности позволяет установить
успешность сделанного прогноза
стационарность временного ряда
дисперсию временного ряда
частоты колебаний
В критерии серий, основанном на медиане, общее число серий временного ряда 1, 3, 5, 4, 2 равно
4
5
3
2
Коэффициент автокорреляции определяется соотношением: image027.gif
image031.gif
image028.gif
image030.gif
image029.gif
Модель авторегрессии 1-го порядка описывается выражением
image131.gif
image130.gif
image129.gif
image132.gif
Для стационарных временных рядов при image036.gifвеличина image037.gif
не определена
стремится к единице
осциллирует
стремится к нулю
Зависимость объемов введенных основных фондов от капитальных вложений описывается
регрессионной моделью с распределенными лагами
авторегрессионной моделью 2-го порядка
моделью скользящего среднего 2-го порядка
моделью Бокса - Дженкинса
Для ранжированного временного ряда медиана image065.gifравна
image066.gif
image069.gif
image068.gif
image067.gif
Для стационарного ряда image002.gifвыборочная дисперсия равна
image014.gif
image013.gif
image012.gif
image011.gif
На больших временах ________факторы описываются монотонной функцией
долговременные
случайные
сезонные
циклические
Модель АРПСС(0,0,2) описывается соотношением
image222.gif
image219.gif
image220.gif
image221.gif
Целевая переменная в модели частичного приспособления имеет вид
image246.gif
image245.gif
image243.gif
image244.gif
Если неслучайная составляющая временного ряда image002.gifимеет вид полинома 3-й степени, то image105.gifравно
image040.gif
image107.gif
image102.gif
image106.gif
Критерий серий, основанный на медиане, позволяет
найти доверительный интервал предсказания
определить успешность прогноза
определить выборочное среднее
выявить неслучайную составляющую
Для весовых коэффициентов в методе скользящего среднего справедлива формула
image094.gif
image091.gif
image093.gif
image092.gif
Спектральная плотность временного ряда определяется через
частную автокорреляционную функцию image046.gif
автоковариационную функцию image047.gif
автокорреляционную функцию image037.gif
автоковариационную функцию, взятую в нуле image034.gif
Ряд image205.gif, сгенерированный моделью СС(1), может быть представлен также в виде модели авторегрессии _________ порядка
бесконечного
нулевого
второго
первого
Спектральная плотность image153.gifмарковского процесса равна
image155.gif
image154.gif
image157.gif
image156.gif